本站原创[提要] 进出口增长作为经济活动中的一个宏观经济指标,对研究中国经济状况具有不可替代的作用.本文对中国进出口增长2004～2014年的月度数据进行了实证分析.首先采用差分法对原序列进行平稳化,然后进行模型定阶并估计其参数,建立序列预测模型,最后利用该模型对我国2014年9个月的进出口增长进行预测.不仅可以更好地了解我国的对外贸易需求情况,而且能够为政府把握未来经济趋势并制定相应的政策提供重要的依据.
关 键 词 ：Eviews,ADF检验,预测
中图分类号：F7 文献标识码：A
收录日期：2014年11月11日
一、问题的提出
公报数据显示,2013年我国出口137,170亿元人民币,以美元计价为22,096亿美元,增长7.9%,进口121,097亿元人民币,以美元计价为19,504亿美元,增长7.3%.进出口差额（出口减进口）16,072亿元人民币,比上年增加1,514亿元人民币,以美元计价为2,592亿美元,增加289亿美元.从外贸政策分析,2013年12月国家外汇管理局发布《关于完善银行贸易融资业务外汇管理有关问题的通知》,主要措施涉及督促银行完善贸易融资真实性、合规性审核,加强企业分类管理,重点对贸易收支异常企业的监管,特别是加强远期贸易融资规模异常增长且具有典型套利交易特征企业的检测核查力度,以及加大对银行、企业违规行为的处罚力度.因此,准确预测我国未来进出口增长的发展规律,客观认识进出口增长的运行规则,对国家进行宏观经济调控和对外贸易经济发展具有指导意义,从而也促进国家贸易市场的持续健康及快速发展.
二、序列平稳性检验
一种是根据时序图和自相关函数图显示的特征作出判断,一种是构造检验统计量进行检测设检验.
（一）时序图.平稳时间序列的均值和方差都为常数,所以平稳时间序列通常会围绕一个常数随机波动,且波动的范围也是有界的.如果一个时间序列在图形上表现出明显的趋势性,即长期上涨或下降趋势,或是呈现周期性,则可初步判断该时间序列非平稳.图1显示序列jc并没有表现出随时间变化的趋势,同时除2008～2009年的几个月受金融危机外其值均偏离零值而随机变动,故检验回归模型不包含时间趋势,但包含常数项截距.（图1）
（二）单位根检验.单位根检验是针对序列是否具有某种统计特性而提出的一种平稳性检验的特殊方法,有ADF检验、PP检验、NP检验等.
ADF检验结果显示单位根统计量ADF等于-2.577661,相应的概率值P等于0.1005,与临界值相比在1%、5%、10%的检验水平下不能拒绝原检测设,即序列至少有一个单位根.因此,需检验序列一阶差分后的平稳性.（表1）
表1中ADF检验t统计量等于-4.739855,小于1%、5%、10%检验水平下的临界值,且其相应的概率值P等于0.0000,故认为序列jc一阶差分后没有单位根,即序列jc一阶差分后是平稳的,可以建立ARMA模型.
三、一阶差分后的平稳序列建模
（一）确定模型类型和阶数.如果样本（偏）自相关系数在最初的阶明显大于两倍标准差范围,而后几乎有95%的自相关系数都落在2倍标准差的范围以内,而且通常由非零自相关系数衰减为小值波动的过程非常突然.这时,通常视为（偏）自相关系数截尾,且截尾阶数为d.
从一阶差分后的相关图分析,自相关系数只在1阶、12阶处显著地不为零,其余全部衰减到2倍标准差范围内波动,取p等于1,而偏自相关系数在1期后就截尾了,虽然在十多期后又出现大于零置信区间的情况,但根据简约原则,不易建立太高滞后期的模型,设定q等于1.对一阶差分后的序列,初步建立ARMA（1,1）模型.
（二）参数估计.运用条件最小二乘法对初步建立的ARMA（1,1）模型的各个参数进行估计,估计结果中有两个实数根,其倒数的模均小于1,表明各个滞后多项式的倒数根都在单位圆内,即模型是平稳的也是可逆的.用该模型拟合一阶差分后的序列,就是要用ARIMA（1,1,1）模型拟合原序列,具体模型为：
（1-0.346610B）jct等于-0.341544+（1-0.088450B）?着t
（三）适应性检验.模型的适应性检验为一个时间序列模型解释序列相关性的程度,一个序列的适应性模型应该完全或者基本上解释序列的相关性,从而模型中的残差序列应该是白噪声序列,故模型的适应性检验实质上是检验残差序列是否是白噪声序列.结果表明Q统计量概率值几乎都大于检验水平5%,因此不能拒绝原检测设,即可认为模型ARIMA（1,1,1,）残差序列不存在自相关,基本为白噪声序列.
（四）模型预测.利用模型对2014年1月到9月的进出口增长进行预测.（表2）
从模型的预测结果可以看出,预测值与实际值差距还不是很大,Theil系数的取值在0,1之间,预测结果较为理想.
四、结论及建议
综合以上分析,除了2009年由于金融危机导致进出口增长有很大幅度下降外,最近几年我国的的进出口增长也有一定的下降趋势,说明我国外贸是大而不强,虽然进出口规模大,但是增长却很少,对此我们必须给予足够的重视.
1、应该建立预警机制,实现对外贸易的前置化.政府有关部门要紧密跟踪重点出口国家和地区的情况,保持高度敏感,以便使企业及时做好相应准备.
2、制定优惠措施,扶持符合国际标准、管理先进、科技含量高的绿色环保企业,还可以帮助开拓其他市场,规避贸易风险,从而促进企业更好地发展,加快进出口的步伐.
3、改进出口商品的结构.中国目前出口的产品大多是规模大低,是中低档产品的出口,只赚取其中的加工费用.出口商品由数量型转向质量型,使得外国对中国商品的需求不再仅仅因为低,而是因为质量需求,一定程度上减少外贸奉献,减少外贸的易读性.
4、借鉴我国国内贸易增长的方式.国内贸易进出口的增长,各省之间的贸易进出口一定程度上是可以与对外贸易进出口相类比,学习借鉴国内经济增长的模式,避免资源浪费,减少贸易进出口的摩擦,以提高增长效率及质量.
主要参考文献：
[1]金剑.我国城市化水平的时间序列模型分析[J].统计与决策,2005.8.
[2]袁芳.基于ARIMA模型的西安市新建住宅接指数的分析与预测[J].中国科技信息,2013.11.
[3]王燕.应用时间序列分析[M].中国人民大学出版社,2005.