我国进出口总额影响因素分析
浅析进出口贸易对经济增长的影响
浅析进出口贸易对经济增长的影响本文先是论述了影响进出口贸易活动的因素，然后对进出口贸易对经济的影响做出了分析，最后结合自身所学，对我国就出口贸易发展提出几点个人观点，其目的旨在通过文中所述内容，推动我国进出口贸易的健康发展，并发挥其经济带动作用。
标签：进出口贸易;经济增长;影响引言在经济全球化发展的今天，进出口贸易作为我国经济体系中的重要组成部分，承担着提升国民经济增长的重任，而鉴于进出口贸易市场的激烈竞争，我们有必要对其进行深入探究，以提高我国进出口贸易在国际市场中的地位，确保其对国民经济增长的促进作用。
一、影响进出口贸易发展的因素1、国际因素在当前形式下，经济以成为衡量国家综合实力的重要标准，因此，各国都纷纷将经济作为国家发展的重心。
而国外一些发达国家，在进出口贸易过程中，为了保护其本国企业及国家利益，则采取了技术性壁垒、绿色壁垒等多种贸易规则，限制本国的进口贸易，避免贸易逆差导致的经济受损，但这种行为却给出口国带来了严重的负面影响。
2、国内因素就目前情况而言，我国虽然在进出口贸易中取得了不俗的成绩，但纵观其产品种类及贸易企业的产业结构，不难发现，我国的出口贸易，依然停留在中低端层次，而高端类产品出口仍然较少，导致我国在贸易出口方面获取的经济利益较少，影响我国经济的快速发展，而要解决这一问题，就必须依靠科技力量进行产品创新，从中低端出口不断向高端过度。
二、进出口贸易对经济增长的影响1、有效拉动内需改革开放后，进出口贸易成为我国对外交往的主要交往形式，也是拉动国民经济增长的三大引擎之一，对于我国经济增长具有重要的影响。
出口贸易规模迅速扩张，对于我国国民经济增长的拉动作用也日益凸显，贡献值不断提升。
进出口贸易对经济增长具有一定的促进作用，进口贸易也可以刺激国内消费，弥补国内资源配置的不足，使国内资源更多地用于国内企业的专业化发展，从而提高国内资源利用率和社会劳动生产率。
2、创造就业机会进出口贸易规模的不断扩大，就会创造出更多的工作岗位，这对于国内发展而言，是十分有利的。
中国进出口总额影响因素分析
中国进出口总额的影响因素分析摘要：本文利用相关理论，用R语言软件处理数据，采用计量经济学的分析方法，对中国的进出口总额因素进行实证分析。
建立多元回归分析线性模型，结果证实国内生产总值GDP，实际利用外资额，全社会固定资产投资，城乡居民人民币储蓄存款年底余额，外汇储备这5个因素与我国进口总额成正相关关系，全社会固定资产投资，人民币对美元汇率与我国正出口成负相关关系，而且GDP因素对进出口总额影响最大。
关键词：进出口总额GDP 全社会固定资产投资实际利用外资额城乡储蓄额外汇储备汇率相关分析多元回归R语言软件一、引言自改革开放以来我国的对外贸易不断扩大，加入WTO更为国内的企业提供了更多公平竞争的机会，中国俨然成为了贸易大国，但是贸易大国不一定的贸易强国，我们知道对外贸易对我国的经济起着不可小处的作用，可中国目前面临着一个棘手的问题，国内消费需求对GDP的贡献率很低，而且比重还呈现下降趋势，说明我国GDP对外贸易的依赖程度之重，所以为了保持我国GDP持续稳定增长，保持国际市场的竞争力，增加对外贸易就很有必要了。
就目前理论研究来看，影响我国进出口发展的因素主要有国内生产总值GDP，实际利用外资额，城乡居民人民币储蓄存款年底余额，全社会固定资产投资，外汇储备，人民币对美元汇率等。
本文就以上因素与进出口总额的实证分析，以及验证他们的关系。
二、各因素对我国进出口贸易的影响原理。
1、国内生产总值（GDP）----X1。
2006年我国外贸总额达到我国GDP的65%，尽管真实性有待考究，可从反面角度看中国消费需求占GDP的比重从1999年的61,16%逐年下降到2007年只有48.79%，下降了将近20个点，也正是我国的内需不足才使得我的进出口贸易总额不断增加，外贸总额占GDP的比例从1999年的44%逐年增长到2007年占62.8%%，显然国内生产总值的不断飞升离不开我国的对外贸易的贡献。
因此GDP作为衡量进出口贸易总额的重要因素。
影响我国进出口贸易的宏观经济因素分析
结果与讨论
实证结果显示，国内生产总值、人均收入水平、贸易政策、汇率波动以及成 本因素均对我国贸易进出口总额产生显著影响。其中，国内生产总值和人均收入 水平的增加有利于促进贸易进出口总额的增长，符合一般经济学原理。贸易政策 的调整也会对贸
易进出口总额产生显著影响，关税和非关税壁垒的变化会影响国内市场和国 际市场的竞争格局，进一步影响贸易进出口。汇率波动对贸易进出口的影响较为 复杂，一方面，人民币升值有利于增加进口，另一方面，人民币贬值有利于增加 出口。
实证分析
本次演示将采用相关数据对我国进出口贸易与宏观经济因素进行关联性分析。 通过运用计量经济学方法，可以定量地评估这些因素对我国进出口贸易的影响。 例如，通过运用回归分析方法，可以估计汇率波动、利率等因素对出口或进口的 影响程度。
具体数据说明各个因素如何影响我国进出口贸易。例如，数据可能显示汇率 波动与出口之间存在负相关关系，即人民币升值可能导致出口减少。此外，数据 还可能显示利率与进口之间存在负相关关系，即利率上升可能导致进口减少。
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以合理制定贸易政策和企业战略，进一步促进我国贸易的发展。
未来研究方向方面，一方面可以拓展影响我国贸易进出口总额的其他潜在因 素，如国际市场需求、技术创新等；另一方面可以运用更复杂的模型和方法，如 面板数据模型、向量自回归模型等，以更准确地估计各因素对贸易进出口总额的 影响程度和作用机制。
参考内容二
通货膨胀：通货膨胀会导致国内物价上涨，可能影响出口产品的竞争力。此 外，通货膨胀还可能增加外贸企业的进口成本，从而对其经营产生压力。
这些因素之间的相互作用和影响
这些宏观经济因素之间相互作用和影响，共同对我国进出口贸易产生影响。 例如，汇率波动可能对出口产生影响，而利率和通货膨胀则可能对进口产生影响。 此外，政策法规的变化也可能对这些因素产生影响，从而进一步影响进出口贸易。
影响中国出口的因素计量经济分析
影响中国出口的因素计量经济分析学院：经济管理学院专业：经济学 113班学号： 1110660085，1110660082学生：郭光伟泽明【摘要】本文利用计量经济分析方法和1998—2012年的时间序列统计资料，建立了我国出口贸易影响因素模型。
建模过程中，处理了多出共线性问题，避免了自相关性，异方差性等问题。
模型结果表明，我国进出口贸易主要影响因素为GDP，汇率及居民消费价格指数。
【关键词】出口；出口贸易；影响因素分析；计量经济模型；引言中国改革开放三十多年以来，我国的对外贸易从一个较低的水平发展到了一个很高的水平，进出口总额占GDP的比例从1978年的10%上升到了2012年的50%左右，08年金融危机以前，进出口总额占GDP 比例曾高达65%，尤其是2001 年，我国经济以加入WTO为契机，G D P 总量跃上了10 万亿元大关，可见出口增长在我国经济增长中发挥着至关重要的作用。
2004 年贸易保护主义抬头，反倾销、技术性贸易壁垒案件不断严重地影响了我国出口贸易的进一步发展。
到2012年为止，我国外汇储备总额达到32557亿美元。
综合分析各种文献资料，影响我国出口贸易的因素有很多，其中主要有国民生产总值、汇率、第三产业比重等等。
由于国际竞争日趋激烈还有我国经济发展的复杂因素，影响因素非常复杂，因素间彼此关联，制约即各因素间可能不同程度地存在多重共线性或近似多重共线性关系。
因此，在新的形势下，研究影响出口贸易的相关因素及其影响程度非常重要，能为我国对外贸易政策的制定和出口企业的改革提供有益的定量依据和建议。
文献综述：第一次写文献综述，我想对于外贸出口的影响因素的研究，最早的应该是斯密的绝对优势理论，他认为一国在某项产品上之所以具有出口优势，是因为其对此项产品具有绝对有利的生产条件。
嘉图在斯密的基础上发展了他的观点，嘉图认为即使某国在所有产品的生产上都不具有绝对优势，只要他在某项产品的生产上具有比较优势，仍然可以获得该项产品的出口优势。
影响我国进出口贸易增长因素分析
一
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实 证方法 的确定 与指标体 系 的选 取
面 提 到 的我 围进 出 口的 多 个 影 响 素 并 不 是 独 立 地 作
进 ｒ额 从 １９亿美元升至 ５ １ １ ０ ４亿荚兀 ， 长了５ 倍 ， ６ 增 １ 年均增
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资和国内外经济环境等多种 因素 的影响 ， 种闪素都在不同程
度上影响着外贸进 出口。 本文 以 １９—２ ０ 年这 １ ９ １ Ｏ５ ５年间的数 据为例 ， 运 因子分析方法对 以 卜 这些 素进行分析 ， 探究我 国进 出口贸易增 Ｋ的动力 ， 同时对我 对外贸易发展提 出～些
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长 ｒ ２ ． 其 巾出 Ｌ ７６ ０亿 美元 ， Ｋ ２ ． 进 口 ６６ １ ３２ ％， Ｊ ２ 增 ８４ ％； ０
亿 美元 ，增 长 １．％，在 世界 贸 易中的 比重进 一 步提 高到 ７ ６ ６７ ． ％。随着 ｆ国加入 ｗＴ）改革的深化和开放 的扩大 ， ｛ ， 【、 对外 贸 易在经济发展中的作用和地位越来越重要
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二、 实证 分析过 程
为避免量纲的影 响， 在进行分析之前 ， 先将数据杯准化 ， 使
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近20年来我国出口趋势及其影响因素分析
近20年来我国出口趋势及其影响因素分析作者：首汉琼、阎琳滟、胡小芳、、陈潇毅、谭溢辉、周韬、鲜光奇、周宗裔指导老师：陈纪平2009年我国出口经历了最为困难的一段时期，但也是我国出口取得积极成效的一年。
我国出口自1990以来持续保持高位增长，特别是2001年中国加入WTO以后，出口每年以近15%的速度增长，在出口种类上，纺织品、机械、高新技术产品等比重越来越大。
同时，我国的进口也大幅度增长，在进口的种类上也发生了巨大的变化，原油、矿石、大型设备在进口中占了较大比重。
但是，近来年随着我国劳动力和原材料价格的上涨、货币的不断升值，我国产品原有的价格优势正在逐渐失去，同时，欧美国家不断发动与我国的贸易摩擦，我国出口面临的形式不容乐观，为此，本文针对我国出口面临的现状及其影响因素进行宏观分析。
一、近20年来中国出口的趋势分析自改革开放以来，我国出口贸易迅速发展，出口规模进一步扩大，出口结构也得到进一步的改善，一般贸易和加工贸易同步发展，带动了我国经济的持续增长。
本文根据国家统计局相关数据对我国出口趋势进行了如下分析：1、我国出口总体增长趋势分析由上图可以看出我国近20年的货物出口总额总体呈上涨趋势。
可以分为两个阶段：第一个阶段(1990年至2001年)我国出口额呈现持续增长的趋势，但是增长比较缓慢；第二阶段（2001年至今）我国出口额增加到了万亿美元新高，由原来的稳健增长转变为快速增长的轨道。
从这个阶段来看，我国出口额迅速增长的原因主要是因为中国加入WTO以后，积极接收国际高新技术产业生产能力的转移，实现了外贸出口的第三次飞跃。
高新技术产品出口异军突起，成为推动我国出口贸易发展新的增长点。
2003年我国出口总额达到4382.3亿美元。
2、出口种类变动趋势分析在信息时代，发展知识经济在美、日、欧等发达国家的政策中占有重要位置，服务业的创新越来越活跃，而制造业的创新有一定程度减弱，形成大量制造业企业纷纷从美、日、欧等发达国家向发展中国家转移的趋势，导致美国、欧洲、日本等发达国家制造业比重下降。
我国进出口总额影响因素计量分析
International trade | 国际贸易MODERN BUSINESS现代商业40我国进出口总额影响因素计量分析王紫荆 成都理工大学商学院 四川成都 610059摘要:随着改革开放和加入世贸组织，使得我国进出口贸易的飞速发展，但在近年来我国对外开放程度不断加深的情况下，让我国对外贸易依存度居高不下的问题摆上了台面。
为了能解决发展途中的不利因素，我们对外贸交易的研究也必须与时俱进，达到从量化的角度分析的目的。
并且在与传统的国内贸易相比时，国际贸易的量化工作更为艰巨。
所以本文针对我国进出口额的影响因素，首先从经济因素的角度出发，选取GDP、汇率、外汇储备和固定投资四个影响因素，并收集相关数据; 其次，运用 EVIEWS 软件对进出口总额的经济影响因素进行分析、检验，最终建立合适的回归模型; 最后对所求解的结果进行分析，并根据结果提出相关的政策建议。
关键词:进出口总额；GDP；外汇储备；汇率；相关分析；多元回归一、引言随着中国加入WTO以来，给我国带来了较多的机遇与挑战，对外贸易的不断发展使我国俨然成为了贸易大国，但是贸易大国不一定的贸易强国，我们知道外贸易对我国的经济起着不可小處的作用，可中国目前面临着一个棘手的问题，国内消费需求对GDP的贡献率很低，而且比重还呈现下降趋势，说明我国GDP对外贸易的依赖程度之重，所以为了保持我国GDP持续稳定增长，保持国际市场的竞争力，增加对外贸易就很有必要了，综述，只有清楚的分析能影响我国进出口贸易的因素，才能让我国经济达到可持续发展。
二、进出口总额主要影响因素的确定及数据收集(一)主要影响因素的确定就目前理论研究来看，影响我国进出口发展的因素主要有国内生产总值GDP，实际利用外资额，城乡居民人民币储蓄存款年底余额，全社会固定资产投资，外汇储备，人民币对美元汇率等。
本文仅以从经济角度进行研究，选取以下四个影响因素来进行计量分析：1.国内生产总值GDP。
进出口总额的影响因素分析
进出口总额的影响因素分析公司内部档案编码：[OPPTR-OPPT28-OPPTL98-OPPNN08]中国进出口总额的影响因素分析摘要：本文利用相关理论，用R语言软件处理数据，采用计量经济学的分析方法，对中国的进出口总额因素进行实证分析。
建立多元回归分析线性模型，结果证实国内生产总值GDP，实际利用外资额，全社会固定资产投资，城乡居民人民币储蓄存款年底余额，外汇储备这5个因素与我国进口总额成正相关关系，全社会固定资产投资，人民币对美元汇率与我国正出口成负相关关系，而且GDP因素对进出口总额影响最大。
关键词：进出口总额 GDP 全社会固定资产投资实际利用外资额城乡储蓄额外汇储备汇率相关分析多元回归 R语言软件一、引言自改革开放以来我国的对外贸易不断扩大，加入WTO 更为国内的企业提供了更多公平竞争的机会，中国俨然成为了贸易大国，但是贸易大国不一定的贸易强国，我们知道对外贸易对我国的经济起着不可小处的作用，可中国目前面临着一个棘手的问题，国内消费需求对GDP的贡献率很低，而且比重还呈现下降趋势，说明我国GDP对外贸易的依赖程度之重，所以为了保持我国GDP持续稳定增长，保持国际市场的竞争力，增加对外贸易就很有必要了。
就目前理论研究来看，影响我国进出口发展的因素主要有国内生产总值GDP，实际利用外资额，城乡居民人民币储蓄存款年底余额，全社会固定资产投资，外汇储备，人民币对美元汇率等。
本文就以上因素与进出口总额的实证分析，以及验证他们的关系。
二、各因素对我国进出口贸易的影响原理。
1、国内生产总值（GDP）----X1。
2006年我国外贸总额达到我国GDP的65%，尽管真实性有待考究，可从反面角度看中国消费需求占GDP 的比重从1999年的61,16%逐年下降到2007年只有%，下降了将近20个点，也正是我国的内需不足才使得我的进出口贸易总额不断增加，外贸总额占GDP的比例从1999年的44%逐年增长到2007年占%%，显然国内生产总值的不断飞升离不开我国的对外贸易的贡献。
[影响中国进出口总额的因素分析]影响进出口总额的因素
![[影响中国进出口总额的因素分析]影响进出口总额的因素](https://img.taocdn.com/s3/m/2fb4ba242bf90242a8956bec0975f46527d3a795.png)
[影响中国进出口总额的因素分析]影响进出口总额的因素二、理论综述从目前的理论研究看，影响我国进出口发展的因素主要有汇率，GDP，服务业比重，关税税率，价格指数，利用外资等。
本文将通过构建计量经济模型，对各种因素与进出口总额的关系进行实证研究。
1．汇率对进出口贸易的影响。
一般情况下，如果人民币升值，以外币表示的中国出口产品的价格将上升，这会削弱中国产品在国际市场上的竞争能力，导致出口减少。
反之，如果人民币贬值，以外币表示的中国出口产品的价格将下降，这样就能增强中国产品的竞争力，使得出口增加。
3．服务业比重对进出口的影响。
一般而言，由于“服务不出国”，所以第三产业的可贸易程度较低，因此，第三产业的比重越高，进出口总额在经济总量中的比重就会越低。
4．进口关税税率对进出口贸易的影响。
进口关税税率是调节进口商品数量和结构，保护国内幼稚工业，增加国家财政收入的重要手段，在改革开放初期，为了保护我国工业产业的发展，中国一直实行高关税税率政策。
随着经济的发展和国际形势的变化，逐渐调低关税率，进而增加进出口贸易总额。
5．价格指数对进出口贸易的影响。
改革开放十几年来，我国国民经济得到飞速发展，但物价指数居高不下。
这样，出口商品成本上升，对出口不利；进口商品价格可能低于国产同类商品的价格，而对进口有利。
6．利用外资对进出口贸易的影响。
1978年，中国打开了封闭已久的大门，外商、外资、外国产品便接踵而至。
利用外资大大促进了我国对外贸易的发展。
一方面，利用的外资大部分直接用于进口。
另一方面，外资，雄厚的资本、先进的技术和我国廉价的劳动力结合起来，生产出质优价廉，在国际市场上极具竞争力的产品。
三、模型的设定基于以上分析，建立进出口总额与汇率，国民生产总值，服务业比重，进口关税税率，价格指数，利用外资之间的多元线性回归方程，同时引入虚拟变量来反映国家汇率政策的变化。
方程可以表示为：Yt=β0+β1某1t+β2某2t+β3某3t+β4某4t+β5某5t+β6某6t+β7某1tDt+Ut其中：Yt：进出口总额；某1t：汇率；某2t：国民生产总值；某3t：服务业比重；某4t：进口关税税率；某5t：价格指数；某6t：利用外资；Dt：虚拟变量；Ut：随机扰动项这里将t=1995作为临界点，因为1994年国家实行汇率并轨，考虑到政策的滞后效应，汇率并轨对当年影响不会很大，而1995年之后，这种影响会突显出来。
出口总额影响因素计量经济学分析
出⼝总额影响因素计量经济学分析2019-09-03【摘要】⽬前影响我国经济增长的⼀个重要因素是出⼝，但因⼈民币升值等原因，我国出⼝遇到了屏障。
研究出⼝总额受到哪些因素的影响，影响程度及如何影响是必要的。
运⽤计量经济学思想建⽴、估计、检验和预测模型，⽬的是运⽤分析结论引导我国出⼝的平稳健康增长。
本⽂在相关理论研究的基础上，采⽤计量分析⽅法（最⼩⼆乘法，NLS法，设定虚拟变量等），对其影响因素进⾏实证分析，建⽴多元线性回归模型，结果证实设定的GDP，进⼝总额与汇率因素有意义，符合初始猜想。
【关键词】出⼝总额汇率 GDP 进⼝总额模型Abstract ： At present， a major factor influence our country's economic increasing is export， but because of several elements such as the appreciation of of the RMB， China's export met barrier. In order to guide our export of smooth health growth with the help of the analysis and conclusion， in this article， the econometrics thoughts are applied to set up，estimate， inspect and forecast economic modle. On the base of relevant research in this field， this article makes empirical analysis by the use of econometric approach， in the end， conclusion are got from reasoning.Keywords ： Total Exports Exchange Rate GDP Total Import Economic Modle1. 出⼝总额影响因素概述进出⼝关税税率是进出⼝贸易的⼀个门坎，它对进出⼝总额产⽣了显著的影响。
中国外贸出口业务的影响因素及发展策略
中国外贸出口业务的影响因素及发展策略中国外贸出口业务是中国经济发展的重要组成部分，而随着全球化的进程不断深入，外贸出口业务受到的影响也越来越多样化，需要企业不断地去适应和应对。
本文将围绕中国外贸出口业务的影响因素和发展策略展开讨论。
一、国际经济形势当前，全球经济仍处于不确定性和不稳定性的状态。
尤其是在新冠肺炎疫情爆发后，全球贸易受到了极大冲击，供应链紊乱等问题进一步加剧，影响了企业的外贸订单和生产运营。
因此，充分了解和把握全球经济形势，对中国外贸出口企业具有重要的战略意义。
针对国际经济形势，中国外贸出口企业可以从以下几个方面加强应对能力：1.加强信息收集和分析能力，了解世界各地市场情况及其变化趋势，对市场变化快速作出反应。
同时建立并完善对全球供应链的了解，降低全球贸易不确定性风险。
2.加强内外部资源整合能力、提高柔性化生产能力，以应对全球经济不稳定因素对企业生产和运营的影响。
3.积极拓展多元市场，降低对单一市场的依赖。
除了欧美等传统市场外，还可以积极布局俄罗斯、中东、非洲等市场，实现海外区域市场增长的多元化。
二、商品竞争力外贸出口企业的商品竞争力在很大程度上决定着其出口成败，因为优质产品才能吸引更多的海外买家。
商品竞争力的因素一般来说分为两个方面: 一是产品本身的质量和性能，二则是价格的控制。
（当然，这些因素也会相互影响）对于商品竞争力，外贸出口企业可以从以下几个方面进行提升：1.加强产品质量控制，确保产品达到国际标准，遗留问题以后再修补会付出更高的成本。
2.加强研发和创新，根据海外市场的需求不断推出新产品或改进产品，以满足海外买家的需求。
3.根据成本、采购渠道和生产周期等因素进行合理定价，提高产品的性价比。
同时，加强资源共享和整合，优化供应链结构，实现成本优化。
（注：根据定价的本质，往往是以利润为中心，并不同于单纯的低价）三、政策法规外贸出口企业受制于国内及海外政策法规，这些因素往往会对企业出口订单的变化产生重要影响。
对影响我国进出口贸易因素的分析及其建议
对影响我国对外贸易因素的分析及其建议摘要：近年来，我国对外贸易总额高速增长，加工贸易出口占据半壁江山，外商投资企业促进了我国出口的高速增长，贸易增长率和出口率均居世界前列。
作为贸易大国，我国跟其他发达国家的差距还很大。
如何将中国的国际地位抬升，掌握国际经济的话语权，还有很长的路要走。
分析影响我国对外贸易的因素能让我们对国际经济有更多深入的了解。
关键字：对外贸易金融危机人民币汇率品牌意识改革开放以来，中国对外贸易保持快速增长，为国民经济实现平稳较快增长发挥了重要作用。
在看到我国外贸快速增长的同时，还应看到我国外贸发展中存在的问题，特别是外贸出口“高消耗、高投入、低收益”的现状，使得我国对外贸易面临着越来越严峻的挑战，如何在复杂的国际、国内形势下实现对外贸易可持续发展，己成为我国的一个重大课题。
近年来影响我国对外贸易的主要因素有以下几个方面：一、金融危机对我国外贸出口的影响最初由美国次贷危机造成的经济动荡逐步引发成为的金融危机，已经对世界各个国家造成了不可估量的影响，随着这一场金融风暴的冲击，我国出口贸易已经严重受挫。
首先，外需下降导致出口减少，金融危机导致世界经济衰退，使居民消费信心指数下降，国外订单数量大幅减少，这成为导致我国出口贸易恶化的主要原因，其次，国际贸易保护主义抬头，在经济危机的环境下，各国政府为了减缓经济衰退，保证产业安全，保护本国企业不受外来竞争者的影响和减少失业，利用技术、环保等各种贸易壁垒对我国商品进行阻碍，再次，金融危机的环境下，很多发展中国家的货币贬值，而人民币相对坚挺，外贸企业的价格优势减弱，这给出口企业造成巨大压力，最后，企业融资不顺，金融危机造成的信贷亏损打击了银行的信心，银行收紧信贷标准，导致信贷短缺。
特别是对于某些中小型的外贸企业。
面对信贷融资的不顾，再加上原材料、劳动力价格上涨所导致的企业生产经营成本的上升，纷纷承受不了压力，缩小生产规模甚至倒闭。
二、国际市场的商品价格走势对经济的影响。
外贸进出口总额分析
外贸进出口总额分析近年来，随着全球化进程的加快和国际贸易的不断扩大，外贸进出口总额成为一个重要的经济指标。
本文将从多个角度对外贸进出口总额进行详细分析，以揭示其中的主要因素和趋势。
首先，外贸进出口总额的变化与国际经济形势密切相关。
全球经济周期的波动对国际贸易产生深远影响。
经济增长放缓或衰退时，国际贸易通常会受到抑制，导致外贸进出口总额下降。
相反，当全球经济复苏时，国际贸易活动会增加，外贸进出口总额也会上升。
因此，了解全球经济形势对预测和解读外贸进出口总额变化非常重要。
其次，外贸进出口总额还受到国内经济政策和产业结构调整的影响。
货币政策、关税政策、贸易便利化举措等国内政策的变化都会对外贸进出口总额产生直接或间接的影响。
例如，货币贬值可能促进出口增长，而贸易壁垒的提高可能导致进口减少。
此外，国内供给能力和需求结构的调整也会影响到外贸进出口总额。
随着国内市场需求的增长，国内企业对外贸的依赖程度可能会减少，进口总额可能会相应减少。
第三，外贸进出口总额还受到国际竞争力的影响。
一个国家或地区的国际竞争力是指其在国际贸易中获得优势的能力。
包括技术水平、产品质量、生产成本等因素。
如果某个国家或地区产品的质量和价格具有竞争优势，其出口总额很可能会增加。
相反，如果竞争优势减弱，出口总额可能会下降。
因此，提高国际竞争力是增加外贸进出口总额的关键。
最后，外贸进出口总额还与国际贸易政策的改变密切相关。
世界各国之间签署的自由贸易协定和对外开放政策的调整都会对外贸进出口总额产生重要影响。
自由贸易协定的签署可以降低贸易壁垒，促进贸易自由化和便利化，从而提高外贸进出口总额。
另一方面，贸易摩擦的加剧和贸易保护主义的抬头可能会对外贸进出口总额造成负面影响。
综上所述，外贸进出口总额的变化受到多种因素的影响，包括全球经济形势、国内经济政策和产业结构调整、国际竞争力以及国际贸易政策的改变。
了解和分析这些因素对外贸进出口总额的影响，有助于预测和应对外贸形势的变化，为企业和政府制定相应的决策提供参考。
甘肃省进出口贸易总额影响因素分析
二、 实证 分析
本 次实证分析的数据来 自历年 《 甘肃 统计年鉴 》运 ，
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用 ｓ ｓ ｌ． Ｐｓ１ ５对数据进行逐步 回归分析得到如下结果 ：
加其他解释变量， 重新进行线性回归。若新增加的解释变量提
高了回归方程的拟和优度， 且回归方程 中其他参数统计值仍然 显著， 就在模 型中保留该解释变 量； ， 除该变量 ， 否则 删 直至最
后没有新的变量加进来。
① 市场研究一 ０９ ５ ２ｏ—
区 域 经 济
表 １ 引入 或 剔 除的 变 量
加工 、 附加 值成品为主 向精加工 、 低 高附加值成 品为主的 转变 ， 提高加 工贸易 的增值率 ； 同时 还要发展 自主 品牌 ， 进 一步优化产品出 口结构 ， 力转变出 口增长模 式 ， 努 以高 质 量、 高附加值的产品抢占国际市场 。
参 考 文献 ：
【 雷钦 礼 ． 济 管理 多元 统 计 分 析 ［ ． 京 ： 国统 计 １ ］ 经 Ｍ】 北 中
重共线性 问题 的一种有效方法 。本文选取逐步回归法进行变 量选择 。对于多元线性 回归模型逐步 回归分析法包括逐步加
入和逐步删除两种方式。这两种方法进 行的步骤类似， 只是变
量选择的方向相反。
逐步加入的步骤如下：
首先 ， 根据经济学原理和经验分析， 选出所有可能的解释 。 其次 。 用每一个解释变量分别对被解释变量 Ｙ建立回归模型 ， 得到 Ｋ个回归模型 ， 进行参 数估计， 并进行检验， 选择通过检验 的模型中残差平方和最小 的模型作为首选模 型； 或选取拟和优 度最大的回归方程作为首选模型 。 最后 ， 在首选模型中逐个增
进出口各类数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述本报告旨在通过对我国进出口数据的分析，全面了解我国进出口贸易的现状、发展趋势以及存在的问题。
报告将从总量、结构、地区分布、主要贸易伙伴等方面进行详细分析，并提出相应的政策建议。
二、进出口总量分析1. 进出口总额近年来，我国进出口总额持续增长，已成为全球最大的货物贸易国。
根据海关统计数据，2021年我国进出口总额为32476亿美元，同比增长21.9%。
其中，出口额为18366亿美元，同比增长21.2%；进口额为14110亿美元，同比增长22.2%。
2. 进出口增速从增速来看，我国进出口增速在全球范围内处于领先地位。
2017年至2021年，我国进出口增速分别为7.7%、9.1%、12.2%、13.9%和21.9%。
其中，出口增速为8.0%、9.1%、13.0%、15.0%和21.2%，进口增速为6.8%、10.8%、12.5%、16.7%和22.2%。
三、进出口结构分析1. 产品结构从产品结构来看，我国出口以劳动密集型产品为主，进口以资本密集型和技术密集型产品为主。
近年来，我国出口产品结构不断优化，高技术产品出口占比逐年提高。
2021年，我国高技术产品出口额为11719亿美元，同比增长20.9%，占出口总额的64.1%。
2. 贸易方式结构我国进出口贸易方式以一般贸易为主，加工贸易和边境小额贸易为辅。
2021年，一般贸易出口额为10154亿美元，同比增长21.2%，占出口总额的55.1%；加工贸易出口额为5046亿美元，同比增长20.2%，占出口总额的27.5%。
一般贸易进口额为8244亿美元，同比增长21.4%，占进口总额的58.4%；加工贸易进口额为3472亿美元，同比增长21.9%，占进口总额的24.7%。
四、进出口地区分布分析1. 地区分布我国进出口贸易区域分布不均，东部沿海地区占据主导地位。
2021年，东部沿海地区进出口总额为25679亿美元，占全国进出口总额的79.3%。
我国贸易进出口总额影响因素的实证分析
家统计局公布的 1993-2016 年度中国进出口总额（人民币）的数据，选取中国国内生产总值（GDP）、实际利用外资额、关税收
入、外汇储备、教育经费支出以及人民币对美元汇率（美元 =1）这六个经济指标作为主要影响因素，建立计量经济模型，对中
国货物进出口总额影响因素进行分析。由于我国 2001 年底加入 WTO，以 2001 年我国加入 WTO 为时间切点分成两个时间
淤 收稿日期：2018-10-29 基金项目：国家自然科学基金资助项目（11601001）；安徽财经大学校级教研项目(acxkjsjy201803zd；acjyyb2018006)；安徽财
经大学校级教研项目研究成果（61703001） 作者简介：荀梓莹渊1998-冤袁女袁江苏盐城人袁2016 级金融专业本科生遥 通讯作者：蒋少华(1972-)袁男袁安徽安庆人袁副教授袁主要从事金融理论与政策方向研究遥
总额的重要因素。
4.外汇储备
外 汇 储 备 ，又 称 为 外 汇 存 底 ，指 一 国 政 府 所
持 有 的 国 际 储 备 资 产 中 的 外 汇 部 分 ，即 一 国 政 府
保 有 的 以 外 币 表 示 的 债 权 。外 汇 储 备 可 以 弥 补 一
国 国 际 收 支 逆 差 ，抵 御 金 融 风 暴 ，稳 定 一 国 汇 率
我 国 贸 易 进 出 口 总 额 影 响 因 素 的 量 化 关 系 ，得 出 影 响 我 国 贸 易 进 出 口 额 的 模 型 ，并 据 此 提 出 合 理 建议。
二尧模型的设定
（一）影 响 因 素 的 分 析 1 . 国 内 生 产 总 值（GDP） GDP 是 国 民 经 济 核 算 的 核 心 指 标 ，也 是 衡 量 一 个 国 家 的 总 体 经 济 状 况 重 要 指 标 。我 国 自 改 革 开放以来经济增长迅速，也拉动了进出口贸易， 因 此 GDP 是 影 响 我 国 进 出 口 总 额 的 重 要 因 素 。 2.实际利用外资额 实际使用外资金额指批准的合同外资金额 的 实 际 执 行 数 。 改 革 开 放 之 后 ，外 资 进 入 中 国 市 场 ，带 来 了 先 进 的 技 术 和 管 理 理 念 ，外 资 企 业 也 吸 纳 了 相 当 部 分 的 劳 动 力 ，促 进 我 国 产 品 结 构 升 级 。 段 思 松 [ 4] 将 我 国 实 际 利 用 外 资 额 与 GDP 的 时 间 序 列 数 据 进 行 分 析 ，发 现 二 者 虽 存 在 显 著 的 线 性 关 系 但 不 具 有 协 整 关 系 ，即 二 者 在 长 期 不 存 在 均 衡 关 系 。故 可 以 引 入 实 际 利 用 外 资 额 这 一 因 素研究其对我国贸易进出口总额的影响。
中国货物进出口总额影响因素,分析
题 目 中国进出口额影响因素分析姓 名学 号 3110112034专业班级分 院 经贸宁波理工学院中国进出口额的影响因素分析一、研究的背景和意义改革开放以来，我国市场不断放开，对外贸易不断增强，1995年我国进出口额2.3万亿，2005年进出口额为11.7万亿，到了2011年则为23.64万亿增长了十倍之多，1978年，我国货物进出口总额仅排在世界第二十九位。
2011年则比1978年增长186倍，年均增长16.6%，居世界第二，连续3年成为世界最大出口国和第二大进口国，而其中对外贸易在中国经济腾飞的进程中有着不可磨灭的功劳，。
但我们需认识到对外贸易是一把“双刃剑”控制贸易差额在合理的规模中变化，可以更好的扩大内需，加快国内的经济增长，使得经济效用最大化，并且能减少贸易摩擦，减少由自然、政治等不可抗因素带来的风险。
但若对外贸易发展失衡，只会适得其反，后果也是很严重的。
因此我们需要研究中国进出口总额与中国那些经济因素有关具有深刻的现实意义，以便知道我们到底如何调控相关的因素。
对于这一惊人的发展和其中存在的隐藏危机，她们都有着很高的研究价值，研究中国进出口商品额的增长规律，预测进出口额发展趋势，所以本文研究了中国进出口商品额与居民消费水平，人民币对美元汇率变化，国民总收入之间的关系。
分析之间存在的什么关系与影响因素。
二、研究问题的相关文献的观点毕玉江（2005）通过对变量使用平稳性检验与协整分析，我们发现，我国各类商品出口对世界需求水平的敏感性较高，对人民币实际汇率的敏感性存在较大差异。
我国商品进口受我国经济发展水平影响较大，对实际汇率变动的反应与理论预测并不完全一致。
陈继勇；秦臻（2009）外商对华直接投资对中国商品进出口、出口、进口的增长均存在长期且显著的促进作用，而且这种促进作用存在时滞。
横截面分析结果表明，每年外商对华直接投资对于中国商品进出口、出口、进口的促进作用随着时间的推移是波动的，但从总趋势来看，这种促进作用在不断增强。
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我国进出口总额影响因素分析内容摘要：根据19889到2005年我国进出口总额变化的影响因素，从计量经济学的角度来验证哪些因素对我国进出口的影响较大，以及在引入解释变量中哪一项对进出口额的影响最大。
根据计量经济学的原理和所得年鉴显示的数据，在模型中引入六个变量：财政支出，国民收入，国内贷款，居民消费水平，对外经济合作与财政收入这六个变量。
关键词：进出口总额、财政支出、国民收入、国内贷款、居民消费水平、对外经济合作、财政收入正文一、导论1、研究背景自改革开放以来，我过对外贸易由低向高的水平不断发展，进出口值占GDP 的比重不断增加，显然，对外贸易对我国的经济发展产生了巨大的影响。
由于全球经济一体化的趋势逐渐增强，我国的对外贸易对经济的发展所起的作业也越来越重要。
由此，提高对外贸易额成为我过对外经济发展的长期战略，只有这样才能带动我国经济的进一步发展，提高我国的国际竞争力。
进出口总额就成了衡量一国在国际贸易中地位的重要指标。
2.问题的提出及研究意义我们高度重视在全球化中对外贸易的作用，并且希望加强对外贸易对经济的推动作用，但是对外贸易的发展依然存在许多问题，会影响我国经济的增长，我们必须着手解决。
对影响对外贸易总额的主要因素进行研究，主要是国内贷款和具名消费水平方面，从而更有效的来提高我国的对外贸易额度，具有其现实意义和价值。
下面引入六个变量：财政支出、国民收入、国内贷款、居民消费水平、对外经济合作、财政收入。
根据计量经济学原理，研究六个变量对我国进出口总额产生的影响，并且对他们之间存在的关系进行回归分析，从而确定回归模型、回归系数，来定量分析他们之间的确切关系。
3.研究目的通过建立模型掌握上述变量之间的回归关系，进而就可以通过对进出口额的影响因素进行控制，来提高进出口额，为经济发展奠定基础。
4．研究框架a.引入回归模型，利用现有数据，确定因素和进出口额之间的具体线性关系，写出线性回归方程，并且对回归系数和回归模型进行T检验和F检验。
从而确定其线性回归模型是否具有代表性。
b.检验回归方程是否具有“多重共线性”，“异方差”，“自相关”等。
对其惊醒检验，若存在上述现象则对其进行修补以提高模型的代表性。
c.进行模型的结果分析，对模型进行经济解释并分析存在的问题，最终给出切实可行的意见或建议。
二、建立回归模型及轨迹回归系数1.模型的设立原理由经济学原理简略分析下我国现今的进出口额状况，主要是对进出口的投入不够，所以可从财政支出，财政收入，和居民消费水平等方面进行考虑，进而考察队外贸易对财政支出的依赖程度，进而验证一下我国对外贸易的现存问题。
2.数据的手机和模型建立通过对数据的观察，根据收集的统计数据，建立模型。
设模型为:Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+εi (i=1,2,3……n)其中，Y表示进出口总额；X1为财政支出；X2为国民收入；X3为国内贷款；X 4为居民消费水平；X5为对外经济合作；X6为财政收入；εi是出了解释变量之外的影响出口额的其他因素的误差项。
模型的拟合检验可以的到一下回归分析结果：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/22/11 Time: 16:19Sample: 1 17Included observations: 17Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 5888.789 2665.432 2.209319 0.0516X1 -152.0812 120.8163 -1.258780 0.2367X2 1.983070 0.496678 3.992664 0.0025X3 0.376385 1.229151 0.306215 0.7657X4 -41.72119 8.931225 -4.671385 0.0009X5 74.49256 62.16705 1.198264 0.2584X6 -1.726581 0.717690 -2.405748 0.0370R-squared 0.997700 Mean dependent var 35455.96 Adjusted R-squared 0.996320 S.D. dependent var 32158.21S.E. of regression 1950.857 Akaike info criterion 18.28283Sum squared resid 38058441 Schwarz criterion 18.62591Log likelihood -148.4040 Hannan-Quinn criter. 18.31693F-statistic 722.9388 Durbin-Watson stat 1.670961Prob(F-statistic) 0.000000从估计结果可的模型Y=5888.79-152.08X1+1.98 X2+0.38 X3—41.72X4+74.49X5—1.73X6+εiR2=0.997700 S.E.= 1950.857 F=722.9388 D.W.= 1.670961三、回归模型的检验与修正1.经济意义检验根据实际经济意义，从估计量的符号和大小分析，X1 X4 X6的经济意义不读，即它们与总进出口额成反比关系，而X2 X3 X5即国民收入，国内贷款，具名消费水平与进出口额成正比。
表明，随着首日水平的提高，进出口总额会增加。
2．拟合优度检验，用最小二乘法对模型进行回归，由回归结果可以看出，可绝系数R2=0.997700 说明模型的拟合优度非常好。
3.显著性检验a.对回归系数的显著性检验：T检验（1）对α进行检验：提出原假设H0=0；备择假设≠0，T=2.209319，假定显著水平α=0.05，故自由度为n-2=15的分布表，观察其临界值t0.025(15)=2.131显然2.209319>2.131，故拒绝原假设，即是显著。
进行检验：提出原假设H0=0；备择假设≠0，T=-1.258780，假定（2）对β1显著水平α=0.05，故自由度为n-2=15的分布表，观察其临界值t0.025(15)=2.131显然1.258780<2.131,故接受原假设，即是不显著的。
进行检验：提出原假设H0=0；备择假设≠0，T=3.992664，假定（3）对β2显著水平α=0.05，故自由度为n-2=15的分布表，观察其临界值t0.025(15)=2.131显然3.992664>2.131, 故拒绝原假设，即是显著。
进行检验：提出原假设H0=0；备择假设≠0，T=0.306215，假定（4）对β3显著水平α=0.05，故自由度为n-2=15的分布表，观察其临界值t0.025(15)=2.131显然0.306215<2.131,故接受原假设，即是不显著的。
进行检验：提出原假设H0=0；备择假设≠0，T=-4.671385，假定（5）对β4显著水平α=0.05，故自由度为n-2=15的分布表，观察其临界值t0.025(15)=2.131显然4.671385>2.131, 故拒绝原假设，即是显著。
进行检验：提出原假设H0=0；备择假设≠0，T=1.198264，假定（6）对β5显著水平α=0.05，故自由度为n-2=15的分布表，观察其临界值t0.025(15)=2.131显然1.198264<2.131,故接受原假设，即是不显著的。
进行检验：提出原假设H0=0；备择假设≠0，T=-2.405748，假定（7）对β6显著水平α=0.05，故自由度为n-2=15的分布表，观察其临界值t0.025(15)=2.131显然2.405748>2.131, 故拒绝原假设，即是显著。
b.对方程进行显著性检验：F检验由估计结果知F=722.9388假定显著水平=0.05，差自由度为10和6的F分布表得临界值F0.05（6,10）=5.39显然722.9388>5.39故F统计量的值在给定显著水平α=0.05的情况下显著。
c.多重共线性的检验与修正R2与F值都很大而T值较小，说明各个解释变量之间存在多重共线性，采用逐步回归法进行补救。
逐步引入X1、X2、X3、X4、X5、X6其中R-squared依次为0.006570、0.928566、0.980961、0.836353、0.978775、0.967873可以看出，X3的R-squared的值最高，所以选取X3为基本变量Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/11 Time: 14:15Sample: 1 17Included observations: 17Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -2802.331 4444.309 -0.630544 0.5385X3 7.116787 0.255614 27.84190 0.0000X1 -263.1326 248.1849 -1.060228 0.3070R-squared 0.982376 Mean dependent var 35455.96 Adjusted R-squared 0.979859 S.D. dependent var 32158.21S.E. of regression 4563.887 Akaike info criterion 19.84852Sum squared resid 2.92E+08 Schwarz criterion 19.99556Log likelihood -165.7124 Hannan-Quinn criter. 19.86314F-statistic 390.1954 Durbin-Watson stat 1.082313Prob(F-statistic) 0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/11 Time: 14:21Sample: 1 17Included observations: 17Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1921.263 4480.821 -0.428775 0.6751X3 8.579384 1.346876 6.369839 0.0000X1 -204.7778 251.8278 -0.813166 0.4308X2 -0.133980 0.121172 -1.105696 0.2889R-squared 0.983891 Mean dependent var 35455.96 Adjusted R-squared 0.980174 S.D. dependent var 32158.21 S.E. of regression 4528.037 Akaike info criterion 19.87629 Sum squared resid 2.67E+08 Schwarz criterion 20.07234 Log likelihood -164.9485 Hannan-Quinn criter. 19.89578 F-statistic 264.6732 Durbin-Watson stat 1.400786 Prob(F-statistic) 0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/11 Time: 14:22Sample: 1 17Included observations: 17Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 3805.739 2730.109 1.393988 0.1886X3 1.480114 1.515432 0.976694 0.3480X1 -10.21153 145.9214 -0.069980 0.9454X2 1.435074 0.298108 4.813944 0.0004X4 -32.31103 5.976783 -5.406089 0.0002R-squared 0.995311 Mean dependent var 35455.96 Adjusted R-squared 0.993748 S.D. dependent var 32158.21 S.E. of regression 2542.711 Akaike info criterion 18.75978 Sum squared resid 77584564 Schwarz criterion 19.00484 Log likelihood -154.4581 Hannan-Quinn criter. 18.78414 F-statistic 636.8082 Durbin-Watson stat 1.285040 Prob(F-statistic) 0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/11 Time: 14:24Sample: 1 17Included observations: 17Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 2300.739 2646.530 0.869342 0.4032X3 1.318179 1.395858 0.944350 0.3653X1 -90.88010 141.4947 -0.642286 0.5338X2 1.026557 0.356613 2.878627 0.0150X4 -25.13422 6.801262 -3.695523 0.0035X5 125.3581 70.03726 1.789877 0.1010R-squared 0.996369 Mean dependent var 35455.96 Adjusted R-squared 0.994718 S.D. dependent var 32158.21 S.E. of regression 2337.155 Akaike info criterion 18.62182 Sum squared resid 60085238 Schwarz criterion 18.91590 Log likelihood -152.2855 Hannan-Quinn criter. 18.65105 F-statistic 603.6411 Durbin-Watson stat 1.400739 Prob(F-statistic) 0.000000Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/11 Time: 14:26Sample: 1 17Included observations: 17Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 5888.789 2665.432 2.209319 0.0516X3 0.376385 1.229151 0.306215 0.7657X1 -152.0812 120.8163 -1.258780 0.2367X2 1.983070 0.496678 3.992664 0.0025X4 -41.72119 8.931225 -4.671385 0.0009X5 74.49256 62.16705 1.198264 0.2584X6 -1.726581 0.717690 -2.405748 0.0370R-squared 0.997700 Mean dependent var 35455.96 Adjusted R-squared 0.996320 S.D. dependent var 32158.21 S.E. of regression 1950.857 Akaike info criterion 18.28283 Sum squared resid 38058441 Schwarz criterion 18.62591 Log likelihood -148.4040 Hannan-Quinn criter. 18.31693 F-statistic 722.9388 Durbin-Watson stat 1.670961 Prob(F-statistic) 0.000000引入X1得R-squared=0.982376，R-squared提高，先保留X1引入X2得R-squared=0.983821，R-squared提高，先保留X2引入X4得R-squared=0.995311，R-squared提高，先保留X4 引入X5得R-squared=0.996369，R-squared提高，先保留X5 引入X6得R-squared=0.997700，R-squared提高，先保留X6 由于X1、X2、X5的T检验不显著所以删除X1、X2、X5模型修改为Y=α +β3X3+β4X4+β6X6Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/11 Time: 14:38Sample: 1 17Included observations: 17Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1286.133 2540.207 -0.506310 0.6211X3 6.276440 1.412085 4.444804 0.0007X4 -5.695818 2.046712 -2.782912 0.0155X6 1.331419 0.734788 1.811977 0.0931R-squared 0.988701 Mean dependent var 35455.96 Adjusted R-squared 0.986094 S.D. dependent var 32158.21 S.E. of regression 3792.222 Akaike info criterion 19.52162 Sum squared resid 1.87E+08 Schwarz criterion 19.71767 Log likelihood -161.9337 Hannan-Quinn criter. 19.54110 F-statistic 379.1928 Durbin-Watson stat 1.277408 Prob(F-statistic) 0.000000得新的模型为Y=-1286.133+6.27644X3-5.695818X4+1.331419X6d.异方差的检验利用怀特检验对模型进行异方差检验Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic 1.423090 Prob. F(9,7) 0.3282 Obs*R-squared 10.99227 Prob. Chi-Square(9) 0.2762 Scaled explained SS 5.221230 Prob. Chi-Square(9) 0.8146有检验结果可知Obs*R-squared=10.99227模型存在异方差利用WLS估计法对模型进行异方差的修正e．自相关的检验与修正Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/23/11 Time: 14:38Sample: 1 17Included observations: 17Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1286.133 2540.207 -0.506310 0.6211X3 6.276440 1.412085 4.444804 0.0007X4 -5.695818 2.046712 -2.782912 0.0155X6 1.331419 0.734788 1.811977 0.0931R-squared 0.988701 Mean dependent var 35455.96 Adjusted R-squared 0.986094 S.D. dependent var 32158.21S.E. of regression 3792.222 Akaike info criterion 19.52162Sum squared resid 1.87E+08 Schwarz criterion 19.71767Log likelihood -161.9337 Hannan-Quinn criter. 19.54110F-statistic 379.1928 Durbin-Watson stat 1.277408Prob(F-statistic) 0.000000由回归结果可知d=1.277408，给定显著水平α=0.05查Durbin-Watson表n=17,k=4得dl=0.9 du=1.71 ，所以d=1.277408落在dl和du之间，所以不能确定。