金融危机对我国对外贸易额的影响.docx

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金融危机对我国对外贸易额的影响

摘要............................................................1

一、问题的提出.....................................................2

二、研究现状及存在的问题............................................2

三、金融危机的成因及其对我国对外贸易额影响因素分析...................3

(一)金融危机的成因概述...........................................3

(二)金融危机对我国对外贸易额影响因素的汇率估算法..................3

1、汇率估算法分析................................................3

2、利用汇率估算法对我国对外贸易额走向预测........................4

四、模型建立前的准备................................................6

(一)若干假设......................................................6

(二)数据的来源与预处理............................................6

1、数据来源的说明................................................6

2、评价指标的选取................................................7

3、汇率影响因素的剔除............................................9

五、模型的构建与检验................................................9

(一)利用主成分分析方法构建两大综合因子............................9

1、深圳..........................................................9

2、厦门.........................................................10

3、天津.........................................................11

4、上海.........................................................12

5、广州.........................................................13

(二)建立进出口贸易总额分析模型....................................14

1、理论基础.....................................................14

2、次贷危机以前的PanelData模型..................................14

3、次贷危机期间的PanelData模型.................................16

4、结论分析.....................................................17

5、模型不足之处及今后研究方向...................................18

六、灰色预测模型的建立与预测.......................................18

(一)灰色预测理论与模型

...................................18

(二)选择

灰色预测模型进行预测的原因........................18

(三)

灰色预测模型的建立及预测..............................19

(四)

模型预测次贷余波影响下各城市对外贸易额未来几年走势....21

(五)预测结果分析.................................................23

(六)模型的不足之处...............................................24

七、结论与建议.....................................................26

(一)政府层面:

调整宏观调控政策...................................26

(二)产业层面:

稳步推进产业转移和产业升级..........................27

(三)企业层面:

从制造走向软性制造..................................27

参考文献..........................................................28

附录..............................................................29

摘要

金融危机对我国最直接也是最严重的影响就体现在我国进出口总额上,我国各个城市的政府也相继出台了许多政策来调整产业结构,维持我国经济的稳定与发展。

本文在分析了现有的地区政策和经济指数后,运用2005年至2008年我国10个沿海城市的各项指标统计数据,从国际投资和国内贸易两个综合因子出发,使用汇率预测法和面板数据(PanelData)模型分析,对金融危机的影响进行了探讨,并使用灰色预测模型对我国进出口贸易总额未来的走势进行了定量预测。

本文首先使用汇率预测法对我国总体的进出口贸易额进行了定性分析,通过分析汇率变化与我国进出口总额在时间上的关系,得出了结论:

我国进出口贸易受到的影响滞后于世界金融危机的爆发。

这是因为我国是出口外向型经济,当金融危机影响到了国外的消费水平后,才会牵动到本国的进出口,从而影响我国的经济。

因此,这样的滞后性是可以解释的。

但是,最后我们也会发现随着世界经济的稳定,我国的进出口贸易也会有所回转。

在模型的建立过程中,使用主成分分析法将多个指标降维成两个综合因子,作为后续模型的自变量。

在此基础上,以10个城市为横截面,构建了个体变异系数的PanelData模型,并结合实际情况进行分析,得出了各个城市的判断。

由于我们能够通过中国统计年鉴查到的各个城市的数据有所不同,它们所采用的指标各异,因此我们只能针对不同城市的综合因子建立不同的子因子,因此最后我们对每一个城市进行了分析。

虽然10个城市相互独立,但从中我们也可以看到金融危机对中国的整体影响,我们将这部分内容放在总结中叙述了。

随后,本文通过建立灰色预测模型,对2008,2009,2010年我国进出口贸易总额分别进行了预测。

并将08年的预测数据与实际数据进行了对比,以验证我们模型的合理性。

通过预测结果,我们得出了未来几年我国进出口贸易额的总体走势:

虽然增长趋势放缓,但是总体上有增无减。

可见金融危机对我国实体经济影响并不大,对我国进出口贸易额虽然有一定影响,但是影响并不严重。

并且在未来的纪念间,我国出口贸易仍会有一定的增长。

最后,在理论和模型分析的基础上,针对金融危机对我国进出口总额的影响我们提出了三点建议:

一是政府层面:

调整宏观调控政策,二是产业层面:

稳步推进产业转移和产业升级,三是企业层面:

从制造走向软性制造。

 

关键词:

金融危机汇率预测面板数据模型灰色预测

 

一、问题的提出

始于2007年2月的美国次贷危机,已经演化为席卷美国、影响全世界的金融危机。

虽然自2009年6月以来,金融危机对美国的影响已经告一段落,但是其在美国甚至全球范围内的影响仍然留有余波。

中国作为一个正在积极融入世界经济和金融体系的国家,自然也无法置身度外。

高额的外汇储备以及外向型的经济体系,已经将我国与危机中的资本主义国家牢牢地捆绑在了一起。

如果不能及时提出合理政策,作出产业结构调整,此次金融危机对我国的影响将会愈演愈烈。

这主要表现在,沿海经济特区和开放城市的外贸企业倒闭,工人失业,以及由此引发的一系列连锁反应。

据海关总署的数字统计,2008年是我国加入世贸组织7年以来对外贸易进出口速度首次低于20%,出口比上年回落了8.5个百分点,2009年1月份的外贸进出口数据显示比去年同期下降了29%。

并且,此次危机的波及面可能会从沿海地区逐渐向内陆拓展。

金融危机对我国的影响到底有多大呢?

如何作出合理的产业结构调整,有效遏制金融危机对我国的近一步影响,让我国的经济持续健康稳定地发展是摆在每一个中国人面前的严峻课题。

研究金融危机对沿海城市的外贸影响及趋势,不仅能让我们清楚地认识到金融危机对中国的影响,更能为制定产业调整政策提供了参考性的建议。

二、研究现状及存在的问题

自2008年金融危机波及中国以来,国内有很多学者、研究部门和统计部门都通过各种方法对我国进出口贸易的数据进行分析,对外贸企业的改革之路进行了大量的探索。

但是据笔者所知,我国现阶段在这类研究方面还存在较多的不足,举例如下:

一是相对于国外研究,我国对外贸产业结构的研究尚停留在规范分析上,而研究分析贸易结构影响因素的实证文献还比较少。

二是还据笔者了解,还未曾有文献对金融危机对中国的影响的走向作出预测。

三是大多文献只是泛泛地谈外贸企业在此次金融危机中受到的影响,以及波及的产业,而没有通过一些统计学上的方法有力地证明真正影响到中国外贸企业的是哪些因素。

四是由于没有有力的定量证明,目前学者对美国经济下滑是否会对中国进出口造成显著的复要影响并没有达成一致。

比如:

中金公司经济学家哈继铭和邢自强(2007)认为,中国的出口增速实际上从未与美国消费脱节。

高盛经济学家梁红和乔虹(2007)认为,中国经济走势和美国经济走势在很大程度上已经脱钩。

UBS经济学家安德森(2007)认为,中美贸易对中国GDP的影响被人们夸大了。

有鉴于此,本文通过选取具有典型代表意义的10个沿海开放城市为研究对象,根据2005年2月到2009年7月期间每个月的数据,分别使用偏离-份额分析和PannelData模型,对外贸企业影响因素进行分析和探讨,并使用灰色预测模型对影响的未来走向进行定量预测。

三、金融危机的成因及其对我国对外贸易额影响因素分析

(一)金融危机的成因概述

2007年的美国,对外有巨额债务缠身,同时为了获得在进口石油上的独立自主权又要付出巨额的代价,国际地位日益降低,美元贬值。

对内房地产的泡沫经济几近崩溃,次贷危机愈演愈烈。

在这样一个内忧外患的环境下,美国的金融危机爆发了。

但是,作为世界头号强国的美国,其经济的影响力足以渗透到世界各个国家,眼下这场金融危机不仅仅让美国自身蒙受了巨大损失,也给全世界经济带来了一场巨大灾难。

日本和欧洲这些与美国有着常年进出口贸易往来的国家首当其冲地受到了牵连,这些国家的金融衍生机构受这次次贷危机的影响也相继倒闭,国家失业率暴增。

而我国自从加入WTO以来,对外贸易发展更加迅速,外贸出口大大增加,外贸依存度高达70%以上,外汇储备不断增多,自2006年2月超过了日本成为世界第一之后,中国外汇储备不断创出新高,这在很大程度上得益于我国外贸出口和我国外贸企业的发展。

但是随之而来的问题是对欧、美、日等国的依存度越来越高,尤其是美国,它已成为我国最大的对外贸易出口国,其经济的繁荣与否对我国的出口贸易产生了直接影响。

不断攀高的对美外贸依存度,成为了中美贸易摩擦频率越来越高的根本原因,中国的金融危机由此产生了。

(二)金融危机对我国对外贸易额影响因素的汇率估算法

1、汇率估算法分析

因为外贸的出口和进口都是以美元结算的,所以汇率对我国的外贸出口额的影响是非常大的,其主要表现在以下几个方面:

一是受到人民币升值和美元贬值的双重影响,近年来人民币对美元的汇率逐年降低,这将造成出口价格偏低,利润降低,给国内的出口企业造成盈利能力下降。

二是中国的出口产品主要以劳动密集型产品为主,这种产品主要以其低廉的价格占领国际市场,如今人民币对美元的汇率降低将导致中国的产品国际竞争力下降。

三是外贸企业在国内生产的运营成本将加大,导致企业盈利减少,生产积极性下降。

由此可见,汇率的改变对我国对外贸易出口额的影响比较显著,因此用汇率来估算未来对外贸易额走势具有可行性。

2、利用汇率估算法对我国对外贸易额走向预测

(1)数据的来源和处理

利用《中国统计年鉴》2006年1月到2009年7月期间我国进出口商品总额

和一般贸易总额(详细数据见附件1),分别作出其关于时间的图像。

结合2005

年7月到2009年9月美元汇率的变化图像,我们可以对我国对外贸易走向进行

初步的定性分析。

(2)我国对外贸易走向分析

图1美元汇率变化

 

图206年1月到09年7月进出口商品总额

图306年1月到09年7月一般贸易总额

首先,我们从图1可以看出美元汇率从2005年5月开始便处于下滑趋势。

但是,结合附件3中的数据,我们可以看出,在07年7月以前,美元汇率处于比较平缓的下跌趋势,但是在07年7月到08年7月这一段时间里,美元汇率开始了严重下跌,一直跌至08年7月(详细数据参见附件2)的6.8左右。

从美国经济行情方面来看,自07年初美国次贷危机以来,07年7月到08年7月是美国金融危机的高潮阶段,金融衍生机构相继倒闭。

因此,我们推测这段时间是金融危机对美国影响最大的阶段。

接下来,我们分析图2和图3。

结合附件1中的数据,我们可以发现从08

年7月开始,一般进出口贸易总额和进出口商品总额开始持续下滑。

可见这一

阶段我国的进出口额呈现下滑趋势。

而这一阶段正处在美元汇率储蓄在6.8

这一低谷的阶段。

结合三张图的数据,我们可以发现,外贸的持续下滑趋势

滞后于美元汇率的下滑。

这一点,我们可以进行等性分析。

07年初美国金融

危机爆发,国内泡沫经济崩溃,导致本国内需求下滑,进出口贸易减少,同

时美国石油危机加剧国际地位受到动摇,这都导致了美元汇率的下滑。

而美

国作为中国最大的贸易出口国,美元贬值人民币升值,必将影响中美之间贸

易往来,结合上篇提到的3点因素,我们显然可以推测初美元汇率下降后中国

进出口贸易额会持续走低。

最后,我们在这里还要提一点的是,在图3中由一个奇点就是在08年1月

的时候我国一般贸易总额突然跌到了-190亿美元,我们推测这可能和政府在

这一阶段的政策有关,可能限制了某些商品的出口量或是增加了某些商品的

出口关税,导致部分企业将出口商品储存起来内销或者等待行情变化时候再

出口。

但是,这个奇点并不影响后面曲线下滑的整体走势,也和本文所要讨

论的课题没有直接关系,因此在这里我们就不再过多讨论这个奇点的问题。

综上,我们可以得出结论,金融危机对我国进出口贸易额产生了直接的

影响,但是通过曲线可以看出从09年1月左右开始进出口贸易曲线呈现上升趋

势(详细数据见附件1),而美元汇率也基本稳定在6.8。

由此,我们推断,

从这一时间开始金融危机对我国的影响逐步呈现缓和的趋势。

四、模型建立前的准备

(一)若干假设

1、金融危机对我国的影响最直接地反映在进出口贸易额上,因此本文通

过进出口贸易总额来研究金融危机对我国经济的影响程度。

2、影响我国进出口贸易总额的因素很多,本文在不考虑汇率的影响下,将因素分为了国内贸易影响因子和投资影响因子,并认为它们是影响进出口贸易额的最重要因素。

同时,由于选取的各个城市统计年鉴上提供的数据不同,我们又将各个城市的影响因素细分为不同的子因素。

3、在模型的建立过程中,不考虑除金融危机以为的国家政策变化或其他重大时间对经济产生的影响。

4、在提取主成分的过程中,不考虑信息量损失对模型及预测结果的影响。

(二)数据的来源与预处理

1、数据来源的说明

此次金融危机对我国最直接也是最重大的影响就在于对我国进出口贸易额的影响。

为了深入地分析这一问题,并且预计未来几内金融危机对我国的进一步影响以及时采取有效措施,我们具体分析了我国10个沿海城市近年来的进出口贸易变化。

考虑到Panel-Data模型需要充分的数据支持,我们选取了广州、上海、深证、天津、厦门这五个统计年鉴上又大量数据信息的城市作为分析对象。

然后我们又选取了包括这五个城市以外的澳门、大连、青岛、温州和珠海来进行灰色预测。

本文中所有出现的数据均来自中国统计年鉴。

2、评价指标的选取

由于中国统计年鉴上各个城市所给出的数据不同,因此我们针对不同城市制定了不同的指标体系。

自此我们将其一一列出如下:

 

国内贸易综合因子

国际投资综合因子

外商及港澳台投资企业投资

国内金融机构各项贷款余额

国内金融机构各项存款余额

社会消费品零售总额

外商直接投资

 

国内贸易综合因子

国际投资综合因子

进口总额

出口总额

实际利用外资金额

合同外资金额

一般贸易

三资企业

私营企业

集体企业

 

国有企业

 

国内贸易综合因子

国际投资综合因子

集体企业进出口总额

国有企业进出口总额

直接利用外资合同金额

外商及港澳台投资企业投资

直接利用外资

 

国内贸易综合因子

国际投资综合因子

私营企业进出口总额

一般贸易进出口总额

加工贸易进出口总额

外商直接投资实际到位金额

外商直接投资合同金额

高新技术产品

机电产品进出口总额

国有企业进出口总额

外商投资企业

 

国内贸易综合因子

国际投资综合因子

金融机构人民币各项存款余额

金融机构人民币各项贷款余额

外商及港澳台投资企业

金融机构外币余额情况

社会消费品零售总额

 

3、汇率影响因素的剔除

考虑到本文中进出口额等几乎所有数据均以亿美元为单位受汇率影响很大,为了保证各个时期的数据可比,本文构建模型时决定剔除汇率因素的影响,对以美元为单位计算的价值量指标使用平均汇率6.90作为标准。

五、模型的构建与检验

本部分使用主成分方法,将选取的指标综合为两大综合因子,作为后续模型的自变量。

在此基础上,分别对选取的10个沿海城市建立了系数PanelData模型,并结合实际情况,具体分析了两大综合因子对不同城市进出口贸易总额的影响。

(一)利用主成分分析方法构建两大综合因子

主成分分析也称主分量分析,它是将原来众多具有一定相关性的指标,重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原有指标,从而在保证信息量丢失较小的同时降低数据维度。

本文利用主成分分析的方法,根据影响进出口总额的因素分别构建了两个指标,为建立模型奠定了基础。

但由于各个城市的数据有所差异,我们针对不同城市选取了不同的子因素来建立这两大综合因子。

现分别针对各个城市构建影响综合因子如下:

使用马克威软件进行主成分分析(对四个不同的城市)

1、深圳

A、构建国际投资综合因子

特征根和累计贡献率

因子

特征根

方差贡献率%

累计贡献率%

1

1.4620

73.0981

73.0981

2

0.5380

26.9019

100.0000

因子载荷矩阵(提取方法:

主成分法)

因子1

外商直接投资

0.8550

外商及港澳台投资企业投资

0.8550

根据主成份分析的结果,最终确定的国际投资综合因子为:

国际投资综合因子=0.5*外商直接投资+0.5*外商及港澳台投资企业投资

B、构建国内贸易综合因子

特征根和累计贡献率

因子

特征根

方差贡献率%

累计贡献率%

1

2.0513

68.3774

68.3774

2

0.9245

30.8154

99.1928

3

0.0242

0.8072

100.0000

因子载荷矩阵(提取方法:

主成分法)

因子1

国内金融机构各项存款余额

0.9798

国内金融机构各项贷款余额

0.9764

社会消费品零售总额

0.3713

根据主成份分析的结果,最终确定的国内贸易综合因子为:

国内贸易综合因子=0.42*国内金融机构各项存款余额+0.42*国内金融机构各项贷款余额+0.16*社会消费品零售总额

2、厦门

A、构建国际投资综合因子

特征根和累计贡献率

因子

特征根

方差贡献率%

累计贡献率%

1

1.3780

45.9341

45.9341

2

0.9023

30.0751

76.0091

3

0.7197

23.9909

100.0000

因子载荷矩阵(提取方法:

主成分法)

因子1

因子2

加权因子1,2

一般贸易

0.6859

0.5240

0.60495

合同外资金额

-0.5715

0.7837

0.1061

实际利用外资金额

0.7622

0.1161

0.43915

根据主成份分析的结果,最终确定的国际投资综合因子为:

国际投资综合因子=0.5*一般贸易+0.1*合同外资金额+0.4*实际利用外资金额

B、构建国内贸易综合因子

特征根和累计贡献率

因子

特征根

方差贡献率%

累计贡献率%

1

3.8214

47.7673

47.7673

2

1.4627

18.2841

66.0514

3

1.2150

15.1874

81.2388

4

0.4756

5.9449

87.1837

5

0.4093

5.1167

92.3004

6

0.3453

4.3161

96.6165

7

0.1472

1.8397

98.4562

8

0.1235

1.5438

100.0000

因子载荷矩阵(提取方法:

主成分法)

因子1

国有企业

0.4605

集体企业

0.0345

私营企业

0.7834

三资企业

0.8485

国有企业1

0.7279

集体企业1

0.6278

私营企业1

0.8512

三资企业1

0.7912

根据主成份分析的结果,最终确定的国内贸易综合因子为:

国内贸易综合因子=0.0899*国有企业+0.0067*集体企业+0.1529*私营企业+0.1657*三资企业+0.1420*国有企业1+0.1225*集体企业1+0.1661*私营企业1+0.1542*三资企业1

3、天津

A、构建国际投资综合因子

特征根和累计贡献率

因子

特征根

方差贡献率%

累计贡献率%

1

1.6787

55.9560

55.9560

2

0.9480

31.5993

87.5552

3

0.3733

12.4448

100.0000

因子载荷矩阵(提取方法:

主成分法)

因子1

直接利用外资

0.8607

外商及港澳台投资企业投资

0.3762

直接利用外资合同金额

0.8924

根据主成份分析的结果,最终确定的国际投资综合因子为:

国际投资综合因子=0

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