中外关系定量预测

随着研究方法的科学水平不断提高，国际关系学也愈来愈多地运用现代统计方法分析国际事务。清华大学国际问题研究所于2002年成立了中国对外关系定量衡量与预测课题组，运用专家经验法和时间序列分析法对中美、中日、中俄、中英、中法、中德、中印关系进行衡量与预测，并且取得了初步的成果。本书就是对课题组这些年来的预测经验进行的总结，第1—3章介绍对大国关系的衡量与预测方法，第4—5章是2006—2008年期间所做的预测和检验结果，第6章是有关预测大国关系的经验。本书适合从事国际关系的政策和理论研究人员，高校国际关系专业的教师，国际关系专业的研究生，以及国际关系研究的爱好者。

阎学通，现任清华大学国际问题研究所所长、教授、博士生导师。《国际政治科学》主编、Chinese Journal of International Politics主编。美国加州伯克利大学政治学博士（1992年）。著有《中国国家利益分析》、《美国霸权与中国安全》、《国际政治与中国》，合著有《国际关系分

第三章　双边关系的时间序列预测方法
在本书中，我们对中国与美国、日本、俄罗斯、英国、法国、印度和德国的双边关系进行预测。预测的时间段为未来三个月双边关系的变化。根据上文对双边关系衡量的介绍，我们对双边关系的研究已经发展到定量衡量阶段，因此预测也相应达到量化水平。预测的内容包括三个方面：首先是关系走向预测，即未来三个月双边关系是升、降还是平？其次是变化程度预测，即如果预测未来某个月双边关系会上升，那么将上升多少？第三是可能事件预测，即预测未来三个月是否会发生重大事件，如首脑访问等。本书采用的主要方法是时间序列分析和经验咨询法相结合的方法，即根据时间序列分析得出模型和预测值以后，再由专家根据经验进行微调。在此，本书之所以主要采用时间序列方法，而不是通过联立方程进行回归建立模型，主要是因为后者受到的卢卡斯批判。卢卡斯认为，“所估计的计量经济模型的参数乃依赖于模型被估时所奉行的政策。若政策有所改变，参数亦将随之改变。”尽管卢卡斯针对的是计量经济模型，但是这一批判也适用于国际关系预测，在国际大环境和国家政策发生转折的情况下，原有的联立方程回归模型就很难进行准确的预测。而本文采用时间序列分析则可以较好解决这一问题。“ARIMA建模方法之所以得以普及，理由之一是它在预测方面的成功。有许多事例用这个方法做出的预报比用传统的计量建模方法做出的预报更为可靠，特别是在短期预测方面。”下面将主要介绍时间序列分析的几种主要方法。
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