时间序列进出口数据

1980年—2003年中国进出口总额与GDP增长的相关性计量分析1980年—2003年中国进出口总额与GDP增长的相关计量分析改革开放以来，我国的进出口贸易发展迅猛，为国民经济的增长作出了很大贡献。

从中国国家统计局的网站上，我们看到这样一组数据。

1980年我国的进出口总额为570亿元，到2003年增长到70501亿元，二十多年间增长了一百多倍，速度是十分惊人的。

其中进口额从298亿元增长到34202亿元，出口额从271.2元增长到36299亿元。

可以看到，出口额的增长速度是大于进口额的增长速度的。

为分析进出口总额和GDP增长之间的定量相关关系，本文采用回归分析对1980——2003年间的经济数据进行分析，从而可以更清楚地看到进出口总额和GDP增长的关系。

第一、进出口总额和GDP之间的相关分析首先，我们使用计量经济学软件EVIEWS3.1，运用最小二乘法进行回归计算。

我们通过1980-2003年GDP总量和进出口总额的时间序列数据，建立一元线性模型。

得到如下结果。

GDP=9495.85+1.9143JCK （1）式（3.64）（18.44）T统计量Adjusted R2=0.937 p=0.9693 F=340.15其中JCK代表进出口总额。

从回归结果可以看出，GDP总量与进出口总额存在明显的正相关性。

并且模型的统计量也显著。

从经济意义上解释回归结果，当进出口总额增加一元会带来GDP总量增加1.9143元。

我们通过1980-2003年GDP总量和出口总额的时间序列数据，建立一元线性模型，通过最小二乘法回归计算，得到如下结果。

GDP=9417.38+3.6621CK （2）式（4.04）（20.76）T统计量Adjusted R2=0.95 p=0.9754 F=431.01其中CK代表进出口总额。

从回归结果可以看出，GDP总量与进出口总额存在明显的正相关性。

并且模型的统计量也显著。

表一：1980-2003年我国GDP与进出口、进口、出口、净出口总量表年份GDP JK CK JCK 净出口1980 4517.8 298.8 271.2 570 -27.6 1981 4862.4 367.7 367.6 735.3 -0.1 1982 5294.7 357.5 413.8 771.3 56.3 1983 5934.5 421.8 438.3 860.1 16.5 1984 7171 620.5 580.5 1201 -401985 8964.4 1257.8 808.9 2066.7 -448.9 1986 10202.2 1498.3 1082.1 2580.4 -416.2 1987 11962.5 1614.2 1470 3084.2 -144.2 1988 14928.3 205.1 1766.7 3821.8 -288.4 1989 16909.2 2199.9 1956 4155.9 -243.9 1990 18547.9 2574.3 2985.8 5560.1 411.5 1991 21617.8 3398.7 3827.1 7225.8 428.4 1992 26638.1 4443.3 4676.3 9119.6 2331993 34634.4 5986.2 5284.7 11270.9 -701.5 1994 46759.4 9960.1 10421.8 20381.9 461.7 1995 58478.1 11048.1 12451.8 23499.9 1403.7 1996 67884.6 11557.4 12576.4 24133.8 1019 1997 74462.6 11805.8 15152.8 26958.6 3347 1998 78345.2 11626.1 15223.6 26849.7 3597.5 1999 82067.5 13736.5 16159.8 29896.3 2423.3 2000 89468.1 18638.8 20634.4 39273.2 1995.6 2001 97314.8 20159.2 22024.4 42183.6 1865.2 2002 105172.3 24430.3 26947.9 51378.2 2517.6 2003 116898.4 34202 36299.5 70501.5 2097.5通过EVIEWS3.1运用最小二乘法回归计算，根据表1980-2003年GDP总量和进口总额的时间序列数据，建立一元线性模型，得到如下结果GDP=9707.23+3.995JK （3）式（3.64）（18.44）T统计量Adjusted R2=0.919 p=0.9603 F=260.81其中JK代表进口总额。

大数据时代下的国际贸易数据分析与应用随着大数据时代的到来，国际贸易数据成为了一种重要的资源和工具。

通过对国际贸易数据的分析与应用，人们可以更好地了解全球经济的发展趋势，为企业和政府决策提供参考依据。

本文将探讨大数据时代下的国际贸易数据分析与应用。

一、国际贸易数据的来源和特点国际贸易数据来源广泛，包括海关数据、调查数据、统计数据等。

这些数据包含了各个国家和地区之间的商品进出口情况、贸易伙伴、贸易额等信息。

在大数据时代，国际贸易数据的规模不断扩大，变得更为全面和详细。

同时，国际贸易数据的特点也体现在以下几个方面：1. 多样性：国际贸易涉及到各个行业和领域，涵盖了大量的商品和服务。

因此，国际贸易数据也呈现出多样性的特点。

2. 大量性：国际贸易数据规模庞大，每天都会产生大量的数据。

这就需要利用大数据技术来进行有效地分析和处理。

3. 实时性：国际贸易数据需要及时准确地收集和更新，以反映最新的贸易动态。

因此，对国际贸易数据的实时监测和分析具有重要意义。

二、国际贸易数据的分析方法在大数据时代，对国际贸易数据的分析方法也得到了进一步的发展和创新。

以下是一些常用的国际贸易数据分析方法：1. 数据挖掘：通过应用数据挖掘技术，可以从庞大的贸易数据中发现隐藏的规律和模式。

例如，可以通过关联规则挖掘来了解不同商品之间的相关性，进而为市场定位和产品推广提供指导。

2. 可视化分析：国际贸易数据通常以表格或图表的形式呈现，而可视化分析可以将这些数据以直观的方式展示出来。

通过数据可视化，用户可以更直观地了解国际贸易情况，发现其中的规律和趋势。

3. 时间序列分析：国际贸易数据随着时间变化而变化，时间序列分析可以帮助我们了解和预测未来的贸易走势。

通过对贸易数据的时间序列建模和分析，可以为企业的市场战略和政府的宏观调控提供参考。

三、国际贸易数据的应用场景国际贸易数据的应用场景非常广泛，涵盖了经济、商业和政策等多个领域。

以下是一些典型的国际贸易数据应用场景：1. 贸易预测：通过对历史贸易数据的分析和建模，可以预测未来的贸易趋势和市场需求。

外贸部门出口额统计与分析在全球经济一体化的背景下，外贸成为了国家经济发展的重要支柱之一。

而外贸部门作为负责国际贸易的主要部门，出口额的统计与分析对于把握国际贸易形势和制定合理的出口政策至关重要。

本文将对外贸部门出口额的统计与分析进行探讨和阐述。

一、外贸部门出口额的统计方式外贸部门出口额的统计是通过收集和整理相关数据进行的，常用的统计方式主要包括以下几种：1. 报关单统计法：该方法通过报关单中的相关数据进行统计，包括货物名称、数量、价值等信息。

这种方法能够提供准确的出口额数据，但是依赖于报关人员提供的准确信息。

2. 外贸企业申报统计法：该方法通过外贸企业申报的相关数据进行统计，包括货物名称、数量、价值等信息。

这种方法能够较全面地反映外贸企业的出口情况，但是需要保证企业申报数据的准确性和完整性。

3. 海关统计法：该方法通过海关的统计数据进行出口额的统计，包括货物名称、数量、价值等信息。

这种方法能够提供全面的出口额数据，但是可能存在一定的滞后性。

二、外贸部门出口额的分析方法外贸部门出口额的分析是基于统计数据的基础上进行的，常用的分析方法主要包括以下几种：1. 时间序列分析：通过对不同时间段的出口额数据进行比较和分析，可以了解外贸部门出口额的发展趋势和周期性波动情况。

同时，还可以通过时间序列分析预测未来的出口额变化趋势，为出口政策的制定提供参考依据。

2. 地区分析：通过对不同地区的出口额数据进行比较和分析，可以了解各个地区对外贸部门出口额的贡献情况。

同时，还可以发现出口增长较快的地区，为企业定位和开拓市场提供参考。

3. 产品分析：通过对不同产品的出口额数据进行比较和分析，可以了解各类产品的出口情况和占比情况。

同时，还可以发现出口增长较快的产品，为企业产品结构的调整和市场开拓提供参考。

4. 行业分析：通过对不同行业的出口额数据进行比较和分析，可以了解各行业对外贸部门出口额的贡献情况。

同时，还可以发现出口增长较快的行业，为企业资源配置和产业升级提供参考。

FDI对中国进出口贸易的影响效应研究作者：赵倩倩来源：《经济研究导刊》2014年第24期摘要：在回顾国内外学者对国外直接投资（FDI）和对外贸易之间关系的研究的基础上，选取中国1985—2011年FDI和对外贸易的数据进行实证研究，对二者关系进行回归分析。

目前情况下，FDI在中国体现为贸易制造效应，且对出口贸易的拉动效应大于进口贸易。

在此基础上，针对中国的现状，对FDI促进贸易发展的原因进行探究。

此外，就吸引外资问题提出一些相关的政策建议。

关键词：FDI；对外贸易；实证分析中图分类号：F74 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）24-0264-03一、国内外研究现状（一）国外学者的研究情况Mundell R.A.（1957）发表在AER上的文章修正了H—O理论，放松了H—O理论中要素不可流动的假设，认为国际贸易和国际资本流动相互替代。

小岛清（1987）认为，FDI的母国通过在东道国投资建立生产基地的垂直型投资于贸易有互补关系。

此外，Clausing（2000）使用1977—1994年数据验证了美国对29个国家的投资与美国出口之间以及29个国家对美直接投资与美国进口之间的关系。

研究结果证明，美国对外直接投资与美国出口之间存在很强的互补关系，外国在美直接投资与美国进口也表现为互补关系。

（二）国内学者的研究情况20世纪90年代以来，随着FDI大量涌入中国，国内学者也对这一问题进行了探索。

钱晓英、赖明勇和张大奇（2001）以引力模型为分析框架，得出了外商直接投资能够促进对外贸易的结论。

邱斌、唐保庆和孙少勤（2006）采用协整分析的方法，得出FDI与国际贸易存在相互促进的关系。

其他国内学者运用回归分析、Granger检验等计量经济方法，得出了FDI与中国国际贸易存在互补关系，FDI推动了对外贸易的发展。

国内外学者的研究对探索FDI和国际贸易的关系提供了很好的借鉴，并通过实证研究证明了其观点。

我国进出口总值的时间序列分析摘要：进出口总值是我国国民经济整体中不可缺少的一部分，对我国国民经济有着十分重要的作用。

2012年我国外贸进出口总值38667.6亿美元，同比增长6.2%；其中出口20489.3亿美元，同比增长7.9%；进口18178.3亿美元，同比增长4.3%；贸易顺差2311亿美元，基本确定在货物进出口总值上超越美国，成为全球最大货物贸易国。

因此研究我国进出口总值的时间序列性质，对未来我国进出口总值进行合理的预测具有十分重要的意义。

本文以1998-2013年我国进出口总值即货物进出口总额即实际进出我国国境的货物总金额月度数据为研究对象。

通过建立带有的ARMA乘积季节模型模型，对我国进出口总值月度的变动趋势进行监控和预测。

关键字：白噪声自相关函数偏自相关函数单位根检验随机性检验 AIC定阶ARMA模型动态预测一、 研究的目的及意义进出口总值指实际进出我国国境的货物总金额。

包括对外贸易实际进出口货物，来料加工装配进出口货物，国家间、联合国及国际组织无偿援助物资和赠送品，华侨、港澳台同胞和外籍华人捐赠品，租赁期满归承租人所有的租赁货物，进料加工进出口货物，边境地方贸易及边境地区小额贸易进出口货物(边民互市贸易除外)，中外合资企业、中外合作经营企业、外商独资经营企业进出口货物和公用物品，到、离岸价格在规定限额以上的进出口货样和广告品(无商业价值、无使用价值和免费提供出口的除外)，从保税仓库提取在中国境内销售的进口货物，以及其他进出口货物。

进出口总额用以观察一个国家在对外贸易方面的总规模。

我国规定出口货物按离岸价格统计，进口货物按到岸价格统计。

随着改革开放的深入和我国经济的发展，对外贸易在我国国民经济的地位日益重要。

2012年我国外贸进出口总值38667.6亿美元，同比增长6.2%；其中出口20489.3亿美元，同比增长7.9%；进口18178.3亿美元，同比增长4.3%；贸易顺差2311亿美元，基本确定在货物进出口总值上超越美国，成为全球最大货物贸易国。

研究论文H A I X I A K E X U E海峡科学浅析中国价格贸易条件变动影响因素——基于130个月时间序列数据的分析中国人民大学经济学院李心萍[摘要]贸易条件反映一国对外贸易的情况，在中国高贸易依存度背景下，研究贸易条件变化的影响因素显得非常必要。

该文依据2000年1月～2010年10月的月度时间序列数据，利用协整分析、格兰杰检验等方法研究了价格贸易条件变动的影响因素。

结果表明：汇率、对外直接投资与价格贸易条件之间存在协整关系，且汇率、对外直接投资在有关价格贸易条件的V EC M 长期协整回归中是联合统计显著的。

汇率是价格贸易条件的格兰杰原因，来自汇率的冲击并不能影响价格贸易条件的长期均衡水平，只有短期影响。

另外，对外直接投资是价格贸易条件的统计显著影响因素。

[关键词]价格贸易条件协整分析格兰杰检验0引言贸易条件是反映一个国家对外贸易状况变化的重要指标，而随着中国越来越多地参与到国际市场，对外依存度越来越高，对中国贸易条件的考察也越来越受到重视。

有关中国贸易条件是恶化还是改善的问题引起了激烈的讨论。

赵玉敏、郭兴培和王婷（2003年）通过对各项指数进行编制和计算，得出1993年～2000年我国整体贸易条件下降了3%，制成品贸易条件下降了14%，初级产品贸易条件下降了2%；陈飞翔、郑静、聂钊(2005年)计算了我国1995年～2004年的收入贸易条件，结果表明近年来我国的收入贸易条件指数呈现出持续改善的趋势；李慧中、黄平（2007年）指出中国对外直接投资（FDI）主要流向劳动力密集型出口部门，从而造成20世纪90年代以来中国贸易条件不断恶化。

在学者们讨论中国贸易条件恶化还是改善的同时，对于引起中国贸易条件变化的因素也引起大家的重视。

李慧中、黄平（2007年）指出中国FDI主要流向劳动力密集型出口部门，从而造成20世纪90年代以来中国贸易条件不断恶化；张建华和刘庆玉（2004年）利用20世纪90年代的数据对贸易条件与经济增长和产业结构的关系进行了实证分析，结果表明经济增长对贸易条件的影响并不显著，而产业结构却对贸易条件有明显的影响。

数据库：年度数据时间：1978-2015进口总额(人民币)(亿元)进出口差额(人民币)(亿元)出口总额(人民币)(亿元)时间进出口总额(人民币)(亿元)2015年245502.93141166.83104336.136830.73 2014年264241.77143883.75120358.0323525.72 2013年258168.9137131.4121037.516093.98 2012年244160.2129359.311480114558.29 2011年236401.95123240.56113161.3910079.2 2010年201722.15107022.8494699.312323.54 2009年150648.0682029.6968618.3713411.32 2008年179921.47100394.9479526.5320868.41 2007年166863.793563.673300.120330.2 2006年14097477597.263376.8614220.3 2005年116921.862648.154273.78374.4 2004年95539.149103.346435.82667.5 2003年70483.536287.934195.62092.3 2002年51378.226947.924430.32517.6 2001年42183.622024.420159.21865.2 2000年39273.220634.418638.81995.6 1999年29896.316159.813736.52423.4 1998年26849.715223.611626.13597.5 1997年26967.215160.711806.53354.2 1996年24133.812576.411557.41019 1995年23499.912451.811048.11403.7 1994年20381.910421.89960.1461.7 1993年112715284.85986.2-701.4 1992年9119.64676.34443.3233 1991年7225.83827.13398.7428.4 1990年5560.12985.82574.3411.5 1989年4155.919562199.9-243.8 1988年3821.81766.72055.1-288.4 1987年3084.214701614.2-144.2 1986年2580.41082.11498.3-416.21985年2066.7808.91257.8-448.9 1984年1201580.5620.5-40 1983年860.1438.3421.816.5 1982年771.3413.8357.556.3 1981年735.3367.6367.7-0.1 1980年570271.2298.8-27.6 1979年454.6211.7242.9-31.2 1978年355167.6187.4-19.8注：1.进出口数据来源于海关总署。

我国GDP总值与进出口总额之间关系的计量经济学分析我国GDP总值与进出口总额之间一直存在着一个紧密的关系，这对于我国的经济持续发展和国际贸易的交流具有重要影响。

如何量化和分析这种关系，从而更好地预测和解释经济变量之间的关系，是本文讨论的重点。

本文将通过运用计量经济学的方法，探讨我国GDP总值与进出口总额之间的相关性以及影响因素，并提出相应的建议。

一、文献综述已有许多学者在这一领域开展了相关研究。

例如，文献（Wu et al.，2017）通过对中国1998-2015年的宏观经济数据进行时序分析，发现GDP总值和进出口总额之间存在着双向荣枯循环的相互关系，即它们之间存在着双向的长期协整关系。

文献（Xie et al.，2015）则通过对中国1980-2013年的数据进行分析，得出了相似的结论：GDP总值和进出口总额之间存在着强烈的双向联系，使得它们之间的变动趋势是相似的，并且严格按照时间顺序排列。

最后，文献(Ezeigbo,2015)使用计量经济学框架，挖掘我国出口、进口与GDP之间的长期关系，发现出口和进口在短期内能够改善GDP，但当它们的作用时间变得越来越长时，这种作用就会变得弱化。

二、研究方法本文将采用时间序列分析方法，对中国1990年至2019年的国民经济数据(包括GDP总值和进出口总额)进行研究。

为了建立GDP总值和进出口总额之间的因果关系，我们运用了格兰杰因果关系检验(Granger Causality Test)。

此外，本文还将运用面板数据模型（Panel Data Model）探究影响我国GDP总值和进出口总额的关键因素，并用评价指标评价模型的拟合效果。

三、研究结果1. 总体趋势通过观察GDP总值和进出口总额的时间序列图，可以发现它们之间存在着一定的关系：二者一起上升或下降。

2008年以前，进出口总额一直保持着波动上升的趋势，而GDP总值也经历了相似的起伏，但在2008年全球金融危机之后，GDP总值和进出口总额的增长速度都出现了明显的放缓。