基于bagging方法的企業(yè)電子商務(wù)信用風(fēng)險預(yù)警研究.pdf

1、近些年，隨著網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展，人們開始利用網(wǎng)絡(luò)開展新的商務(wù)活動模式——電子商務(wù)。在電子商務(wù)飛速發(fā)展的過程中，制約其發(fā)展的一些基礎(chǔ)性問題（例如:交易支付、物流配送等）得到了逐步的解決，但是，電子商務(wù)活動中的欺詐事件依舊很多，誠信缺失問題依然嚴(yán)重，信用風(fēng)險已經(jīng)凸顯為電子商務(wù)健康快速發(fā)展的瓶頸。
　　本文立足于電子商務(wù)迅速發(fā)展但是又受制于信用風(fēng)險的現(xiàn)狀，將企業(yè)電子商務(wù)信用風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)進行優(yōu)化，優(yōu)化后的系統(tǒng)可以及時準(zhǔn)確的發(fā)布預(yù)警信息，盡量減

2、少企業(yè)的損失，同時也為有關(guān)信用管理部門提供參考信息，使其更好的監(jiān)管企業(yè)。電子商務(wù)交易雙方的企業(yè)可以利用該系統(tǒng)評測自己、交易對象甚至競爭對手的信用狀況，以此來指導(dǎo)后續(xù)的決策。
　　本文的重點在風(fēng)險信息收集和風(fēng)險識別兩個方面。在風(fēng)險信息收集方面，本文針對以往相關(guān)文獻里的指標(biāo)體系進行考察，不但保留了部分財務(wù)指標(biāo)，還創(chuàng)新性的引入了“網(wǎng)絡(luò)交易糾紛率”和“研發(fā)投入占營業(yè)收入比例”兩個指標(biāo)來更好的反應(yīng)服務(wù)能力和發(fā)展能力兩部分的內(nèi)容，使企業(yè)電子商

3、務(wù)信用風(fēng)險得到更加全面的反映。在風(fēng)險識別方面，本文分析了機器學(xué)習(xí)里的支持向量機方法和集成學(xué)習(xí)方法在本文的可行性，創(chuàng)新性的將集成學(xué)習(xí)方法引入企業(yè)電子商務(wù)信用風(fēng)險預(yù)警領(lǐng)域內(nèi)，選擇了bagging算法來優(yōu)化支持向量機，獲得了很好的分類效果。
　　經(jīng)過優(yōu)化的企業(yè)電子商務(wù)信用風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的風(fēng)險識別準(zhǔn)確率更高，說明加入新的預(yù)警指標(biāo)的指標(biāo)體系是合理的，引入集成學(xué)習(xí)方法在企業(yè)電子商務(wù)信用風(fēng)險預(yù)警領(lǐng)域內(nèi)是可行的。由于機器學(xué)習(xí)方法有自學(xué)習(xí)性，本文優(yōu)化