众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。与此同时，中国经济自身的外贸依存度也已经达到了很高的水平，因此正确分析预测我国的进出口贸易额将对我国对外贸易的发展起着举足轻重的作用。
本文帮助客户在分析了我国出口总额的基础上，根据其数据特征建立ARIMA模型和指数曲线趋势外推模型，主要利用Eviews对模型进行检验分析，从而预测了中国出口贸易总额。
数据的选取与描述性统计
本文选取了1978-2012进出口总额数据（X），（见图1）通过对数据的初步观察可得出：中国进出口总额带有明显的趋势性，这个社会经济现象可以看成是随机过程在现实中的一次样本实现。
图中显示，中国进出口总额保持指数增长趋势，特别是1978年改革开放以后，呈现出较强劲的增长趋势。从中国进出口总额的变化特征来看，这是一个非平稳序列，明显呈现上升趋势。
第一步：读取中国1978-2012进出口总额数据建模及预测
在workfile中新建序列im_ex，并录入数据（点击File/Import/ReadText-Lotus-Excel…，
找到相应的Excel数据集，打开数据集，出现如下图的窗口，在“Dataorder”选项中选择“Byobservation-seriesincolumns”即按照观察值顺序录入，本例只有一列数据，在“Namesforseriesornumberifnamedinfile”中输入序列的名字im_ex，点击ok，则录入了数据）：
第二步：时序图判断平稳性
双击序列im_ex，点击view/Graph/line，得到下列对话框：
得到如下该序列的时序图，由图形可以看出该序列呈指数上升趋势，直观来看，显著非平稳。
得到图1所示，中国进出口总额变化趋势图（2006.01—2014.09）
中国进出口总额的趋势模型应用
y序列显著非平稳，现对其一阶差分序列进行ADF检验。在对y的一阶差分序列进行ADF单位根检验之前，需要明确y的一阶差分序列的趋势特征。在Eviews命令框中输入相应的命令“seriesdy1=D(y)”就得到对数序列的一阶差分序列dy1，其时序图见下图
检验结果见下图，可以看出在显著性水平0.05下，拒绝存在单位根的原假设，说明序列y的一阶差分序列是平稳序列，因此d=1。
变量检验类型Adf统计量5%临界值Prob结论Ex-imC(0,0)2.3275-2.910.99非平稳D(ex-im)C(0,0)-4.839-2.910.0002平稳在Eviews对话框中输入“seriesx=y-y(-1)”或“seriesx=y-y(-1)”，并点击“回车”，便得到了经过一阶差分处理后的新序列x，其时序图见下图，从直观上来看，序列x也是平稳的，这就可以对x序列进行ARMA模型分析了。
结果如下：
PACF为拖尾的，ACF二阶截尾，故模型为MA(2)。
接下来估计模型参数：
得到了以下结果：
对模型参数进行显著性检验，计算其T统计量，显然参数在5%的显著水平下拒绝零假设。
模型的适应性检验与预测
参数估计后，应对拟合模型的适应性进行检验，实质是对模型残差序列进行白噪声检验。若残差序列不是白噪声，说明还有一些重要信息没被提取，应重新设定模型。可以对残差进行纯随机性检验，也可用针对残差的检验。
残差序列从1978至2012年采用拟合的ARMA(1,6)模型生成
将该方程的残差序列定义为a_eq01_06_1即可，可以得到从1978至2012年采用拟合的ARMA(1,6)模型生成的残差序列。
a_eq01_06_1(2)=x(2)-0.151676-0.785440*0+0.463391*0+0.428391*0-0.454978*0
检验结果表明：
接下来做模型预测：
首先需要扩展样本期，在命令栏输入expand19522015，回车则样本序列长度就变成64了，且最后面4个变量值为空。在方程估计窗口点击Forecast，出现下图对话框，
在预测时，样本内（1978-2012）预测选用静态预测或模型的拟合值（估计值），样本外（2012-2015）预测选用动态预测。
（1）进行样本内（1978-2012）静态预测，在方程估计窗口点击Forecast，出现下图对话框，预测序列记为xf_static_eq01_06_1，预测方法选择“Staticforecast”，预测样本区间为“1952-2015”，点击OK，得到下列预测图
（2）将序列的估计值x_fit_eq01_06_1和这里的静态预测序列xf_static_eq01_06_1以组的形式打开，并将组命名为x_fit_xf_static，组序列图形如下
可见，样本内的静态预测序列值严格落在拟合值序列x_fit的曲线上，说明在样本期内（1978-2012）静态预测值与模型的拟合值（估计值）是相等的。
（3）进行样本外（2012-2015）动态预测，在方程估计窗口点击Forecast
预测序列记为xf_dynamic_eq01_06_1，预测方法选择“Dynamicforecast”，预测样本区间为样本外区间“2012-2015”，点击OK，得到下列预测图
（4）建立新的序列x_fit_f存放序列的静态和动态预测值，在样本内（1978-2012）采用静态预测值或序列的拟合值（估计值），在样本外（2012-2015）采用动态预测值。所以，将序列xf_static_eq01_06_1（或序列x_fit_eq01_06_1）中第1978-2012年的数值复制到序列x_fit_f的对应位置，然后将序列xf_dynamic_eq01_06_1中第2012-2015年的数值复制到序列x_fit_f的对应位置，这样得到的序列x_fit_f就是序列x的预测值。
（5）将序列的实际值x和这里的预测序列x_fit_f以组的形式打开，并将组命名为x_x_fit_f，组序列图形，即x的实际值与预测值图形如下
指数平滑模型
除了趋势拟合外，平滑法也是消除短期随机波动反应长期趋势的方法，而其平滑法可以追踪数据的新变化。平滑法主要有移动平均方法和指数平滑法两种，这里主要使用指数平滑方法。
步骤如下：
给定方法为选择使残差平方和最小的平滑系数，该例中平滑系数0.88，超过0.5用一次平滑效果不太好