白同元 许萍 陈韵洁

摘 要：进出口总额是反映我国对外贸易的重要指标之一，为探索我国的进出口金额变化情况，选取我国2000～2019年进出口总额的月度历史数据为研究样本，采用时间序列检验方法对其进行了相关分析，建立相应的季节性ARIMA模型和Holt-Winters指数模型，运用所建模型对2020年进出口总额进行预测，并对两模型精度进行分析以说明模型的可靠性。研究结果表明：我国月度进出口贸易总额时间序列预测模型表现出明显季度性变化特征，通过模型精度对比，季节性ARIMA模型预测精度较高，结合预测结果可用于有关外贸等方面政策的制定，推动我国经济的进一步发展。

关键词：进出口总额;季节性ARIMA模型;精度分析

0 引言

随着世界经济的飞速发展，我国已实现了经济全球化发展，我国的对外进出口总额从1978年的206.4亿美元快速增长到2019年的45778.9亿美元，进出口额成为衡量我国经济发展的重要指标，为探索进出口额的变化规律及趋势，采用ARIMA模型对进出口额进行合理的预测，对未来进出口发展制定相应措施，实现经济的进一步飞跃，具有重要的理论意义。

随着各国之间的贸易总量不断增长，国内外学者针对进出口额与经济发展之间的关系、进出口总额预测，进行深入的研究。国外学者Balassa通过分析1960年至1973年11个国家的GDP和进出口数据，结合其他影响因素，利用回归函数分析GDP增长率与出口增长率之间的关系;Dollar利用1976年至1985年92个国家的数据建立回归函数，判别各经济指标与进出口贸易总额之间的关系;Garrison通过分析1970年至1990年86个国家的进出口数据和经济增长频率，得出进出口额可以推动本国经济快速增长的理论。……