在经济全球化的今天,提升外贸竞争力对一国或地区的经济发展至关重要。而提升外贸竞争力需要首先了解外贸竞争力与主要影响因素之间的关系。在过去关于外贸竞争力的研究中,多数是对外贸竞争力进行评价,而在数量方法上对其进行深入研究相对较少。本文在前人研究的基础上,以重庆市为例分析了外贸竞争力的主要影响因素,应用回归分析方法建立了外贸竞争力与主要影响因素之间的回归模型,为科学管理对外贸易活动、合理制定对外贸易政策提供了决策参考。外贸竞争力与主要影响因素之间存在着普遍的非线性关系,而应用多元非线性回归方法对其进行建模不太容易实现,传统的做法是建立单个变量的回归模型,通过组合单一回归模型来降低建模的难度。本文的做法是对单一回归模型设定加权系数,以最小二乘准则构造目标函数,在约束条件下使目标函数最小化,求得单一回归模型的的最佳加权系数,通过组合得到多元非线性回归模型。由于采用最小二乘准则构造目标函数是一个非线性规划问题,而对于非线性规划问题的求解,目前还没有一个通用有效的方法。微粒群算法主要是解决连续优化问题,本文将微粒群算法改进形式——惯性权重微粒群算法应用于求解单一回归模型的加权系数上,取得了较好的效果。本文采用以精度相对较高的最小二乘准则构造目标函数,并运用惯性权重微粒群算法求解单一回归模型加权系数,通过此方法确定的加权系数能够以最佳的组合方式综合单一回归模型具有的信息,使最后得到的外贸竞争力回归模型更为精确、合理,对外贸竞争力的研究具有一定的理论指导意义。通过本文对重庆市外贸竞争力的实际应用研究,证明了本文方法具有较好的实用性,具有一定的参考价值。