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海产品中国进出口数据分析(报告精选)

北京先略投资咨询有限公司

中国进出口数据分析

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中国进出口数据分析 (4)

第一节进口分析 (4)

一、2011-2015年海产品产品进口及增速统计分析 (4)

二、2011-2015年海产品产品进口额及增速统计分析 (4)

三、2011-2015年海产品产品进口价格统计分析 (5)

四、海产品进口的产品结构分析 (6)

五、影响海产品产品进口的因素分析 (6)

六、2016-2020年海产品行业进口形势分析预测 (7)

第二节出口分析 (7)

一、2011-2015年海产品产品出口量及增速统计分析 (7)

二、2011-2015年海产品产品出口额及增速统计分析 (8)

三、2011-2015年海产品产品口价格计分析 (9)

四、出口产品在海外市场分布情况 (9)

五、影响海产品产品出口的因素分析 (9)

六、2016-2020年海产品行业出口形势分析预测 (10)

第三节海产品产品进出口政策 (11)

一、海产品产品进出口税率 (11)

二、贸易政策 (11)

三、倾销 (13)

1、产品以低于正常价值或公平价值的价格销售； (14)

四、反倾销 (14)

1、进一步深化外贸体制改革 (15)

2、积极应诉 (15)

3、加强反倾销人才的培养 (16)

五、区域或本土保护政策 (16)

六、贸易壁垒 (17)

1、技术性贸易壁垒 (19)

2、“绿色壁垒” (20)

3、“数字壁垒” (20)

4、“装备壁垒” (21)

中国进出口数据分析

第一节进口分析

一、2011-2015年海产品产品进口及增速统计分析

我国海产品行业发展势头良好，国内需求量增加，其进口量也稳步增加。进口量2011-2015年这5年，从2011年的265.80万吨增长到2015

年的283万吨

图表- 1：2011-2015年海产品进口及增速统计分析

数据来源：中国海关总署

二、2011-2015年海产品产品进口额及增速统计分析

2011-2015年间，我国海产品的进口额基本呈上涨的趋势，由2011年的144.14亿美元增加到2015年的153.47亿美元：

面板数据分析简要步骤与注意事项(面板单位根—面板协整—回归分析)

面板数据分析简要步骤与注意事项（面板单位根检验—面板协整—回归分析）面板数据分析方法：面板单位根检验—若为同阶—面板协整—回归分析 —若为不同阶—序列变化—同阶建模随机效应模型与固定效应模型的区别不体现为R2的大小，固定效应模型为误差项和解释变量是相关，而随机效应模型表现为误差项和解释变量不相关。先用hausman检验是fixed 还是random，面板数据R-squared值对于一般标准而言，超过0.3为非常优秀的模型。不是时间序列那种接近0.8为优秀。另外，建议回归前先做stationary。很想知道随机效应应该看哪个R方？很多资料说固定看within，随机看overall，我得出的overall非常小0.03，然后within是53%。fe和re输出差不多，不过hausman检验不能拒绝，所以只能是re。该如何选择呢？步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993)很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al.(2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC法。Levin et al.(2002)指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250之间,截面数介于10～250之间)的面板单位根检验。Im et al.(1997)还提出了检验面板单位根的IPS法,但Breitung(2000)发现IPS法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。其中LLC-T、BR-T、IPS-W、ADF-FCS、PP-FCS、H-Z分别指Levin,Lin&Chu t*

海产品市场分析

海产品市场分析时间:2011-09-28 15:23:00 来源:食品商务网中国是世界海产品生产和消费大国，拥有广阔的海产品市场。随着经济的不断发展，人民生活水平的不断提高,海产品的消费将迅速上升。但与此同时，消费者的需求正在发生着微妙变化：需求层次向个性化和多样化发展、越来越重视企业提供的服务质量，原有的以海产品批发、零售进入千家万户的单纯供货模式已不能够满足需要。为了迎合市场需求，全新的经营模式势在必行。（一）、背景分析目前中国已成为全球最大的海产品生产国，海鲜食品年总产量为5100万吨，这代表着每年4.08%的稳定增长率。2007年前三季度全国海水产品产量1782.85万吨，比上年同期增长2.12％，其中海洋捕捞产品940.34万吨，比上年同期下降0.98％，海水养殖产品产量842.50万吨，比上年同期增长5.82％。海产业捕捞、生产以及加工集中在北方的沿海城市如大连、青岛以及南方的浙江省、福建省和广东省附近，省会在济南的山东省位居中国海鲜食品生产业的首位，其总产量为740万吨。中国海产品的消费量正在随着国家富裕中等阶层的不断增长而增长，从1990年的人均11.5千克已经增加到了2006年的人均平均25.6千克。预计到2020年，这一数字会进一步提高40%，达到人均35.9千克。海产品的总体价格一直比较的稳定，今年上半年海产品价格同期相比上涨4.2%，远低于肉禽和蛋类产品的29.1%和26.2%。虽然最近几年，中国的海鲜产品加工经历了重大发展，但是海产品加工业发展相对滞后的矛盾仍相当突出，加工、半加工产品仍无法满足市场需求。随着国内生活水平的不断提高，人们海产品提出了更高的要求，天然、营养、方便、美味、新鲜的海产品已逐渐成为时尚。（二）、消费特征分析中国深厚的饮食文化，消费者普遍喜欢海产品，尤其是各种大众化的海产品，而猪肉、食用油价格的攀升使海产品成为了重要的替代性商品。消费者开始向理性化方向发展，对于海产品的要求已不仅仅局限于海产品的表面，更要求快速、卫生、便利、安全以及精致化、人性化的高品质服务。随着人们工作、生活压力的增大，消费者的空余可支配时间越来越少，

大数据处理平台构架设计说明书

大数据处理平台及可视化架构设计说明书版本：1.0 变更记录

目录 1 1. 文档介绍 (3) 1.1文档目的 (3) 1.2文档范围 (3) 1.3读者对象 (3) 1.4参考文献 (3) 1.5术语与缩写解释 (3) 2系统概述 (4) 3设计约束 (5) 4设计策略 (6) 5系统总体结构 (7) 5.1大数据集成分析平台系统架构设计 (7) 5.2可视化平台系统架构设计 (11) 6其它 (14) 6.1数据库设计 (14) 6.2系统管理 (14) 6.3日志管理 (14)

1 1. 文档介绍 1.1 文档目的设计大数据集成分析平台，主要功能是多种数据库及文件数据；访问；采集；解析，清洗，ETL，同时可以编写模型支持后台统计分析算法。设计数据可视化平台，应用于大数据的可视化和互动操作。为此，根据“先进实用、稳定可靠”的原则设计本大数据处理平台及可视化平台。 1.2 文档范围大数据的处理，包括ETL、分析、可视化、使用。 1.3 读者对象管理人员、开发人员 1.4 参考文献 1.5 术语与缩写解释

2 系统概述大数据集成分析平台,分为9个层次，主要功能是对多种数据库及网页等数据进行访采集、解析，清洗，整合、ETL，同时编写模型支持后台统计分析算法，提供可信的数据。设计数据可视化平台 ,分为3个层次，在大数据集成分析平台的基础上实现大实现数据的可视化和互动操作。

3 设计约束 1.系统必须遵循国家软件开发的标准。 2.系统用java开发，采用开源的中间件。 3.系统必须稳定可靠，性能高，满足每天千万次的访问。 4.保证数据的成功抽取、转换、分析，实现高可信和高可用。

日用品进出口数据分析

2017上半年中国日用品进出口数据分析 2017年6月份，社会消费品零售总额29808亿元，同比名义增长11%（扣除价格因素实际增长10%，以下除特殊说明外均为名义增长）。2017上半年，社会消费品零售总额172369亿元，同比增长10.4%。其中，限额以上单位消费品零售额76953亿元，增长8.7%。 2017年1-6月中国社会消费品零售额及同比增速数据来源：中商产业研究院整理在商品零售中，6月份，限额以上单位商品零售13406亿元，同比增长10.2%，2017上半年，限额以上单位商品零售72420亿元，同比增长8.8%。其中，日用品零售中，6月份零售总额为498亿元，同比增长11.2%；2017上半年日用品零售总额达2689亿元，同比增长9%。由此可见，我国日用品的市场规模不断增大，日用品的消费需求也越来越大。 2017年1-6月中国商品零售额及同比增速数据来源：中商产业研究院整理日用杂品进口情况据中商产业研究院发布的《2017-2021年中国日用品市场现状调研与发展前景分析报告》数据统计显示：2017上半年中国日用品进口额达11.1亿美元，同比增长13.93%；仅6月份进口金额达2.2亿美元。在日用杂品中，眼镜类产品及其零部件进口额1.2亿美元，居日用杂品进口额之首。

眼镜类产品及其零部件进口比较多之外，镜子及扣类制品或刷类制品及其零件也是进口额比较多的工艺品。 2017上半年中国日用杂品进口数据统计表数据来源：中商产业研究院大数据库日用杂品出口情况在出口额方面，2017上半年我国日用杂品出口额达98.5亿美元，同比增长7.05%，仅6月份出口额就达17.6亿美元。相对于进口额来说，可见我国是日用杂品生产为主。据中商产业研究院数据统计显示：在出口日用杂品中，2017上半年出口额排名前三的日用杂品分别是：刷类制品、镜子和伞类制品。其中，刷类制品日用杂品出口额高达50亿美元。 2017上半年中国日用杂品出口数据统计表数据来源：中商产业研究院大数据库中商产业研究院简介中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网+”等新兴领域。公司致力于为国内外企业、上市公司、投融资机构、会计师事务所、律师事务所等提供各类数据服务、研究报告及高价值的咨询服务。中商行业研究服务内容

中国进出口数据分析报告

深圳中企智业投资咨询有限公司

中国进出口数据分析 (最新版报告请登陆我司官方网站联系) 公司网址: https://www.wendangku.net/doc/7e5907447.html, 1

目录中国进出口数据分析 (4) 第一节进口分析 (4) 一、2010-2015年上半年LCD蚀刻液产品进口量及增速统计分析. 4 二、2010-2015年上半年LCD蚀刻液产品进口额及增速统计分析. 4 三、2010-2015年上半年LCD蚀刻液产品进口价格统计分析 (5) 四、LCD蚀刻液进口的产品结构分析 (6) 五、影响LCD蚀刻液产品进口的因素分析 (6) 六、2015-2020年LCD蚀刻液行业进口形势分析预测 (7) （一）进口量预测 (7) （二）进口额预测 (7) 第二节出口分析 (8) 一、2010-2015年上半年LCD蚀刻液产品出口量及增速统计分析. 8 二、2010-2015年上半年LCD蚀刻液产品出口额及增速统计分析. 9 三、2010-2015年上半年LCD蚀刻液产品出口价格统计分析 (10) 四、出口产品在海外市场分布情况 (11) 五、影响LCD蚀刻液产品出口的因素分析 (11) 六、2015-2020年LCD蚀刻液行业出口形势分析预测 (12) （一）出口量预测 (12) （二）出口额预测 (12) 第三节LCD蚀刻液产品进出口政策 (13) 一、LCD蚀刻液产品进出口税率 (13) 二、贸易政策 (13) 三、倾销 (14) 四、反倾销 (15) 五、区域或本土保护政策 (17) 2

六、贸易壁垒 (18) 3

4 中国进出口数据分析第一节进口分析一、2010-2015年上半年LCD 蚀刻液产品进口量及增速统计分析近年来我国LCD 蚀刻液进口量从2010年到2013年这段时间呈减少态势，在2015年有一个明显的上升。图表- 1：2010-2015年上半年中国蚀刻液产品进口量分析数据来源：中国海关总署二、2010-2015年上半年LCD 蚀刻液产品进口额及增速统计分析根据海关对LCD 蚀刻液的进口金额统计，2010-2014年间我国LCD 蚀刻液材料进口额变化如下：

技术向如何设计企业级大数据分析平台

技术向：如何设计企业级大数据分析平台？传统企业的OLAP几乎都是基于关系型数据库，在面临“大数据”分析瓶颈，甚至实时数据分析的挑战时，在架构上如何应对？本文试拟出几个大数据OLAP平台的设计要点，意在抛砖引玉。突破设计原则建设企业的大数据管理平台（Big Data Management Platform），第一个面临的挑战来自历史数据结构，以及企业现有的数据库设计人员的观念、原则。数据关系、ACID 在关系数据库几十年的统治时期是久得人心，不少开发人员都有过为文档、图片设计数据表，或将文档、图片序列化为二进制文件存入关系数据库的经历。在BDMP之上，我们需要对多种不同的格式的数据进行混合存储，这就必须意识到曾经的原则已经不再适用——One size dosen’t fit all，新的原则——One size fits a bunch. 以下是我列出的一些NoSQL数据库在设计上的模式：文档数据库：数据结构是类JSON，可以使用嵌入（Embed）或文档引用（Reference）的方式来为两个不同的文档对象建立关系；

列簇数据库：基于查询进行设计，有宽行（Wild Rows）和窄行（Skinny Rows）的设计决策；索引数据库：基于搜索进行设计，在设计时需要考虑对对每个字段内容的处理（Analysis）。搜索和查询的区别在于，对返回内容的排序，搜索引擎侧重于文本分析和关键字权重的处理上，而查询通常只是对数据进行单列或多列排序返回即可。数据存储的二八原则不少企业在解决海量数据存储的问题上，要么是把关系数据库全部往Hadoop上一导入，要么是把以前的非结构化数据如日志、点击流往NoSQL数据库中写入，但最后往往发现前者还是无法解决大数据分析的性能瓶颈，后者也无法回答数据如何发挥业务价值的问题。在数据的价值和使用上，其实也存在着二八原则： 20%的数据发挥着80%的业务价值； 80%的数据请求只针对20%的数据。目前来看，不管是数据存储处理、分析还是挖掘，最完整和成熟的生态圈还是基于关系型数据库，比如报表、联机分析等工具；另外就是数据分析人员更偏重于查询分析语言如SQL、R、Python数据分析包而不是编程语言。企业大数据平台建设的二八原则是，将20%最有价值的数据——以结构化的形式存储在关系型数据库中供业务人员进行查询和分析；而将80%的数据——以非结构化、原始形式存储在相对廉价的Hadoop等平台上，供有一定数据挖掘技术的数据分析师或数据工

2015年中国进出口贸易数据分析

2015年中国进出口贸易数据分析 4月13日，国务院新闻办公室举行例行发布会，海关总署新闻发言人黄颂平介绍2015年一季度进出口情况，并答记者问。据海关统计，2015年一季度，我国进出口总值5.54万亿人民币，比去年同期下降6%。具体情况主要有以下几个方面：一、出口稳定增长，进口有所下降。今年一季度，我国外贸出口3.15万亿元，增长4.9%，进口2.39万亿元，下降17.3%。贸易顺差7553.3亿元，扩大6.1倍。二、市场多元化取得积极成果：对新兴市场出口增势良好，比重提升。一季度，我国对美国、东盟、印度双边贸易进出口值分别为7731.9亿元、 6713.9亿元、1038.2亿元，分别增长3.2%、4.5%、7%。其中，对东盟、印度等新兴市场出口分别增长20.9%、23.3%。同期，对非洲、拉丁美洲等地区出口也增势良好，分别增长22.2%、9.6%。对东盟、印度、非洲和拉丁美洲等4个新兴市场或地区出口值合计占我出口总值的 26.8%，比去年同期提升了3.1个百分点。三、贸易区域布局更加均衡：中西部地区外贸进出口保持增长。一季度，我国中西部地区进出口8029.8亿元，增长4.2%，占我进出口总值的14.5%，较去年同期提升1.4个百分点。其中，中西部地区的出口增速为16.5%，明显高于同期出口总体增速。四、外贸内生动力进一步增强：民营企业比重显著提升。一季度，我国民营企业进出口1.93万亿，增长1.9%，占我进出口总值的34.9%，比去年同期提升2.7个百分点，这也表明我国外贸自主发展能力在逐步提升。更多相关信息请查阅中国报告大厅发布的外贸行业市场调查分析报告。五、贸易方式结构继续优化：一般贸易出口增长较快。一季度，我国一般贸易进出口3.07万亿元，下降5.7%，占我进出口总值的55.3%，比去年同期提升0.2个百分点。其中，一般贸易出口增长12.2%，快于总体出口增速7.3个百分点。六、出口商品结构不断升级：机电产品、传统劳动密集型产品出口增长，部分高端制造产品出口形势较好。一季度，我国出口机电产品1.82万亿元，增长6.4%，占我外贸出口总值的57.7%。纺织品、服装、箱包、鞋类、玩具、家具、塑料制品等7大类劳动密集型产品合计出口6291.6亿元，增长 6.1%，占我外贸出口总值的20%。同时，运输工具、手机和金属加工机床等高端制造产品出口增速都在20%以上。七、贸易价格条件明显改善：主要大宗商品进口量增价跌，对外贸易效益提升。一季度，我国主要大宗商品进口量保持增加。其中，铁矿砂进口2.3亿吨，增长2.4%；原油 8034.1万吨，增长7.5%；大豆1563.1万吨，增长1.9%。同期，我国进口价格总体下跌9.8%。其中，铁矿石进口均价下跌45%，原油下跌46.8%，大豆下跌18.6%，煤下跌18.6%，成品油下跌38.7%，铜下跌13.3%。一

面板数据分析简要步骤与注意事项面板单位根面板协整回归分析

面板数据分析简要步骤与注意事项面板单位根—面板协整—回归分析) 步骤一：分析数据的平稳性(单位根检验) 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归( spurious regression )。他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值(可视为截距)和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和(或)截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中 ,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布 , 这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al. (2002) 的改进, 提出了检验面板单位根的LLC法。Levin et al. (2002)指出,该方法允许不同截距和时间趋势，异方差和高阶序列相关，适合于中等维度(时间序列介于25?250之间，截面数介于10?250之间)的面板单位根检验。Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的 IPS 法, 但 Breitung(2000) 发现 IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感 , 并提出了面板单位根检验的 Breitung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了 ADF-Fisher 和 PP-Fisher 面板单位根检验方法。由上述综述可知，可以使用 LLC、IPS、Breintung 、ADF-Fisher 和 PP-Fisher5 种方法进行面板单位根检验。其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS、H-Z 分别指 Levin, Lin & Chu t* 统计量、 Breitung t 统计量、 lm Pesaran & Shin W 统量、计 ADF- Fisher Chi-square 统计量、PP-Fisher Chi-square 统计量、Hadri Z 统计量，并且 Levin, Lin & Chu t* 统计量、 Breitung t 统计量的原假设为存在普通的单位根过程， lm Pesaran & Shin W 统计量、 ADF- Fisher Chi-square 统计量、 PP-Fisher Chi-square 统计量的原假设为存在有效的单位根过程， Hadri Z 统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验 LLC(Levin-Lin-Chu )检验和不同根单位根检验 Fisher-ADF 检验(注：对普通序列(非面板序列)的单位根检验方法则常用 ADF检验)，如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。如果我们以 T(trend )代表序列含趋势项，以 I (intercept )代表序列含截距项， T&I 代表两项都含，N (none)代表两项都不含，那么我们可以基于前面时序图得出的结论，在单位根检验中选择相应检验模式。但基于时序图得出的结论毕竟是粗略的，严格来说，那些检验结构均需一一检验。具体操作可以参照李子奈的说法：ADF检验是通过三个模型来完成，首先从含有截距和趋势项的模型开始，再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。并且认

中国进出口总额影响因素分析

中国进出口总额的影响因素分析摘要：本文利用相关理论，用R语言软件处理数据，采用计量经济学的分析方法，对中国的进出口总额因素进行实证分析。建立多元回归分析线性模型，结果证实国内生产总值GDP，实际利用外资额，全社会固定资产投资，城乡居民人民币储蓄存款年底余额，外汇储备这5个因素与我国进口总额成正相关关系，全社会固定资产投资，人民币对美元汇率与我国正出口成负相关关系，而且GDP因素对进出口总额影响最大。关键词：进出口总额GDP 全社会固定资产投资实际利用外资额城乡储蓄额外汇储备汇率相关分析多元回归R语言软件一、引言自改革开放以来我国的对外贸易不断扩大，加入WTO更为国内的企业提供了更多公平竞争的机会，中国俨然成为了贸易大国，但是贸易大国不一定的贸易强国，我们知道对外贸易对我国的经济起着不可小處的作用，可中国目前面临着一个棘手的问题，国内消费需求对GDP的贡献率很低，而且比重还呈现下降趋势，说明我国GDP对外贸易的依赖程度之重，所以为了保持我国GDP持续稳定增长，保持国际市场的竞争力，增加对外贸易就很有必要了。就目前理论研究来看，影响我国进出口发展的因素主要有国内生产总值GDP，实际利用外资额，城乡居民人民币储蓄存款年底余额，全社会固定资产投资，外汇储备，人民币对美元汇率等。本文就以上因素与进出口总额的实证分析，以及验证他们的关系。二、各因素对我国进出口贸易的影响原理。 1、国内生产总值（GDP）----X1。2006年我国外贸总额达到我国GDP的65%，尽管真实性有待考究，可从反面角度看中国消费需求占GDP的比重从1999年的61,16%逐年下降到2007年只有48.79%，下降了将近20个点，也正是我国的内需不足才使得我的进出口贸易总额不断增加，外贸总额占GDP的比例从1999年的44%逐年增长到2007年占62.8%%，显然国内生产总值的不断飞升离不开我国的对外贸易的贡献。因此GDP作为衡量进出口贸易总额的重要因素。 2、全社会固定资产投资总额--X2。固定资产的投入可以引起国内产业结构的调整，改善投资环境，提高国内企业竞争力，对对外贸易的总额有比较直接的影响。 3、实际利用外资金额--X3。实际利用外资金额包括对外借款额，外商直接投资和外商其他投资。我国进出口额增量60%以上是由外商投资个体企业哟哟其实制造业，在外商投资中制造业占七成，外资主要投向制造业使得中国制造加工业日益融入全球生产，如果外资不断进入那么中国的进出口将保持高速增长。相反外资撤走对我国的打击将是很大的，所以实际利用外资金额这一因素很重要。 4、人民币兑美元年平均汇价------X4。这个因素对外贸而言是一个相当重要的因素。我国长期实行人民币跟美元的有管制的浮动汇率制度，不能自由进行外汇交易。每进行一笔进出口贸易之后，厂商都要计算自己的换汇成本，并以之与当期外汇汇率作比较，虽然我国汇率波动一直不是很大，发展比较稳定，但可以作为一个因素进行考虑。 5、外汇储备-------X5。 6、此因素与对外贸易直接相关。城乡居民储蓄存款年底余额-----X6。此因素一定程度上代表国内市场的购买力，从而一定程度上影响贸易额。三、数据的收集与模型的建立 3.1综合考虑影响对外贸易进出口总额因素收集数据整理如下表：表3.1

面板数据分析步骤

转载：面板数据分析的思路和Eviews操作：面板数据一般有三种：混合估计模型；随机效应模型和固定效应模型。首先，第一步是作固定效应和随机效应模型的选择，一般是用Hausman检验。如果你选用的是所有的企业，反映的是总体的效应，则选择固定效应模型，如果你选用的是抽样估计，则要作Hausman检验。这个可以在Eviews 5.1里头做。 H0：应该建立随机效应模型。 H1：应该建立固定效应模型。先使用随机效应回归，然后做Hausman检验，如果是小概率事件，拒绝原假设则应建立固定效应模型，反之，则应该采用随机效应模型进行估计。第二步，固定效应模型分为三种：个体固定效应模型、时刻固定效应模型和个体时刻固定效应模型（这三个模型的含义我就不讲了，大家可以参考我列的参考书）。如果我们是对个体固定，则应选择个体固定效用模型。但是，我们还需作个体固定效应模型和混合估计模型的选择。所以，就要作F值检验。相对于混合估计模型来说，是否有必要建立个体固定效应模型可以通过F检验来完成。 H0：对于不同横截面模型截距项相同（建立混合估计模型）。SSEr H1：对于不同横截面模型的截距项不同（建立时刻固定效应模型）。SSEu

F统计量定义为：F=[( SSEr - SSEu)/(T+k－2)]/[ SSEu/(NT-T-k)] 其中，SSEr，SSEu分别表示约束模型（混合估计模型的）和非约束模型（个体固定效应模型的）的残差平方和（Sum squared resid）。非约束模型比约束模型多了T–1个被估参数。需要指出的是：当模型中含有k 个解释变量时，F统计量的分母自由度是NT-T- k。通过对F统计量我们将可选择准确、最佳的估计模型。在作回归是也是四步：第一步，先作混合效应模型：在cross-section 一栏选择None ，Period也是None；Weights是cross-section Weights，然后把回归结果的Sum squared resid值复制出来，就是SSEr 第二步：作个体固定效用模型：在cross-section 一栏选择Fixed ，Period也是None；Weights是cross-section Weights，然后把回归结果的Sum squared resid值复制出来，就是SSEu 第三步：根据公式F=[( SSEr - SSEu)/(T+k－2)]/[ SSEu/(NT-T-k)]。计算出结果。其中，T为年数，不管我们的数据是unbalance还是balance 看observations就行了，也即Total pool (balanced) observations:的值，但是如果是balance我们也可以计算，也即是每一年的企业数的总和。比如说我们研究10年，每一年又500加企业，则NT＝10×500＝5000。K为解释变量，不含被解释变量。第四步，根据计算出来的结果查F值分布表。看是否通过检验。检验准则：当F> Fα(T-1, NT-T-k) , α=0.01,0.05或0.1时，拒绝原假设，则结论是应该建立个体固定效应模型，反之，接受原假设，则不能建立个体固定效应模型。

中国钢铁进出口数据分析

2017-2021年中国钢铁进出口数据分析中国钢铁进出口总量数据分析一、2015-2017年中国钢铁进口分析中投顾问发布的《2017-2021年中国钢铁行业投资分析及前景预测报告》数据显示：2015-2016年，我国钢铁进口总量由18,692,984,235千克增长到19,423,686,323千克，增长了3.9%；2017年1-6月，我国钢铁进口总量为10,311,662,369千克，比上年同期增长10.2%。 2015-2016年，我国钢铁进口总额由18,195,325,855美元下降到16,927,280,489美元，下降了7%；2017年1-6月，我国钢铁进口总额为10,712,259,812美元，比上年同期增长37.7%。图表2015-2017年中国钢铁进口分析单位：千克，美元数据来源：中国海关二、2015-2017年中国钢铁出口分析中投顾问发布的《2017-2021年中国钢铁行业投资分析及前景预测报告》数据显示：2015-2016年，我国钢铁出口总量由100,367,629,310千克下降到97,000,539,171千克，下降了3.4%；2017年1-6月，我国钢铁出口总量为36,044,053,225千克，比上年同期下降29.7%。 2015-2016年，我国钢铁出口总额由49,218,885,922美元下降到43,262,095,976美元，下降了12.1%；2017年1-6月，我国钢铁出口总额为22,297,878,246美元，比上年同期增长7%。

图表2015-2017年中国钢铁出口分析单位：千克，美元数据来源：中国海关三、2015-2017年中国钢铁贸易现状分析中投顾问发布的《2017-2021年中国钢铁行业投资分析及前景预测报告》数据显示：2015-2016年，我国钢铁对外贸易总量由119,060,613,545千克下降到116,424,225,494千克，下降了2.2%；2017年1-6月，我国钢铁对外贸易总量为46,355,715,594千克，比上年同期下降23.6%。 2015-2016年，我国钢铁对外贸易总额由67,414,211,777美元下降到60,189,376,465美元，下降了10.7%；2017年1-6月，我国钢铁对外贸易总额为33,010,138,058美元，比上年同期增长15.4%。图表2015-2017年中国钢铁贸易现状分析单位：千克，美元

面板数据的分析步骤

面板数据的分析步骤面板数据的分析方法或许我们已经了解许多了，但是到底有没有一个基本的步骤呢？那些步骤是必须的？这些都是我们在研究的过程中需要考虑的，而且又是很实在的问题。面板单位根检验如何进行？协整检验呢？什么情况下要进行模型的修正？面板模型回归形式的选择？如何更有效的进行回归？诸如此类的问题我们应该如何去分析并一一解决？以下是我近期对面板数据研究后做出的一个简要总结，和大家分享一下，也希望大家都进来讨论讨论。步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250 之间,截面数介于10～250 之间) 的面板单位根检验。Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square 统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程，lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程，Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC （Levin-Lin-Chu）检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验（注：对普通序列（非面板序列）的单位根检验方法则常用ADF检验），如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们

海产品介绍

蛤蜊被称为“天下第一鲜”、“百味之冠”，而且它的营养也比较全面，它含有蛋白质、脂肪、碳水化合物、铁、钙、磷、碘、维生素、氨基酸和牛磺酸等多种成分，低热能、高蛋白、少脂肪，能防治中老年人慢性病，实属物美价廉的海产品。适宜人群一般人群均可食用 1、高胆固醇、高血脂体质、患有甲状腺肿大、支气管炎、胃病等疾病的人尤为适合。 2、有宿疾者应慎食，脾胃虚寒者不宜多吃。烹饪指导蛤蜊等贝类本身极富鲜味，烹制时千万不要再加味精，也不宜多放盐，以免鲜味反失。蛤蜊最好提前一天用水浸泡才能吐干净泥土。食用方法 1.煮蛤蜊汤：蛤蜊肉200g，加水适量，以小火煮熟，稍加食盐调味。饮汤吃肉。源于《嘉祐本草》。该书谓能“润五脏，止消渴，开胃”，或用以软坚散结，治“妇人血块”。亦可用于瘿瘤、瘰疬。 2.蛤蜊汤面大蒜拍碎，小白菜烫熟；用两汤匙油爆香大蒜，放蛤蜊，淋酒和酱油，撒下水2汤匙，大火炒拌，盖上锅盖闷至蛤蜊开口，放下其余调味料拌匀，将蛤蜊盛出，注入清汤或水至锅中，煮滚后加盐调味即关火；细面煮熟，挑至面碗中，加入已调味之清汤再将炒好的海瓜子盛放面条上，再放上小白菜便可上桌。 3.麻辣蛤蜊花生油加热后加入花椒、干尖椒段、生姜块、大蒜块，炒香后加入少量水，倒入酱油，烧开，放盐，倒入蛤蜊，翻炒至蛤蜊全部开口，放入香菜，味精，出锅。墨鱼墨鱼又叫乌贼。乌贼遇到强敌时会以“喷墨”作为逃生的方法，伺机离开，因而有“乌贼”、“墨鱼”等名称。我国常见的乌贼有枪乌贼（俗称鱿鱼），金乌贼与无针乌贼。乌贼是我国四大海产（大黄鱼，小黄鱼，带鱼，乌贼）之一，渔业捕捞量很大，肉鲜美，富营养。适用人群适宜阴虚体质，贫血，妇女血虚经闭，带下，崩漏者食用。搭配宜忌 □相宜的黄金搭配 √墨鱼+南瓜=护眼、增进视力 √墨鱼+菜花=预防感冒、助消化 □相克的禁忌搭配 ×墨鱼+酸性果汁=破坏蛋白质的吸收注意事项脾胃虚寒的人应少吃；高血脂、高胆固醇血症、动脉硬化等心血管病及肝病患者应慎食患有湿疹、荨麻疹、痛风、肾脏病、糖尿病、易过敏者等疾病的人忌食乌贼鱼肉属动风发物，故有病之人酌情忌食。墨鱼与茄子相克。烹饪指导 1.椒盐乌贼食材：乌贼500克，酒2茶匙、蛋清1个，白胡椒1茶匙、盐1茶匙、番薯粉4匙。做法：

基于面板数据模型及其固定效应的模型分析

基于面板数据模型及其固定效应的模型分析在20世纪80年代及以前,还只有很少的研究面板数据模型及其应用的文献,而20世纪80年代之后一直到现在,已经有大量的文献使用同时具有横截面和时间序列信息的面板数据来进行经验研究(Hsiao,20XX)。同时,大量的面板数据计量经济学方法和技巧已经被开发了出来,并成为现在中级以上的计量经济学教科书的必备内容,面板数据计量经济学的理论研究也是现在理论计量经济学最热的领域之一。面板数据同时包含了许多横截面在时间序列上的样本信息,不同于只有一个维度的纯粹横截面数据和时间序列数据,面板数据是同时有横截面和时序二维的。使用二维的面板数据相对于只使用横截面数据或时序数据,在理论上被认为有一些优点,其中一个重要的优点是面板数据被认为能够控制个体的异质性。在面板数据中,人们认为不同的横截面很可能具有异质性,这个异质性被认为是无法用已知的回归元观测的,同时异质性被假定为依横截面不同而不同,但在不同时点却是稳定的,因此可以用横截面虚拟变量来控制横截面的异质性,如果异质性是发生在不同时期的,那么则用时期虚拟变量来控制。而这些工作在只有横截面数据或时序数据时是无法完成的。然而,实际上绝大多数时候我们并不关心这个异质性究竟是多少,我们关心的仍然是回归元参数的估计结果。使用面板数据做过实际研究的人可能会发现,使用的效应①不同,对回归元的估计结果经常有十分巨大的影响,在某个固定效应设定下回归系数为正显着,而另外一个效应则变为负显着,这种事情经常可以碰到,让人十分困惑。大多数的研究文献都将这种影响解释为控制了固定效应后的结果,因为不可观测的异质性(固定效应)很可能和回归元是相关的,在控制了这个效应后,由于变量之间的相关性,自然会对回归元的估计结果产生影响,因而使用的效应不同,估计的结果一般也就会有显着变化。然而,这个被广泛接受的理论假说,本质上来讲是有问题的。我们认为,估计的效应不同,对应的自变量估计系数的含义也不同,而导致估计结果有显着变化的可能重要原因是由于面板数据是二维的数据,而在这两个不同维度上,以及将两个维度的信息放到一起时,样本信息所显现出来的自变量和因变量之间的相关关系可能是不同的。因此,我们这里提出另外一种异质性,即样本在不同维度上的相关关系是不同的,是异质的,这个异质性是发生在回归元的回归系数上,而

中国咖啡产品进出口数据统计分析(上海环盟)

中国咖啡产品进出口数据统计分析

中国咖啡产品进出口数据统计分析 (2) 第一节进口市场分析 (2) 一、进口产品结构 (2) 二、进口地域格局 (2) 三、2013-2017年进口数量统计 (3) 四、2013-2017年进口金额统计 (4) 第二节出口市场分析 (5) 一、出口产品结构 (5) 二、出口地域格局 (5) 三、2013-2017年出口数量统计 (6) 四、2013-2017年出口金额统计 (7) 第三节进出口政策分析 (8) 第四节未来咖啡产品进出口趋势预测 (9) 一、2018-2022年咖啡进口数量与金额预测 (9) 二、2018-2022年中国咖啡出口数量与金额预测 (10) 1

2 中国咖啡产品进出口数据统计分析第一节进口市场分析一、进口产品结构 2017年，我国进口咖啡以未焙炒未浸除咖啡碱的咖啡和已焙炒未浸除咖啡碱的咖啡为主，其所占比例分别为 59.91%、39.15%。图表- 1：2017年中国咖啡进口产品结构分析数据来源：中国海关总署二、进口地域格局 2017年，我国咖啡主要进口地区为印度尼西亚、越南等，其进口量所占比例分别占31.61%、15.99%。

图表- 2：2017年中国咖啡进口地域格局分析 2017年中国咖啡进口地域格局分析国家/地区数量占比金额占比印度尼西亚31.61% 17.78% 越南15.99% 9.13% 中国（复进口）11.41% 11.36% 马来西亚 6.60% 13.18% 巴西 5.89% 4.82% 老挝 4.68% 2.85% 哥伦比亚 3.59% 3.50% 危地马拉 3.52% 3.69% 意大利 3.24% 9.97% 埃塞俄比亚 2.71% 3.39% 美国 2.45% 6.54% 数据来源：中国海关总署三、2013-2017年进口数量统计 2013年我国咖啡进口量为4.81万吨，2017年为6.54万吨，同比2016年减少22.47%。 3