贸易额预测范文（精选9篇）
贸易额预测 第1篇
世贸组织经济学家称, 这一数据主要基于对2014年全球经济增长3%的预测。
世贸组织称, 2014年世界经济下行风险和发展潜力并存, 一方面主要经济体仍然较为脆弱, 其中包括直到目前仍在支撑全球需求的最具活力的发展中国家, 另外, 发展中经济体由于自身原因及外部经济环境, 经济发展速度出现明显放缓。
世贸组织称, 另一方面, 美国经济有加速复苏迹象, 欧盟也表现出已度过难关, 这些将对世界经济发展带来积极影响。
报告预测, 2014年发达经济体出口额将增长3.6%, 进口额将增长3.4%, 发展中国家出口额将增长6.4%, 进口额将增长6.3%。
该报告预测2014年亚洲地区将是进口、出口增长最快的地区, 其中中国强劲的进口增长是推动亚洲进口增加的一个重要因素。
报告称, 2013年全球贸易增长疲软归因于欧洲经济衰退造成的影响仍然存在、欧元区失业率居高不下、美国退出量化宽松时间上的不确定性等若干因素。
报告称, 2013年全球商品前五大出口国分别为中国、美国、德国、日本和荷兰, 前五大进口国分别为美国、中国、德国、日本和法国。
另外, 2013年全球商业服务前五大出口国分别为美国、英国、德国、法国和中国, 前五大进口国分别为美国、中国、德国、法国和英国。
报告预测, 2015年全球贸易增幅为5.3%, 发达经济体和发展中经济体的出口额将分别增长4.3%和6.8%, 进口分别增长3.9%和7.1%。
阿里巴巴双十一交易额预测 第2篇
阿里巴巴CEO张勇连线媒体中心，公布一小时交易额超362亿元，已超过双11全天数据 ，无线交易额占比84.3%。张勇表示今年双十一开场1小时，两个数据创造了纪录，即开场订单交易的创建达到每秒钟17.5万笔，去年的纪录是14 万笔;这个数据同时创造了另一个记录，支付达到每秒12万笔，去年8.59万笔。
物流方面，2016天猫双11首单13分钟签收。 14：33：36，菜鸟单日物流订单量超过4.67亿，创历史新高。2016天猫双11全球狂欢节第9个小时，已经有232个城市消费者收到了包裹。 11月11日上午9点，天猫双11全球狂欢节9个小时内共计发货5532万件，发货量排名前五的省市分别为浙江、广东、上海、江苏、福建。
支付方面，今年双11，支付宝前1小时的支付笔数，超过了20双11全天的1.88亿笔。1小时06分，其支付笔数突破了2亿笔。前1小时，支付宝的移动支付笔数占比达90%。
对于今年今年的双11销售额的问题阿里巴巴官方并没有过回应。阿里巴巴集团CEO张勇仅仅表示“天机不可泄露”，张勇还称今年的双11将有四大变化：全球化、娱乐化、个性化和全渠道。
另有外媒预测，阿里巴巴今年的双11销售额有望同比增长40%，达到200亿美元(约折合1358亿元)。根据阿里巴巴公布的数据显示，其年11日24时，“2015天猫双11”交易额达912.17亿元。
11月12日消息，今日0点，阿里巴巴双11全球狂欢节正式结束。
按照阿里方面提供的数据显示，在双十一当天阿里巴巴旗下各平台总交易额达到1207亿元，其中无线占比达到81.87%。
截至11月11日23:00:00，2016天猫双11全球狂欢节省(区、市)交易额TOP10为：
1、广东省
2、浙江省
3、江苏省
4、上海
5、北京
6、山东省
7、四川省
8、湖北省
9、福建省
贸易额预测 第3篇
关键词：进出口贸易总额 时间序列分析 模型 预测
中图分类号：F031.3；O212文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2014）11（c）-0200-02
随着外贸体制的不断深入，吉林省贸易总额快速增长，进出口总额从1984年的3.78亿美元增加到2013年的258.53亿美元，特别是十六大以来，吉林省对外贸易坚持优化结构与扩大总量并举，实现了进出口贸易的大幅攀升[1]。但由于吉林省经济优势在外贸出口中作用不突出、利用外资规模小等原因[2]，使得吉林省的进出口贸易总额仍然落后于其他省份。在我国对外开放程度的不断深化，对外直接投资对我国进出口贸易的影响进一步凸显[3]的背景下，如何对吉林省的进出口贸易总额进行科学合理的预测，进而采取相应措施，优化进出口贸易结构，具有重要的现实意义。
该文利用吉林省1984-2011年进出口贸易总额数据，使用Eviews8.0，建立了模型，进行了实证分析，并对吉林省2012-2015年的进出口总额进行了预测。
1 实证分析
1.1 数据来源
以1984-2011年吉林省进出口总额为研究对象，通过时间序列分析建立模型，对2012-2015年的进出口总额进行预测，进而得到吉林省进出口总额的大致变化趋势。数据来源于《吉林省统计年鉴》，数据整理（见表1）。
1.2 模型的建立[4]
1.2.1 数据预处理
将表1中的数据绘制成折线图（见图1），序列具有明显的指数上升趋势，说明序列是非平稳的。因此，要对序列进行平稳化处理。将表1中的数据经过取对数再取一阶差分，单位根结果显示该序列平稳，但从白噪声检验显示自相关系数落入置信区间内，与0没有显著差异，序列是纯随机的，即是白噪声序列，因此，对原序列直接取对数差分处理是不可行的。
因此，我们采取对原序列进行直接进行二阶差分运算（图2）。
为了进一步检验该序列是否为平稳的，对数据再进行单位根检验和白噪声检验，由检验结果（图3），对应的值-2.778716小于10%显著水平下的临界值-2.650413，因此，可以认为二阶差分后序列平稳。且该序列属于非白噪声系列。
1.3 模型的建立
1.3.1 自相关系数ACF和偏自相关系数PACF
偏自相关系数图表明除了滞后1阶的偏自相关系数外，其余的都在两倍标准差范围内波动，但是最后并没有收敛，而是小范围内波动，因此判断该序列的偏自相关系数不截尾。而自相关系数在滞后阶数为1时显著不为0，在滞后阶数大于1时基本与0无差异，但最后也没有收敛，而是小范围波动，因此判断该序列的自相关系数也不截尾。因此我们考虑用模型来拟合数据。
1.3.2 模型定阶
第一步：从样本自相关系数和样本偏自相关系数来看，选定过程。
第二步：为了更准确的对模型进行识别，较精确的判定，的值，我们尝试几种不同的模型拟合，根据AIC准则和SIC准则，最终选择了模型，最终的估计结果（如图4所示）。方程如下：
1.3.3 模型的检验
利用模型中的残差（Residual）及实际值（Actual）和拟合值（fitted）比较可看出，模型的残差较小且模型的拟合值和实际值具有较好的一致性。从残差序列相关系数图可看出自相关系数落入置信区间内，与0没有显著差异，序列是纯随机的，即残差是一个白噪声序列，模型回归显著成立。所以该模型还是比较理想的，
1.3.4 模型的预测
利用模型对吉林省2012-2015年进出口总额进行预测，得到预测值结果（如下表2）。
通过表2可以看出，经过对2012年、2013年两年的第三产业总产值的实际值与预测值的比较可以看出，误差率分别为0.53%和5.48%，误差率较小，因此，利用其预测吉林省进出口总额是有效的。
4 结语
由于模型是通过差分使非平稳序列转化为平稳序列的过程，因此，比较适用于短期预测，精度较高。但在实际建立模型时，应该根据所要解决的问题及问题的特点等多方面因素来综合考虑并选择相对最优的模型。
参考文献
[1]吉林省进出口贸易大幅攀升进出口总额5年增长146%[N].吉林日报，2007-08-17.
[2]吉林省对外开放的现状、重点与存在的问题[EB/OL].http：//www.china.com.cn/aboutchina/zhuanti/09dfgl/2009-07/06/content_18079201.htm， 2009-07-06.
[3]孙敬水，张蕾.对外直接投资与进出口贸易之间关系的协整分析——以浙江省为例[J].财贸研究，2007（1）：51-56.
中挪水产品贸易潜力及预测实证研究 第4篇
中国在水产品方面的进口和消费,在过去几十年迅猛增长,这得益于中挪两国水产品贸易的良好合作关系。随着中挪自由贸易区的建立,以水产品为龙头的两国贸易额会进一步快速增长,这一趋势持续带动挪威水产品的出口。挪威在渔及渔制品方面有较强的比较优势,但从当前中国进口挪威水产品表现来看,挪威的渔业贸易结构不平衡,鳕鱼供应过量,价格也处于历史最低值,而挪威三文鱼最近几年价格强劲上涨,超出人们预期,并在2013 年底达到新高。鲭鱼价格当前有所回落,但是预计随着中国需求的进一步上升,价格也会有所回升。为了进一步理清中国和挪威两国水产品贸易的结构和特征,了解现状,预测发展趋势,论文以中挪2000—2013 年两国水产品贸易值为研究数据,采用一阶灰色方程模型GM(1,1),对两国未来几十年的双边水产品贸易结构和特征,以及总量情况进行描述及预测。
二、研究设计
(一)GM(1,1)模型的建立
1.将χ(0)作一次累加生成得序列:
2.求均值(MEAN)数列
3.建立灰微分方程
a为发展系数,其大小和符号反映 χ(0)(及 χ(1))的发展态势,b为灰作用量(也称为内生控制灰度)。
(二)GM(1,1)的求解
1.白化方程的特解
式在 χ(1)(1)=χ(0)(1)初始条件下的特解为:
其还原预测值为:
2.残差检验
χ(0)(k)为实际值,x赞(0)(k)为模型预测值,则模型的精度可通过如下指标来进行残差检验:
三、数据分析与结果讨论
(一)数据准备
通过联合国粮农组织网站、中国水产品贸易统计年鉴、联合国贸易数据库等各种渠道,搜集水产品贸易统计数据,获得1995—2013年两国水产贸易值(双边贸易额:美元)。由公式(1)用Matlab程序对初始序列χ(0)作级比检验,建立GM(1,1)模型有效。由χ(0)进行一次AGO生成,通过Matlab计算求得一级参数包:P1=(a,b)T=(-0.0087489427,16257418.0428712)。将公式(6)代入公式(7),并将a,b代入预测方程得:。
(二)预测
令 χ(0)(1)为1995 年中挪双边水产品贸易额(美元),对预测值和实际值做残差检验,级比偏差检验,相对残差| ε(k)|<0.1,级比偏差 ρ(k)<0.1,因此模型的预测精度较高。根据模型及其参数a,b的值,对中挪水产品贸易中短期预测,其结果(如表所示)。
(单位:亿美元)
由上表可以清晰地看出,随着时间推移,中挪水产品贸易额的预测值逐渐趋于稳定在40 亿美元附近。
当然,中国对挪威水产品进口的动力依靠中国市场的扩大,加强中挪两国联系和合作对水产贸易发展更为有利,因此,构建两国自由贸易区不失为最优选择。
参考文献
[1]De Voretz.D.J.and K.G.Salvanes.Demand for Norwegian farmed salmon:A market penetration model.In Proceedings of the Second Conference of International Institute of Fisheries Economics and Trade,1988.
[2]White.K.J.A general computer program for econometric methods—SHAZAM.Econo-metrica,1987,(46):239-240.
[3]Pishayasinee Mulapruk,Ian Coxhead.Competition and complementarity in Chinese and ASEAN manufacturing industries[J].AAE Development Workshop,2005.
[4]Statistical yearbook.Norwegian Central Bureau of Statistics.Stortingsmelding(Report to Parliament)No.65,1986—1987.Om havbnik(On fishfarming),1985.
贸易额预测 第5篇
--------2013-2018年中国纺织品服装贸易产业发展前景及供需格局预测报告
报告目录（部分）： 第一部分 市场发展现状
第一章 全球纺织品服装贸易行业发展分析 第一节 国际纺织品服装贸易行业发展轨迹综述
一、国际纺织品服装贸易行业发展历程
二、国际纺织品服装贸易行业发展面临的问题
三、国际纺织品服装贸易行业技术发展现状及趋势 第二节 世界纺织品服装贸易行业市场情况
一、2012年世界纺织品服装贸易产业发展现状
二、2012-2013年国际纺织品服装贸易产业发展态势
三、2012-2013年国际纺织品服装贸易行业研发动态
四、2012-2013年全球纺织品服装贸易行业挑战与机会 第三节 部分国家地区纺织品服装贸易行业发展状况
一、2011-2012年美国纺织品服装贸易行业发展分析
二、2011-2012年欧洲纺织品服装贸易行业发展分析
三、2011-2012年日本纺织品服装贸易行业发展分析
四、2011-2012年韩国纺织品服装贸易行业发展分析
第二章 我国纺织品服装贸易行业发展现状 第一节 中国纺织品服装贸易行业发展概述
一、中国纺织品服装贸易行业发展历程
二、中国纺织品服装贸易行业发展面临问题
三、中国纺织品服装贸易行业技术发展现状及趋势 第二节 我国纺织品服装贸易行业发展状况
一、2012年中国纺织品服装贸易行业发展回顾
二、2012年纺织品服装贸易行业发展情况分析
三、2013年我国纺织品服装贸易市场特点分析
四、2013年我国纺织品服装贸易市场发展分析 第三节 中国纺织品服装贸易行业供需分析
一、2011-2012年中国纺织品服装贸易市场供给总量分析
二、2011-2012年中国纺织品服装贸易市场供给结构分析
三、2012-2013年中国纺织品服装贸易市场需求总量分析
四、2012-2013年中国纺织品服装贸易市场需求结构分析
五、2012-2013年中国纺织品服装贸易市场供需平衡分析
第三章 中国纺织品服装贸易行业经济运行分析 第一节 2012年纺织品服装贸易行业运行情况分析
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一、2012年纺织品服装贸易行业经济指标分析
二、2012年纺织品服装贸易行业收入前三家企业 第二节 2012年纺织品服装贸易行业产量分析
一、2012年我国纺织品服装贸易产品产量分析
二、2013-2018年我国纺织品服装贸易产品产量预测 第三节 2012年纺织品服装贸易行业进出口分析
一、2012年纺织品服装贸易行业进口总量及价格
二、2012年纺织品服装贸易行业出口总量及价格
三、2012年纺织品服装贸易行业进出口数据统计
四、2013-2018年纺织品服装贸易进出口态势展望
第四章 中国纺织品服装贸易行业区域市场分析 第一节 华北地区
一、2011-2012年行业发展现状分析
二、2011-2012年市场规模情况分析
三、2013-2018年市场需求情况分析
四、2013-2018年行业发展前景预测
五、2013-2018年行业投资风险预测 第二节 东北地区 第三节 华东地区 第四节 华南地区 第五节 华中地区 第六节 西南地区 第七节 西北地区
第五章 纺织品服装贸易行业投资与发展前景分析
第一节 2013-2018年纺织品服装贸易行业投资情况分析
一、2013-2018年总体投资结构
二、2013-2018年投资规模情况
三、2013-2018年投资增速情况
四、2013-2018年分行业投资分析
五、2013-2018年分地区投资分析
第二节 纺织品服装贸易行业投资机会分析
一、纺织品服装贸易投资项目分析
二、可以投资的纺织品服装贸易模式
三、2013-2018年纺织品服装贸易投资机会
四、2013-2018年纺织品服装贸易投资新方向 第三节 纺织品服装贸易行业发展前景分析
一、纺织品服装贸易市场发展前景分析
二、我国纺织品服装贸易市场蕴藏的商机
三、金融危机下纺织品服装贸易市场发展前景
四、2013-2018年纺织品服装贸易市场面临的发展商机
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--------第二部分 市场竞争格局与形势
第六章 纺织品服装贸易行业竞争格局分析 第一节 纺织品服装贸易行业集中度分析
一、纺织品服装贸易市场集中度分析
二、纺织品服装贸易企业集中度分析
三、纺织品服装贸易区域集中度分析
第二节 纺织品服装贸易行业主要企业竞争力分析
一、重点企业资产总计对比分析
二、重点企业从业人员对比分析
三、重点企业全年营业收入对比分析
四、重点企业利润总额对比分析
五、重点企业综合竞争力对比分析
第三节 纺织品服装贸易行业竞争格局分析
一、2012-2013年纺织品服装贸易行业竞争分析
二、2012-2013年中外纺织品服装贸易产品竞争分析
三、2011-2013年我国纺织品服装贸易市场竞争分析
五、2013-2018年国内主要纺织品服装贸易企业动向
第七章 2013-2018年中国纺织品服装贸易行业发展形势分析 第一节 纺织品服装贸易行业发展概况
一、纺织品服装贸易行业发展特点分析
二、纺织品服装贸易行业投资现状分析
三、纺织品服装贸易行业总产值分析
四、纺织品服装贸易行业技术发展分析
第二节 2011-2012年纺织品服装贸易行业市场情况分析
一、纺织品服装贸易行业市场发展分析
二、纺织品服装贸易市场存在的问题
三、纺织品服装贸易市场规模分析
第三节 2011-2012年纺织品服装贸易产销状况分析
一、纺织品服装贸易产量分析
二、纺织品服装贸易产能分析
三、纺织品服装贸易市场需求状况分析 第四节 产品发展趋势预测
一、产品发展新动态
二、技术新动态
三、产品发展趋势预测
第三部分 赢利水平与企业分析
第八章 中国纺织品服装贸易行业整体运行指标分析 第一节 2012年中国纺织品服装贸易行业总体规模分析
一、企业数量结构分析
二、行业生产规模分析
第二节 2012年中国纺织品服装贸易行业产销分析
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一、行业产成品情况总体分析
二、行业产品销售收入总体分析
第三节 2012年年中国纺织品服装贸易行业财务指标总体分析
一、行业盈利能力分析
二、行业偿债能力分析
三、行业营运能力分析
四、行业发展能力分析
第九章 纺织品服装贸易行业赢利水平分析 第一节 成本分析
一、2011-2012年纺织品服装贸易原材料价格走势
二、2011-2012年纺织品服装贸易行业人工成本分析 第二节 产销运存分析
一、2011-2012年纺织品服装贸易行业产销情况
二、2011-2012年纺织品服装贸易行业库存情况
三、2011-2012年纺织品服装贸易行业资金周转情况 第三节 盈利水平分析
一、2011-2012年纺织品服装贸易行业价格走势
二、2011-2012年纺织品服装贸易行业营业收入情况
三、2011-2012年纺织品服装贸易行业毛利率情况
四、2011-2012年纺织品服装贸易行业赢利能力
五、2011-2012年纺织品服装贸易行业赢利水平
六、2013-2018年纺织品服装贸易行业赢利预测
第十章 纺织品服装贸易行业盈利能力分析
第一节 2012年中国纺织品服装贸易行业利润总额分析
一、利润总额分析
二、不同规模企业利润总额比较分析
三、不同所有制企业利润总额比较分析
第二节 2012年中国纺织品服装贸易行业销售利润率
一、销售利润率分析
二、不同规模企业销售利润率比较分析
三、不同所有制企业销售利润率比较分析
第三节 2012年中国纺织品服装贸易行业总资产利润率分析
一、总资产利润率分析
二、不同规模企业总资产利润率比较分析
三、不同所有制企业总资产利润率比较分析
第四节 2012年中国纺织品服装贸易行业产值利税率分析
一、产值利税率分析
二、不同规模企业产值利税率比较分析
三、不同所有制企业产值利税率比较分析
第十一章 纺织品服装贸易企业发展分析
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--------第一节
企业1
一、企业概况
二、企业产品区域市场占有率分析
三、盈利能力以及利润率分析
四、公司发展战略规划 第二节
企业2 第三节
企业3 第四节
企业4 第五节
企业5 略„„
第十二章 纺织品服装贸易行业投资策略分析 第一节 行业发展特征
一、行业的周期性
二、行业的区域性
三、行业的上下游
四、行业经营模式
第二节 行业投资形势分析
一、行业发展格局
二、行业进入壁垒
三、行业SWOT分析
四、行业五力模型分析
第三节 纺织品服装贸易行业投资效益分析
一、2012年纺织品服装贸易行业投资状况分析
二、2012年纺织品服装贸易行业投资效益分析
三、2013-2018年纺织品服装贸易行业投资方向
四、2013-2018年纺织品服装贸易行业投资建议 第四节 纺织品服装贸易行业投资策略研究
一、2012年纺织品服装贸易行业投资策略
二、2013-2018年纺织品服装贸易行业投资策略
第十三章 纺织品服装贸易行业投资风险预警 第一节 影响纺织品服装贸易行业发展的主要因素
一、2013年影响纺织品服装贸易行业运行的有利因素
二、2013年影响纺织品服装贸易行业运行的稳定因素
三、2013年影响纺织品服装贸易行业运行的不利因素
四、2013年我国纺织品服装贸易行业发展面临的挑战
五、2013年我国纺织品服装贸易行业发展面临的机遇 第二节 纺织品服装贸易行业投资风险预警
一、2013-2018年纺织品服装贸易行业市场风险预测
二、2013-2018年纺织品服装贸易行业政策风险预测
三、2013-2018年纺织品服装贸易行业经营风险预测
四、2013-2018年纺织品服装贸易行业技术风险预测
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五、2013-2018年纺织品服装贸易行业竞争风险预测
六、2013-2018年纺织品服装贸易行业其他风险预测
第五部分 中金企信国际咨询及业内专家发展趋势与规划建议 第十四章 纺织品服装贸易行业发展趋势分析
第一节 2013-2018年中国纺织品服装贸易市场趋势分析
一、2011-2012年我国纺织品服装贸易市场趋势总结
二、2013-2018年我国纺织品服装贸易发展趋势分析 第二节 2013-2018年纺织品服装贸易产品发展趋势分析
一、2013-2018年纺织品服装贸易产品技术趋势分析
二、2013-2018年纺织品服装贸易产品价格趋势分析 第三节 2013-2018年中国纺织品服装贸易行业供需预测
一、2013-2018年中国纺织品服装贸易供给预测
二、2013-2018年中国纺织品服装贸易需求预测 第四节 2013-2018年纺织品服装贸易行业规划建议
一、纺织品服装贸易行业“十一五”整体规划
二、纺织品服装贸易行业“十二五”发展预测
三、2013-2018年纺织品服装贸易行业规划建议
第十五章 纺织品服装贸易企业管理策略建议 第一节 市场策略分析
一、纺织品服装贸易价格策略分析
二、纺织品服装贸易渠道策略分析 第二节 销售策略分析
一、媒介选择策略分析
二、产品定位策略分析
三、企业宣传策略分析
第三节 提高纺织品服装贸易企业竞争力的策略
一、提高中国纺织品服装贸易企业核心竞争力的对策
二、纺织品服装贸易企业提升竞争力的主要方向
三、影响纺织品服装贸易企业核心竞争力的因素及提升途径
四、提高纺织品服装贸易企业竞争力的策略 第四节 对我国纺织品服装贸易品牌的战略思考
一、纺织品服装贸易实施品牌战略的意义
二、纺织品服装贸易企业品牌的现状分析
三、我国纺织品服装贸易企业的品牌战略
四、纺织品服装贸易品牌战略管理的策略
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贸易额预测 第6篇
宋杰凝表示，2011年我国水产品出口稳定增长一方面是由于我国在水产品供应方面形成了完整的产业链，能够为采购商提供一站式服务，加上产品种类丰富、质量可靠、价格合理，使我国出口订单量呈上涨之势;另一方面，由于日本地震等灾害，导致日本进口需求加大，而欧美等其他国家也开始转向我国采购水产品，这在一定程度上刺激了我国水产品外需的增加。
另外，近年来我国与东盟建立自由贸易区、与台湾建立《海峡两岸经济合作框架协议》(ECFA)的效应正在逐渐显现，使得我国对东盟和台湾的水产品双边贸易大幅增长，不确定因素仍存在。在宋杰凝看来，由于我国水产品出口数量大，而其质量安全问题受到较多关注，因此产品质量不断提高是保证未来出口的关键因素。另外，生产成本上涨、人民币升值等因素削弱了我国水产品的价格优势，进口国的技术性壁垒也增加了我国出口的难度。而随着日本食品出口的恢复，我国原先因日本食品出口受限而新增的市场将受到一定程度的影响。
贸易额预测 第7篇
自2001年加入WTO以来, 我国的对外贸易得到了飞速的发展, 从2000年我国的进出口总额4 743亿美元, 到2008年高达25 632亿美元, 增长了5倍多, 进出口贸易总额以年均16.3%的速度增长, 大大超过了同期国民经济的年均约11%的增长速度。目前的中国经济对国际市场的依赖程度越来越深。为保证宏观经济的持续稳定增长, 出口贸易的增长问题正受到前所未有的关注。本文通过对我国31个省市自治区的货物进出口总额进行不等概率抽样 (PPS抽样) , 抽取了8个省市作为研究样本, 以此来预测2008年我国各地区出口贸易总额及抽样方差, 并与简单随机抽样的预测结果进行比较, 以期得到较为准确的预测结果, 为宏观决策层更准确地把握各项促进出口政策的实施力度提供依据。这种方法仍可运用于今后的出口贸易的预测中。
一、PPS抽样方法简介
1. 不等概率抽样的基本含义
不等概率抽样是指在抽取样本前给总体的每一个单元赋予一定的被抽中概率。在有放回的不等概率抽样中, 最常用的是按总体单元的规模大小来确定抽选的概率。设总体中第i个单元的规模度量为Mi, 总体的总规模度量为, 则该单元的抽选概率应为这种不等概率抽样称作按与规模大小成比例的概率抽样, 简称PPS抽样。
2. PPS抽样的实施方法
PPS抽样的实施方法有累积总和法、拉希里方法、规模累积等距抽选的方法和分裂法, 本文这里选用规模累积等距抽选的方法。这种方法是在累积和的基础上采取等距抽样的方法。具体如下:
设总体单元数为N, 其规模度量分别为M1, M2, , MN, 进行累积, 直至。若欲抽取样本的容量为n, 则先求得等距抽样的间隔, 然后在1~K之间随即等概率抽取一个数, 假设为r则所r在的单元代码区间相应的单元即为被抽中的单元。以后每隔K个度量值, 即r+K, r+2K, r+3Kr+ (n+1) K等数字所在的单元代码区间的相应单元, 即为被抽中的单元。
这种抽样方法的特点是当所有单元的度量Mi
3. Hansen-Hurvitz估计量
(1) 总体总量的估计
1943年, 汉森和赫维茨对PPS抽样提出了估计总体总量的估计量为:
其中Yi为入样的第i个单元的变量值, Zi为第i个单元根据其规模大小的入样概率。通常情况下若以该单元包含的元素单位为度量时, Zi=MMi0, 其中, Y赞HH是总体总量的一个无偏估计量。
(2) 方差估计量为:
二、实证分析
1. 数据收集与处理
本文采用2007年与2008年各地区按经营单位所在地货物出口总额的原始数据, 根据2007年货物出口总额采用PPS等距抽样法抽取13个样本, 以2007年货物出口总额作为规模, 并进行累计, 得到表1。
将在1~K之间抽一随机数R=2751684, 处于北京的代码范围, 因此北京作为抽中的样本。按照规模累积等距抽样法, 依次抽到其他省市, 分别是辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东。其中广东作为出口大省被重复抽中4次, 则广东省应入样4次, 应计量4次;上海、江苏分别被抽中2次, 则各入样2次, 应计量2次。即总共8个省市入选。
2. 总体总量的估计
这8个省市被抽选的概率为, 分别为北京0.0402、辽宁0.0290、上海0.1181、江苏0.1672、浙江0.1053、福建0.0410、山东0.061678、广东0.3033, 用这8个样本省市来估计2008年全国出口贸易总额, 采用汉森-赫维茨估计量, 由公式得:
故估计推断, 全国31个省市2008年出口贸易总额为14 0837 723万美元。
抽样的方差:
置信度为95%的置信区间为:
2008年, 这31个省市的实际出口贸易总额为143069307万美元, 位于置信区间内。
3. 与简单随机抽样估计方法的比较分析
(1) 基于简单随机抽样的估计
用随机数抽取13个地区作为样本, 具体如表2所示。
所以置信区间为 (63437605.68~256787614.32)
将上面两种方式估计的结果汇总到表3。
三、结论
通过对2007年我国31个省市自治区出口贸易额进行PPS抽样, 估计出2008年全国出口贸易总额为140 837 723, 置信区间为 (137718364.1~143957081.9) , 而2008年实际值为143 069 307, 在置信区间内。通过与简单随机抽样方法的比较可以看出, 无论是总体总量的估计还是抽样误差, PPS抽样的效果都优于简单随机抽样。所以, 对于总体单元之间差异非常大时, 用PPS抽样可以的到更好得估计效果。
摘要：通过对我国31个省市自治区的出口贸易额进行不等概率抽样, 抽取了13个对象作为研究样本, 预测了2008年我国出口贸易总额及抽样方差, 同时与简单随机抽样的效果进行了对比, 结果发现PPS抽样方法在总体单元之间差异比较大的情况下, 能够取得很好的估计效果。这种方法仍可运用于今后的出口贸易的预测中。
关键词：PPS抽样,简单随机抽样,对外贸易,出口
参考文献
[1]倪家勋.抽样调查[M].桂林:广西师范大学出版社, 2002:161-173.
[2]倪家勋, 张勇.调查内比估计效果的数据模拟分析---关于简单抽样设计与PPS系统抽样设计的比较[J].统计研究, 2005, (11) :32-35.
贸易额预测 第8篇
Runge (1993) 认为贸易改变了国际间的分工模式, 也扩大了经济活动的规模。经济活动与污染的非线性关系说明, 除贸易之外, 产出结构、技术和环境政策也起着重要作用。根据Runge的分析结果, 经济增长规模对环境造成的负面影响, 一定程度上被产出结构所抵消。因此从总体上说, 贸易自由化在造成污染的同时提高了资源配置效率。人均GDP的增长会使环境保护需求增加, 并导致产出结构和生产技术的变化, 反过来降低污染物的排放量。Anderson, Blackhurst (1992) 和Gorden (1997) 认为贸易自由化政策实施的同时, 采取适当的环境政策可以改进全球福利。Siebert (1990) 等人甚至运用最经典的H-O模型论证了贸易自由化提高生产效率, 减少资源消耗压力的可能性, 认为采用贸易限制手段解决环境问题只会造成进一步扭曲, 而基于比较优势的专业化分工能够促进全球资源的有效配置和合理利用, 有利于环境保护。因此, 更大程度地开放市场, 推进贸易自由化进程是减少环境污染的有效途径。贸易有害论观点认为, 如果商品生产和消费模式对环境产生负面影响, 那么开放贸易后, 世界产出的增加会导致环境更进一步的破坏。较早将产权制度不完备性引用H-O扩展模型以分析发展中国家和发达国家间贸易污染问题的学者Chilchilnisky (1994) 认为, 在私人产权没有得到明确界定的情况下, 贸易会加速发展中国家环境资源的破坏, 从而对全球环境构成进一步的威胁。Daly, Goodland (1994) 和Ayres (1996) 考察了贸易对污染排放量的影响, 结论是自由贸易将加剧环境污染, 他们对贸易自由化带来的经济增长与环境保护关系的积极性提出了质疑, 认为这种贸易增长不但不是改进社会福利的重要因素, 而且与环境保护目标背道而驰。
2 基于贸易环境效应的BP神经网络构造
2.1 BP神经网络预测模型设计
基于BP算法的多层前馈型网络的结构包括输入层结点, 输出层结点, 而且有一层或多层隐含结点。对于输入信息, 要先向前传播到隐含层的结点上, 经过各单元的特性为Sigmoid型传递函数运算后, 把隐含结点的输出信息传播到输出结点, 最后给出输出结果。网络的学习过程由正向和反向传播两部分组成。在正向传播过程中, 每一层神经元的状态只影响下一层神经元网络。这里所采用的BP神经网络模型, 均为包含一个输入层, 一个隐含层, 一个输出层的3层网络结构, 即标准的BP网络结构模型。文中采用BP神经网络模型对贸易增长引致的环境损害的预测通过建立两个BP模型分三步来完成。经过多次模拟训练和参数选择尝试, 多个输出接点造成了预测结果的较大误差, 因此, 最终选择一个输出层节点。首先, 建立一个输入层节点数为3、输出层节点数为1、隐含层节点数若干的贸易指标时间序列预测模型。在该模型中, 对4个贸易指标分别从1989开始提取样本, 每4个样本为一组, 前3个样本作为输入, 最后1个样本作为输出其次, 建立一个输入层节点数为4、输出层节点数为1、隐含层节点数若干的BP网络隐含层的确定对神经网络系统起着非常关键的作用。对于多层神经元网络来讲, 需要解决两个关键问题:一是确定隐含层层数的原则, 二是隐含层接点数目的选择。基于上面的分析, 在人工神经网络模型之中, 我们经过多次模拟训练和尝试后, 最终选取一个隐含层和一个输出层并达到了既定预测精度要求。因为一方面本模型的输入是离散的数值, 另一方面激活函数是采用单一的S型函数。同时本模型的输入节点比较多, 如果选取更多的隐含层, 势必增加训练成本, 因而整体上来说是不经济的。BP网络的传递函数有多种。Log-sigmoidS型函数的输入值可取任意值, 输出值在0和1之间;tan-sigmodS型传递函数tansig的输入值可取任意值, 输出值在[-1, +1]之间;线性传递函数purelin的输入与输出值可取任意值。BP网络通常有一个或多个隐含层, 该层中的神经元均采用sigmoidS型传递函数, 输出层的神经元则采用线性传递函数, 整个网络的输出可以取任意值。
2.2 BP神经网络训练与模型检验
基于以上网络设计, 利用Matlab软件建立与贸易指标预测模型和贸易环境效应预测模型相对应的网络拓扑结构分别为3∶20∶1和4∶20∶1的BP网络模型。初始化后的网络即可用于训练, 即将网络的输入和输出反复作用于网络, 不断调整其权重和阈值, 以使网络性能函数net.performFcn达到最小, 从而实现输入输出间的非线性映射。
3 结论
本文应用BP神经网络分别对各贸易指标进行时间序列数据预测, 然后再建立贸易与环境之间的面板数据预测模型, 对贸易引致的环境损害进行预测。图1表明我国的贸易增长与环保投资都在增长, 而环保投资增速明显低于贸易增长速度。
图1表明2006年起我国贸易开放度经在经过过快速的攀升后已经开始有下降的趋势, 特别是金融危机后, 2009年到达一个低点, 我们预测2012年到2014年我国贸易开放度有所回升但是回升速度大大放缓, 我国工业占GDP的比重一直处于相对平稳缓慢回落的趋势。
由上图可以看出我国的贸易增长是迅速的, 并且贸易增长的速度远高于环境保护投资, 而在GDP高速增长的同时工业占GDP的比重增长缓慢可以认为我国在工业保持增长的同时其他产业也得到了一定的发展, 这将有利于我国环境状况的改善。贸易对我国环境的影响同样是复杂的, 贸易增长会从经济规模、产业结构和技术进步等各个方面对我国的环境产生综合复杂的影响。本文将所研究的基于BP神经网络模型的我国贸易增长与环境损害的预测结果绘制成如下图表:从图1可以看出我国工业固体废物排放量持续迅速下降, 总固体悬浮颗粒也呈下降趋势, 其他指标也相对趋于稳定。所预测的结果表明从2012年到2014各指标仍然趋于下降趋势, 但是速度有所放缓。以上分析结果表明, 我国的贸易增长对于环境的效应已经有所转变, 更趋向于服从“环境库兹涅茨曲线”理论, 随着时间的推移有可能会出现所谓倒U型的EKC曲线, 污染物的排放将随着经济发展向上升而后下降。
摘要：贸易增长与环境损害之间的关系是多纬度、错综复杂的, 又受到贸易政策、环境政策的影响, 使得准确预测贸易引致的环境损害相当困难。在分析贸易与环境问题现状的基础上尝试运用BP神经网络模型从宏观上建立贸易增长与环境损害预测模型, 采用MATLAB中神经网络工具箱实现多层前馈BP网络, 结果证明所提出的方法成功的将神经网络模型引入贸易与环境问题定量预测研究中, 并且得到预期误差范围内的预测结果。神经网络模型应用于中国贸易与环境污染预测的结果表明, 该模型具有所需样本少, 预测精度较高等优点, 为研究贸易引致的环境污染预测提供了新途径。
关键词：神经网络,对外贸易,环境损害预测
参考文献
[1]Jose M.Paruelo, Fernando Tomasel.Prediction of functional char-acteristics of eco system:a comparison of artificial neural network andregression models[J].Ecol.Model, 1997, 98:173-186.
[2]R.J.Kuo, A sales forecasting system based on fuzzy neural net-work with initial weights generated by genetic algorithm[J].Eu-ropean Journal of Operational Research, 2001:129.
贸易额预测 第9篇
该学会预言, 虽然俄罗斯的低关税配额将在短期内减少全球鸡肉贸易量, 但肉鸡贸易总量仍将以每年1.3%的速度持续增长;到2019年, 年贸易量可达829万吨。另外, 未来十年的全球鸡肉生产量将以每年1.8%的速度递增, 到2019年, 全球年鸡肉产量将达到7 936万吨。
1 进口形势
中国加入世界贸易组织的行动使其成为肉鸡净进口国, 至2019年时, 年进口量预计可达到41.8万吨。台湾的进口量将以每年7.3%的高速递增, 至2019年时, 年进口量有望达到11.6万吨。
2019年以前, 日本的鸡肉净进口量将以每年0.2%的速度递增。韩国、印度尼西亚和菲律宾的鸡肉进口量也将保持增长, 这与该地区的经济发展速度是一致的。
欧盟在2007年时由鸡肉净出口变成了净进口, 估计将一直维持净进口的局面。墨西哥将以每年递增2%的速度进口鸡肉, 至2019年时, 年进口量将达到57.7万吨。
2 出口形势
2008年, 巴西的肉鸡出口量增加了14%, 生产量增加5.7%, 但消费仅增加2.5%。在未来十年间, 预计巴西的鸡肉出口量将维持在每年340万吨左右。FAPRI认为, 巴西地方政府的财政鼓励和补贴政策将不断刺激大规模投资进入肉鸡生产行业。2005～2009年间, 巴西的肉鸡出口量占全球总出口量的49.9%, 2014～2018年间出口量将下滑至44.8%, 见图1。
美国的肉鸡出口在全球市场份额中的比例估计可在未来十年内大体保持稳定。2005～2009年间, 美国肉鸡出口量占全球总出口量的41.7%, 估计在2009～2013年间将跌至39.4%, 然后在2014～2018年再回升到41.7%。
2004年, 泰国大规模爆发禽流感, 肉鸡出口量大幅度下降。肉鸡生产用了6年时间才得以恢复, 目前仅达到2004年禽流感爆发之前的水平。分析认为, 欧盟执行新的关税配额政策, 俄罗斯禁止进口美国鸡肉, 泰国国内扩大肉鸡一条龙企业的规模, 从而提高生产效率、降低加工成本以及向技术革新投资和向高附加值的熟食产品生产转型等诸多因素都在恢复泰国肉鸡生产中发挥了积极作用。据估计, 泰国的肉鸡出口量将以每年6.5%的速度增长, 2019年将达到63.5万吨。
2005～2009年, 泰国肉鸡出口量占全球出口量的4.8%。据估计, 2009～2013年该比例将达到6.6%, 2014～2019年将攀升至7.4%。
2008年, 欧盟进一步限制肉鸡出口, 2007年爆发的新一轮禽流感将欧盟从总体上由出口国变成了进口国。预计到2019年, 欧盟的鸡肉进口量将达到2.9万吨。此变化的主要原因包括:欧盟成员国内低成本肉鸡出口国恶意刺激原本是欧盟鸡肉出口目标的欧盟市场;俄罗斯执行较低的肉鸡进口配额;另外, 欧盟的较高饲料成本、严厉苛刻的关于动物福利和环境保护的规定也严重降低了欧洲肉鸡生产者的积极性。
3 农产品准入
并非仅仅是需求量在影响着贸易量, 市场准入的变化也在发挥着重要作用。
食品和农业政策研究学会指出, 在“北美自由贸易协定”规定下, 墨西哥政府免除了其全球关税配额和高额的配额外税率。2008年免除关税配额后, 墨西哥与美国达成了一个保护性贸易协议, 其中规定鸡腿肉的关税配额被强制执行。
虽然鸡肉产品是免税的, 配额外税率却高达98.8%。估计墨西哥国内对鸡肉的巨大的消费需求将促使鸡肉进口量每年增加2%, 到2019年进口量可达57.7万吨。
随着加入世界贸易组织, 台湾也免除了关税配额, 并在2005年用“单一关税机制”取而代之。结果是, 台湾计划每年增加进口鸡肉7.3%, 到2019年进口量将达到11.6万吨。与此同时, 强化地方特色肉鸡饲养会稳定国内肉鸡产业, 预计岛内鸡肉产量每年将增加1.5%。
