ARIMA模型在贸易规模预测中的适用性——基于中国服务贸易进出口规模的分析

1397当代经理人ＣＯＮＴＥＭＰＯＲＡＲＹＭＡＮＡＧＥＲ２００６·２１基于ARMA 模型的我国外贸进出口总额的时间序列分析□张煜（上海财经大学经济学院上海２００４３３）摘要大多数经济时间序列呈现非平稳性，因而不能直接用ARMA 模型进行分析。

但是通过对原始序列进行差分，将其转换为平稳时间序列，再用ARMA 模型进行建模。

本文通过对我国自建国以来的历年进出口总额的时间序列的分析，证实了ARMA 模型是一种很好的短期预测模型。

关键词时间序列ARMA 模型差分短期预测中图分类号：F710文献标识码：A文章编号：1672-8149（2006）21-1397-02一、引言我国的对外贸易作为我国经济体系的重要组成部分，在促进我国经济发展、增加就业、增进与世界各国人民的联系与友谊等诸多方面都发挥着重要的作用。

在改革开放以前，由于我国实行的是计划经济和封闭式发展模式，对外贸易对我国经济发展的相互促进作用不甚明显；改革开放以后，我国的外贸事业迅速发展，尤其是加入WTO 以后，发展势头更猛。

目前我国的外贸依存度已经达到70%，对外贸易对我国经济发展和人民生活的影响也越来越显著。

因此，对外贸的分析和预测也逐渐成为经济学界研究的热点。

本文根据1950—2002年的我国的外贸进出口总额的数据，建立ARMA 模型，进行时间序列分析，并对2003—2005年的数据进行预测。

二、数据的分析与处理ARMA 模型是一类常见的随机时间模型，它由美国统计学家博克斯和英国统计学家詹金斯于20世纪70年代提出来的，亦称B-J 方法。

其基本思想是：某些时间序列是依赖于时间T的一族随机变量，构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性，但整个序列的变化却有一定的规律性，可以用相应的数学模型来近似描述。

ARMA模型可以近似表示为11+…+1其中，1398当代经理人ＣＯＮＴＥＭＰＯＲＡＲＹＭＡＮＡＧＥＲ２００６·２１A 图B 图图1：我国外贸总额时间曲线图和对数曲线图由图1-A 可以看到，我国的外贸总额呈指数变化，改革开放以后，尤其是九十年代以来，进出口总额的增长势头更为强劲，是明显的非平稳时间序列。

基于SARIMA模型对我国进出口总额的预测作者：田少娟来源：《科学与财富》2019年第09期摘要：本文首先介绍了时间序列模型的基本理论，国内的很多学者曾使用时间序列中的ARIMA模型对我国的进出口额进行预测，但进出口额数据不仅具有趋势性，还具有季节性，因此本文采用季节时间序列的SARIMA模型，采用从2006年1月到2017年10月的月度数据对我国的进出口额进行了预测，以提高预测精度。

关键词：进出口额，SARIMA模型一、引言我国的对外贸易对我国经济社会的发展作出非常重大的贡献，进出口总额占GDP的比重最高时高达60%左右，作为拉动国内发展的“三驾马车”之一，改革开放以来我国的进出口总额从整体上来看呈显著增加的趋势，随着经济全球化的不断发展和改革开放的不断深化，我国的对外贸易对就业机会的扩大，人民生活水平的提高，经济社会的稳定等具有非常重要的作用。

因此，对我国目前的对外贸易情况进行分析并且对我国的进出口额进行预测将具有非常重要的现实意义。

二、模型的建立和预测2.1基本模型ARIMA模型全称为单整自回归移动平均模型，又称作博克斯-詹金斯模型。

它是由美国统计学家博克斯（Box）和英国统计学家詹金斯（Jenkins）于70年代初创建的一个著名的时间序列预测模型。

B-J预测方法适合于对时间序列的典型特征难以作出判断的时间序列的预测，而且它也无需像回归分析方法中必须花费大量时间需找解释变量。

它只要事先假定一个可能适用的模型，然后按照一定的程序反复识别改正，以求得一个较为满意合理的预测模型。

ARIMA 模型可以对非平稳时间序列进行预测分析，是一种精度较高的短期预测模型。

它主要包含三个参数—自回归阶数（p）、差分阶数（d）、移动平均阶数（q）、一般模型的形式记为ARIMA （p，d，q）。

另外ARIMA模型可以分为三种类型：（1）自回归模型（简称AR模型）;（2）移动平均模型（简称MA模型）;（3）单整自回归移动平均模型（简称ARIMA模型）。

ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型）是一种常用的时间序列预测模型，它通过捕捉时间序列中的自相关性（自回归）和非自相关性（滑动平均）来预测未来的值。

一个完整的ARIMA模型报告通常会包括以下几个部分：模型概述：这部分简要介绍ARIMA模型的基本原理、应用场景等。

数据描述：描述所使用的数据集的特征，例如数据类型、时间跨度、采样频率等。

模型参数：列出模型的参数，包括自回归项（p）、差分阶数（d）和移动平均项（q）。

模型拟合统计量：提供模型拟合的统计量，包括残差均值、方差等。

模型检验：对模型进行各种检验，以确保其适用性。

例如，平稳性检验、残差检验等。

预测结果：展示使用该模型对未来一段时间内的预测结果。

解读ARIMA模型报告时，需要注意以下几点：确认模型的适用性：检查模型是否通过了各种检验，例如平稳性检验和残差检验。

如果模型未通过检验，可能需要重新选择模型或调整模型参数。

关注模型的参数：ARIMA模型的参数（p、d、q）对预测结果有很大影响。

因此，需要仔细分析这些参数，并根据实际情况进行调整。

分析预测结果：预测结果是ARIMA模型的主要输出之一。

需要仔细分析预测结果的准确性和可靠性，以便做出正确的决策。

注意数据的质量：如果数据质量不高，例如存在缺失值或异常值，可能会对模型的预测结果产生负面影响。

因此，需要对数据进行预处理，以提高数据的质量。

比较不同模型的结果：如果可能的话，可以尝试使用不同的ARIMA模型或与其他预测方法进行比较，以评估模型的优劣。

考虑其他因素：除了ARIMA模型本身的参数和预测结果外，还需要考虑其他因素，例如经济环境的变化、政策调整等，这些因素可能会对模型的预测结果产生影响。

中国服务贸易的出口潜力估计及国际比较基于截面数据引力模型的实证分析一、内容概括本文从中国服务贸易出口潜力的角度出发，在全球服务贸易框架下，通过应用截面数据引力模型，对中国服务贸易的国际竞争力进行实证分析和预测。

文章选取了多个具有代表性的截面数据，以探讨中国服务贸易出口潜力的影响因素及其出口潜力值。

研究结果显示，中国服务贸易的出口潜力和国际竞争力存在正向关联，同时服务贸易出口对于促进经济增长和可持续发展具有重要作用。

文章对服务贸易的概念、分类以及中国服务贸易的发展现状进行了简要介绍，并分析了影响服务贸易出口的主要因素，包括国内外经济环境、服务行业本身特点等。

文章构建了一个包含多个解释变量的截面数据引力模型来实证分析中国服务贸易出口潜力的大小和变化。

该模型能够综合反映经济体之间在服务贸易领域的竞争与合作等多方面因素的影响。

通过利用截面数据引力模型对年中国服务贸易的出口数据进行实证分析，文章揭示了中国服务贸易出口潜力的分布特征和变化趋势。

中国服务贸易出口潜力的整体水平较高，但在不同地区和服务行业中存在较大差异。

文章还发现服务业对外开放程度、服务贸易政策等因素对中国服务贸易出口潜力具有显著影响。

在此基础上，文章进一步提出了提升中国服务贸易出口潜力的政策建议。

这些建议包括加大服务业对外开放力度、优化服务贸易政策体系、提高服务业国际竞争力等。

文章也强调了政府在推动服务贸易发展中的重要作用，包括加强服务贸易基础设施建设、促进服务贸易创新创业等。

文章总结了全文主要观点和结论，并指出尽管本研究在数据收集和处理方面存在一定局限性，但仍可为相关领域的研究提供参考和借鉴。

1. 研究背景和意义随着全球化的深入发展，服务贸易已成为推动世界经济持续增长的新动力。

中国作为世界上最大的货物贸易国，其服务贸易的发展对全球贸易格局具有重要意义。

与服务贸易强国相比，中国在服务贸易出口方面仍存在较大差距。

准确评估中国的服务贸易出口潜力和国际竞争力，对于制定科学的贸易政策、推动中国服务贸易高质量发展具有迫切的现实需要。