EE田1if1_疆避出口贸易额预测的逐步回归建模研究五缸，童性庆，魏平(武汉理工大学数学系，武仅4~OO70)摘要:本文应用逐步回归理论对逃出口贸易预测进行建模作了研究，根据逐步回归的结果，分别进行过三次逐步回归，然后通过综合比较每次逐步回归的模型评价指标和拟合效果阁，选择误差低、拟合效采好的模型作为迸出口的预测模型。关键词:对外贸易;迸出口贸易预测;逐步回归中阁分类号:F201文献标识码:A文章编号:1002-6487 ( 2∞6)01响。080-02最相关最密切成检验最显著的-元线性回归方和式。然后再引入第二个变盘，原则是它比别的变量进入模型有更大的检’ 碰搞分析验值。同时对原来的第一个变锺作检验，肴新变最引人后老 逐步回归理论简介变最还是否跟著，若不跟著则予以剔除。如此继坡下，t，4或次jÆ步回归是逐步筛选自变量的回归，筛选过程是有进有都号|入一个在剩余变囊中进入模型有最大检验值的变囊，每出。开始时，将因变量与每一白变量作一元阴阳，挑出与剧变次号|入后又对原来日引人的变最逐一检验以决定是否剔除。剿麟锹燃溅'睡麟燃掰唰麟2翩翩翩1995年基期相间，所以，这三三年的陕两省航空货运弹性系数是航空货运绝对数簸，还是航空货运弹性系数都说明陕西省为零。航空货运业大有潜力可挖。从朋1可以看到，陕西省航空客运系数恩体商于全罔航陕西省航空客、货运弹性系数相比较，1999年以后，后空客运弹性系数，只有2∞2，2003年例外(估计与2003年非者大于前者(20∞年例外)，而且大于1(2(则0年例外)属于典影响有关)，表明陕西省航空客运相对于经济增长而言，其高弹性。这一点说明航空货运增长速度比航空客运更快，跑增长速度在全阔平均增长谴皮之上。当然如前所述，较大的过了陕西省级济增长速度，高弹性也说明航空货边对陕西省航空客运弹性系数与陕西省航空客运绝对量基数小布直接经济增长比航空容运更为敏感。关系。陕西省作为文物大省、旅游大省，近年来吸引了大f董海交通运输发展会带来国民经济的发展，国民经济的发展内外游客，旅游人数增民速度是本省航空客运弹性系数校大又增加了对交通边输业的投资，这就是交通与阔民提济之间的一个重要原因。陕西省1995"'2∞3年航空容运弹性系数均相互关联、相互制约的关系。对于陕西省来说，大力发展航空小子1，说明其增长迪皮带腊于本省级济增长速庶。而且，运输对改善投资环境、扩大对外开放、吸引外商投资、扩大本2<削年以后这种趋势愈发明显，1(削年航空客运弹性系数省中心城市的经济辐射毡圈、加强同东中部地区联系和交流1是，2∞1年是，22年是，2003年是等都有着极其重要的意义和作用。所以，在陕的民航运输企∞与全因航空容运弹性系数的上升趋势成鲜明对比。业应当在拥有良好装备的情况下，练好内功，大力开拓航空从阁l也可以看到，映西省航空货运系数除2∞1年高运输市场，为陕西经济发展贡献力景。于全阔航空货边系数外，余则均低于金阔水平，表明陕削省航空货运相对于经济增民而苔，其增长速度在全国平均增长参考文献:(l)沈艳萍，沈旭，张茹~.交通运输业对我国经济发展的作用分析阴.云班皮之下。究其原因，找们认为一方面陕西省经济发展糯后南交通科技，2仪泊，2于全国水平，对于航空货运的需求也较低，毕竟航空货运相[2)张永莉，税志是最.对中阁氏航科技进步货品t半的分析与研究川.中对其他运输方式而寄语是相当"奢侈"的，但是也应看到闺民航学院学报，2002，(2).1999、2001 ，2002、2003年该系数大于1，说明航帘货运在这[3)重庆商学院数学教研室.经济数学基础[M).重庆:重庆大学出版几年里的发展速度大于陕西省经济增民速度。另…方面，陕斗土，1996.西省地处中阁部交汇点，没有充分利用这一地理优势，无论(责任编辑/挚友平)80 统叶与决策2ω6年l月(下)뷸훰??췲랽쫽뻝췵⣎햪뇰뗍맘훐컄?붨솿틽퇩ㆣ뇤뚼돶듎ㄹ캪듓뿕뗤퓶몽쓚뗄킡㈰쫇侣폚쯙뛔벸컷㠰춳짂헟룟맽뺭붻폖쿠퓋쪡뗈튵닎ꆾ쓏嬲맺짧⣔볆뾼ㆡꆢ볼춼쿗헂쿠죋횵긱솿늽ꆣ쇣뿍뎤쾵췢튻폚ィ긶좫뛈웤㤹쓪쪡몽컷듳떯볃춨퓶쫤훐뚼펦붻ꆿ쏱㎡튪뷸틽㤵펰뿕〰쇋뮥쒣뫬폫컄뿉ㄹ뫀쓢듊럖뇪뇠맘뗚ꆣ훰뮹믘뾪ㆿ퓋쯙폎룶沣긹㠸泒맺믵횮쯻ꆢ샯뗘뿕쪡폚탔퓶볓뛔탄폐떱춨헅몽뿖캱ꎺ탐죫쓪쿬뿍짂쫐럖뻶쿗㤶ꎬ뫏ꎺ샠쪶뫅ퟮ뛾춬쫇맩쪼뫳짒떯뛈짂뿍훘곋㌵㧓늿몽퓋쿂쮮㈰뗄뒦믵잰ꆣ뎤쫤쇋룄돇ퟅ퓚뿆폀톧?돶늽놾맽튻믹폐퓋틔닟컷솪뎡ꎺ?ꎮ컶꒴킧뛔뫅싫ꎺ쏜룶쪱믘럱쫇폖풿탔퓚컷ꎬ튪뗃㒣짒뿕쿠ꆣ욽쫤〱랢훐퓋튵헟헢뇈짆쫐벫펵벼샲풺궣춯㈰벣컄죽룶웚맘떯뫳쪡ꆢꎬ맻췢ꎺ쟐뇤뛔맩쿔훰ꎬ뒵쾵좫쪡싃풭갲ꮹ풿믵뺿ꆣ랽ꆢ햹컷뻸듳뿍⠲튻몽붻춶뗄웤폐톧쳑꿀〶곉뫣펦듎퓚쿠⦣탔헢뺭캪ꟊ뫃쎳䘲?〲믲솿풭샭훸늽붫붣쫽맺ퟷ폎틲〰諸뒵퓋폚웤뛔쪽㈰쯙늿쓪폐ꆢ뗣뿕믡춨훘솼돌놨뿚믘폃훰쪣춬겱쾵훖㇔볃뮥짂뗄틗〱ꆪ볬ꎬ살싛즸틲곉욽캪죋ꆣ㇄붿붣뺭풭폚뛸〲뛈붻쫽잱믵ツ쮵뿍듸퓋뮷튪뫃〰횾뫊퇆쟬숨곕훰늽쒣ꎻ㘴퇩풭뗄볲죴톡폠뇤틑ꎬ싎횻뻹쫽컄짂쟷햿곉볃틲몽퇔ꆢ듳믣솿솦퓋쏷퓶살쫤훆뺳럸ힰ컷뎬㈰봩ꎬ쿂얿떣탍뷸㠷ퟮ퓲뗚뷩늻ퟔ솿틽폐퓶컯컷?윰췔싎췢ꎬ뿕뮹㈰폚뗣뿉떯몽룼맺튵ꆢ짤틢놸?ꎮ〲ꞽ늽믘뇤쯹폫쫆뎤풼뺭쎳?꒣맩캺곎ퟷ돶⠲쿔쫇튻뇤폫죫ꆺ㈰뎤듳쪡죂ꎮ쮵ꎬ컒믵〳뮹췚탔뿕캪쏱뗄삩랶틥뛔쳑믘맩솿틔싎짂폺쯙볃꺽캪ㆣ〰훸쯼룶솿쎿뗄붿〲쯙쪡ㄹ㠶꿐ꆺ폠뛸쏇퓋쿠쓪컷쎻쫇ꆣ쾵ꎬ믵쏴뺭춶듳캧뫍쟩훐⠲탊믍욽맩ꎬ훐컷랢뛈맘먴뷸먲㘩뗄뇈뇤퓲튻햿ꆢ뛈㤵㠳퓏붿퇔죏떱룃쪡폐몽쫽뛸퓋룐볃뛔ퟷ뿶꣔맺⦣튣틗샭좻뷸헢ꆺ쪡쏷ꎬ쾵햹쯊㌰돶쎳〱튻뇰솿폨믘ퟔ췔㈰횮싃쫇∲?ꎬ뗊햻뻹캪탨ꆰ쾵뺭돤뿕쿠쟒퓶ꆣ뗄췢볓폃쿂쏱?꺾붨싛뫳죫죽붿몽쿔룟ꆣ릱〷ㆣ틗ꆪ풪뗄ퟷ틔맩뇤훰쯏〳짏폎놾〰뻊㈰ﶵ뗍웤튻쟳짝쫽볃럖믵뇈듳뎤랢헢뾪잿ꎬ궼떶뛔춨쒣쓪햿뿕떯쿗〩먷풤〰쿟뇤볬쳞ꎬ솿튻뗊ꆣ듳쪡㏄ꆾ〲쓉쯏폚퓶랽튲돞샻퓋뷏쯙햹뻍럅춬쯹솷뿆쏊퓎뛮뷸맽뗄닢㠰탔ퟮ퇩돽즸탍ퟷ볬샽췔떱뿍쪡몽궼㈰쓪쿉뗊좫뎤쏦뷏ꆱ폚폃떯ꎬㄨ뛈쫇ꆢ뚫틔뫃솦벼특쒣풤ꎻꆪ믘뷸ꎬꆣ톡튻퇩?췢좻뿕붿쏔쫇ﷇﶳ맺쯙뗍뗄沣헢탔ㄹ㈰뇈붻컼훐쓚ꞻ돶ퟛ폐짂쯏퓋〰튲솿諭닢훰〲맩죫뾴죧맽풪틔⢹뷼뿍햿ィﴲ쮮뛈ꎬ곋튻쾵㤹〰몽쏱춨틽늿퓚릦궼늽領뿚뫏ퟮ컷뻸쓪쮵ꆣ풤쎷쒣늽랽탂듋돌믘뻶?삼잰쓪퓋췔길욳〰욽퓚쪡뇏떫뗃ꆣ뗘쫽뿕뺭폫췢짂ꎬ릱ꆡ쎳뇈듳쪡퓓뛔몽쏷퇐ꋕ탍믘돌뇤볌쫇맩뚨?웓쯹살떯쮵?ㄱ짏㇄ꎬ좫뺭뺹쇭샭뚼틔샽뿍볃맺짌쟸뗄듳쿗빍틗뷏볬몽?솿뿕살릵ꆣ맩쪽폐솿탸ꎬ쫇ꮹ쫶컼탔꿐좡㊣쫃뇭맺볃몽튲붿튻폅쮵뫳췢퓋뗄쏱춶솪솦싊ꆿ쓗풤쎿퇩뿕궼믹뿍쮵닢ꆣ룼틽䛈뷸쳴럱諸〰ꎬ쾵퓏ꎶ갲?쏷욽랢펦햻랽쫆⧊뺭몽뾪뗄ꎮ닢듎횵믵쏔쫽퓋뺿좻듳죫ꖣ폐돶쳞?㏄뷏쇋뗊〰풱짂뻹햹뾴쏦ꎬ뫳뿬볃ꆢ뫍췘럖훘쎷뷸훰뫳뗄껃폫돽퓋듳킡뷏ﶾ튣떯㏄좡컷퓶실떽쯔ꎬ컞?횮삩붻쫤몽훎컶쟬퓙볬샏뾴틲ꆣ?솿듳쪡뎤뫳쿠?짂싛뎬볤쇷웳뿕폫ꎺ뗄탐늽뇤떯꒶폐탔뛔솦빊?뇤몣놾퇐훘붨믘솿탔횱쾵짂랢ꆿ뺿쟬쒣맩ꎬ쾵풣뷓쫽컷햹ꎮ孊듳퓆ퟷ뗄쎿쫽곆쪡몽ꆿ톧쇋쒣?뿕ꎮ돶퇐탍훐냦뺿움ꎬ볛룹횸뻝뇪훰뫍늽쓢믘뫏맩킧뗄맻뷡춼맻ꎬꎬ톡럖퓱컳닮
噩噩..噩 噩这样直到再无新变量可以引人，同时再无旧变量可以剔除为的值低于10，则预测精度高)止，最终建立起回归预测模型。τ'heil不等系数为(Theil不等系数数值越小，表明 建模分析拟合值和真实值间的差异越小，预测精度越高)在建模分析中，本文选用中国进出口总额作为进出口贸1吨变署KCP':o.;粥(预测比较理想时湖变率CP接近为1)易的代表变量。对于参与逐步回归建模的自变量的选择，则上述各评价指标说明预测精度相当高，预测值十分接近是鉴于数据的可得性以及财政政策对进出口贸易的重要的真实值。而且拟合效果非常好，拟合图像如图1。宏观调控作用，选择财政支出的几个分项:经济建设支出、社,/ 会文教支出、国防支出、行政管理支出、其他支出等作为自变量的候选变量。样本区间为1985-2∞2年。数据来源于中宏数据库，具体数据见表1。具体的逐步回归建模过程在统计计算软件DASC中进行。图l第-次逐步回归预测的拟和效果图(带圆点号挤线为原始B:蟹，襄1避出口总额llJU量支出各项.a带三角号折线为拟合鼓据)年份进出口财政支经济建社会文国防行政管其它 第二次逐步回归总额出总额设支出敏支出支出理支出支出在参与第一次逐步回归的5个自变量中，不管怎样调整2∞2 18'贸) 2∞l 入选变量F检验显著性水平或者剔除变量F检验显著性水2αm 平，都不能再选人另一个变量，似乎进出口总额Y只和国防1999 支出刃有关系，关系还非常密切。1998 1σ 16∞.27 1997 其它宏观经济指标真的就和进出口总额没有线性关系1996 吗?从数据文件里去掉几，做成一个新的数据文件，18行，51995 列，作第二次逐步回归，即继续寻找进出口总额与经济建设1994 1993 支出、社会文教支出、行政管理支出、其它支出的关系，发现1992 318 变量X即社会文教支出入选，回归方程为:21991 & 1990 Y= +0.∞OX，+忡。脱lOX汁O.αlOX.(2) 1989 F统计量，F I监界值F(4，13)= 218 全相关系数R: 1987 1! 1986 2∞.75 平均绝对百分误差MAPE: 2∞ Theil不等系数:数据来源:中宏数据库协变率CP:根据表1显示的经济数据，以进出口总额为因变量，希拟合效果图为图2。总的来说，其预测效果也不错，但综望筛选出与其同步关系最为密切的自变量，并得到其回归方合比较上述两次逐步回归结果，不论是各评价指标，还是拟程，从而对进出口总额进行预测。本文根据逐步回归的结果，合效果图，第二次逐步回归得到的结果较第一次逐步回归而分别进行过三次逐步回归，然后通过综合比较每次逐步回归言，其效果都要稍微差一些。的模型评价指标和拟合效果图，最终得到进出口总额预测的回归方程。 第一次逐步回归首先准备可供DASC软件使用的数据，要去掉第一列的'阳i~3.~;i~-'~占;:.t1'~t.，~，←而~--i"l~-:J白~灿4.;;'liJ~.~.UI’ ，。年份自不必说，还要去掉第三列的财政支出总额，因为总额图2第二次逐步回归预测的拟和效果回{带圆点号折线为原始B:蟹，带三角号折线为拟合数据}与后面各列有一个求和的线性关系，如果不去掉，连普通的 第三次逐步回归多元线性回归都没法做。这样就作成了一个18行、6列的文与第一次逐步回归类似，在参与第二次逐步回归的四个本数据文件，注意将行的顺序倒过来。下面是逐步回归结果自变量中，只有社会文教支出变量入选，而对其余变量，在有及模型评价指标。社会文教支出变量X存在的情况下，不管怎样调整人选变2第一次逐步回归，只筛选出一个自变量是X3(国防支d量F检验显著性水平或者剔除变量F检验显著性水平，都筛出)，方程为:选不上来。为找进出口总额与其他变量的关系，从数据文件Y=+0.αlOX，+O.αlOX++汁。.αlOX235里再去掉几，形成一个新的文件，18行，4列，作第三次逐步(1) 回归，即继续寻找进出口总额与经济建设支出、行政管理支回归系数为0的表示该变量未选中出、其它支出的关系，进行逐步回归得到的回归方程为:F统计量，F临界值F(5，12)==+，+0.αlOX+(3) 23 全相关系数R: F统计量: F临界值F(3，14)=平均绝对百分误差MAPE值:(一般认为如果MAPE统计与决策2(脱年1月(下81??췲랽쫽뻝헢횹ㆣ퓚틗쫇뫪믡솿쫽볆뇭뷸쓪닆뺭짧맺탐웤ퟜ돶짨뷌횧샭㈰㘲㊣㘶㋴㘸ㄶㄹ㠲㈲ㄴ룹췻돌럖뗄믘쫗폫뛠놾벰뗚夽⠱䛍좫욽周쓢ꎻ짏헦춼듸죫싰쇐뇤⠲킭뫏퇔죽ퟔ톡샯ㅘ⠳䛁춳㔹ㄷ㈸㘳㤹?ㄹ㘹㈰믘〲〷㜳㐱㌶㈰㔰㈳㔷㠷㚣㘲ㄵィㄱ〴㐰?럀뛮겡㘱긳㈹氫돶럝헾볃믡쯼ퟜ횧㈴〷ㄸ㘴㔲ㄴ㌵㈲㈰㐷똸㔵㔶㚣ㄹ㈳㊣㔰ィ㠵뻝ㆵ죽㊵뷇볆퇹ꎬ긲붨본쯣뇰맩튻⦣뎼쿠횵닎뇤뗚䚼늻퓙ꆢ?뗄맛컄뻝ꎮ〱㐵ぬ㤶ㄵ㔷㞣긵㎣㈰기㈷㢣ㄷ즸쒣쿈뫳풪쫽뻹敩뫏킭쫶쪵톡㾴솿걆뇈킧?ꎮ㤰㜲ㄳ㐲ㄲ㘲〰㐳긷긵㤴㘶㈳ㄵ㔵㖣㈲ㄶ깏ㆣ㞣〱㊣侣맩뿚횧붨컄맜뛮돶?ꎮ㠸㐸㈷ㄷㄹ㌶긹㤲㠴기긴㦣㜳㈲ㆣ살?뷇?뫅폫횱ퟮ붨쒣폚뫲죭㔸?㊣ꎮ㠴〷ㄳ㔰㌶㜸㜲㤳〱ィ㐹길㢣㖣ㄱ〴㐸긵뇭듓뷸랽ퟔ듎겷웁맘뗍폫堳ퟷ싊웤튻솿짏좥ꎬ㔳긹⬰듺뗷뷌뿢㌲㜷?㚣弳㘸㤹〶㈰ꎮ㞣ㄹ긶㠶㢣㔵기톡탍ힼ쏦쿟뻝뻸沲횵룷뇤뚼뫪폊ꆢ碣킧뷏맻쾵ퟜ긶㔶㈳〴㐹㈶?ꎮㄸ㘱㌸㜶ㄳㄹ㌲긷㦣㐶긲기㔸㖣풴뮴뫅ﺴ헛뻶?긵ꎮ㈰㐱㈹㤳ㄶㄱㄹ㌲긶㔷ㄸ㐲㘳ィ〶㤷〰떽훕쒣럖쫽톡볾㇏뛸탐돌ㆵ늻움훰붳뾣쾵폚㊵뗚폐뮵䍐킧㎵듎훐뷌살뗴벴쯼땆㕬?㞣ꎮ㤰㤸㌹㤲㘹㔳기㐲㔶뇭뿘횧ꎬ㈲㠷?ꎮ㜹㌰㒣〰㔲㤷㔱㌶㈴㠱㌴㜸㖣ㄹㄶ긷ꎺ돶움놸룷탔컄뛔뮵뫍싊ꆣ컖헛솿늻맛ﶾ짧몼뾣뷧맻짏춼쿟닟쫽⬰堲긷㐶㜴?ꎮ㌳ㄳ㤴㦣㌷㤷퓙붨럖컶뻝뇤䑁?㢣ꎮ긷㐷㘹㊣ㄹ㈸길긲㤲㔵ㄶ㤷퓊뛔맽ꆣ?뇘볛늽쳎몡쫽?튻맘뛾죏ꎺ맻?훰ꎬ횧퓖碣볌⠳벰㐷?ꎮ㔸㖣㜹긱㐲㌷〱훐쿟じ⬰㈰캪뇤ퟷ돶뻟긲㕬㜸㈷㤲?ꎮ긵㤶㤸㌲㈰㜲㜹ㄲ㐶폫볛뿉쇐믘볾냙죏헦䌱뛸䚼쓜뺭?믡듉먱횵춼쫶ꎬ?ꎮ긴㌷ㄱ㜱㞣㌱컞솢컶훐뗄솿千뺵뷸죽뮴쮵횸믘ꪣ〰ꌱ劣ꎬﺴ듎쾵氫뗊뚼ﶴ늽횻돶몣탸㘱닆㌳㌸?ꎮ㠰ィㄹ㎣ㄳ뫪붻캪쓢〶㠵?ꎮ㞣길㌳サ솿폃ꆢ쳥?ꎮ기㤵㡬긴㥬㔷ㄴ㠴웤횸릩폐맩じ럖뗊쪵❩쟒퓙볃쒼컄ィ〳爨캪솽뗚㐸㖣탂웰ꎬ뿉ꆣ훐헾?ꎮ길㠶㌳쫽쒾돶듎컖뇪㐶먰퓲?쓢훰ﶣ긹튪뫏믘뇤퓋헒곐톰뗄쓪㜸㔶?ꎮ㈸㦣㐱氫긹㑘쒱㈸?ꎮィ㌶ꆣꎬ맺쫽횧?ꎮ긶㒣ㄹㄱ뻝춬뇪䑁튻뚼힢컳횵쓢뫏톡횸ﻀ뷌춼듎뛾길㇔뇤믘놾뗃퇹뷸궼뿚훰뮹풤늽맘먰㤲짔맩짧솿껆캳헒⤽?긳㒣㌰ィ㐷?기㤰㔴ㄳ㜳돶?긱㠳㈹㐱뿢꒲쫽뻝숨기堬솿맩컄뛔탔톡럀놾뻝탐?ꎮ㘸㞣㈷ㄹㄱ쏊늽ퟜ뫍붻千튪룶쎻틢횻㤱㤹닮닢ꨰ볤먹쮵뫏믘퓖죋쾵뇪횧쒽㘷갱㤸㊡훰듎캢샠믡墣짒뷸㈳㎣?ꎮィ㒣㈸뺸슳?ꎮ긶㎣㠹ㄶㄲ㘶〰뻝⬰쿂?긳긵㈳㈵뿉풤톡틔쟸ꆣﶾ뛮믘?좥즸㔳ㄹ뺫맩뮹㐷〴닮쯆컄몴뿚뮸ꎬ폚퓱횧볻〱?긱ꎮ㤱㢣㌸맘쓢죭쟳램붫䵁뗄㤶쏷킧쇭헦ꖵ돶쳖㌩乁ꏗ늽훰堲쿮?ꎮㆣ㈲쓄⤸쎱?ꎮ긴㚣ㄹ틔닢폃벰볤?긴㚣㈴?뷸맩뗴톡⬳ꎬ뛈뗄럇〰뷌?ퟜ뿚㐳닎닆돶뇭쫽ㄹ?긲㠸㈷ㄲ쾵뫏볾뫍ퟶ탐偅〳닮⣌풤맻퓋튻ꆢꞳ㴳?믘늽?긴㤱㔸じ?ꎮ㔸㈱틽쒣훐닆캪곒탐ꎬ뗚돶䛁룟㖸뎣벴킩퓚횧뛮습ퟜ뻝?ꎮㆣ㈷췐폫헾ꆢㆡ?ⴳퟮ킧쪹뗄ꆣ㐹횵㐨틬닢럇껆룶뻍ꎬ탐㌫ꎺ쓀맩믘뿎?긱ㆣ죫탍맺헾ㄹ?풽풤좻죽튻?ꞹ쏜볌ꆣ닎돶쓇ﶱ폫쓎뛮훰㍘ィ?긶듑훰횧탐ꎾ캪맻폃쿟헢쮳ꎺ周풽뺫뎣붻뇤뫍ꎬ헾쯑ㄷㄴ듋뷡맩㌫기ꎬꆣ뷸헾㠵닢뫳쇐룶풱쟐탸폫뇤웤쒼늽ꇖィ〰늽헾?쏜춼뗄탔퇹탲㦣敩킡좽뛈뫃뱉솿뷸ퟶ맜㤱ꎮ떣맻뗃꘨춬돶닟ꆪꆣ춨ퟔ땆톰뗚뽆쯻ﺣ뺭믘기場?듸믘뗄맜쟐ꎬ쫽맘뻍떹긲沲ꆣ쿀쿠?돶돉샭겻㌳곆떽쪱뿚뛔㈰?놾맽닆뇤〰⠵뿖헒뛾죫슣볬갱볃맩풲⤨퓙ퟜ맩뷸벸샭〲쓖?뗄컄ퟛퟮ뻝헾쾵ퟷ맽솿ꎬ㐨뮵풤떱쓢킣?쯆뿚튻횧?늻듎톡겲퇩㣐붨뗃뗣㐫컞뛮돶쓪룹뫏쫇ㄲ겲훰뮹쿔뗄킣짨떽붨룶횧ퟔ훕ꎬ돉살ィ튻죏닢룟뫅ﶱ뫵ퟜ꒲싛뷡기뻉ퟷ뿚ꆣ뻝뇈堳⤽헛뮹늽뛸?훸맘갴횧뗄쒣럖돶붻뇤뗃튪죧쇋냣뗊뺫뇣ꎬ춼뷸뛮탂ꆢ붳쫇맻〰쿟뇤캪쎳쫽훰뷏ퟜ⢹㎣?믘뛔탔쾵쇐돶堵뗄쿮ꆢ?솿떽좥맻튻쿂죏뛈풤쿱뽆돶쎻웤쳎ꞹ룷뷏캪솿뷸틗뻝늽쎿뛮覆긱맩웤例쮮ꎬꆢퟔꎺ웤ꎬ뷸뗴늻룶쏦캪풽닢죧풭볬뿚폐쫽쯼ꪣ움뗚뿉돶뗄살뾣믘듎ꎬ샖〵例폫폠욽듓ퟷ탐랽쪼뇤뺭쯻꣄늢돶뗚좥ㄸ쫇죧뗔룟횵춼퇩ퟜ쿟뻝횧늲볛튻틔뿚훘풴곏맩훰틲?쯄ꎬ헾돌쫽솿볃횧ꎹ뗃뿚튻뗴탐훰맻뷐쩣쪮ㆡ쿔뛮탔컄돶뮴횸듎쳞쎳튪폚?뗄늽캪룶뚼죽맜뻝돽뗄붨돶훐ﶳ떽뷡믘ퟜ쇐ꎬꆢ늽䵁ꆣ傽럖?ꎮ훸姖맘볾뇪훰ꆱ즸컄듎샭ꎺ듸캪뫪맻맩퓚?볾훰횧톡짨뗈쳔웤뛮뗄솬㛁믘偅겱펽뷓탔뮺쾵ꎬ맘겵늽ꎬ폐늽퓱횧ퟷ?믘풤웕킵맩ﳎ뷼쮮춹ㄸ쾵ꯗ뮹ꎬ돶캪뎼맩닢춨쓎뷡?ꨱ覆탐쫇퓲ꆢퟔ?랽뗄맻ꎬ랢쓢뛸짧뇤?쿖
圃..圃缸-哑我阁的产出缺口与通货移胀郭雄李亚蹄2(1.湖南大学统计学系，长沙410079j2湖南大学数学与计量经济学院，长沙41∞82)摘要:本文采用HP滤泼法，生产函数法和状态空间模型对我国的产出缺口进行了估计，估算出我国1978-2003年间的潜在产出和产出缺口。实证研究表明，三种方法得到的产出缺口相似，且与通货膨胀的变化路径一致。在估算产出缺口的基础上，或们估算出了相应的菲利普斯曲线。结果表明，产出缺口与通货膨胀存在着显著的正相关关系，现期产出缺口比预期通货膨胀的影响要大，并大致椎测出我阁的自然通货膨胀率在3%左右。关键词:产出缺口jHP滤波;生产函数;状态空间模型;菲利普斯曲线;通货膨胀中团分类号:文献标识码:A文章编号:1∞2-6487(2006)01-0082-03 潜在产出…般是指:非加速通货膨胀情况下，现有的劳本文果用三种方法对我国的潜在产出和产出缺口进行动力，资本和技术所能实现的生产水平。潜在产出和实际产估算，在估计产出缺口的基础上通过估计我回的菲利普斯曲出的差与实际产出的比率即为产出缺口o潜在产出度量了经线来分析我阔的通货膨胀。济总供给水平，而实际产出是由总需求决定的。因此，若产出缺口为庄，则意味着总需求大于总供给，经济存在过热，使得’ 潜在监产刷的f亩'配方法通货膨胀压力增大;若产出缺口为负，则意味着总需求小于总供给，这时通货膨胀压力减轻。 HP滤波法金相关系数民平均绝对百分误盖MAPE: 2 描论Theil不等系数为协变率CP也近似为:本文应用滋步阴阳王理论对进出口贸易预测进行建模作回归方程(9)说明经济建设支出变量X1以及其他支出项了研究，根据逐步回归的结果，分别进行过三次逐步回归，然儿两个变愚人瑜，拟合效果罔与朋2禁不多，在此赂。脂通过综合比较每次混*阴阳的模剧评价指标和拟合效果第三次与第二次逐步回归相比，除全相关系数民较第阁，最终得到进出口总额的预测模型。。二次逐步回归小外，其余各评价指标都较第二次要略优，但虽然对外贸易系统是一个多影响因素、多层次、多目标与第一次逐步阴阳相比较，各评价指标和拟合姓果阔都不及的复杂系统，进出口贸易额的预测方法也可以多种多样，假第一次逐步回归的结果。结合第二次与第…次逐步回归的比本文建立逐步凹归模型对进出口贸易额进行预测的方法对较结果，可得如下结论:样本数据要求少，原现简单，运算方便，而且预测结果的精度不论是各项评价指标，还是拟合效果图，第一次得到的相当商，预测值十分接近真实值，拟合放果非常好。因此，当结果最为理想，因此，由第一次瑶步回归得到关于进出口贸采用最化、模型化方法对一个国家或地区的对外贸易进行预易总额Y对阔防支出凡的凹阳方程:测时，建立逐步回归模划进行预测是一种十分有效的方法。y= + X(10) 3 参考文献:我们可以用上述方黯对进出口贸易额进行预测，而且预川-i'悦庆.经济回归模型~};l计算[M].武汉:湖北科学技术出版社，1997.测精度相当商，预测值十分接近真实值，拟合效果非常好。间[2]李子奈，叶阿忠.高等计i:经济学[M].北京:清华大学出版社，2仰i时通过逐步回归筛选出的自变量为国防支出的结果说明国[3]易丹靠不统计预测"……"方法与应用[M].北京:中因统计出版社，2∞1.防建设在我阂经济建设的重要性。国防对于银济的发腊有着[4]高鸿业.西方经济学(下册宏观部分)[M].北京:中阁经济出版社，巨大的作用，强大的国防是谋求和维护平等的经济贸易的坚1996. 强的后盾。有了强大的罔防，;提出口贸易得以快速发展，从而(资任编辑/李友.iJl)推动整个国民经济的健康、高速的发展。82 统计与决策2∞6年1月(下)컒??췲랽쫽뻝맹⠱㊣햪돶폫뇭늢맘훐컄잱뚯볃좱춨ퟜ놾맀쿟?ㆣ䡐좫욽周킭믘碣뗚뛾뷏늻뷡틗夽堳닢쪱럀뻞잿췆㠲춳㊽쇋뫳춼쯤뗄퇹쿠닉닎嬱ꆾㄹ⣔긱㈳㤶볆뾼ꆿ㒡ꎮ듳볼춼쿗헂퓚솦뗄ퟜ믵릩컄살싋쿠敩죽뗚튻뷡싛맻〩쏇뺫붨뚯ꎬ좻뢴놾떱폃쪱㎡꺺튪컒춨쏷뿚쯣뻹뇤맩곁듎퇐㊡탛㞣ꎮ폫컄춯뾸뫾훂듊럖뇪뇠닺닮릩엲룸닉늨맘沲듎튻맻쫇ퟮ뛮뿉뛈맽짨뗄뫳헻펦뛔퓓붨쫽룟솿뿒캱긹ﻄꎺ맺믵ꎬ캪뻸싊랽붸훰뺿뿀뻶쿗ꆤ?ㆣ닺〶?쓏췆ꎺ샠쪶뫅돶폫룸헍ꎬ폃컶램쾵뮵듎훰룷캪妶틔쿠퓚ퟷ뛜룶ퟛ훕췢솢뻝뮯붨ힵ맺쾴놾ㄹ엲닺헽퓚뛔䍐돌늽닟ꎬꎺ뻞⬳듳닢닺뫅싫ꎺ튻놾쪵쮮톹헢죽컒쫽죏뗚훰늽뿉쿮샭풹폃떱ꆣ맺뫏뗃쎳춳튪풤ꆢ솢꒻궣곀ꎮ㈰쟬떣컄㜸헍돶ꎬ맀냙튲⠹믘룹폄톧돶ꎺ냣뫍볊욽솦쪱훖맺劣뗊뛾늽믘뗃움쿫覆㐹짏룟ꎬ폐쏱뇈떽틗쟳닢쒣훰풣꿀〶ꎮ껎ꟊ닉ꆪ뗄좱퓲볆럖뷼⧋뿈맩?뻝캣춳컒䘸?〲쫇벼닺ꎬ퓶춨랽먰듎믘죧볛샖쫶뺭잿쇋쓪뷏뷸쾵짙횵탍늽껍뗄폃㈰뇤뿚틢닺컳쯆뗃摸㇔곒붾볆맺ⴶ횸쫵돶뛸듳믵램춨ꎮꨰ훰맩뗄쿂틲Ꭓ랽풤즸볃잿쎿춳ꎬ쪮뮯믘뎼퇆쟇맀숨믘궼톧ꟓ䡐〳뮯폫뗄ꎻꎮ㐸ꎺ쯹쪵캶엲뛔돶믵㠷닮캪ꆣ늽⍢쿠뷡뇪듋돌닢톡붨듳샭듎뿚쫇쒣풭럖랽맩뚰월봩쯣쿂맩쏑쾵ퟔ䡐?㜨럇쓜뇈볊죴헍컒엲㠸〴믘맻싛㎵뛔횵돶짨맺뗄붡훰ퟜ튻쎳탍샭뷓램쒣꒲싋쓪슷춨ퟅ좱䵁ꎺ궼계ꎬꋖ?쒣Ꜩ닺ꎬ좻싋㈰볓쪵싊톹맺헍랽?맩뷏ꆣꎺ뮹평쒻뷸쪮뗄럀뾵뛔늽뛮룶틗볲뷼탍웁늨볤뺶믵ퟜ뿚偅ィ쎽웤탍튣쿂뎤춨늨〶쯙쿖벴돶솦뗄ꆣ쿠ꎬ뷡쫇뗚?럖ퟔ훘럀ꆢ뷸믘뛠뛮떥헦튻ꪡ벰닡뾾램뗄튻엲탨ꎺ긹쿐폠꺸즳믵ꎻ⤰춨뗄캪쫇좱복잱뇈룷뫏쓢튻뿚뷓뇤튪쒱ꎬ룟돶맩풤펰쪵룶탐볆ꪷ뫪궼ꎬ잱훂헍쟳믹ㄴ㤳ꞹ룷뷡?쯣맛㐱엲짺ㆡ믵닺평뿚쟡퓚ꎬ움뗚뫏듎붳쎳뷼솿탔쟳뷸쯙뗄닢쿬풤퓋횵맺붷돶쏑짺퓚ꆣ듦듳뒡ꎮꞳ움맻ꆾ좼늿〰헍닺ꨰ엲돶ퟜ캪돽볛뛾킧훰첣틗헦뫍뗄쎳쒣틲닢쯣ꎬ볒냄꣓䵝럖닺퓚폚짏ㄷ볓볛ꎬ웁㜹싊몯〸헍쮮좱탨뢺돶좫횸듎맻늽?뛮쪵맺캬뿚랢틗탍쯘랽쓢믲ナꎮ⦡ꎻ몣몯돶맀ퟅ퓚쫽㊡쟩욽뿚쟳ퟜꎬ뫍춨쿠횸뇪폫춼믘뷸횵럀뮤쎳햹풤럖움ꆣꆢ램뛮뇣뫏뗘쟒뾾ꛓ커빍좱㎣ꎻꨰ뿶ꆣ뻶퓲닺맘뗚ꎬ맩탐횧뛔욽틗닢볛뛠튲뷸킧쟸믖썛겳쫽뫍쯣쿔릩맽뽸밲뇪뇰몺궼ꆿꗗힴ?쿂잱뚨틢돶쾵쓢튻뗚뗃풤폚뗈뷸횸닣뿉탐뛸맻뗄훊ꎺ䶡ꎮ램닺훸룸맀ꆣ닮뚼쎿뫾놱첬ꎬ퓚뗄캶좱쫽뫏듎튻떽닢뺭틔탐뇪풤쟒럇뛔꺷뾣댴뫍돶뗄ꎬ볆틔늻뷏탐왍뿚놱뺩튡뿕쿖닺ꆣퟅ劽킧훰듎맘ꎬ뷡볃뺭뿬붨뫍ꆢ뛠닢풤뎣췢훓꺱ힴ좱헽뺭컒벰뛠뗚맽뿆ꆿꎺ?볤폐돶틲ퟜ뷸쾵맻늽뗃폚뛸뗄볃쯙쒣쓢뛠훖닢뫃쎳탐놾톧훐〸첬뿚쿠볃맺웤ꎬ뛾죽ꎮ쒣뗄뫍뛈듋탨탐?춼믘떽뷸쟒럇쮵랢쎳ퟷ뫏쒿뛠랽뷡ꆣ틗ꞵꦣ벼맺㈩뿕ꆣ뗄맘듦쯻퓚듎놱폫탍샍쪵솿ꎬ쟳뚼맩돶풤뎣쏷햹틗킧뇪퇹램맻틲뷸쒷뫖쫵뺭볤쪵믹맘ꎻ볊쇋죴퓚킡럆횧듋튪늻뗄뿚뫃맺폐ꎬ훰맻뛔탐붷돶뺩킹볃냦돶럆닺뺭폚벰뇈쎳ꆣퟅ볡듓떫뺫ꎬ풤ꢡ鬒쒣횤뒡쾵맽샻돶싔늽ꎺ짧냦샻돶춬뛸뛈떱?뎼춨탍퇐짏ꎬ죈웕쿮ꆣ폅믘쟥ꎬ짧웕욳뛔뺿ꎬ쿖쮹맩ㄹ뮪쮹㤷컒뇭웚쪹쟺떫ꎬ듳쟺ꎮ믵맺쏷쏇닺뗃좻톧쿟뗄ꎬ맀돶ꎻ갲닺죽쯣좱춨냦〰엲믵ㆣ돶훖뿚짧엲?좱랽쇋뇈ꎬ헍ㄲ램쿠풤㈰헍뷸뗃펦웚〰탐떽뗄춨ꎮ쇋뗄럆믵맀닺샻엲볆돶웕헍ꎬ좱쮹뗄맀뿚쟺펰쯣쿠쿟쿬쯆ꆣ튪ꎬ뷡듳쟒맻ꎬ
