出口總額影響因素

1、有關(guān)我國出口總額影響因素的計(jì)量分析課程名稱：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué) 任課教師：龐皓，周游開課時(shí)間：2007年3月7月 作業(yè)性質(zhì)：課程論文提交時(shí)間：20070702 04級金融一班姓 名：余莉娜 學(xué) 號：40404034 目 錄摘 要   -3關(guān)鍵詞 -31. 主要因素引入 -31.1 匯率-31.2 GDP與固定資產(chǎn)投資-32. 模型的建立-33. 數(shù)據(jù)的搜集-44. 數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)-4 4.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)-4 4.2 協(xié)整檢驗(yàn)-55. 參數(shù)估計(jì)與模型的檢驗(yàn)-6 5.1經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)-7 5.2統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)-7 5.3計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)和修正-75.3.1 多重共線性的檢驗(yàn)和修正-75.3.2

2、異方差的檢驗(yàn)和修正-85.3.3 自相關(guān)的檢驗(yàn)和修正-106. 經(jīng)濟(jì)意義分析及模型評價(jià)-127. 模型過程中的不足-128. 參考資料-13有關(guān)我國出口總額影響因素的計(jì)量分析【摘要】：從1978年改革開放以來，中國的對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易迅速發(fā)展。1978年，我國的出口額僅為95.7億元/美元，到2002年已經(jīng)達(dá)到3255.7億美元，從當(dāng)期價(jià)格看增長了33倍，出口貿(mào)易總額以16.4的年平均速度增長，超過了同期國民生產(chǎn)總值GDP的年平均增長率。1997年我國一躍成為世界十大出口貿(mào)易國之一。本文運(yùn)用基本的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究方法，結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)和國際經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，建立模型主要分析人民幣匯率、GDP及固定資產(chǎn)投資對出

3、口貿(mào)易產(chǎn)生的影響。【關(guān)鍵詞】：出口 人民幣匯率 GDP 固定資產(chǎn)投資一、主要因素引入按新古典貿(mào)易理論,國際貿(mào)易的產(chǎn)生是由于國與國之間存在著外生的比較優(yōu)勢;按迪克西特斯蒂格利茨(1977) 等人的規(guī)模報(bào)酬遞增模型,國際貿(mào)易的產(chǎn)生是因?yàn)樽鳛橐粋€(gè)經(jīng)濟(jì)聯(lián)合體的規(guī)模, 世界市場總是要比一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)規(guī)模大。國際間的分工與合作，以及資源的流動提高了資源利用率，進(jìn)而加快了世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。（一）匯率在國與國的貿(mào)易過程中，價(jià)格的影響是肯定的。當(dāng)一國商品的價(jià)格低于另一個(gè)國家時(shí)，它的產(chǎn)品就具有了優(yōu)勢。在產(chǎn)品交易中，匯率因此也就扮演了一個(gè)不可或缺的角色。改革開放后，我國改變了以往人民幣匯率幾十年不變的做法，根據(jù)通貨膨

4、脹率、出口換匯成本和國際收支平衡情況，人民幣的官方匯率不斷下調(diào)，匯率杠桿開始對進(jìn)出口產(chǎn)生一定的調(diào)節(jié)作用。從理論上看，匯率貶值與出口增長有正向變動關(guān)系，即匯率越低如從1美元=8.28元人民幣下降到1美元=9元人民幣時(shí),出口會增加.因?yàn)檫@意味著從外國人的角度中國貨顯得便宜了對于中國貨物的需求將會增加，因而中國出口將會增長.這是很明顯的從價(jià)格上增加了我國商品的優(yōu)勢.因此,匯率成為影響出口的又一重要因素.同時(shí)由于目前美元是使用最廣泛的世界貨幣,我們采用了人民幣對美元直接標(biāo)價(jià)法下的匯率.（二）GDP與固定資產(chǎn)投資近幾年來，我國經(jīng)濟(jì)一直保持著高增長勢頭，但我國的GDP主要與出口和投資拉動有關(guān)。2000年，

5、中國的對外貿(mào)易呈現(xiàn)出較為強(qiáng)勁的恢復(fù)性增長，全年進(jìn)出口總額達(dá)到了4743.1億美元，比1999年增長了31.5%，創(chuàng)下了1980年以來的最高增速。其中出口額2492.1億美元，比上年增長27.8%。與此同時(shí)，宏觀經(jīng)濟(jì)也開始出現(xiàn)明顯轉(zhuǎn)機(jī)，GDP增速止跌回升，按可比價(jià)格計(jì)，GDP當(dāng)年增長8%，高于1998年的7.8%和1999年的7.1%；固定資產(chǎn)投資當(dāng)年也增長10.2。對外貿(mào)易與GDP和固定資產(chǎn)投資的同步回升表明兩者之間存在著某種相關(guān)性。因此，在建立模型的時(shí)候我將這兩個(gè)對我國出口產(chǎn)生重大影響的因素引入進(jìn)來。二、模型的建立。根據(jù)以上的分析，可以初步建立以下模型： Yi=+1X1i+2X2i+3X3i

6、+4X4i+ Ui其中：Yi -第i年的出口總額 X1i -第i年的人民幣匯率 X2i -第i年的GDP比前一年的增長值 X3i -第i年的全社會固定資產(chǎn)投資比前一年的增長值 X4i- -第i年的商品零售價(jià)格指數(shù) Ui- 第i年的隨機(jī)誤差項(xiàng) 1、2、3、4-待估參數(shù)三、數(shù)據(jù)的收集。 數(shù)據(jù)主要來源于網(wǎng)上的收集，一是來自于中經(jīng)網(wǎng)的數(shù)據(jù)，為中國統(tǒng)計(jì)年鑒所出；二是來自于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站的統(tǒng)計(jì)局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)貨物出口總額（億元）人民幣匯率（年末中間價(jià)）國內(nèi)生產(chǎn)總值比上年增長（億元）固定資產(chǎn)投資比上年增長（億元）商品零售價(jià)格指數(shù)（上年100）1985808.92.851807.985455.8108.81986

7、1082.13.361259.143577.4106.0198714703.621783.436671.1107.319881766.73.942984.208962.1118.5198919563.941949.496-343.4117.819902985.85.081675.503106.6102.119913827.15.203113.6771077.5102.919924676.35.335141.9772485.6105.419935284.85.708410.4484992.2113.2199410421.88.4612863.9303969.8121.7199512451.88.

8、4612595.8702977.2114.8199612576.48.3110382.8602894.2106.1199715160.78.287796.4432027.6100.8199815223.68.265429.2453465.197.4199916159.88.265274.7751448.5197.0200020634.48.269537.5003063.0298.5200122024.48.2610440.6204295.7699.2200226947.98.2810677.5206286.4298.7200336287.98.2815490.07012066.6999.920

9、0449103.38.2824055.58014910.8102.8200562648.18.1923206.46018296.21100.8四、數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)（一）平穩(wěn)性檢驗(yàn)對出口總額的檢驗(yàn)得到如下結(jié)果：ADF Test Statistic 2.142407 1% Critical Value*-3.8572 5% Critical Value-3.0400 10% Critical Value-2.6608*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller T

10、est EquationDependent Variable: D(Y)Method: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 13:34Sample(adjusted): 1988 2005Included observations: 18 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. Y(-1)0.2258210.1054052.1424070.0502D(Y(-1)0.3074750.3349420.9179970.3742D(Y(-2)-0.0860510.371

11、535-0.2316100.8202C-500.6912868.2348-0.5766770.5733R-squared0.761579 Mean dependent var3398.783Adjusted R-squared0.710488 S.D. dependent var4299.544S.E. of regression2313.425 Akaike info criterion18.52398Sum squared resid74927066 Schwarz criterion18.72184Log likelihood-162.7158 F-statistic14.90653Du

12、rbin-Watson stat1.975445 Prob(F-statistic)0.000122可以看出是非平穩(wěn)的，表明出口總額序列存在單位根，是非平穩(wěn)序列。并且對 X1 X2 X3 X4進(jìn)行檢驗(yàn)，一樣是非平穩(wěn)的。（二）協(xié)整檢驗(yàn)為了分析出口總額和匯率、GDP、固定資產(chǎn)投資及商品零售價(jià)格指數(shù)之間是否存在協(xié)整關(guān)系，首先做Y對X1、X2、X3、X4的回歸，然后檢驗(yàn)回歸殘差的平穩(wěn)性，結(jié)果如下：ADF Test Statistic-2.715758 1% Critical Value*-2.6889 5% Critical Value-1.9592 10% Critical Value-1.6246

13、*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit root.Augmented Dickey-Fuller Test EquationDependent Variable: D(E)Method: Least SquaresDate: 07/01/07 Time: 21:00Sample(adjusted): 1986 2005Included observations: 20 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb

14、. E(-1)-0.6245250.229963-2.7157580.0137R-squared0.276360 Mean dependent var250.7557Adjusted R-squared0.276360 S.D. dependent var3818.356S.E. of regression3248.162 Akaike info criterion19.05827Sum squared resid2.00E+08 Schwarz criterion19.10806Log likelihood-189.5827 Durbin-Watson stat1.686766在5的顯著性水

15、平下，t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值為-2.715758，小于相應(yīng)的臨界值，表明殘差序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列，說明出口總額與各解釋變量之間存在協(xié)整關(guān)系。五、參數(shù)估計(jì)與模型的檢驗(yàn)。利用Eviews軟件，輸入Y、X1、X2、X3、X4等數(shù)據(jù)，采用這些數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行OLS回歸，結(jié)果如下表所示：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 18:24Sample: 1985 2005Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C4947

16、3.1920675.772.3928100.0293X1364.4971926.19160.3935440.6991X20.7517780.6342421.1853180.2532X31.9585730.6825532.8694800.0111X4-481.1281169.4325-2.8396450.0118R-squared0.958676 Mean dependent var15404.66Adjusted R-squared0.948345 S.D. dependent var16636.20S.E. of regression3781.046 Akaike info criterio

17、n19.51765Sum squared resid2.29E+08 Schwarz criterion19.76634Log likelihood-199.9353 F-statistic92.79531Durbin-Watson stat1.216549 Prob(F-statistic)0.000000回歸方程為：Y=49473.19+364.4971*X1+0.751778*X2+1.958573*X3481.1281*X4t=（2.392810）（0.393544）（1.185318）（2.869480）（-2.839645）R2=0.958676 F=92.79531 DW=1.2

18、16549（一）經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)由回歸估計(jì)結(jié)果可以看出,匯率、GDP、固定資產(chǎn)投資與出口總額正相關(guān), 這與現(xiàn)實(shí)是相符的，商品零售價(jià)格指數(shù)與出口總額負(fù)相關(guān)，是不符合實(shí)際的。（二）統(tǒng)計(jì)推斷檢驗(yàn)由此可見，該模型可決系數(shù)R20.958676，修正后的可決系數(shù)為0.948345，擬合效果較好。F檢驗(yàn)值92.79531，明顯顯著。給定0.05時(shí)，顯著性水平為2.120，X1,X2的t值明顯小于給定的顯著性水平， X1,X2是不顯著的。（三）計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)和修正 1多重共線性檢驗(yàn)和修正計(jì)算各解釋變量的相關(guān)系數(shù)，得到如下結(jié)果X1 X2 X3 X4 X1 1.000000 0.715742 0.523097-0.4

19、01606 X2 0.715742 1.000000 0.921690-0.173411 X3 0.523097 0.921690 1.000000-0.284775 X4-0.401606-0.173411-0.284775 1.000000根據(jù)上表的結(jié)果，結(jié)合以上經(jīng)濟(jì)意義的檢驗(yàn)以及統(tǒng)計(jì)推斷的檢驗(yàn)可判斷模型存在嚴(yán)重的多重共線性。下面采用逐步回歸法對其進(jìn)行修正，分別做Y對X1、X2、X3、X4的一元回歸。結(jié)果如下表所示:變量X1X2X3X4參數(shù)估計(jì)值5163.1462.2875603.164987-1010.530 T統(tǒng)計(jì)量3.7741809.65218313.13078-2.219911 R

20、20.4284760.8306060.9007400.205951修正的R20.3983960.8216910.8955160.164159其中，加入X3的方程的修正可決系數(shù)最大。以X3為基礎(chǔ)，順次加入其他變量逐步回歸，結(jié)果如下表所示：變量X1X2X3X4修正的R2X3、X11717.072（3.091278）2.785234（11.86019）0.927958X3、X20.610863（1.3326）2.416938（3.968493）0.899615X3、X42.975286（14.5028）-444.7778（-3.247）0.930448經(jīng)比較，新加入X4的方程的修正可決系數(shù)改進(jìn)最大，

21、且X4的t檢驗(yàn)顯著，但X4的符號不符合實(shí)際。加入X1后的修正可決系數(shù)高且參數(shù)都顯著，故選擇保留X1，再加入其他新變量逐步回歸，結(jié)果如下表所示：變量X1X2X3X4修正的R2X3 X1、X22196.109（2.777101）-0.473981（-0.857327）3.259711（5.415828）0.926882X3 X1、X41292.697（2.58311）2.732187（13.51653）-344.4441（-2.742239）0.947114在X1、X3的基礎(chǔ)上加入X4后的方程修正可決系數(shù)明顯增大，且各參數(shù)都顯著，但參數(shù)的符號不符實(shí)際，應(yīng)予以剔除。加入X2后的方程的修正可決系數(shù)減小

22、，且X2不顯著。這說明X2引起嚴(yán)重的多重公線性，應(yīng)予以剔除。利用Eviews軟件，輸入Y、X1、X3的數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行OLS回歸，結(jié)果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 19:21Sample: 1985 2005Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-7425.2273407.473-2.1791010.0429X11717.072555.45703.0912780.0063X32.785234

23、0.23483911.860190.0000R-squared0.935162 Mean dependent var15404.66Adjusted R-squared0.927958 S.D. dependent var16636.20S.E. of regression4465.263 Akaike info criterion19.77761Sum squared resid3.59E+08 Schwarz criterion19.92683Log likelihood-204.6649 F-statistic129.8079Durbin-Watson stat0.824323 Prob

24、(F-statistic)0.000000可看出，模型的擬合效果不錯(cuò)，且各變量的F檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)均顯著，X1,X3參數(shù)的符號也與現(xiàn)實(shí)相符。最后修正嚴(yán)重多重共線性影響的回歸結(jié)果為： Y= -7425.2271717.072*X1 + 2.785234*X3 t= (2.179101) (3.091278) (11.86019)R2 =0.935162 修正的R20.927958 F129.8079 DW=0.8243232異方差的檢驗(yàn)和修正（1）、ARCH檢驗(yàn)ARCH Test:F-statistic2.004369 Probability0.167187Obs*R-squared3.806638

25、 Probability0.149073Test Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 19:37Sample(adjusted): 1987 2005Included observations: 19 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C163754607825188.2.0926600.0527RESID2(-1)0.4465660.2377031.8786670.07

26、86RESID2(-2)-0.3148280.238575-1.3196200.2055R-squared0.200349 Mean dependent var18596270Adjusted R-squared0.100393 S.D. dependent var28756485S.E. of regression27274840 Akaike info criterion37.22477Sum squared resid1.19E+16 Schwarz criterion37.37389Log likelihood-350.6353 F-statistic2.004369Durbin-Wa

27、tson stat2.018742 Prob(F-statistic)0.167187得到R20.200349，計(jì)算(n-p) R2=(21-2)* 0.200349=3.806631<x2(0.05)(2)=5.99,因此從ARCH檢驗(yàn)來說我們認(rèn)為，不存在異方差。為了更有把握地認(rèn)為修正后的模型不存在異方差，我們再使用White檢驗(yàn)來輔助判斷。（2）、White檢驗(yàn)White Heteroskedasticity Test:F-statistic1.302665 Probability0.310882Obs*R-squared5.158908 Probability0.271378Tes

28、t Equation:Dependent Variable: RESID2Method: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 19:41Sample: 1985 2005Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-1.00E+0885565554-1.1711150.2587X141289690317319951.3012010.2116X12-3641564.2585225.-1.4086070.1781X39215.6436020.4831.5307150.

29、1454X32-0.4713070.315773-1.4925490.1550R-squared0.245662 Mean dependent var17090210Adjusted R-squared0.057078 S.D. dependent var27696467S.E. of regression26894426 Akaike info criterion37.25699Sum squared resid1.16E+16 Schwarz criterion37.50569Log likelihood-386.1984 F-statistic1.302665Durbin-Watson

30、stat1.517871 Prob(F-statistic)0.310882得到R20.245662，n R221*0.245662=5.158902x2(0.05)(4)9.48773，表明模型中不存在異方差。因此，我們認(rèn)為模型不存在異方差。3自相關(guān)的檢驗(yàn)和修正Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 19:21Sample: 1985 2005Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-7425.22734

31、07.473-2.1791010.0429X11717.072555.45703.0912780.0063X32.7852340.23483911.860190.0000R-squared0.935162 Mean dependent var15404.66Adjusted R-squared0.927958 S.D. dependent var16636.20S.E. of regression4465.263 Akaike info criterion19.77761Sum squared resid3.59E+08 Schwarz criterion19.92683Log likelih

32、ood-204.6649 F-statistic129.8079Durbin-Watson stat0.824323 Prob(F-statistic)0.000000對Y X1 X3 進(jìn)行OLS 回歸，得：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 19:21Sample: 1985 2005Included observations: 21VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-7425.2273407.473-2.1791010.0429X11717.

33、072555.45703.0912780.0063X32.7852340.23483911.860190.0000R-squared0.935162 Mean dependent var15404.66Adjusted R-squared0.927958 S.D. dependent var16636.20S.E. of regression4465.263 Akaike info criterion19.77761Sum squared resid3.59E+08 Schwarz criterion19.92683Log likelihood-204.6649 F-statistic129.

34、8079Durbin-Watson stat0.824323 Prob(F-statistic)0.000000DW0.824323 ，在0.05的顯著性水平下，查表得 DL=1.125, DU=1.538, DW< DU, 因此，模型存在一階自相關(guān)。下面運(yùn)用迭代法對自相關(guān)進(jìn)行修正，利用Eviews 對殘差序列進(jìn)行滯后一期的回歸，如下表：Dependent Variable: EMethod: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 19:57Sample(adjusted): 1986 2005Included observations: 20 after

35、adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. E(-1)0.5881290.1943653.0259020.0070R-squared0.324782 Mean dependent var-103.5481Adjusted R-squared0.324782 S.D. dependent var4318.815S.E. of regression3548.842 Akaike info criterion19.23534Sum squared resid2.39E+08 Schwarz criterion19.

36、28512Log likelihood-191.3534 Durbin-Watson stat1.782991可得回歸方程：et=0.588129 e（t-1）,可知估計(jì)的自相關(guān)系數(shù)為0.588129，對原模型進(jìn)行廣義差分，得到廣義差分方程:Yi-0.588129Y(i-1)= (1-0.588129)+ 1 (X1i-0.588129X1(i-1)+ 3(X3i-0.588129X3(i-1)+ui對廣義差分方程進(jìn)行回歸，如下表Dependent Variable: Y-0.588129*Y(-1)Method: Least SquaresDate: 06/24/07 Time: 20:14

37、Sample(adjusted): 1986 2005Included observations: 20 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-4387.5442986.026-1.4693590.1600X1-0.588129*X1(-1)2342.1921017.1942.3026000.0342X3-0.588129*X3(-1)2.5803000.2980738.6566040.0000R-squared0.856843 Mean dependent var8463.781Adj

38、usted R-squared0.840001 S.D. dependent var9203.373S.E. of regression3681.337 Akaike info criterion19.39742Sum squared resid2.30E+08 Schwarz criterion19.54678Log likelihood-190.9742 F-statistic50.87539Durbin-Watson stat1.616249 Prob(F-statistic)0.000000可得回歸方程:Y-4387.5442342.192*X12.5803*X3 t=(-1.469359) (2.302600) (8.656604) R2 =0.856843 F=50.87539 DW=1.616249由于使用了廣義差分?jǐn)?shù)據(jù)，樣本容量減少了一個(gè)，為20個(gè)。查0.05顯著性水平的DW統(tǒng)計(jì)表可知DL=1.100,DU=1.537, DU<DW