基于组合预测模型的跨境电子商务发展分析

摘 要：本文将GM（1，1）模型与线性二次移动平均法结合，采用组合预测模型对我国2017—2019年的跨境电子商务交易额进行预测，并将跨境电子商务的发展前景及其在“一带一路”中的带动作用进行了分析，具有实际参考价值和借鉴意义。

关键词：跨境电子商务 GM（1，1）模型 线性二次移动平均法

中图分类号：F724.6 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2018）03（c）-017-03

根据中国电子商务研究中心的数据，2013年，我国境内通过各类电子商务平台开展跨境电商业务的外资企业已有20多万家，跨境电商平台达5000多家，每年有超过10亿件商品通过跨境电商销往世界各地。2010—2015年，我国跨境电商交易规模不断扩大，占进出口贸易总规模的比重从2010年的4.4%增加到2015年的19.5%，约占进出口贸易总额的1/5。2015年跨境电子商务中的零售进口出现了爆发式增长，增速超过30%，采购贸易增幅超过70%，正在成为新的外贸增长点。2016年上半年跨境电子商务交易规模为2.6万亿元，同比增长30% 。可以说，跨境电商已经成为中国新的经济增长极。

中国在电子商务发展过程中为全世界做出了一个非常好的榜样，即把供给和需求有效地通过电子商务平台进行对接。那么能不能帮助“一带一路”国家通过更好地借鉴中国的发展阶段、发展路径、发展经验实现快速发展？中国的技术解决方案和商业模式能不能在这些国家快速复制？如果我们对电子商务的发展趋势能夠提前做好准备，这将极大推动“一带一路”国家的共同繁荣发展。

1 方法及工具

由于跨境电子商务兴起于近几年，所得到的数据属于小样本，因此选择了对样本容量要求不高的灰色预测法中的GM（1，1）模型及时间序列平滑预测法中的线性二次移动平均法。其中属于灰色系统理论的GM（1，1）正是以部分信息已知，部分信息未知的小样本、信息不确定系统为研究对象。另外，由于跨境电商交易额数据为具有明显线性变化趋势的时间序列，因此选择了时间序列平滑预测法中的线性二次移动平均法。同时考虑到任何预测模型都存在一定程度上的误差，因此选择将以上两种模型兼收并蓄，各取所长，即采用组合预测模型，以达到减少预测的系统误差，显著改进预测效果的目的。

预测分析过程中，应用Matlab、Excel、Spss等软件进行了相关的计算、误差分析以及结果的检验。

2 预测过程

2.1 GM（1，1）预测

具体内容如表1所示。

3 结论及分析

3.1 结论

本文采用定量预测的方法，客观的基础上也相对使预测结果偏于保守，若结合定性预测法，则未来跨境电商的发展速度将更加迅猛。据有关专家预测，2020年跨境电商的交易额将突破10万亿大关，伴随着“一带一路”和“互联网+”的大趋势，未来跨境电商可能迎来更加高速的发展态势。

3.2 跨境电商发展前景分析

跨境电商作为新的外贸方式、新的交易模式和新的经济增长点，有着巨大的市场潜力和生命力。随着国家电商运营环境的改善和相关扶持政策的出台，为跨境电商的发展提供了更大机遇。跨境电商是国家经济增长的新动力、新业态，也是改革开放的新窗口。如果中国能够保持电子商务的先发优势，就有希望让中国成为未来世界网络贸易，或者说未来国际贸易的主要平台，不仅带动中国整个产业的转型升级，也能带动参与到这个生态体系里面的其他国家产业进行转型升级，共同做大“发展的蛋糕”，这是跨境电商的核心价值和重大机遇。当前全球化面临非常大的挑战，以跨境电商为代表的全球新经济则成为下一步驱动全球化发展的重要动力来源。

参考文献

[1] 喻志强.基于组合契约的跨境电商物流服务供应链协调机制研究[D].浙江工商大学，2017.

[2] 张承钊.一种金融市场预测的深度学习模型：FEPA模型[D].电子科技大学，2016.