关键词:
Stacking集成学习
贝叶斯优化
机器学习
出口潜力
国际贸易
摘要:
中国是世界上最大的贸易国之一,拥有强大的制造业基础和物流网络,因此具备巨大的出口潜力,并具有适应、创新和高效的能力。尽管面临着一些挑战,但中国经济已经在全球范围内取得了成功,并将继续扮演重要的角色。随着全球贸易保护主义趋势加剧,中国面临较大的出口压力,因此寻找新的出口潜力市场以及提高现有市场份额至关重要。
本研究采取了一种全新的研究角度,相较于国内学界普遍采用的引力模型进行中国出口潜力分析,本研究首次从模型不确定性的角度出发,引入了Stacking集成学习与贝叶斯优化技术到出口潜力的影响因素探讨及其测算中,有效地解决了传统研究方法中的模型不确定性难题。首先,在实证分析方面,本研究创新性地选取了2001至2020年间中国及其50个主要贸易国家的出口贸易数据和多维度解释变量。其次,采用GBDT,随机森林,XGBoost算法进行建模,通过贝叶斯优化进行调参,并对比分析各算法的准确率和效果。采用Stacking方法将上述基本模型的预测结果作为输入,利用一个元模型来对这些结果进行融合和预测。元模型通过学习基本模型的预测结果与实际出口潜力之间的关系,从而提高整体模型的性能。最后通过改进后的贝叶斯优化,根据该算法得出的GRX-Stacking模型可以有效预测中国出口商品的需求和价格趋势,这对于进一步探索中国出口市场、优化出口贸易结构具有积极的意义。
研究结果表明,中国对外贸易潜力的关键驱动要素包括但不限于两国人口规模、人均国内生产总值、共同语言的存在与否、地理位置以及是否共享地理边界。为了优化出口格局,政策建议着重于深化对外开放,强化质量监管与管理体系的建设,以塑造独特的国家标识,提升中国制造在全球市场的影响力。同时,强调自主研发能力的培育,科技创新驱动将成为出口增长的基石,通过推动科研成果的转化和技术创新,驱动出口的持续增长。善用多元和双边贸易框架,通过深化与全球各地的经济合作机制,双向开放并积极开拓新市场,是实现这一目标的有效途径。