论文范文网-权威专业免费论文范文资源下载门户!
当前位置:毕业论文格式范文>毕业论文>范文阅读
快捷分类: 服装出口开题报告范文 出口论文开题报告 茶叶出口论文大纲 mba论文出口 纸张出口论文范文 开题报告我国高新技术产品出口

关于出口总额论文范文 基于ARIMA模型我国外贸出口总额预测分析相关论文写作参考文献

分类:毕业论文 原创主题:出口总额论文 更新时间:2024-02-03

基于ARIMA模型我国外贸出口总额预测分析是关于对写作出口总额论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文2017进出口总额论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。

【文章摘 要】

随着我国社会经济的快速发展,我国对外贸易成为人们十分关注的问题.为分析我国出口总额未来的发展趋势,本文根据我国1978-2013年外贸出口总额数据,引入时间序列中的MA模型,运用ADF检验、ARCH检验和LM检验等统计检验方法,对我国外贸出口总额未来的发展趋势进行研究预测分析,我国外贸出口总额在未来两年呈较快增长趋势.

【关键词】

ARIMA模型;ADF检验;出口总额;预测分析

0 引言

出口总额,是指一定时期内一国从国内向国外出口的商品的全部价值,称为出口总额.它是一个经济的重要组成部分,对于中国这样一个发展中国家而言,经济是全民关注的焦点,根据我们国家在经济发展方面的总体趋势情况来看,经济总量在逐渐的增加,居民的生活质量也在不断升高,各种发展水平也是在不断上升,和此同时,大家非常关注的出口总额也在不断增加.据国家统计局公报显示,我国2013年进出口稳中有升,全年货物进出口总额258267亿元人民币,比上年增长7.6%,出口137200亿元人民币,增长7.9%.究其原因是因为外部需求的增加导致出口总额不断增加.改革开放以来,我国经济不断的增长,一个重要原因就是出口总额的不断增加,从开始1978年的167.6亿元到2013年的137200亿元,飞跃程度显而易见,这也说明了对外贸易对我国经济发展的影响是十分重要.

1 数据来源和研究方法

1.1数据来源

本文主要研究改革开放以来我国外贸出口总额的发展趋势,所以选择1978-2013年的外贸出口总额数据进行研究预测分析,数据来自《统计年鉴2013》.

1.2研究方法

本文选择的数据是一组时间序列数据,因此采用时间序列方法对外贸出口总额进行研究预测分析.时间序列方法,是利用预测目标的历史时间数据,通过统计分析研究其发展变化规律,建立模型,通过模型去预测未知数据.

2 数据处理和模型识别

2.1数据分析

本文主要采用EVIEWS7.0软件进行数据分析处理.利用EVIEWS7.0软件绘制1978-2013年我国外贸出口总额序列时序图,如图2-1所示.

从图2-1可以看出,序列呈现出显著的递增趋势,说明我国外贸出口总额呈上升趋势,同时说明序列为非平稳序列.

对序列进行ADF检验,得出序列四阶差分平稳.从ADF检验结果可以看出检验统计量对应的概率值为0.0002,在5%的置信水平下拒绝序列存在单位根的原假设,说明四阶差分后的序列平稳.对四阶差分序列进行白噪声检验结果显示,四阶差分后序列为非白噪声序列,所以差分序列具备研究价值.

2.2模型识别

由2.1中已经得出我国外贸出口总额序列四阶差分平稳,差分序列为非白噪声序列,所以可以尝试用模型:

拟合差分序列.式中,B为延迟算子;,为自回归系数多项式;,为移动平均系数多项式.

2.3参数估计

绘制差分序列的自相关图对模型定阶,如图2-2所示,从自相关图可以判断出差分序列的自相关系数1阶截尾,偏自相关系数4阶拖尾.经过尝试,最终选取,即模型.

使用最小二乘法得到未知参数的估计值为:

所以建立的模型结果为:

(2.1)

式中B为延迟算子.

2.4模型检验

对模型残差进行ARCH检验,输出结果显示统计量为1.390,对应概率值为0.239,在5%置信水平下模型残差不存在异方差性;对模型残差进行滞后一期LM检验,统计量为0.000,对应概率值为1.000,在5%置信水平下模型的残差无自相关.所建立的模型通过检验,可以用于对我国外贸出口总额序列进行较好的预测.

利用经检验的模型对1978-2013年我国外贸出口总额进行预测,并绘制实际值和预测值的比较图,如图2-3所示.

由图2-3可以看出,利用模型预测出的值和实际值差异较小,所以所建立的模型比较合理,可以对未来出口总额进行短期预测.

3 预测分析

3.1模型预测误差率分析

通过预测出的数据,算出其误差率为6.3%小于10%,说明误差较小,预测的精度较高,同时也验证出了模型的可取性.

3.2模型预测结果分析

利用经过检验的模型(2.1)式对我国2014-2015年外贸出口总额进行预测,预测结果显示,我国2014年和2015年外贸出口总额分别为16967.2亿元和179110.7亿元.从预测结果可以看出,我国的外贸出口总额在未来两年呈快速上升趋势.

4 结论

根据以上的陈述可知,ARIMA模型很好的解决了对于非平稳时间序列在建模方面的一些问题,而且在对时间序列做短期预测时起到了很大的作用.因此,对于现实中的时间序列方面的问题,我们可以综合考虑各种影响序列的因素,然后选择适合的模型去对序列进行分析研究和预测.同时也总结出出了调整对外贸易政策的几点建议,一是实行对等贸易,减少贸易顺差;二是调整出口政策.经过一系列调整后,它便可以更好地促进我国对外贸易的健康发展.

【参考文献】

[1]潘红宇.时间序列分析[M].对外经济贸易大学出版社,2006.

[2]徐国群.统计预测和决策[M].上海:上海财经大学出版社,2012.

[3]庞浩.计量经济学[M].北京:科学出版社,2010.

【作者简介】

王华(1993.01-),性别:女,民族:汉, 籍贯:云南,大学本科学历.(重庆市涪陵区)长江师范学院 外贸出口总额.

总结:本论文为免费优秀的关于出口总额论文范文资料,可用于相关论文写作参考。

参考文献:

1、 基于灰色模型我国民用住宅建筑面积占比预测 摘 要:为了预测我国民用住宅建筑面积占比,根据我国2015年的中国统计年鉴,通过利用2004-2013年我国民用住宅建筑面积占比的原始数据,运用。

2、 基于ARIMA模型人民币汇率分析预测 摘要:2016年初至年中,一直有美国加息消息传出,对人民币汇率中间价影响较大。本文主要研究在美国加息压力下的人民币兑美元汇率中间价的波动情况。本。

3、 基于ARIMA模型青岛市大蒜价格时间序列预测分析 摘要:以青岛市2012年1月至2016年11月共237周的大蒜价格为样本数据,运用SPSS 17 0软件进行统计分析,建立ARIMA(1,2,1。

4、 我国固定资产投资ARIMA模型其预测 【摘 要】本文选取了1980-2015年我国全社会固定资产投资的相关数据作为研究样本,从时间序列的定义出发,结合统计软件R,对1980-2013。

5、 绿色贸易壁垒对我国外贸出口影响解决 摘 要:由于经济全球化和绿色环保浪潮在不断地发展,我们已经没有办法可以回避在国际贸易中所产生的绿色贸易壁垒问题,而且随着时间的发展,这一问题变得。