基于SAS分析重庆市进出口总额影响因素的研究.doc
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1、基于SAS分析重庆市进出口总额影响因素的研究前言重庆是内陆出口商品加工基地和扩大对外开放先行区,国家重要的现代制造业基地和高新技术产业基地,中国中西部地区发展循环经济示范区,国家实行西部大开发的涉及地区和国家统筹城乡综合配套改革试验区。重庆作为重要城市,经济发展迅速。由于地理位置优越,对外贸易历史悠久,尤其是1978年我国开始实行改革开放政策以来,进出口贸易得到了迅猛的发展,同时两路寸滩内陆保税港区的设立,也极大地促进了重庆市进出口贸易的发展。截至2013年11月份,重庆海关发布消息称,今年1-10月,重庆实现外贸进出口545.8亿美元,同比增长20.5%,位居中西部第一,这一数字已超过去年全
2、年的进出口总值。由此可见,进出口贸易的迅猛发展已经成为成为重庆经济发展的重要推动力,因此研究重庆进出口情况有利于找到影响进出口的主要经济因素,从而带动进出口增长,拉动经济。进出口是我国参与国际分工的重要方面。进出口可以满足消费者多样化的需要,有利于弥补国内资源不足,引进先进技术设备,提高经济效率。出口有利于我国的产品走出国门,提升企业的竞争力,获取更高的利益,促进对外贸易增长,进而是宏观经济增长。因此,如何进一步发挥进出口在我国经济发展方面的作用,成为一个重要的议题。报告以重庆市的进出口总额为研究对象,使用SAS软件,引入三个影响进出口总量的经济因素,对重庆市进出口贸易与影响进出口因素进行实证
3、分析, 得出进出口贸易与这三个经济因素的关系,并提出相关的政策建议。一、理论背景一国进出口贸易的发展程度很大程度上依赖于这个国家的经济发展水平,国民经济越发达,与国外的联系也会越紧密,从而推动国家进出口贸易的发展。 近几年来,李鹏翔教授采用实证研究方法,对进出口与经济增长关系进行研究。运用计量经济学分析方法中时间序列的平稳性检验及调整分析方法,对进出口、出口、GDP三者关系进行实证研究,结果表明进出口与经济增长之间存在长期的均衡关系,并且发现进出口对经济增长的关系较为显著。姚树洁、冯根福等专家在外商直接投资与经济增长关系的研究中分析发现:在西南部地区,外商直接投资明显地对经济增长产生影响,且对
4、重庆市的经济增长具有促进作用。对于进出口来说,其实影响因素有很多,固定资本形成总额,外商直接投资额以及居民人均收入与进出口总额之间也会相互影响。报告选取了1978年到2012年的时序数据作为研究的范围,以重庆市进出口总额为被解释变量,并选取三个解释变量进行计量分析。希望通过建立一个合适的经济模型来从理论上找出影响进出口总额的因素,从而提出增加进出口总额的方法,进而达到促进经济发展的目的。二、模型建立 本模型是通过对重庆1978-2012年数据进行研究。确定模型所包含的变量,因变量(被解释变量)为进出口总额(Y单位:亿元)自变量(解释变量)有3个GDP(X1单位:亿元),固定资本形成总额(X2单
5、位:亿元) ,外商直接投资额(X3单位:万美元)。 确定模型的数学形式,我们先假设数学模型为: 三、实验方法本次研究主要是分析自变量和因变量的关系以及找出合适的模型,并且运用时间序列的方法对进出口总额进行预测分析。我们先用SAS对我们假定的模型对变量X1,X2,X3分析,看看它们与Y的关系,然后在对进出口总额进行时间序列分析,最后预测未来2年的数据。四、 数据来源1、数据来源与CNKI网2、原始数据:进出口总额(万美元) Y GDP (亿元) X1固定资本形成总额(亿元) X2外商直接投资额(万美元) X31978年44967.3220.54681979年68175.8725.67721980
6、年106284.7730.931201981年204390.6738.661181982年2544100.641.571571983年3168111.4643.761961984年7023131.2748.622841985年13702151.9657.214271986年20452170.3468.927901987年29681190.3581.0819241988年41078240.0588.13720691989年60299278.4797.937561990年68095299.82108.823321991年61950341.55128.019771992年74244420.18150
7、.6102471993年85470553.05167.34259151994年123957755.96196.82449531995年1418591016.25231.13379261996年1585431187.47313.61218781997年1678431360.24395.61384661998年1033861440.56516.6431071999年1210441491.99560238932000年1785471603.16628.01244362001年1833841765.68751.7256492002年1794011990.01931.53280892003年259488
8、2272.821244.83311122004年3857352692.811552.99405082005年4292833070.491862.65515752006年5470133907.232138.2695952007年7445464676.132587.861085342008年9521215793.663059.892729132009年7710006530.013633.24016432010年12430007925.584379.36343972011年292100010011.375511.2410529482012年5320000114596041.21013988表4.1五
9、、 SAS操作1、描述统计量data sas; /*建立关于进出口总额的数据集*/ infile C:UsersAdministratorDesktopsas.txt delimiter=09x firstobs=2; /*读入外部文件*/ input year $ y x1-x3; label year=y=进出口总额 x1=GDP x2=固定资本形成总额 x3=外商直接投资额;run; 表5.1proc means data =sas maxdec = 2 n mean std max min std stderr clm; /*利用MEANS过程计算描述统计量*/ var y x1 x2
10、 x3;run; 图5.1由图5.1可知,各样本容量为35,样本进出口总额的平均值为440088.31,样本标准差为1008725.62,样本最大值为5320000,样本最小值为449,样本标准误差为170505.75,样本95%的置信区间为33578.94,786597.69。2.折线图:proc gplot data=travel; /*对数据集travel绘制连线图*/ plot x1*year; /*绘制变量x1的序列曲线图*/plot x2*year; /*绘制变量x2的序列曲线图*/plot x3*year; /*绘制变量x3的序列曲线图*/ symbol i=spline v=s
11、tar ci=green cv=red;run; 图5.2通过sas对数据集制作连线图得到图5.2,可以看出,自从改革开放以来,重庆市GDP逐年升高,增长率逐步上升,在2000年以后曲线变陡,说明GDP增长速度大幅提高。 图5.3 通过sas对数据集制作连线图得到图5.3,可以明显看出从1978年以来,重庆固定资本形成总额不断增长,自2000年大幅提高,表明重庆市从2000年开始,大量生产固定资本,固定资本投资额数目较大,增长较快。 图5.4通过sas对数据集制作连线图得到图5.4,可以看出外商投资额从1978年到2005年,还属于较低水平,但是从2006年开始得到大幅提升,呈现爆炸式的增长,
12、说明重庆市从2006年开始,大量引进外商投资,对拉动重庆市的经济产生了不可估量的作用。3、逐步回归法逐步回归的基本思想是:首先在待选的M个变量中选择一个对因变量影响最大的自变量,这可以通过因变量与每一自变量进行回归得到的F值来判断。若最大的F值在给定的显著性水平下是显著的,则该变量被选中,否则选元结束。第二步,在剩下的M-1个变量中再选择一个变量加入到模型中,这可以通过偏F检验来判断。偏F统计量为: 其中,表示模型已存在变量的条件下新加入变量对因变量的贡献。若最大的偏F统计量在给定的显著性水平下是显著的,则对应的自变量则被加入到模型中,否则不再加入其它变量,选元结束。第三步,对已在模型中的每个
13、变量进行显著性检验。若检验不显著,则去掉该变量,再重复进行第二步和第三步,否则保留该变量,重复进行第二步和第三步,这一过程一直进行到待选的全部自变量根据给定的显著性水平没有一个再能被选入模型或排除出刚构成的回归模型为止。输入程序:data y;input Y X1 X2 X3;cards;449 67.32 20.54 68681 75.87 25.67 721062 84.77 30.93 1202043 90.67 38.66 1182544 100.6 41.57 1573168 111.46 43.76 1967023 131.27 48.62 28413702151.9657.21
14、42720452170.3468.92 79029681190.3581.08 192441078240.0588.137 206960299278.4797.93 75668095299.82108.82 33261950341.55128.01 97774244420.18150.6 1024785470553.05167.34 25915123957755.96196.82 449531418591016.25 231.13 379261585431187.47 313.61 218781678431360.24 395.61 384661033861440.56 516.6 43107
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