1、我国进出口总额影响因素分析.年份进出口总CDP(亿实际利用外汇储备对外完成汇率（%）额（人民元)X1外资金额（亿美营业额X5币亿元）Y（亿美元）X3（亿美元）X2元）X4200039273.299776.3593.561655.7483.798.3200142183.6110270.4496.722121.6588.998.3200251378.2121002550.112864.07111.948.3200370483.5136564.6561.44032.51138.378.3200495539.1160714.4640.726099.32174.688.32005116922185895
2、.8638.058188.72217.638.22006140974217656.6670.810663.4299938.02007166863.7268019.4783.415282.49406.437.62008179921.4316751.7952.5319460.3566.126.972009150648.0345629.2918.0423991.52777.066.862010201722.14089031088.228473.38921.76.852011236401.9484123.51176.9831811.481034.246.552012244160.25341231132
3、.9433115.891165.9696.3教育资料7.2013258168.9588018.81187.2138213.151371.46.22014264334.4636462.71197.0538430.181424.16.19我国进出口总额影响因素分析一、数据的收集以下数据来源于中国统计年鉴根据数据做出GDP，实际利用外资金额，外汇储备，对外完成营业额，汇率与进出口总额的相关图形。进出口总额与GDP的关系图280,000240,000200,000160,000Y120,00080,00040,00000 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000
4、600,000 700,000X1教育资料.进出口总额与实际利用外资金额的关系图280,000240,000200,000160,000Y120,00080,00040,0000400 600 800 1,000 1,200 1,400X2进出口总额与外汇储备的关系图280,000240,000200,000160,000Y120,00080,00040,00000 10,000 20,000 30,000 40,000X3进出口总额与对外完成营业额的关系图教育资料.280,000240,000200,000160,000Y120,00080,00040,00000 200 400 600 8
5、00 1,000 1,200 1,400 1,600X4进出口总额与汇率的关系图280,000240,000200,000160,000Y120,00080,00040,00006.0 6.4 6.8 7.2 7.6 8.0 8.4X5二、模型的初步提出从上图可以看出，进出口总额与各因素之间大体呈线性关系， 建立以下简单线性回归模型：设定模型Yt=1+ 2X1+ 3 2+ 4 3+ 5 4+6 5+Ut其中，Yt表示进出口总额；X1为GDP； 2为实际利用外资金额； 3为外汇储备；4为对外完成营业额； 5为汇率；Ut是除了解释变量之外影响进出口总额的其教育资料.他因素的误差项。模型的回归结果如
6、下：DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:06/15/15 Time:19:36Sample:20002014Includedobservations:15Coeffici t-StatistiVariable entStd.Error c Prob.-268063.C0108410.3-2.4726720.0354X10.8303950.0992058.3704960.0000X232.5100444.307290.7337400.4818X39.9844501.6584506.0203510.0002-403.874X4640.54440-9
7、.9612920.0000X526567.7711737.842.2634300.0499MeandependentR-squared0.996158var150598.3AdjustedR-squared0.994023S.D.dependent79745.03教育资料.varAkaikeinfoS.E.ofregression6165.212criterion20.58041Sumsquaredresid3.42E+08Schwarzcriterion20.86363-148.353Loglikelihood1F-statistic466.6565Prob(F-statisticDurbi
8、n-Watsonstat2.847823)0.000000由回归结果可得模型为：Yt=-268063.0+0.830395X1+32.51004 2+9.984450 3-403.8746 4+26567.77 5(108410.3) (0.099205) (44.30729) (1.658450) (40.54440)(11737.84)t=(-2.472672) (8.370496) (0.733740) (6.020351) (-9.961292)(2.263430)R2=0.996158 F=466.6565 n=15 D.W=2.8478231. 经济意义检验：教育资料.由所得到的回
9、归系数，可说明GDP每增加1亿元，实际利用外资金额和外汇储备每增加1亿美元，对外完成营业额每增加 1亿美元，汇率每提高 1%。平均说来进出口总额将分别增加 0.830395亿元，增加32.51004亿美元，增加9.984450亿美元，减少403.8746亿美元和增加26567.77亿元。2. 拟合优度和统计检验：拟合优度检验：由回归结果可得，可决系数为 0.996158，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“ GDP，实际利用外资金额，外汇储备，对外完成营业额，汇率”对被解释变量“进出口总额”的绝大部分差异做出了解释对回归系数的显著性检验：T检验提出原假设H0：1=2=3=4=5=
10、6=0，备择假设H1：1.2.3.4.5.6不全为0，假定显著水平=0.05，所以自由度为n-6=15-6=9的临界值t0.025(9)=2.262，因为t(1)=-2.472672t0.025(9)=2.262应拒绝H0，t(3)=0.733740t0.025(9)=2.262.应拒绝H0，t(5)=-9.961292t0.025(9)=2.262应拒绝H0。这表明GDP，外汇储备，汇率和对外完成营业额对进出口总额有显著影响，而实际利用外资金额对进出口总额无显著影响。三、多重共线性的检验与修正由上述被解释变量 Y与各被解释变量 X1，X2，X3，X4，X5的关系图可以看出X1，X2，X3，X
11、4的回归系数的符号应为正， X5的回归系数的符号应为负，但教育资料.上述建立的回归模型 X4和X5的回归系数的符号与预期相反，且个别解释变量的R2和F值都很大而T值较小，说明解释变量之间存在多重共线性。计算各解释变量的相关系数：X1X2X3X4X5X11.0000000.9715430.9915030.995177-0.971722X20.9715431.0000000.9865930.971454-0.981795X30.9915030.9865931.0000000.992451-0.984915X40.9951770.9714540.9924511.000000-0.976078X5-0
12、.971722-0.981795-0.984915-0.9760781.000000由相关系数矩阵可以看出，各解释变量相互之间的相关系数较高， 证实确实存在严重多重共线性，采用逐步回归法进行补救：变量X1X2X3X4X5参数估计值0.419424290.20285.639018154.2632-83915.07T统计量13.6974212.8793914.3424910.54264-10.08124R20.9302160.9217350.9359870.8872310.877869其中，加入X3的方程R2最大，以X3为基础，顺次加入其他变量逐步回归：变量X1X2X3X4X5R2X3，0.140
13、2983.7741260.93271X1(0.60701(1.2180399)3)X3，69.641954.3133530.93231X2(0.54239(1.741132教育资料.2)7)X3，11.89512-176.75280.95127X4(4.25321(-2.2539499)8)X3，8.24082540489.640.93786X5(3.68127(1.1800648)1)经比较，新加入 X4的方程R2=0.951279，改进最大，从T分布表可以看出，在给定显著性水平0.05的情况下各参数的T检验显著，选择保留X4，再加入其他新变量逐步回归：变量X1X2X3X4R2X5变量X3，
14、X4，0.881808.878295-422.67940.9923X16(7.579222)（-9.7039623(8.07180）80)X3，X4，-28.986112.73069-184.77110.9471X28(2.774964)(-2.08794517(-0.2357)87)教育资料.15.07266184.4548-145206.90.9939X3，X4，.(-2.487124168X5（4.535422)(1.5732）98)由上表可得新加入X1和X5的方程R2分别为0.992323、0.993968都较大，但加入 X1的方程各参数的t检验更为显著。所以选择保留X1，再加入其他新
15、变量逐步回归：变量X1X2X3X4X5R2X3，0.881315-3.0690948.968446-423.39140.99155X4，(7.67532(-0.06234(4.72683(-8.992839X1，X26)2)1)2)X3，0.83170510.70235-412.712423512.260.99429X4，(8.58556(8.18336(-10.9154(2.193719X1，X55)6)9)4)由上表可知当加入 X5时，R2有所增加，但在给定显著性水平 0.05的情况下其参数的 T检验不显著。加入 X2后，R2未增加。从相关系数也可看出， X2与X5与其他变量高度相关，这说
16、明主要是 X2、X5引起了多重共线性，予以剔除。最后修正严重多重共线性影响后的结果为：Yt 29662.56 0.8818X1t 8.8783X3t 422.6794X4tT=(-3.0488) (8.0719) (7.5792)(-9.70396)教育资料.R2=0.992323 F=604.2044 DW=2.40671这就说明在其他因素不变的情况下，当 GDPX1每增加一亿元，外汇储备 X3和对外完成营业额 X4分别每增加一亿美元时，平均我国进出口总额将分别增加0.8818亿元，8.8783亿元，减少422.6794亿元。四、异方差的检验利用White检验对上述修正后的模型进行异方差检验
17、F-statistic0.386067Prob.F(9,5)0.8982Prob.Obs*R-squared6.150032Chi-Square(9)0.7248ScaledexplainedProb.SS1.635885Chi-Square(9)0.9960作et2对常数项、解释变量、解释变量的平方及其交叉乘积的辅助回归：t01X123X1X34X1X45X3222X16X37X3X48X49X4从上表可以看出，nR2=6.15003,由White检验知，在=0.05下，查2分布表，得临界值20.0516.919，比较计算的2统计量与临界值，因为（9）nR2=6.1500320.05，所以不
18、拒绝原假设，原假设为（9）16.919H0：190,表明模型不存在异方差。五、自相关的检验通过对数据的多重共线性检验， 形成新的数据。由于在经济系统中，经济变量前后期之间很可能有关联，使得随机误差不能满足无自相关的假定。已知经多重共线性修正后的回归方程为教育资料.Yt 29662.56 0.8818X1t 8.8783X3t 422.6794X4tT=(-3.0488) (8.0719) (7.5792) (-9.70396)R2=0.992323 F=604.2044 DW=2.40671该回归方程修正的可决系数较高， 回归系数均显著。对样本量为15、3个解释变显著性水平，查DW统计表可知，d=0.814，d=1.750，模型中量的模型、5%LU4 du DW 4 dl，得此模型中无自相关。所以，最终此模型为：Yt 29662.56 0.8818X1t 8.8783X3t 422.6794X4t六、模型存在的问题由于是粗略的统计，未对模型做设定误差的检验， 未检验是否遗漏相关变量，所以所建立的模型只能是粗略的模型。七、政策建议教育资料
