计量经济模型分析论文

摘要：根据近二十年来国内多项经济指标，运用逐步线性回归的方法建立了民用汽车拥有量的计量经济模型，并对模型进行评价和检验。利用该模型可以对今后的民用汽车拥有量进行理论预测，为发展规划提供有依据的理论指导。以下是小编精心整理的《计量经济模型分析论文(精选3篇)》，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

计量经济模型分析论文 篇1：

运用计量经济模型分析中国进口额影响因素

（中央民族大学管理学院会计学 100000）

摘 要：随着我国综合实力不断提高，对外贸易中的进口总额也一路攀升。本篇文章摘取了从1997到2015年的进口总额、国内生产总值和居民消费价格指数这三个指标，并将后两者设定为解释变量，前者为被解释变量，利用E-Views和SPSS建立分析模型、回归分析并对其检验和修正，最后归纳结论国内生产总值对进口额的波动影响重大。

关键词：进口额；国内生产总值；居民消费价格指数

一、引言

全球化的推进使得国家间的外贸交易较为频繁，我国也在全球化的大环境中加快发展步伐。最近年头我国与别国的贸易往来中的进口总额增幅较大，在某种意义上加快了中国的经济增速。与此同时商品出口额也拉动了经济的飞速发展。许多中外学者和相关研究结果都认识到出口的重要作用，不能认识到进口对市场经济发展也具有重大意义。进口能够满足国内经济发展和人民生活和发展的需要，刺激消费水平，也能促进国家间的友好合作往来关系。但倘若一国只重视出口导致发展失衡，将不利于经济发展。因此本篇文章以进口额为分析对象，分析对其的影响因素具有重要的价值。

二、响进口总额的实证分析

（一） 影响因素的确定和整理

影响进口总额的因素有很多，诸如国内生产总值、汇率、消费者价格指数等因素，均对进口额的波动具有重大意义。同时学者研究分析了消费总额、储蓄年终余额等众多因素，回归分析并建立模型，这些对进一步分析和增加进口额具有实际意义。1

本文根据现有的理论知识和研究结论并针对现实国情问题，充分地考虑数据的获取难易程度和真实性，特选取了1997到2015年间我国的国内生产总值（GDP）和居民消费价格指数（CPI）建立多元回归模型。其中国内生产总值（GDP）能够相对全面的反映一国的经济发展情况，是分析进口额时不得不考虑的重要因素。居民消费价格指数（CPI）是反映了时间范围内人们消费商品和服务价格的波动程度。2在宏观范畴内进行经济分析、价格测评以及国民经济核算时，不能忽视这个因素。本篇文章查询并整理了1997至2015年间我国国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）和进口总额这三个指标。

（二）模型的建立

本篇文章把进口总额作为被解释变量，用Y表示，把国内生产总值和居民消費价格指数作为解释变量，分別用X1和X2表示。利用SPSS分别做Y与X1、X2的散点图。

由散点图可以看出国内生产总值和进口总额存在线性关系，但是居民消费和进口总额线性关系不显著，不能建立简单线性回归模型。由实证分析经验可知，要想更好的消除指数的影响，保持变量间的关系可以对模型取对数。结果如下：

Lny=C1+C2*LnX1+C3*LnX3+u

由表得：

Lny=-24.019+0.875lnx1+5.206lnx2

（24.638） （0.153） （5.507）

（-0.975） （5.731） （0.945）

模型的计算结果表明，GDP系数是0.875，CPI系数为5.206。回归系数的正负号和数值是较为合理的。由R^2=0.756，可以得知有较高的拟合优度。F值为24.833，也是较为显著的，说明国内生产总值X1、居民消费价格指数X2对我国进口额具有重大意义。但由t检验的结果不难看出，结果是不显著的，模型可能存在多重共线性，即GDP与CPI可能存在某种线性关系，仍需要对其进一步模型的多重共线性检验。

（三）模型的检验

1.经济意义上的检验

由回归结果可知：在其他因素不变的情况下，当国内生产总值每增加一单位，中国进口额平均增加0.875，；居民消费价格每增加一单位，进口总额平均增加5.206。其结果与经济意义相吻合，通过理论意义上的检验。

2.统计意义上的检验

（1）多重共线性的检验与修正

①相关系数检验。利用SPSS对GDP、CPI和商品进口额进行相关性分析。分析结果显示GDP与CPI系数为0.862，高度相关（0.8-1）；CPI与商品进口额的相关系数为0.506，为显著相关（0.5-0.8）。针对检验结果，得知道GDP与CPI之间有存在线性关系，需要对其逐步回归并修正多重共线性。

依据相关性系数可以知道，国内生产总值对进口额的系数最大，相互关联的程度也是最大的，因此建立如下回归方程：

Lny=a1+a2*lnx1+u1

结果如表2

由表2得到国民经济总值和进口总额的回归结果为：Lny=0.781+0.943lnx1 ，R^2=0.743，拟合优度好。

同样建立居民消费指数和进口总额的回归方程得到如下方程：lny=b1+b2*lnx2+u2，结果如表4：

由表3得到居民消费指数和进口额的回归结果为：Lny=-81.457+19.963lnx2，R^2=0，256，拟合优度较差。

通过两表比较，可知X2的检验明显小于X1的检验。因此建立的回归方程为：Lny=-0.781+0.943lnx1

②异方差检验（怀特检验）

对1997～2015年间的数据，利用White检验方法进行检验。结果如，表5

由上表结果，经查分布表可知，NR^2=1.279719<5.99，所以不存在异方差性。

（2）自相关检验

利用SPSS做DW检验，取n=19，由检验结果知0<0.707773=DW<11.888961，所以存在正自相关。

经过上述经济意义和统计意义上的检验，可以得到回归方程就是：Lny=-0.781+0.943lnx1

三、结论

由上述分析可知，相对于居民消费价格指数，国内生产总值对进出口的影响较为显著。因此我国在加快推进现代化的进程中，要始终保障国民经济更加稳健、可持续地一路稳中求进，抓好能够提高GDP的关键因素，保物价、提就业，更好的为了保障和改善民生服务。

参考文献：

[1] 刘柳.基于计量模型的中国进口总额预测[J].重庆理工大学学报（自然学科），2014，28（6）：132-134.

[2] 基于计量模型的中国进口额影响因素分析

[3]国家统计局.中国统计年鉴[J]北京：中国统计出版社，2016.

作者：王美

计量经济模型分析论文 篇2：

我国民用汽车拥有量的计量经济模型与分析

摘要：根据近二十年来国内多项经济指标，运用逐步线性回归的方法建立了民用汽车拥有量的计量经济模型，并对模型进行评价和检验。利用该模型可以对今后的民用汽车拥有量进行理论预测，为发展规划提供有依据的理论指导。

关键词：汽车拥有量；线性回归；经济模型；评价

Analysis on Econometric Model of the Amount of Civilian Automobile in China

XU Kang，CHEN Yan-shou

（Department of Economics and Management， Hubei University of Automotive Technology，Shiyan 442002， China）

Key words: lmount of civilian automobile；linear regression; econometric model；estimates.

据中国汽车工业协会公布数据，2010年，我国汽车产销双双超过1 800万辆，分别达到1 826.47万辆和1 806.19万辆，同比增长分别为32.44%和32.37%，稳居全球产销第一。2010年12月份，汽车产销分别为186.48万辆和166.67万辆，同比增长分别为22.30%和17.90%［1］。

经济的不断增长成为小汽车开始大规模进入家庭的一个重要原因。国家信息中心信息资源开发部主任徐长明说，按照国际上通常的统计，当人均GDP达到1 000美元的时候，小汽车开始进入家庭，当人均GDP达到3 000美元的时候，小汽车开始大规模快速进入家庭［2］。

中国机械工业联合会执行副会长、中国汽车工程学会理事长张小虞表示：“10年来，中国汽车产业取得了一系列辉煌的成就，从入世之初一个最令人担忧的产业，变成如今一个最令人振奋的产业。同时也应该看到，我国汽车产业的可持续发展受到能源、环境、交通等外部环境的严重制约，其国际竞争力与汽车发达国家相比还有很大差距，未来10年我国汽车产业要实现由大到强的目标还面临一系列重大挑战。”［3］

我国经济快速发展，为汽车产业的发展提供了巨大的市场。对于我们这样一个人口大国，发展战略首先应该是推动内需，用内需来带动整个经济的持续健康发展。从国内外汽车产业发展的状况来看，我国汽车产业的发展在相当长的一段时间内将以国内市场为主。这就需要对国内汽车市场发展的主要影响因素进行分析， 进而对国内汽车市场发展状况做出科学判断。本文试图选取一系列变量，建立模型，进行定量分析，以便更准确地反映中国汽车产业发展的影响因素。

1 变量及模型的选择

本模型是研究近二十年来我国民用汽车拥有量与主要影响因素之间的定量关系。

笔者收集到的近年来的相关文献主要有以下两例：张艳冬、吴杰在《基于计量理论的我国汽车销量分析》一文中，选取人均国内生产总值、每年总公里里程、我国轿车的年产量、汽车年进口量、汽车消费贷款利率、石油价格指数作为因变量汽车销量的解释变量。其结论为：在影响汽车销售的诸多因素中，汽车消费贷款利率、汽车年产量、汽车年进口量的影响是比较显著的，其中，汽车年产量对我国汽车销售量的影响是最大的。王玲玲、马骁在《我国民用汽车需求的计量经济模型及分析》［4］一文中被解释变量选用民用汽车需求量，解释变量为国内生产总值、固定资产投资总额、消费品零售总额、客运总量、货运总量、金融机构货币供应量。其结论为：国内生产总值对消费品零售总额的贡献率、客运总量、金融机构货币供应量为显著解释变量，且客运总量与民用汽车需求量呈负相关，其余两个变量与民用汽车需求量呈正相关［5］。

在研究方法上，本文与上述文章是类似的，同样选择多元线性回归模型，为避免多重共线性，使用逐步回归法对不合适的解释变量进行剔除。但本文将比较民用汽车拥有量和其增量，最终再确定是选用民用汽车拥有量（需求量）还是其增量作为因变量，且本文尝试将石油消耗量、虚拟变量WTO、运输线路公路总里程作为解释变量引入模型，以期能更确切地反映民用汽车需求量的影响因素以及各变量之间的互动关系。加入WTO 10年来，中国汽车产业取得了一系列辉煌的成就，为反映入世给中国汽车产业发展的巨大影响，本文尝试引入虚拟变量WTO。由于中国2001年底加入WTO，故该变量从2002年起取值1，之前年份取值0。

本模型的因变量选用民用汽车拥有量Q或其增量（DQ，单位:百万辆）；解释变量为国内生产总值（GDP，单位:万亿元） 、固定资产投资总额（IN，单位:万亿元） 、消费品零售总额（LS，单位:万亿元） 、石油消耗量（SY，单位:亿吨标准煤）、运输线路公路总里程（GL，单位:百万公里）、客运总量（KY，单位:十亿人） 、货运总量（HY，单位:十亿吨） 、金融机构货币供应量（M，单位:万亿元）、虚拟变量WTO。

选择依据是：GDP常被公认为衡量国家或地区经济状况的最佳指标，影响汽车市场的直接因素是经济发展水平，GDP=消费+投资+政府购买支出+净出口，我国经济的增长主要是由投资需求的扩张与消费需求的增长带动的。固定资产投资是建造和购置固定资产的经济活动，即固定资产再生产活动。通过建造和购置固定资产的活动，国民经济不断采用先进技术装备，建立新兴部门，进一步调整经济结构和生产力的地区分布，增强经济实力，从而带动汽车消费的增长。从消费方面看，中国拥有世界上最大的潜在消费市场，未来经济的持续高速增长必须建立在充分挖掘内需潜力的基础上。交通运输客、货运量是对客观需求的反映， 也是汽车市场发展的直接动力。公路总里程和能源消费量是汽车市场发展的直接影响因素。金融机构货币供应量主要来源于居民的储蓄，货币供应量的增长既反映居民支付能力的提高，同时也体现出金融机构可提供汽车消费贷款的能力。

2 模型的建立

2.1 样本数据收集

本模型采用时间序列数据，本文数据来源于国家统计局网站，数据经整理得到表1。

2.2 参数估计结果及统计检验

用OLS方法和Eviews软件，引入常数项C，以Q为因变量，对所有变量进行回归，可得到式（1）。

Q=-2.18123804+0.4848673287×GDP+

0.1928597544×IN-4.242160803×LS+

0.7953061323×KY+0.5721133724×HY-

0.1516548169×GL-1.803198559×SY+

1.167150216×M+ 0.3550336873×WTO（1）

回归方程各系数显著程度及相关统计指标值见表2。

*拟合优度R-squared=1.000，Durbin-Watson stat=2.590，F-statistic=20 848.83，Prob（F-statistic）= 0.000

从回归结果可以看出，方程中有多个变量C、IN、GL、WTO的系数T统计量概率值大于0.1，在0.1的显著性水平下这些变量都通不过检验。而且反应残差序列自相关程度的DW值也不够理想。

以Q为因变量，经过反复回归，逐步去掉变量C、GL、IN、WTO，得到式（2）。

Q=0.5796672726×GDP-3.708836339×LS+

0.5116135056×HY+0.5882454584×KY+

1.191379895×M-2.160242659×SY（2）

从表3可以看出，方程中各变量的系数T统计量概率值都远小于0.05，明显是显著的，拟合优度也很高，但是查DW检验临界值表，得到DW序列无关的范围为1.99～2.01 之内。从检验结果看，DW值=2.073 239，落入不确定区域，不能明确判断回归方程的残差项序列是否存在自相关。因此回归方程不够理想。

查DW检验临界值表，由样本个数T=20，非常数项解释变量个数k=4，得到DW序列无关的范围为1.83～2.17。方程实际DW值=1.845 859>1.83，因此可明确判断回归方程的残差项序列不存在自相关。方程中各变量的系数T统计量概率值都接近于0，远小于0.05，明显是显著的。该模型有良好的统计性质，且拟合优度较高。经济含义可以如此解释：消费品零售总额每增加1%，我国民用汽车拥有量的增量减少0.302 9%，其原因可能是在收入或货币存量一定的情况下，在消费品零售方面花得多了，在大件商品汽车上就势必减少支出；客运总量每增加1%，我国民用汽车拥有量的增量增加0.635%；石油消费量每增加1%，我国民用汽车拥有量的增量减少1.62%；金融机构货币供应量每增加1%， 我国民用汽车拥有量的增量增加0.691%。

3 模型评价与检验

3.1 拟合残差

从图1可以看出，该模型整体拟合效果较好，精度较高。

3.2 检验

查相关统计资料得到2010年数据， 民用汽车拥有量为78.018 3百万辆，消费品零售总额（LS） 为15.455 4万亿元， 客运总量（KY） 为32.80十亿人， 金融机构货币供应量（M） 为72.6万亿元。利用模型估计出2010年民用汽车拥有量增量估计值为14.348 77百万辆，由于2009年民用汽车拥有量为62.806 1百万辆，经计算得2010年民用汽车拥有量为77.154 87百万辆，误差为-1.107%，在允许的误差范围内，故认为该模型是可以应用的。

4 结论

本文模型拟合的结果，可以得出：消费品零售总额、客运总量、石油消费量、金融机构货币供应量为显著解释变量，而其余变量国内生产总值、固定资产投资总额、运输线路公路总里程、货运总量、虚拟变量WTO却不能成为模型中符合各项统计要求的显著解释变量。固定资产投资总额对民用汽车拥有量的增量没有显著影响，从宏观角度，要促进民用汽车拥有量的大幅度增加，最有效的办法是加大金融机构货币供应量，降低汽车消费的贷款利率，实行更宽松的货币政策。客运总量是显著的解释变量，说明客运量的增加能实际促进民用汽车拥有量的快速增长，这是由于客运总量能反映出民用汽车的现实需求，公交车、长途客车、客运列车运输量的供不应求必然促进一部分拥有购买能力的人的私有汽车消费需求。同时，石油消费量与民用汽车拥有量的增量呈反向变动关系，即石油消费量加大，将减少民用汽车拥有量的增量，这反映出能源需求对我国汽车产业发展的瓶颈效应。在石油供应量有限的情况下，石油消费量加大势必提高其价格，增加民用汽车使用的成本，进而限制民用汽车拥有量的增加。从长远来看，要促进民用汽车拥有量的快速增长，必须建立积极、稳健、持久的能源生产和进口渠道，保障我国的能源安全。

本文从经济理论分析角度，利用线性回归的方法建立了民用汽车拥有量的计量经济模型， 并对模型的拟合度进行了分析，有较可靠的理论根据。另一方面，因考虑的因素较少， 模型结构较为简单，使模型的建立与检验较为容易。要进行更深入的分析，还要更全面地考察各种影响因素，进行变量的平稳性检验等。这些都有待于以后进一步研究。

参考文献:

［1］ 2010年我国汽车产销量全球第一［DB/OL］.凤凰网财经， 2011.01.11.http://finance.ifeng.com/stock/gszs/20110111/3183333.shtml.

［2］劲松.2010：我国汽车年销量超美国历史最高水平［DB/OL］.新浪博客， 2010.12.08. http://blog.sina.com.cn/s/blog_5dc473b30100nia0.html.

［3］ 《﹤2011中国汽车产业发展报告﹥在北京发布》［DB/OL］.凤凰网，2011.07.11. http://auto.ifeng.com/news/report/20110711/641289.shtml

［4］ 张艳东， 吴杰. 基于计量理论的我国汽车销量分析［J］. 科技创业月刊， 2009，（6）:51-52.

［5］ 王玲玲， 马骁.我国民用汽车需求的计量经济模型及分析［J］. 山西经济管理干部学院学报， 2006，（3）:16-18.

［6］ 中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴［DB/OL］.2011. http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2010/indexch.htm.

作者：徐康 陈延寿

计量经济模型分析论文 篇3：

基于计量经济模型对中国商品进口额的影响因素分析

[摘要]本文主要研究GDP和CPI与中国商品进口额的关系，并根据实证分析的结果，提出了相关的对策和建议。

[关键词]进口额；GDP；CPI；贸易顺差

[DOI]1013939/jcnkizgsc201521..164

2015年3月7日，十二届全国人大三次会议记者会中，商务部部长高虎城就“培育消费新亮点 构建开放新格局”的相关问题对中外记者的问题进行了解答。他指出，2014年中国依然居于全球货物贸易第一大国的位置很稳定，并提出今年的进出口将会维持在6%左右的增长。可见进出口额的增长无疑是对中国经济发展的关键，从表1中我们看到，从2006—2013年，进出口总额持续增长，进口额、出口额也相对稳定的增长着，进口额的增长额总是低于出口额，相应的进出口差额也在逐步增大，使得贸易顺差越来越大。自从中国加入世界贸易组织之后，经济全球化进程加快，我国的生产力急剧增加，吸引外资，进而增加出口能力，增加出口额。可是巨额的贸易顺差会带来弊端，生产的增多使得资源和环境被过度利用，污染日渐严重，影响我国人民生活质量；中国经济依赖出口多于进口，由于外汇的不稳定，所以存在一定的风险性；巨额的贸易顺差，导致人民币升值增加，外汇储备的增加，外汇供给大于需求，影响资金流通和通货膨胀，影响经济市场的稳定；还有就是在贸易中会产生贸易摩擦，影响各国之间贸易的友好发展关系。在国际贸易中，通过贸易往来，一国贸易顺差持续增加，另一国持续逆差，就会导致贸易不平衡，顺差国影响逆差国经济发展，继而产生矛盾与摩擦。近几年，我国一直处于进出口贸易大国的地位，使得有些国家一直盯着我国的一举一动，吹毛求疵，这样会影响我国贸易的发展，影响经济的稳定性，影响各国间的和谐关系。为什么近几年我国总有贸易争端问题？从数据看2013年我国的贸易顺差达到了16093.98亿元，不可否认贸易顺差的增加确实加剧了贸易摩擦。所以我们的对外贸易不能太过积极，要在谨慎中求稳，求胜，我们要不断回顾我们的发展过程，从中找到适合我们发展的道路。

2014年，中国的国内生产总值增长74%，居民消费价格CPI上涨2%，研究中国商品进口数量与国内生产总值的关系，以探究中国进口商品的增长规律。在本文中，忽略对其他经济因素的计算来构建计量经济学模型，对进口与GDP和CPI之间关系的实证研究，以测试的多重共线性等计量测试和验证。

2数据收集

为了了解中国进口商品额与GDP、CPI之间的关系，选择“中国商品进口额”为被解释变量，用Y表示；选择“国内生产总值”和“居民消费价格指数”为解释变量，分别用X1、X2表示。通过查阅中国统计年鉴，本文将中国从1985年到2013年的国民生产总值商品进口额，居民消费价格指数，整理如表2所示。3模型建立

3.1设定多元回归模型

为了解中国商品进口额与国内生产总值、居民消费价格指数的关系，建立多元线性回归模型将模型设定为对数模型：LnY=β0+β1LnX1+β2LnX2+u，其中β1>0，β2<0。

在其他条件不变的情况下，随着GDP的增长，扩大国内需求，中国进口的商品也要增加，所以β1>0；居民消费者价格指数上升，其他条件不变的情况下，货币的贬值，将减少进口，促进出口，所以中国大宗商品进口量应减少，β2<0。使用EViews生成对数变量数据进行最小二乘法估计，模型估计结果如下：

LnY=-2.150963+1.420692LnX1-0778065LnX2

t=（-1.604344）（63409）（-1.249415）

R2=0912957F=1363515

Dependent Variable：LNY

Method：Least Squares

Date：12/18/14 Time：21：03

Sample：1985 2013

Included observations：29

VariableCoefficientStdErrort-StatisticProb

C-2.1509631.340712-1.60434401207

LNX11.4206920224053634086900000

LNX2-07780650622744-1.24941502226

R-squared0912957Medn dependent var9556535

Adjusted R-squared0906261SDdependent var1.535311

SEof regression0470063Akaike info criterion1.425795

Sum squared resid5744928Schwarz criterion1.567240

Log likelihood-1767403Hannan-Quinn criter1.470094

F-statistic1363515Durbin-Watson stat1.728708

Prob（F-statistic）0000000

由此可见，该模型 R2=0912957，F=1363515，F检验也很显著。但是，t检验不显著，说明可能存在多重共线性，即国民生产总值GDP与居民消费价格指数CPI之间有可能存在线性关系，故需要进行进一步的多重共线性检验。

3.2统计意义上的检验

3.2.1拟合优度检验

R2=0912957说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“国内生产总值”“居民消费价格指数”对解释变量“商品借口额”的绝大部分差异做出了解释。

3.2.2F检验

针对H0：β1=β2=0，给定显著性水平α=005，在F分布表中查出自由度为k-1=1和n-k=28的临界值Fα（1，28）=4.2，由F=1363515>Fα（1，28）=4.2，应拒绝原假设H0：β1=β2=0，说明回归方程显著，即国内生产总值和居民消费价格指数联合起来是对我国商品进口额有影响的。

3.3多重共线性检验

通过简单相关系数检验得到表3，我们可以看到，商品的进口占GDP的体积与CPI高度相关，且有一定的关系。通过Lnx1 与Lnx2存在线性关系我们得出国内生产总值与居民消费价格指数存在线性关系（见表3）。

通过建立回归模型，对中国的国内生产总值和商品进口量最大的关联度分析发现与国内生产总值关系最大。所以，设一元回归方程为：

log（Y）=A1+A2LOGX1+U1

并逐步引入其他变两个，确定最适合的回归方程：

log（Y）=B1+B2LOGX2+U2

由数据得到，回归方程结果为：

lnY=-3.497444+1..154824lnX1

即log（Y）=-3.497444+1..15482logX1

最后通过自相关性检验及修正对模型进行White自相关性检验、DW检验和偏相关系数检验，验证模型的正确性。由White检验知，α=005，检查分配表，599的临界值，超过nR2，和P值大于005，所以不存在异方差性。由模型估计结果我们得到DW=1.728708，共29个样本，模型中的1个解释变量，检查数据统计显示，dL=1.341，dU=1.483，模型中dU

lnY=-3.497444+1..154824lnX1

该模型得出在其他变量的背景相同的经济意义下，国内生产总值增长了1%，进口额增加1..154824%。可见进口额与国内生产总值是成正比的关系。

4模型的不足及改进方向

4.1模型存在的缺陷

第一，数据从1985—2013年，未对商品进口额做长时间的研究，较少的样本数据的选择的数量，从而降低表示模型代表性。第二，我们在建立模型时还有一些因素没有加以考虑，如：出口额、人民币汇率、外商直接投资等，并假设它们无影响或影响不大。在这种情况下，降低了模型的可靠性，该模型与实际情况存在些许差距。

4.2改进方向

第一，增加数据容量，延长时间序列，力求使得模型更具权威性。第二，增加影响因素的个数，扩大分析范围。

5结论与建议

通过对模型的分析不难发现，建立，中国商品进口量受多种因素影响，其中主要因素是国内生产总值GDP。从上表中我们看到近几年我国进口额增长缓慢，相应的进口额增长率也不高，可能与我国鼓励出口政策有关系。我国将重心放在出口额上，不能一味的出口而忽略了进口，适当地增加进口会对我国经济增长的提高起作用。第一，进口额的增加能缓解人民币升值压力，增加我国外汇储备量，缓解通货膨胀压力，短期内的通货膨胀，使国内市场价格上涨，假设汇率没有波动，出口商品的价格要随之提升，所以出口受到抑制；但是进口商品的价格没有显著变化，相对来说价格下跌，对进口商品的需求变大，会导致进口额的增加。长期来看，通货膨胀会导致货币汇率下跌，导致出口增加和进口减少，抵消短期的影响。第二，进口额的增加，能使我国生产汲取国外优秀之处，引进国外先进的技术和设备，进一步加强我们的产品实力，有利于实现产品的升级换代，更有利于我国对外贸易的发展，在不断进取中变得更强。第三，随着出口的增加，中国对外的贸易摩擦也会加大，对各国经济发展均没有好处，要保持进出口的平衡发展才能减少贸易摩擦，和平共处。

我国的政策应适当做些调整，减小贸易顺差带来的弊端，在继续保持出口增长速度的同时适当提高进口额的比率，将进出口发展平衡战略提到日程上来。为了使我国对外贸易发展稳健，建议国家抵制一些不良出口贸易，适当增加一些有意义的进口，增加我国的竞争实力，增加我国的贸易水平，引导企业进行合理的进口，增加我国外币存储量，逐步引导一些中小企业在外贸中发展起来，发挥地方优势，活跃地方经济，维持生存发展空间，使我国在外贸中不断前进并立于不败之地。

参考文献：

[1]中国国家统计总局中国统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，2013.

[2]张晓峒Eviews使用指南与案例[M].北京：机械工业出版社，2007

[3]孙敬水计量经济学[M].北京：清华大学出版社，2010

[4]庞皓计量经济学[M].北京：科学出版社，2010

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作者：乔子珈 王德晶