中國進出口貿(mào)易影響因素分析

1、課程論文題 目 中國進出口貿(mào)易影響因素分析學 院-專 業(yè) 班 級 課程名稱 學 號學生姓名 指導(dǎo)教師 成 績二o年六月我國進出口貿(mào)易影響因素的計量經(jīng)濟分析摘要： 本文利用計量經(jīng)濟分析方法和 19952009 年的時間序列統(tǒng)計資料，建立了我國進出 口貿(mào)易影響因素模型， 并對下期我國進出口貿(mào)易進行了預(yù)測。 建模過程中， 處理了多出共線 性問題，避免了自相關(guān)性，異方差性等問題。通過設(shè)置虛擬變量，大大增加了模型擬合度。模型結(jié)果表明，我國進出口貿(mào)易主要影響因素為GDP，第三產(chǎn)業(yè)比重及匯率。其中， 2008年金融危機有顯著的影響。關(guān)鍵詞： 進出口貿(mào)易；影響因素分析；計量經(jīng)濟模型；多重共線性；自相關(guān)性；虛擬

2、變量一、引言中國對外貿(mào)易三十多年以來，從一個較低的水平發(fā)展到了一個很高的水平，進出口總額占 GDP 的比例從 1978 年的 10%上升到了 2009 年的 44%，且在 08 年金融危機以前，進 出口總額占 GDP 比例曾高達 65%，很顯然，對外貿(mào)易對中國經(jīng)濟發(fā)展起到了不可低估的作 用。因此，對進出口貿(mào)易影響因素的分析，則顯得越來越重要。從目前的理論研究來看，影響我國進出口貿(mào)易的因素有很多，其中主要有國民生產(chǎn)總 值、匯率、第三產(chǎn)業(yè)比重等。本文在前人分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合計量分析方法，分別建立了我 國進口與出口的影響因素模型，來分析研究各個因素對我國進出口貿(mào)易的影響方向和力度。二、文獻綜述關(guān)于我

3、國進出口貿(mào)易影響因素的研究，定量研究的文獻占大多數(shù)。何澤（2007）采用計量分析方法，對進出口總額的影響因素進行實證分析，證明人民幣匯率，服務(wù)業(yè)比重， GDP 以及政策性行因素是主要影響因素 1 。楊招旭（ 2010）建立中國進出口的面板數(shù)據(jù)模 型，強調(diào)影響本國進出口貿(mào)易的影響因素為本國GDP和外國GDP，以及匯率2。張石（2008）采用現(xiàn)代計量經(jīng)濟學方法， 進行了人民幣匯率的變動對中國貿(mào)易收支影響的實證分析，結(jié)果表明人民幣匯率與貿(mào)易收支之間存在長期協(xié)整關(guān)系 3。張洪彬，張欣（ 2010）認為中國隊 東亞主要投資來源地的貿(mào)易逆差以及對美、 歐貿(mào)易順差， 是發(fā)達經(jīng)濟體對華投資的差異所導(dǎo) 致4。因

4、此，增設(shè)利用外資變量。鄒璟（ 2005）通過對 1985 年以來外資利用和進出口貿(mào)易 數(shù)據(jù)建立回歸模型，進行實證分析，認為外資利用促進了我國進出口的穩(wěn)定發(fā)展5。姚麗芳（ 1998 ）在經(jīng)濟學理論基礎(chǔ)上，通過調(diào)查研究，認為影響中國進出口貿(mào)易的因素還有，固 定資產(chǎn)投資，外匯儲備，價格指數(shù)，進口關(guān)稅稅率等。加起來總共11 個影響因素，分為五個主成分， 國內(nèi)環(huán)境因素、 直接作用因素、 外部環(huán)境因素、 貿(mào)易條件因素、 基礎(chǔ)準備因素 6。 但很明顯，模型當中因素太多，存在嚴重的多重共線性。梁辰（2006）創(chuàng)造性地從定性分析和定量分析的兩個角度研究了影響中國服務(wù)貿(mào)易的影響因素。其中強調(diào)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對中國服務(wù)貿(mào)

5、易的影響，進一步證實了第三產(chǎn)業(yè)比重是中國進出口貿(mào)易的重要影響因素7。自 2008年金融危機之后， 人民幣一直處在巨大的升值壓力中， 中國對歐美一直存在貿(mào)易順差， 也給了歐美不斷對人民幣施壓的理由。季文寶 （ 2006）以彈性論和吸收論為理論基礎(chǔ)，通過實證 分析得出， 人民幣匯率變動與我國進出口呈相反方向變動， 但其影響能力有限， 人民幣校幅 度的升值不會對我國進出口貿(mào)易造成明顯的沖擊 8 。梁琦，徐原（ 2006）也通過計量的實 證分析， 強調(diào)了人民幣匯率對我國進出口貿(mào)易的主要程度，建立了定量預(yù)測匯率風險的線性回歸模型 9 。2008 年金融危機伴隨著我國進出口貿(mào)易額的急轉(zhuǎn)直下，王微（2010

6、）在現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上，利用因子分析和計量分析的方法，進行實證研究，指出了 2008 年金融危機 對于我國進出口貿(mào)易確實存在著一定的沖擊影響 10 。本文通過設(shè)計金融危機項目虛擬變量， 一方面能夠反映金融危機對我國進出口貿(mào)易的影響， 另一方面能夠更加精確的預(yù)測當期我國 進出口貿(mào)易情況。三、理論模型與數(shù)據(jù) 本文要建立進口和出口影響因素的兩個模型，因此，被解釋變量有兩個，分別為出口總額Y1，進口總額Y2。我國進出口貿(mào)易影響因素眾多，本文從定量分析方面考慮，選取的 解釋變量如下：（1）GDP（X1 ）國民總收入體現(xiàn)了一國整體發(fā)展水平，經(jīng)濟發(fā)展狀況不同，對外貿(mào) 易情況受到的影響也就不同。（2）固定資產(chǎn)投

7、資（ X2 ）固定資產(chǎn)投資反映了國內(nèi)環(huán)境因素的變量，間接對我國進 出口貿(mào)易也產(chǎn)生了一定的影響。（3）城鄉(xiāng)居民儲蓄（ X3 ）居民儲蓄對從另外的角度又反映了一國經(jīng)濟發(fā)展狀況。而 一過進出口貿(mào)易又很大程度上依賴于這個國家的經(jīng)濟發(fā)展水平。（4）利用外資（X4）利用外資可以促進我國對外貿(mào)易的發(fā)展，一般表現(xiàn)為直接用于進口。（5）國家外匯儲備（X5）外匯儲備是具有國際支付能力的貨幣資源，是我國開展國 際貿(mào)易的基礎(chǔ)。（6）貨幣供給量（X6）貨幣供給量主要通過投資和儲蓄及物價的變化來影響外貿(mào)進 出口的變化。（7）匯率（X7）人民幣升值，一般情況下，將會削弱中國產(chǎn)品在國際市場上的競爭 囊里，導(dǎo)致出口減少。（8）

8、居民消費價格指數(shù)（X8）高的物價指數(shù)將會導(dǎo)致出口商品成本上升，對我國出 口一般情況下，會有反向影響的作用。（9）關(guān)稅稅率（X9）進口關(guān)稅稅率是調(diào)節(jié)進口商品數(shù)量和結(jié)構(gòu)的重要手段，較高稅 率一般情況下會導(dǎo)致進口數(shù)量的減少。（10）第三產(chǎn)業(yè)比重（X10）第三產(chǎn)業(yè)服務(wù)業(yè)比重對我國進出口貿(mào)易也有不可忽視的 重要影響。一般服務(wù)不出國，所以第三產(chǎn)業(yè)比重越高，進出口總額總額在經(jīng)濟總量 中的比重就會降低。相關(guān)數(shù)據(jù)如下表:表1我國進出口貿(mào)易統(tǒng)計表Y1Y2X1X2年份出口總額進口總額國民總收 入（億元）固定資產(chǎn)投資（億元）199512451.8011048.1059810.5320019.30199612576.4

9、011557.4070142.49-22974.00199715160.7011806.5078060.8322913.50199815223.6011626.1083024.2824941.10199916159.8013736.4088479.1528406.20200020634.4018638.8098000.4529854.70200122024.4020159.20108068.2232917.70200226947.9024430.30119095.6937213.50200336287.9034195.60135173.9843499.90200449103.3046435.8

10、0159586.7555566.60200562648.1054273.70185808.5670477.43200677594.5963376.86217522.6788773.61200793455.6373284.56267763.66109998.162008100394.9479526.53316228.82137323.94200982029.6968618.37343464.69172828.40表2我國進出口貿(mào)易統(tǒng)計表X3X4X5X6年份城鄉(xiāng)居民 儲蓄（億元）實際利用外資國家外匯儲備貨幣發(fā)行（億美元）（十億美元）量（億元）199529662.30481.3373.6060750

11、.5199638520.80548.05105.0376094.9199746279.80644.08139.8990995.3199853407.47585.57144.96104498.5199959621.83526.59154.68119897.9200064332.38593.56165.57134610.3200173762.43496.72212.17158301.9200286910.65550.11286.41185007.02003103617.65561.40403.25221222.82004119555.39640.72609.93254107.02005141050

12、.99638.05818.87298755.72006161587.30670.761066.34345603.62007172534.19783.391528.25403442.22008217885.35952.531946.03475166.62009260771.70918.042399.15606225.0表3我國進出口貿(mào)易統(tǒng)計表X7X8X9X10年份匯率（人民 幣/1美元）居民消費價格 指數(shù)關(guān)稅稅率第三產(chǎn)業(yè)（億元）19958.351.17291.830.3319968.311.08301.840.3319978.291.03319.490.3519988.280.99313.040

13、.3719998.280.99562.230.3820008.281.00750.480.4020018.281.01840.520.4120028.280.99704.270.4220038.281.01923.130.4120048.281.041043.770.4020058.191.021066.170.4020067.971.021141.780.4120077.601.051432.570.4220086.951.061769.950.4220096.830.991483.810.43此外，由于2008年金融危機的影響，我國進出口貿(mào)易也產(chǎn)生巨大的變動。建立時間序 列與出口總額趨勢圖

14、（如圖 1），時間序列與進口總額趨勢圖（如圖2），發(fā)現(xiàn)的確存在異常點，即2008年出口總額和進口總額明顯下降，因而本文設(shè)置虛擬變量D1，廠 1（ t=2008，2009）D1= Y-0（其他）虛擬變量對進口總額和出口總額可能既有截距影響和斜率影響，則增設(shè)XD1=X1*D1圖1我國出口總額趨勢圖Graph: UNTTTLED Workfile: UNTTTLED:Untitled四、建模過程模型一：為估計模型參數(shù)，根據(jù)已有的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，利用最小二乘回歸法，得到如下結(jié)果（表4）Eviews 命令為：LS Y1 C X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10表4模擬回歸方程輸出結(jié)果E

15、quation: UNTIRED Workfife: UNTTTLED:Untitled|view|.Pr(KObject PrintWj|Freeze 0timate.iForeast |StatsDependent Variable: Y1Ivlettiod： Least SquaresData; 06/13/11 Trme: 21 59Sample: 1995 2009Included observations: 15VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob.o.1X*111190 &221428 30.5021530 641

16、91 6071310 37228643169220.01250.1413010.0914131.5457430.19710 2032630 433965-0 4683B60 6&39-192978915.94409-1 1389160.31S3-947761575.05213-1.2628Q40.2753-0 1104100 269364-0 3615600 722215235 5419333 43CJ880410474719516.2426633.9707313840.5051-14.065059.260972-1 5-154710.2042530596,0216954.642933

17、400.2&55R-squaredAdjusted R-squaredS.E of regression Sum squared resid Log likelihoodF-statistic PrfibiF-slabstic:0.9989700.995395 1922 505U7S4109 -124.7917387 0994 0 000016Mean dependent var S O. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn oriter. Durbin-Watson stat42846

18、Ji 132017.4&13.1Q55518.6247918.100032 548090< Irrr2 2由上表可知，該模型的 R =0.998970 , R =0.996395.可決系數(shù)很高，F(xiàn)檢驗值為454.2467.模型明顯顯著。但是當:-=0.1時，回歸系數(shù)t檢驗不顯著。這表明模型可能存在嚴重的多重共線性。則應(yīng)當進行多重共線性檢驗。(一)多重共線性檢驗計算各個解釋變量的相關(guān)系數(shù)，得到下表(表5):Eviews 軟件命令：COR Y1 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10由表中可以看出，各個解釋變量相互之間的相關(guān)系數(shù)較高，證實模型確實存在嚴重的多重共

19、線性?？梢杂弥鸩交貧w的方法，來解決多重共線性。表5 相關(guān)系數(shù)矩陣表 Group: UNWD WorkfiE： UNTlTL£D:Untte 口 XSdnipe Sheet. Stats SpsComWni¥1X1X2爲-X6X7X9X1QY11.0000000.9592770.9105920.9396220.8655860.&246270932970-0.3196130 0495280945025D.68&B12X10.96927?1.DOOOOD0.973865G.9917340.92:0780.94990952534).925231*0.14498100

20、447470.72Q471X20.9105920.9736651.00000009731060.899B360.9713390976211-0.5165234176705O.9M0190.729947X309396220.991734D.9731D61OODOOO0.B9766O0.97748009&B140-0.399427-0.2090350 93B541D.751616X4G 郎55860.32507B0.B9765D1.000000D.9410100097700410364003261300.535316X5G.9240270.W990.971339097748Q0.41010

21、1.0000000.M96-0.9597394.090707O.0J6O120.633415Hi trX60.9329700.9925340.97821109961400.8977000.98299610QDOOD<1.1995560 9316450.745906)(7-0 B186130.92523149165230.099427D.94H92fl.95B73&-0.907910tmo0.059235-0.B12B32.541273貼-ww0.14498141767050.2090J54).103640-0.0507070.199556002951W00.1740974 朋 5

22、29209450250.944747D.9D68190 9365410.8060120931645-3.3123B2-0.1740471DODOODD.826125X100.6366120.720471D.728947Q.7516160.535J160.83841507459064).541273-05852A200261251.000 DOO4litJh1. 建立一元線性回歸模型由上表中可知，國名總收入 X1與出口總額Y1相關(guān)系數(shù)最大，居民消費指數(shù) X8與出口總額相關(guān)系數(shù)不大，可以直接剔除。城鄉(xiāng)居民儲蓄X3,貨幣發(fā)行量X6與國名總收入X1高度相關(guān)，城鄉(xiāng)居民儲蓄與貨幣發(fā)行量也高度相關(guān)。所以，三

23、者之間，只能保留一個。所以，以Y1 =+ 1 X2+ ;作為基本模型。2. 將其余變量逐個引入模型，估計結(jié)果列入表(其中括號里的數(shù)字為t統(tǒng)計量的值)由下表可以看出，向模型中一次引入單個變量，引入的變量均不顯著，但相對來說，模型Y1=f(x1,x7)的擬合優(yōu)度最高，所以再將該模型作為基本模型，逐步引入其他變量。再向模型丫仁f(x1,x7)中，依次引入單個變量，引入的變量均不顯著，但是引入變量X10時，R2增大，且R 2也增大，則應(yīng)當以模型丫仁f(x1,x7,X10)為基礎(chǔ)，弓I入虛擬變量，采用加法模式和乘法模式相結(jié)合。Eviews 命令：genrxd1=x1*d1表6 逐步回歸分析結(jié)果模型X1X

24、2X4X5丫仁 f(x1)0.334506(12.24472)丫仁 f(x1,x2)0.489963-0.286929(4.209291)(-1.371381)丫仁 f(x1,x4)0.383308-34.07476(5.228959)(-0.719660)丫仁 f(x1,x5)0.740415-50.73137(4.713436)(-2.611414)丫仁 f(x1,x7)0.489022(8.522690)丫仁 f(x1,x9)0.215702(24.71541)丫仁 f(x1,x10)0.336867(8.218171)丫仁 f(x1,x7,X2)0.587996-0.203453(5.

25、817608)(-1.180622)丫仁 f(x1,x7,x4)0.45994853.86197424282)(1.154280)丫仁 f(x1,x7,x5)0.610583-21.12406(3.254589)(-0.682215)丫仁 f(x1,x7,x9)0.434980(3.597929)丫仁 f(x1,x7,x10)0.581396(8.067378)表7逐步回歸分析結(jié)果模型X7X9X10R2R2丫仁 f(x1)0.9202130.914075丫仁 f(x1,x2)0.9310230.919527丫仁 f(x1,x4)0.9235140.910766丫仁 f(x1,x5)0.9491

26、250.940645丫仁 f(x1,x7)30639.69(2.910530)0.9532300.945434丫仁 f(x1,x9)24.71541(1.596251)0.9341870.923218丫仁 f(x1,x10)-9180.463(-0.079949)0.9202550.906964丫仁 f(x1,x7,X2)28407.59(2.697858)0.9584900.947168丫仁 f(x1,x7,x4)40171.230.9582820.946905(3.027829)丫仁 f(x1,x7,x5)21229.64(1.213131)0.9551280.942890丫仁 f(x1,

27、x7,x9)27488.52(2.201944)7.936529(0.512744)0.9543210.941863丫仁 f(x1,x7,x10)40309.02(3.696491)-169573.8(-1.861507)0.9644340.954734表8 逐步回歸分析結(jié)果模型x1x7x10d1xd1R2R2丫仁 f(x1,x7,x10,d)0.52711719268.71-149232.8-19296.590.9685700.955998(6.174762)(0.906347)(-1.630117)(-1.147191)丫仁 f(x1,x7,x10,d,xd1)0.51337712957.

28、75-137657.6330977.7-1.0800470.9982050.997208(23.84133)(2.408385)(-5.964348)(11.39533)(-12.19010)由上表可知，虛擬變量對Y1即有截距項影響，又有斜率項影響。則經(jīng)過以上的逐步引入檢驗過程，最終確定的國家出口額影響因素方程為Y1=-83625.62+0.513377X1+12957.75X7-137657.6X10+330977.7D1-1.080047XD1T=(23.84133)(2.408395)(-5.964348)(11.39533)(-12.19010)2R =0.9982052R =0.99

29、7208DW=2.428787F=1001.053SE=1691.793（二）自相關(guān)檢驗（1）殘差圖分析：在方程窗口中點擊Resids按鈕，從顯示的殘差圖分布圖可知，可能存在四階自相關(guān)性。圖3 Y1殘差圖（2）模型的 DW值為 2.428787 , n=15, k=3，查 DW僉驗表，得 d| =0.814, du =1.750 , 2<DW<4d| ,認為不存在一階自相關(guān)性。（3） 偏相關(guān)系數(shù)檢驗（如表9）:在殘差序列偏相關(guān)系數(shù)中，偏相關(guān)系數(shù)均未超過0.5，但四階偏相關(guān)系數(shù)較大，則極小可能存在四階自相關(guān)性。表9偏相關(guān)系數(shù)檢驗結(jié)果的t檢驗顯著，說明可能存在自相關(guān)性。（4）BG檢驗（

30、如表10），取滯后期為5，得到輔助回歸模型臨界概率值 p=0.0512，在95% 的概率保證程度下，不存在自相關(guān)性。但在90%概率程度下，存在自相關(guān)性。其中ee °，et _4表10 BG 檢驗結(jié)果 Equation: UNTITLED Workfile: UNTITLED:Untitied1口x.E'.', Proc Obje匚t Print Name :Freeze jEstmate Forecast； Stats Res.dsBreus ch-Godfrey Serial Correlation LM Teststatistic2 205862Prob F5r4

31、)0 2317Obs*R-squared11.00780Prob. Chi-Square(5；0.0512Test Equation:Dependent Variable： RESIDMethod: Least SquaresDate 06/14/11 Time: 23:44Sample: 1995 2009Included observations: 15Presample missing value lagged residuals set to aero.VariableCoefficientStd ErrorStatisticProb.C32688.2140239.630 B12339

32、0.4622-0.0061050.017936-0.3403420.7507X7-27702394936.215-0.5512070.6046X10-24142.8520410.46-1.1828660.3024DI-153552629342.56-0.5233100 6284XD10.0422880.0907500.46 59B70.6655FESID(-H-1.184333Q 42B0S8-2.75&5640.0505RESID(-2)-1.1214210.453023-2 4754150.06S5RESID(-3)-1.1309310.532181-2.1250800.1003R

33、ESIDi： 4)-1.3639290.547001-2.4934660.0572RESIDUE-0.8402830.512488-1.6396140.1764R-squared0.733353Mean dependent u'ar-2.44E 12Adjusted R-squared0.06S4B7S D. dependent var1356.452S E. of regression1309.179kaie info criterion17.33710Sum squared resid6855799Schwarz enterion17.85634Log likelihood-119

34、.0282Han n 自 n-CRjinn criter17.33157F-statistic1.102931Durbin-Watson stat1.907821Prob (Fstati stic)0.503934（5）利用廣義差分法重新估計模型，加上ar（2）,ar（4）, 因為DW檢驗表明不存在一階自相關(guān)性 所以此處只加上兩項。輸出結(jié)果（如表 11），ar（2）,ar（4） 回歸系數(shù)均不顯著。則先剔除ar（ 4），輸出結(jié)果（如表12），ar（ 2）回歸系數(shù)仍然不顯著。再剔除ar （ 2），保留ar （ 4），輸入結(jié)果（如表13）。由以下二次檢驗結(jié)果可知，模型 不存在顯著的自相關(guān)性。則模型估

35、計結(jié)果不變，如下：表11廣義差分法輸出結(jié)果（1） Equation: UNTTTLEDWorkfie: tlNTin_ED:UntitledmJ x Tviewproc Object prrit|Name|(FreezeEsbmatjc ForecAst |s tdts R.«ads Depends nt Vriabl ¥1rjeth od. Leasisqu aresData: 06/15711 Time: 00:14sample iadjusted). 1999 2009Indud&d observations:11 after adjustmentsco nv

36、e r y e n ce a ch l eved after 9 iteistlortsvariableCoefficientstd. Errort-Statlslicprobc-990*82.7263042.34-1.571 B850.2141X*0.B21997D.03911313.344260.0009X715328.7B8901.92.61.7219600.1336X10-150023 55 3381.St-28253830.0664DI342730.454630 516.2726900.0082XD11.1098460.169562*6.5453790.0072ARC2)-0.513

37、1200.925759-0.5542700.6130AR14)0.5203150.497335*1.0462060 3723R-squared0.999036Msan dpendsnt var63369.15Adjusted R-sauar&d0.996787S.D. dependent vsr31240.02S.E. of regression1770.700Aka ike info criterion17.9510Sum squared resld9405132Schwarz crrterion13.24073Log likelihood90.73270Hannan-Quinn c

38、riter.17.76B99F-statistic444 2332Durbfn-Watson slat3.107833Pro b(F-statistic;0.00016.2IrW'isrted AR. Roots48-70i_40*7Oi-40-.7Oi48*70i表12 廣義差分法輸出結(jié)果（2）Eq uation: U N TITLED Workfile: U N TITLED: U ntitle dn|XFreeze Estimate Forecast'iew Proc ObjectDependentvarlable: YiMethod: Least SquaresDate

39、: 06/24/11 Time: 23:43Sample fadjusted): 1997 2009Included obser-zations: 13 after adjustmentsConvergence achieved after 11 iterationsVariableCoefficientStd. ErrortStatlstlcProb.C-35560.29395&6.07-2.1624660.0739X10.5136860.01910326.389690.0000X713065.584966.7602.6306050.0390X1Q-135272.425061.68-

40、5.3S75800.0017D1341745.131233.0310.941790.000QXD1-1.111B690.095630-1 1.626060.0000AR-0.2253650.579465-0.5954700.5733R-squaredO.99S80O恥mn dependent 陽4-7512.69Adjusted R-squared0.997760S.D. dependentvmr31922.41S.E. of regression1510.809Akaike info criterion17.70241Sum squared resid1369S262Schwarz crit

41、erion18.08661Log likelihood-10B.5657Hannan-Quinn enter.17.71908F-statistic891.S9BaDurbin-Watson stat2.701969Prob(F-statistic)0.000000表14廣義差分法輸出結(jié)果（3）（三）異方差性檢驗利用White檢驗（如表12）,得到輔助回歸方程的n R2 =4.707611 , p=0.8895,所以模型不存在異方差性。Equation: UNTE_ED Work居：LPMTn.ED；：Untitled：表12 White檢驗輸出結(jié)杲Equation: UNTITLED Wor

42、kfie: UN TITLED: rUntjded卩的 Prac gJHt ；Print Eame Ree珀 Estimate Foreraft Etat|R的由Dep endem variable： YiMethod: Least SquaresDate: 06/24 11 Time: 23:56Sample adjustsd): 19992009Inu luded observations: 11 after adjustme ntsConvergence achieved after 10 itefationsVanableCoeffidentStd. Errort-StatlstlcP

43、robc-89246 1452794.56-1.6904420.1662X10.52314B0.03347915.626200.0G01X714425.377003.2882.0597990.1G35X10-157127 151002.02-3.0332230.0387D1322950 2292936311.024590.0004XD1-1 0557610.090070-11.721570.0003AR-0.4947380 449260*1,1013390.3326R-sq wared0.993862Mean dependent var53309 15Adjusted R-squared0.3

44、97156S.D. dependent var31240.02S.E. of regression1666 032Aka ike info criterion17.93546Sum squared resid11103321Schwarz criterion18.18867LogliksHhood-91.64505Hannan-Quinn criter.17.77585F-£tatisUc585 3073Ourbln-Wateon stat2865197Prob(F-stabstic)ooooooe卡 Ippr! EstimateForecastStats | Reside前亡也Pr

45、oc Object | Print Name FreezeF-statistic0 S232S8Prob. Ft5.9>0.5631Obs*R-sqjared4.7D7511Prob. Chi-SquaretS：- 4526Scaled explained SS1.695495Prob. Chi-Square(S)0.8895Test Equation:Depndeni variable 尺它合Method: Least SquaresDate； 0&/15/11 Time； 00 30Sample: 1995 2009 included cbsen<ations 15Va

46、riableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-1330276050268143-0.2546360.7973X1A20 0001160 0001310.0321710.4006X7A2353449.5736639 40.479781CL6428Xl0*272040OflO4U043fi4'1.7401220.1158D1A2227324B.24239529D.093795D.&273XD1*2-4 89E-050 000213-0.2291590.8239R-squared0.313041Mean dep ends nt var171

47、7299Adjusted R-squared-0 067359S.D. dependent var2514423S.E. of regression2597733.Aka ike info criterion32.66735Sum squared resid6 07E+13Schwarz criterion32 9S057Lag likelihood-239 0051Hannan-Quinn crrter.32.66433F-statists0 B232S8Durbln-Watscn stat2.376311ProbfF-statistic；0.563093Hetercskedasticit.

48、 Test >7hite模型12)圖4 Y2殘差圖同理可得，我國進口總額影響因素模型，估計結(jié)果如（表2 2由下表可知，該模型的 R =0.998083， R =0.997019.可決系數(shù)很高，模型擬合優(yōu)度很高。F檢驗值為937.3373。模型明顯顯著。且各回歸系數(shù)均通過t檢驗。表12模擬回歸方程輸出結(jié)果匚ci intinin- 1 IN I I H 匚riiWnrl-Fii&- INTTT1 Pn-1 lntrt-lorl一口XV A »:JF + J! 1 V i J. J W TjViewProcjiObjectJ Pi'intjNan |Fr&ezeEstiinate ：kForecast Statsj Resid sDependent Variable： ¥2Method: Least SquaresDate： 06/15/11 Time： 00:33Sample: 1995 2009Included observations. 15VariableCoemcientStd.