论文基于计量经济模型对中国商品进口额影响因素分析是关于对不知道怎么写进口额论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文出口额和进口额论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
摘 要：本文根据2001-2013年我国统计年鉴中商品进口额影响因素的各项数据和指标,主要从商品进口额、国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、人民币对美元年平均直接汇率等相关数据,运用回归模型,建立回归方程,就中国商品进口额变化,对中国对外贸易发展的影响因素进行分析.
关键词：商品进口额；对外贸易；计量经济模型
文章编号：1004-7026（2018）02-0042-02 中国图书分类号：F224 文献标志码：A
改革开放以来,我国进出口贸易额逐年增加,从一个较低的水平发展到了一个很高的水平,为我国的经济增长做出了重要贡献,很明显,对外贸易繁荣的对中国经济起到极大的促进作用.然而长期以来,我国政府和学者更注重出口贸易,而忽略了进口贸易在经济增长中起到的重要作用.区别于对出口贸易的补贴和优惠政策,为了保障民族产业和国内厂商的发展,政府进在进口贸易方面实施了一系列关税等限制政策,从而使商品进口额的增长额总是低于出口额的增长,使得贸易顺差越来越大,巨额的贸易顺差带来了剧烈的的贸易摩擦.所以我国的对外贸易不能在出口贸易过于积极,要稳中求胜,增加进口贸易的重视程度,减少贸易摩擦和对外贸易依赖,使中国经济稳步高速增长.
从目前的理论的研究来看,影响我国商品进口额的因素主要有国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、人民币对美元年平均汇率（直接标价法）等相关数据.本文根据2001-2013年我国统计年鉴中商品进口额影响因素的各项数据和指标,主要从商品进口额、国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、人民币对美元年平均直接汇率等相关数据,运用回归模型,建立回归方程,就中国商品进口额变化,对中国对外贸易发展的影响因素进行分析,以期探究出适合我国进出口贸易的策略.
1 我国商品进口额与影响因素的变量
影响商品进口额的因素主要是各国的经济水平、进出口政策、居民消费价格指数（CPI）、汇率、国际贸易市场价格等.从理论上讲,各国的经济发展水平对各国进口贸易起着决定性的作用.
国内生产总值（GDP）是衡量一个国家经济发展水平最有效的指标,国民经济越发达程度正向影响着国际贸易的紧密程度,从而推动国家进出口贸易的发展.在历经几十年的改革开放后,我国经济飞速发展,综合实力日趋强劲,GDP跃居世界第二位.并且自我国于2001年12月11日正式成为世贸组织成员后至今,中国已经是相互联系相互依存的全球经济中的重要成员,国际经贸往来日益广泛而频繁.
居民消费价格指数（CPI）也是一种度量通货膨胀水平的工具,当一国居民消费价格指数上升时,也表明该国的通货膨胀率上升,即货币的购买力下降,从而因此减少消费,从理论上来看,近年来随着我国CPI快速增长,我国人力资本、运费等成本都大幅度提高,外加国际初级产品价格飙升,难免会对我国的进口产生一定的影响,因此把消费者价格指数（CPI）作为影响进口额的一个因素.
汇率是两国货币之间的相对比价（本文采用人民币对美元汇率直接标价）.汇率的高低变化对商品进口额的增减有一定的影响,我国采用直接标价法.当外汇汇率下降时,相当于本国货币升值,从而间接的表现为进口商品价格的下降,使国民对进口商品的需求增加,最终使商品进口额增加.
2 商品进口额模型的建立与分析
2.1 数据的收集
根据解释变量和被解释变量的确定,设Y为商品进口额,X1、X2、X3分别表示国民生产总值GDP、居民消费价格指数（CPI）、人民币对美元年平均汇率（直接标价法）.通过模型的建立和检验,从中判断出这些解释变量的影响程度,然后针对相应的结果得出一些可能的解决办法.下表是从《中国统计年鉴2014》获取的2001至2013年的相关统计数据,得表1.
2.2 模型的建立和分析
2.2.1 利用最小二乘法建立回归模型.该模型R2等于
0.918 078,修正的R2等于0.890 771,可決系数较高,说明所建模型整体上对样本数据拟合较好,但显然X1、X2、X3回归系数均未通过T检验.且X2的系数符号与预期相反,表明模型可能存在多重共线性.
2.2.2 对模型进行相关系数检验.由相关矩阵可知,每一个解释变量都与商品进口额高度相关,但同时解释变量之间也存在高度的相关性.根据理论分析,显然国内生产总值（GDP）增加影响着居民消费价格指数（CPI）,GDP和CPI是通过预期的方式联系在一起的.当GDP上升,并且伴随着工业产品价格走高的预期形成时,自然也就存在商品价格涨价的预期,从而引起CPI的增长（本文采用预期说）.由于汇率波动极其复杂,对GDP、CPI的影响也不是非常直观,故其与GDP、CPI之间存在的相关性解释,不作为本文考察的重点.在这里,我们考虑通过利用变量变换来实现降低多重共线性的目的.对模型进行相对指标的计算,将模型进行对数变换,在对其进行模型估计.
模型估计结果为：
LNY等于-26.24212+3.244129LNX1-2.008405LNX2+5.291235LNX3
（2.137319） （ 0.336921） （0.629705） （0.520011）
T等于 （-12.27805） （9.628762） （-3.189438） （10.17524）
R2等于0.996013 AR2等于0.994683 F等于749.3619
该模型可决系数很高,F检验值为等于749.3619,明显显著.当α等于0.05时,t0.025（13-4）等于2.262,所有系数估计值高度显著,且CPI的系数具有了与预期相同的正确的符号.多重共线性得到了解决,回归方程得到确定.
2.2.3 自相关性检验.时间序列回归方程容易产生自相关性,模型是否存在自相关性对模型的分析也存在重要影响,为了进一步完善模型,利用BG检验（LM检验）进行自相关性检验.由于P等于0.2055>0.05,所以接受原假设,模型不存在异方差性.
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参考文献：
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