中國進(jìn)出口貿(mào)易影響因素分析

精品文檔精品文檔課程論文題 目中國進(jìn)出口貿(mào)易影響因素分析學(xué) 院二 TOC\o"1-5"\h\z專 業(yè) 班 級(jí) 課程名稱 學(xué) 號(hào) 學(xué)生姓名 指導(dǎo)教師 成績(jī) 二。 年六月

我國進(jìn)出口貿(mào)易影響因素的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析摘要：本文利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法和1995-2009年的時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)資料，建立了我國進(jìn)出口貿(mào)易影響因素模型，并對(duì)下期我國進(jìn)出口貿(mào)易進(jìn)行了預(yù)測(cè)。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(jìn)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(jī)有顯著的影響。關(guān)鍵詞：進(jìn)出口貿(mào)易；影響因素分析；計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型；多重共線性；自相關(guān)性；虛擬變量一、 引言中國對(duì)外貿(mào)易三十多年以來，從一個(gè)較低的水平發(fā)展到了一個(gè)很高的水平，進(jìn)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(jī)以前，進(jìn)出口總額占GDP比例曾高達(dá)65%，很顯然，對(duì)外貿(mào)易對(duì)中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了不可低估的作用。因此，對(duì)進(jìn)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(jìn)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(jì)量分析方法，分別建立了我國進(jìn)口與出口的影響因素模型，來分析研究各個(gè)因素對(duì)我國進(jìn)出口貿(mào)易的影響方向和力度。二、 文獻(xiàn)綜述關(guān)于我國進(jìn)出口貿(mào)易影響因素的研究，定量研究的文獻(xiàn)占大多數(shù)。何澤（2007）采用計(jì)量分析方法，對(duì)進(jìn)出口總額的影響因素進(jìn)行實(shí)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]o楊招旭（2010）建立中國進(jìn)出口的面板數(shù)據(jù)模型，強(qiáng)調(diào)影響本國進(jìn)出口貿(mào)易的影響因素為本國GDP和外國GDP，以及匯率⑵。張石（2008）采用現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，進(jìn)行了人民幣匯率的變動(dòng)對(duì)中國貿(mào)易收支影響的實(shí)證分析，結(jié)果表明人民幣匯率與貿(mào)易收支之間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系[3]o張洪彬，張欣（2010）認(rèn)為中國隊(duì)東亞主要投資來源地的貿(mào)易逆差以及對(duì)美、歐貿(mào)易順差，是發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體對(duì)華投資的差異所導(dǎo)致⑷。因此，增設(shè)利用外資變量。鄒璟（2005）通過對(duì)1985年以來外資利用和進(jìn)出口貿(mào)易數(shù)據(jù)建立回歸模型，進(jìn)行實(shí)證分析，認(rèn)為外資利用促進(jìn)了我國進(jìn)出口的穩(wěn)定發(fā)展⑸。姚麗芳（1998）在經(jīng)濟(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)上，通過調(diào)查研究，認(rèn)為影響中國進(jìn)出口貿(mào)易的因素還有，固定資產(chǎn)投資，外匯儲(chǔ)備，價(jià)格指數(shù)，進(jìn)口關(guān)稅稅率等。加起來總共11個(gè)影響因素，分為五個(gè)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(zhǔn)備因素[6]o但很明顯，模型當(dāng)中因素太多，存在嚴(yán)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(gè)角度研究了影響中國服務(wù)貿(mào)易的影響因素。其中強(qiáng)調(diào)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)中國服務(wù)貿(mào)易的影響，進(jìn)一步證實(shí)了第三產(chǎn)業(yè)比重是中國進(jìn)出口貿(mào)易的重要影響因素[7]o自2008年金融危機(jī)之后，人民幣一直處在巨大的升值壓力中，中國對(duì)歐美一直存在貿(mào)易順差，也給了歐美不斷對(duì)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(shí)證分析得出，人民幣匯率變動(dòng)與我國進(jìn)出口呈相反方向變動(dòng)，但其影響能力有限，人民幣校幅度的升值不會(huì)對(duì)我國進(jìn)出口貿(mào)易造成明顯的沖擊［8］。梁琦，徐原（2006）也通過計(jì)量的實(shí)證分析，強(qiáng)調(diào)了人民幣匯率對(duì)我國進(jìn)出口貿(mào)易的主要程度，建立了定量預(yù)測(cè)匯率風(fēng)險(xiǎn)的線性回歸模型［9］。2008年金融危機(jī)伴隨著我國進(jìn)出口貿(mào)易額的急轉(zhuǎn)直下，王微（2010）在現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)上，利用因子分析和計(jì)量分析的方法，進(jìn)行實(shí)證研究，指出了2008年金融危機(jī)對(duì)于我國進(jìn)出口貿(mào)易確實(shí)存在著一定的沖擊影響US。本文通過設(shè)計(jì)金融危機(jī)項(xiàng)目虛擬變量,一方面能夠反映金融危機(jī)對(duì)我國進(jìn)出口貿(mào)易的影響，另一方面能夠更加精確的預(yù)測(cè)當(dāng)期我國進(jìn)出口貿(mào)易情況。三、理論模型與數(shù)據(jù)本文要建立進(jìn)口和出口影響因素的兩個(gè)模型，因此，被解釋變量有兩個(gè)，分別為出口總額Y1,進(jìn)口總額Y2。我國進(jìn)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（XI）――國民總收入體現(xiàn)了一國整體發(fā)展水平，經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r不同，對(duì)外貿(mào)易情況受到的影響也就不同。（2）固定資產(chǎn)投資（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(duì)我國進(jìn)出口貿(mào)易也產(chǎn)生了一定的影響。（3）城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄（X3）――居民儲(chǔ)蓄對(duì)從另外的角度又反映了一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。而一過進(jìn)出口貿(mào)易又很大程度上依賴于這個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。（4）利用外資（X4）――利用外資可以促進(jìn)我國對(duì)外貿(mào)易的發(fā)展，一般表現(xiàn)為直接用于進(jìn)口。（5）國家外匯儲(chǔ)備（X5）――外匯儲(chǔ)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(chǔ)蓄及物價(jià)的變化來影響外貿(mào)進(jìn)出口的變化。（7）匯率（X7）――人民幣升值，一般情況下，將會(huì)削弱中國產(chǎn)品在國際市場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)囊里，導(dǎo)致出口減少。（8）居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（X8）――高的物價(jià)指數(shù)將會(huì)導(dǎo)致出口商品成本上升，對(duì)我國出口一般情況下，會(huì)有反向影響的作用。（9）關(guān)稅稅率（X9）――進(jìn)口關(guān)稅稅率是調(diào)節(jié)進(jìn)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(huì)導(dǎo)致進(jìn)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(duì)我國進(jìn)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(jìn)出口總額總額在經(jīng)濟(jì)總量中的比重就會(huì)降低。

相關(guān)數(shù)據(jù)如下表:表1我國進(jìn)出口貿(mào)易統(tǒng)計(jì)表Y1Y2X1X2年份出口總額進(jìn)口總額國民總收入（億元）固定資產(chǎn)投資（億元）199512451.8011048.1059810.5320019.30199612576.4011557.4070142.49-22974.00199715160.7011806.5078060.8322913.50199815223.6011626.1083024.2824941.10199916159.8013736.4088479.1528406.20200020634.4018638.8098000.4529854.70200122024.4020159.20108068.2232917.70200226947.9024430.30119095.6937213.50200336287.9034195.60135173.9843499.90200449103.3046435.80159586.7555566.60200562648.1054273.70185808.5670477.43200677594.5963376.86217522.6788773.61200793455.6373284.56267763.66109998.162008100394.9479526.53316228.82137323.94200982029.6968618.37343464.69172828.40表2我國進(jìn)出口貿(mào)易統(tǒng)計(jì)表X3X4X5X6年份城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄（億元）實(shí)際利用外資（億美元）國家外匯儲(chǔ)備（十億美元）貨幣發(fā)行量（億元）199529662.30481.3373.6060750.5199638520.80548.05105.0376094.9199746279.80644.08139.8990995.3199853407.47585.57144.96104498.5199959621.83526.59154.68119897.9200064332.38593.56165.57134610.3200173762.43496.72212.17158301.9200286910.65550.11286.41185007.02003103617.65561.40403.25221222.82004119555.39640.72609.93254107.02005141050.99638.05818.87298755.72006161587.30670.761066.34345603.62007172534.19783.391528.25403442.22008217885.35952.531946.03475166.62009260771.70918.042399.15606225.0表3我國進(jìn)出口貿(mào)易統(tǒng)計(jì)表X7X8X9X10精品文檔精品文檔年份匯率（人民幣/1美元）居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)關(guān)稅稅率第三產(chǎn)業(yè)（億元）19958.351.17291.830.3319968.311.08301.840.3319978.291.03319.490.3519988.280.99313.040.3719998.280.99562.230.3820008.281.00750.480.4020018.281.01840.520.4120028.280.99704.270.4220038.281.01923.130.4120048.281.041043.770.4020058.191.021066.170.4020067.971.021141.780.4120077.601.051432.570.4220086.951.061769.950.4220096.830.991483.810.43此外，由于2008年金融危機(jī)的影響，我國進(jìn)出口貿(mào)易也產(chǎn)生巨大的變動(dòng)。建立時(shí)間序列與出口總額趨勢(shì)圖（如圖1）,時(shí)間序列與進(jìn)口總額趨勢(shì)圖（如圖2），發(fā)現(xiàn)的確存在異常點(diǎn)，即2008年出口總額和進(jìn)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=yJ虛擬變量對(duì)進(jìn)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 J虛擬變量對(duì)進(jìn)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(shì)圖圖2 我國進(jìn)口總額趨勢(shì)圖四、建模過程模型一：為估計(jì)模型參數(shù)，根據(jù)已有的統(tǒng)計(jì)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：LSY1CXIX2X3X4X5X6X7X8X9X10表4模擬回歸方程輸出結(jié)果?Equation:UNTITLEDWorkfile:UNTITLED::Untitied\|SB|口|X[切丘”][卩「10匸]|匚）切丘匸日[即*版加已]府至洗[Estimiate][ForEE!st][statsResidsDependentVariable:Y1Method:LeastSquaresDate:06/13/11Time:21:59Sample:19952009Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-111190.0221423.3-0.5021530.6419X41.6071310.3722S64.3169220.012&IX20.1413010.0914131.5457400.1971X3-0.2032630.433966-0.4603060.6639X4-19.2973916.94409-1.1309160.3103：X5-94.7761575.05213-1.2623040.2753X6-0.1104100.289354■0.3815600.7222X715235.5419333.430.7080410.4747X819516.2426683.970.7313040.5051X9-14.06&059.230972-1.5154710.2042X10-200596.0216954.6-1.2933400.2655R-squared0.993970Meandependentvar42046.21AdjustedR-squared0.996395S.D.dependentvar32017.46S.E.ofregression1922.505Akaikeinfocriterion18.10556Sumsquaredresid14784109Schwarzcriterion18.62479Loglikelihood-124.7917Hannan-Quinncriter.13.10003F-statistic337.0994Durbin-Watsonstat2.540090ProbfF-statistict0.0000164| nj*精品文檔精品文檔由上表可知，該模型的R2=0.998970,R2=0.996395.可決系數(shù)很高，F(xiàn)檢驗(yàn)值為454.2467..模型明顯顯著。但是當(dāng)€=0.1時(shí)，回歸系數(shù)t檢驗(yàn)不顯著。這表明模型可能存

在嚴(yán)重的多重共線性。則應(yīng)當(dāng)進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)。(一)多重共線性檢驗(yàn)計(jì)算各個(gè)解釋變量的相關(guān)系數(shù)，得到下表(表5)：Eviews軟件命令：CORY1X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10由表中可以看出，各個(gè)解釋變量相互之間的相關(guān)系數(shù)較高，證實(shí)模型確實(shí)存在嚴(yán)重的多重共線性?？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:UNTllLEC,邛血:LlhElEIkUn海也.陥*]9『匚[衝ect.F祉]NamE.Frs3e'■SaTie[Sneet|泊丁|淑\Ccn^iatnnY1X2咫X50JOX1D也1.0000000.9592770,加將20.9396220,曠瀨0.M2?-0.81期3仙噌詡0.945025D.6366120.9592771.0000000.9738650.99173+0.92:0730朋迎90.9325J4■0.925231■0.144931D.&447470.7204710.9105920.9738651.0000000.97S106麗娜0.9713330.91211■0.916523■0.175705D.0D68190.7239470.9M6220.9917340.97S1061.飆佃犧冊(cè)0.377430■0.899^7也醐35旺3854107M6160.8655860.9250780.8998360.&976601.QM0.94101011.B977DD■0.94559?■0.10364(1D.B26130D.5353160.9246270.9894990.9713390.9774800.941010i.oraooMB瀏E-0.958739090707D.B96012['.038415舫0.9329700.9925340.9762110.9981400.3977000.98299fi1.D(1D3Q!1■0.907919■0.199556叩泗D.745906-D.B1B613-0.925231-0.916523-0.899427■0.945592-0.950739■0.9079191』此DOD.D59295<1.541273㈱-3.D49528<144981-0.176705-0.209035■0.103640■0.090707■0.1995560.D592S51.DDDODD■1).17439?■0.加眨眨翹0.9450250.9447170.9068190.9385410.曬偵I0.9950120.931S45■0.812882■0.1740971.000000D.826125X130.6866120.720-5710.7289470.7516160.5353160.638415叮唱冊(cè)■0.S41273■0.535292D.B261251.000000■i~ni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(fèi)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(chǔ)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(chǔ)蓄與貨幣發(fā)行量也高度相關(guān)。所以，三者之間，只能保留一個(gè)。所以，以Y1=€+PX2+，作為基本模型。將其余變量逐個(gè)引入模型，估計(jì)結(jié)果列入表(其中括號(hào)里的數(shù)字為t統(tǒng)計(jì)量的值)由下表可以看出，向模型中一次引入單個(gè)變量，引入的變量均不顯著，但相對(duì)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Y1=f(x1,x7)中，依次引入單個(gè)變量，引入的變量均不顯著，但是引入變量X10時(shí)，R2增大，且R2也增大，則應(yīng)當(dāng)以模型Y1=f(x1,x7,X10)為基礎(chǔ)，引入虛擬變量，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X1X2X4X5Y1=f(x1)0.334506(12.24472)Y1=f(x1,x2)0.489963-0.286929(4.209291)(-1.371381)Y1=f(x1,x4)0.383308-34.07476(5.228959)(-0.719660)Y1=f(x1,x5)0.740415-50.73137(4.713436)(-2.611414)Y1=f(x1,x7)0.489022(8.522690)Y1=f(x1,x9)0.215702(24.71541)Y1=f(x1,x10)0.336867(8.218171)Y1=f(x1,x7,X2)0.587996-0.203453(5.817608)(-1.180622)Y1=f(x1,x7,x4)0.45994853.86197(7.424282)(1.154280)Y1=f(x1,x7,x5)0.610583-21.12406(3.254589)(-0.682215)Y1=f(x1,x7,x9)0.434980(3.597929)Y1=f(x1,x7,x10)0.581396(8.067378)表7 逐步回歸分析結(jié)果模型X7X9X10R2R2Y1=f(x1)0.9202130.914075Y1=f(x1,x2)0.9310230.919527Y1=f(x1,x4)0.9235140.910766Y1=f(x1,x5)0.9491250.940645Y1=f(x1,x7)30639.69(2.910530)0.9532300.945434Y1=f(x1,x9)24.71541(1.596251)0.9341870.923218Y1=f(x1,x10)-9180.463(-0.079949)0.9202550.906964Y1=f(x1,x7,X2)28407.59(2.697858)0.9584900.947168Y1=f(x1,x7,x4)40171.230.9582820.946905

(3.027829)Y1=f(x1,x7,x5)21229.64(1.213131)0.9551280.942890Y1=f(x1,x7,x9)27488.52(2.201944)7.936529(0.512744)0.9543210.941863Y1=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x1x7x10d1xd1R2R2Y1=f(x1,x7,x10,d)0.527117(6.174762)19268.71(0.906347)-149232.8(-1.630117)-19296.59(-1.147191)0.9685700.955998Y1=f(x1,x7,x10,d,xd1)0.513377(23.84133)12957.75(2.408385)-137657.6(-5.964348)330977.7(11.39533)-1.080047(-12.19010)0.9982050.997208由上表可知，虛擬變量對(duì)Y1即有截距項(xiàng)影響，又有斜率項(xiàng)影響。則經(jīng)過以上的逐步引入檢驗(yàn)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)R2=0.998205R2=0.997208DW=2.428787 F=1001.053SE=1691.793(二)自相關(guān)檢驗(yàn)(1)殘差圖分析：在方程窗口中點(diǎn)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3Y1殘差圖（2）模型的DW值為2.428787,n=15,k=3,查DW檢驗(yàn)表，得=0.814,dn=1.750,2<DW<4-dl,認(rèn)為不存在一階自相關(guān)性。（3） 偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)（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(yàn)結(jié)果（4）BG檢驗(yàn)（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°,° ，t—1t—2

e的t檢驗(yàn)顯著，說明可能存在自相關(guān)性。t—4■■Equation:UNI1ILLDWorkfile:UN111LLL>::Untitled\|MlIa|_芟一|表10BG檢驗(yàn)結(jié)果ProcObject[PrintNanieBreusch-GodfreySerialCorrelationLL1Test:F-statistic2.205362ProbF(5,4>0.23-17Obs^R-squared11.00780ProbChi-Square[5)0.0512TestEquation:DependentVariable:R.ESIDMethod:LeastSquaresDate; Time;23;44Sample:199&2009Includedobs&rvationE：15Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero.VariableCoefficientSt(i.Errort-StatisticProt).G3Z688.21+0239.630.8123-390.4622-0.006-1050.0-17936-0.3403420.7507X7-2770.2394936.215-0.5S12070.604-6X10-24UJ2.8520410.46-1.1828660.3024□1-15355.2629342.5-6-0.5233100.8284XD10.0422S80.0907500.4S&9S70.66&5KESIDC-1)-1.1843330428088-Z.7S6&640.05-05RESIDC-2)-1.1214210.45302-3-2.4754150.0685kESIDf-3)-1.1309310.532181-2.1250880.1008kESID[-4}-1.3639290.547001-2.4934660.0672RESIDf-5}-0.3402830512488-1.6396140.1764R-Equared01733653Meandependentvar-2.44E-12AdjustedR-squared0.068487S.D.dependentvar13.56.452S.E.ofregression1309.179Akaikeinfocriterion17.33710Sumsquaredresid685-5799.Schwaneritenon17.85634Loglikelihood-119.028ZHannan-Quinncriter.17.331F-statistic1.1029Durbin-Watsonstat1.9Q7821ProbfF-statistic)0.503334Freeze(5)利用廣義差分法重新估計(jì)模型，加上ar(2),ar(4),因?yàn)镈W檢驗(yàn)表明不存在一階自相關(guān)性，所以此處只加上兩項(xiàng)。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)。由以下三次檢驗(yàn)結(jié)果可知，模型不存在顯著的自相關(guān)性。則模型估計(jì)結(jié)果不變，如下：Y1=-83625.62+0.513377X1+12957.75X7-137657.6X10+330977.7D1-1.080047XD1T= (23.84133)(2.408395)(-5.964348)(11.39533)(-12.19010)R2=0.998205R2=0.997208DW=2.428787 F=1001.053SE=1691.793表11 廣義差分法輸出結(jié)果（1）■Equation;UNTITLEDWorkfle:UNTITLED::UntTtJed\ —□|—￥_［饑日以||石妄］［口切日胡［^「Ptll回飾旦F「已村左|信頃日員腫。「女a(chǎn)st||&13也］［楣斷ds|DependentVariable:Y1MethodLeastSquaresDate:0W15J11Time:00:14sample(adjusted)：iggg2009Includedobserv'ations:11afteradjustmentsConveraenceachievedafter9iterationsVariableCoefficientSid.Errort-StatisticProb.C-99032.7262D42駐-15715B50.2141X10.&219970.D3911313.34^260.0009X715320.766901.9261.7219600.1036X10-150B23.553^8161-28253B3O.QB&siD1342730.454638.516.272B90Q.0082XD1-1.1090460.169562-6.5453790.0072AR[2)-0.5131200.925759-055it2700.6180AR(4)-0.5203150.49733&-1.0462060.3723R-squaredo.gggo36Meandependenti/ar53289.15AdjustedR-squared0.9D6797S.D.dependentvar31240.023.E.ofregression1770.700Akaikeinfocriterion17.95140Sumsquaredreslcl9406132.scn^arzcriterinn18.24078Loglikelihood-90.73270Hannan-Quinnenter.17.76899F-statistic444.2332Durbin-Watsonstat3.1D7033Prob(F-statlstlc)0.000162InvertedARRods,4&-.70i.4時(shí)70i-.4S-.70i,49+.70i表12 廣義差分法輸出結(jié)果（2）UEquation:UNniLHJWbrkfile:UNTmEDj：Untitled\ —口x|Vie.vProc||Object:kintjiName||Freeze|\EstimateFgecast|Stats|Resids]DependentVariable:Y1￡Method:LeastSquares□ate:D6/24711Time:23:-19|Sample(adjusted)'19972009Includedebservations:13afteradjustmentsConvergenceachievedafter11iterationsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticPnobC-35560.29395&6.D7-2.1624060.0733X10.5136860.01910326.389690.0000X713065.584965.7802.6306050.0390X1D-135272.425031.B8-5.3975300.0017D1M1745.131233.D310.94179o.aoooKD11.1119690.09563611.626060.0000AR(2)-0.2263660.37S4B52.59547。0.E732R-isquaredo.ggaasoMeandependentMar47512.69AdjustedR-squared0.997760S.D.dependentvar31922.41S.E.ofreoression1510.309Akaikeinfocriterion17.78241Sumsquaredresid13635262Schwarzcriterion1S.03661Loglikelihood-103.5957Hannan-Quinncriier.17.71903F-statistic091.0900Durbin-Watsonstat2.701969Frob(F-statistic)O.ODOOOO精品文檔精品文檔表13 廣義差分法輸出結(jié)果（3）■Equation:UNTITLEI)Workfie:UNTITLED::Untitled\ -!已x| ||Proc|Ohje>zt|[Print:|牌Freeze(Estim占te||Fq「c：匚心st||statsgResidgi|DependentVariable:Y1Method:LeastsquaresDate:06*24/11Time:23:56Sampleladjusted)-19Q9200SIIncludedobEe^ations11afteradjustmentEI1Convergenceachievedafter10iterationsVariableCoefficientStd.Errcrt-StatisticProb.0-S924E.14 52794.56 -1.6904420.1662X10.523148 0033479 15.626200.0001X71M25.37 7D03.2SS 2.0597990.10S5X10-157127.1 51802.02 -3.0332230.0387D1322950.2 29293.63 11.024590.0004XD1-1.055761 0090070 -11.721570.0003AR(4)-0.494700 0.449260 -1.10133903326R-squaredCi.9988如Meandependentvar53389.15AdjustedR-squared0.997156S.D.dependentvar31240.02S.E.ofregression1666.095^kaikeinfccriterion17.92546Sumsquaredresid11103321Schwarzcriterion10.10067Loglikelihood-91.64505Hannan-Quinnenter17.775S5F-statistic585.3073Durbin-Watsonslat2.365197FrobiF-5tati5tiu0.000008 V<| IM、（三）異方差性檢驗(yàn)利用White檢驗(yàn)（如表12）,得到輔助回歸方程的n#2=4.707611,p=0.8895,所以模型不存在異方差性。表12 White檢驗(yàn)輸出結(jié)果■EquSWn：UN7TTLEDworkflle:UNirn_ED：：unt[tled\ 一SIX一1|耍vmllPmdgbjEctlIPrint][Name|[Freeze][Estimate||FciiEizagt||5tats||REMidsIHeteroskedasticityTestWhiteF-statistic0.023290Prob.F(5.9)0.5631ObsTR-squared4.707611FTob.cril-square(5)0.4525ScaledexplainedSS 1.695405Prob.Ghi-Squaro(5)0.8895TestEquation.DependentVariable'RESIDA2fvlethad.LeastSquaresDate:06/15711Time'00:30Sample:19952009Includedobservations:15variableFi coetricientstd.Errort-statlstlcprob.c-1330276050268143 -0.2646360.7973X1A20.0001160.000121 0.8821710.4006X7A23534+9.573G689.4 0.^797810.6+2SX10A2-7204903041404604 -1.7401220.1153D1A22278248.24289029 0.0937950.9273XD1A2-4.S9E-050.000213 -0.2291590.S239R-squared0.313041r=?1eandependentvar1717299.AdjustedR-squared■0.067359S.D.dependentvar2514428.S.E.ofregression2597733.AKalKeinfocriterion32.66735Sumsquaredresid6.07E^13Schwarzcriterion32.960S7LogHKeiinood-239.0051Hannan-auinncrlter.32.66433F-statistic0.8232Q8Durbin-Watsonstat2.276811Prob(F-statistic)0.5G3093—

模型同理可得，我國進(jìn)口總額影響因素模型，估計(jì)結(jié)果如（表12）:由下表可知，該模型的^2=0.998083,R2=0.997019.可決系數(shù)很高，模型擬合優(yōu)度很高。F檢驗(yàn)值為937.3373。模型明顯顯著。且各回歸系數(shù)均通過t檢驗(yàn)。表12 模擬回歸方程輸出結(jié)果MEquation:U-NTTTLEDWo-rlcfile:UKITTLED::Untiti&dA 一口xViewProc。坷泓]PrintNameFreeze^[EstimateForecast||Statsi|R&sids]DependentVariable:￥2Method:LeastSquares□ate:06/15/11Time:00:33Sample:19952009Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.c-253839.335371.15 -7.0764200.0001X1Q.+743860.017743 .25.73652o.oaooX732239.914433.259 7.283560o.oaooX10-107025.319017.71 -5.6697570.0003□1^3381.12393277 9.332894o.oaooXD1-0.6930360.073006 -9.4929100.0000R-squared0.998083Meandependentvar35100.95AdjustedR-squared0.997019S.D.dependentvar25530.19S.E.ofregression1394.018Akaikeinfocriterion17.60594Sumsquaredresid17439581Schwarzcriterion17.09016Loglikeliliood-126.0521Hannan-Quinncriter.17.60393F-statistic937.3373Durbin-Watsonstat1.812188Prob(F-statistic)0.000000殘差圖（如圖4），認(rèn)為模型不存在自相關(guān)性。DW=1.81,不存在顯著的一階自相關(guān)性。偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)（如表13），表明模型不存在顯著的自相關(guān)性。圖4Y2殘差圖

表13偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果CorreSogramofResidualsDate:U6/15/11Time:00:3-6Sample:1995-2009Includedobserva.tions:15AutciconelationPartialCorrelationAGPAGQ-&tatPrabirIir11-0.001-0.0810.12050.723iuIi匸12-0.294-0.3031.81920.403ILIiLj13-0.125-0.2012.15370.541I口IjH14-0.101-0.2702.39190.664I] Ii匚150.054-0.1422.46690.731IIIrq160.017-0.194-2.4751C.S71i !II匚17-0.029-0.2052.50260.927I□II [1S0.129-0.0313.103S0.927IIIr190.030-0.0563.14830.950I匸Ii二110-0.222-0.2865.66940.842IqiI1110.1260.0246.67790.S25IIJ匚112-0.002-0.1516.67830.8784:irr卜orecas1Equation:UNTITLEDWorkfile:UNTTTLED::Untitled\'應(yīng)％ProcObjectintNameFreest模型White異方差檢驗(yàn)結(jié)果（如表14）,p=0.86,接受原假設(shè)，表明模型不存在顯著的異方差性。表14 White異方差檢驗(yàn)結(jié)果■Equation:UNTTTLEDW&rkfile:UNTTTLED::Untiti&d\ —.口.x[view][procj[cibject][Print][Name][Freezie][Estimatej[Forecast][statsj[ftesids]HeteroEkedasticityTestWhiteF-statistic 1.0669S9 Prob. Ff5,9) 0.4330Obs^R-squared 5.5-32453 Prob. Chi-Square{5} 0.3490ScaledexplainedSS 1.S94508 Prob. Chi-Square(5} 0.S63-5TestEquation:DependentVariable:RESIDA2Method:LeastSquaresDate:06；15J11Time:00:37Sample:19952009Includedobserva.tionE：15Variable CoefficientStd.Errort-StatsticProb.C -202SS87. 3169082S -0.064021 0.9504紗 1.73E-05 8.26E-05 0.215968 Q般為那嶇 1336B1.7 464433.2 0.207337 0.T8000-^2 -39762189 26102323 -1.523234 0.1620□1A2 -525639.7 1&31304S -0.034326 0.9734XD1A2 1.33E-05 0.000135 0.09S6TT 0.923-6R-squared 0.372164 Meandependentvar 1165972.AdjustedR.-squared 0.023365 S.D.dependentvar 1657178.3.E.ofregressicri 1637703. Akaikeinf<jcriterion 31.744-66Sumsquaredresid 2.41E+13 Schwarzcriterion 32.02788Loglikelihood -^