改革开放四十年来,我国出口贸易快速发展,出口额从1979年的206.4亿美元增加到了2018年的2.49万亿美元,出口额增长了120.6倍,出口贸易的不断发展对我国经济增长的贡献率也在逐步提高。但随着出口贸易的不断发展,企业在对外贸易的过程中也经常要面的各种风险对企业的经营和发展产生很大的威胁。各国在此基础上设立了由国家财政来提供风险基金并以非营利性为目的的政策性保险业务。出口信用保险可以用来控制风险、改善支付行为、解决跨国交易中存在的信息不对称问题。通过国内外的主要国家的实践经验可以得出:出口信用保险在一定程度上能够促进出口贸易的发展,尤其在金融危机和全球经济下滑的时期有明显的逆周期作用。基于此背景,本文的重点研究内容为对美国出口的相关贸易,并且通过实证模型分析我国的出口贸易是否受到出口信用保险的影响。首先,以往的学者在研究出口信用保险对出口贸易的影响作用时大都采用线性模型、面板数据进行分析。研究查明,有学者称两者之间存在着非线性关系。因此,本文在此基础上引入了非线性模型并加以改进构建了本文的实证模型。其次,本文在前人研究的基础上提出了网格-粒子群优化算法,并将算法结果与目前主流的网格搜索算法的结果进行了对比。结果表明本文提出的网格-粒子群优化算法结果优于网格搜索算法的结果,从而验证了该算法的可行性。在此基础上,以2006-2018我国对美国出口信用保险保费收入、赔付额作为解释变量,我国对美国的出口额作为被解释变量,同时引入汇率和生产成本这两个控制变量以及“贸易战”这一虚拟变量,利用非线性模型进行了出口信用保险与出口贸易之间的非线性影响研究。实证研究表明:本文所设定的模型通过了所有的模型检验且拟合效果较好,转换函数的作用机制也较平滑,因此,非线性模型较线性模型能够更好的解释出口信用保险对出口贸易的作用机制。首先,出口信用保险这一政策性工具对出口贸易具有明显的促进作用,但是在不同时期促进作用存在差别。其次,从经济学的角度出发本文设定的模型也更加精准的刻画了出口贸易的波动特征,两者之间的存在非线性的、非对称的效应,这也符合经济学中的传递效应理论。再次,通过对特定时期的分析可以得出,出口信用保险在经济萧条、逆全球化以及贸易保护盛行的情况下对出口贸易有非线性影响,且都是正向的促进作用。最后,本文从出口信用保险方面出发提出了具体的政策建议。