本文選題：C2C電子商務(wù) + 分位數(shù)回歸　； 參考：《合肥工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近年來,C2C電子商務(wù)事業(yè)發(fā)展迅猛,以淘寶網(wǎng)為首的C2C電子商務(wù)網(wǎng)站的營業(yè)額每年以極快的速度提高。同時(shí),互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)在市場上的推進(jìn)和虛擬支付手段的不斷完善,也為C2C電子商務(wù)的發(fā)展提供了高速通道,越來越多的消費(fèi)者選擇在網(wǎng)絡(luò)上完成交易。隨著網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者群體的不斷增加,C2C電商已經(jīng)形成了一個(gè)新的研究領(lǐng)域,同時(shí)在其高速發(fā)展的過程中也產(chǎn)生了許多問題。鑒于此,已有研究針對C2C電商領(lǐng)域中的問題進(jìn)行了挖掘與研究,其中電商中的銷量問題和信用評估問題占據(jù)了很大一部分研究工作的工作內(nèi)容,同時(shí)也取得了較好的研究結(jié)論與成果。然而,已有的文獻(xiàn)對此的研究工作,主要使用均值回歸分析方法,難以考慮C2C電商問題中在不同分位水平下有可能出現(xiàn)的異質(zhì)性情況。為此,本文使用分位數(shù)回歸方法,對C2C電商賣家的銷量與信用開展研究,挖掘不同分位水平下的異質(zhì)現(xiàn)象與變動(dòng)規(guī)律,以期獲得新的發(fā)現(xiàn)。本文主要開展了以下兩個(gè)方面的實(shí)證研究工作。(1)對C2C電商店鋪銷量的影響因素進(jìn)行了分析與探討。使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分位數(shù)回歸方法,通過抓取淘寶網(wǎng)上的實(shí)際店鋪交易數(shù)據(jù),進(jìn)行了實(shí)證研究。研究發(fā)現(xiàn):最低價(jià)格、最高價(jià)格、賣家信用得分、累計(jì)評論數(shù)這幾個(gè)因素對店鋪銷量會(huì)產(chǎn)生異質(zhì)性影響,影響因素對于不同銷量水平的網(wǎng)上店鋪會(huì)產(chǎn)生不同程度甚至不同方向的影響。(2)對C2C電商賣家信用評分的方式進(jìn)行了探討并提出了有效性檢驗(yàn)的方法。研究中通過分析現(xiàn)有賣家信用評分方式的不足,提出了賣家信用評分的多因素校正模型。進(jìn)一步,為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷膶?shí)際效果,提出了可以衡量C2C電商店鋪對消費(fèi)者造成損失的指標(biāo)——店鋪消費(fèi)累計(jì)損失,并建立了以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分位數(shù)回歸模型為基礎(chǔ)的賣家信用評分模型的有效性檢驗(yàn)方法。通過抓取淘寶網(wǎng)實(shí)際銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)建立的多因素校正模型確實(shí)能夠更加有效地反映電商店鋪的真實(shí)信用水平。本文的研究工作,對C2C電商店鋪銷量影響因素的探討,可為賣家制定營銷策略提供理論依據(jù)與決策參考,有助于賣家針對性地開展?fàn)I銷工作,提高銷量。對C2C電商賣家信用評分方式的改善,能夠更加有效地進(jìn)行賣家信用水平的評估,有利于賣家提升店鋪信用水平。
[Abstract]:In recent years, C2C e-commerce business has been developing rapidly, and the turnover of C2C e-commerce websites, led by Taobao, is increasing at a very fast rate every year.At the same time, the promotion of the Internet, mobile network in the market and the continuous improvement of virtual payment means, also provide a high-speed channel for the development of C2C e-commerce, more and more consumers choose to complete transactions on the network.With the increasing number of online consumers, C2C e-commerce has formed a new research field, and many problems have arisen in the process of its rapid development.In view of this, some researches have been carried out in the field of C2C e-commerce, in which the sales volume and credit evaluation have occupied a large part of the research work.At the same time, good research conclusions and results have been obtained.However, the existing literatures mainly use the method of mean regression analysis, it is difficult to consider the heterogeneity of C2C ecoquotient problem at different quantiles.Therefore, this paper uses the quantile regression method to study the sales volume and credit of the sellers of C2C e-commerce, and excavates the heterogeneity and variation law under different quantile levels in order to obtain new discoveries.This paper mainly carried out the following two aspects of empirical research work: 1) the impact of C2C e-commerce store sales factors were analyzed and discussed.The neural network quantile regression method is used to analyze the real store transaction data on Taobao.The study found that the lowest price, the highest price, the seller's credit score and the cumulative number of comments had heterogeneous effects on store sales.The influence factors have different degree or even different direction to the online shop of different sales level.) the way of credit score of C2C e-commerce seller is discussed and the method of validity test is put forward.Based on the analysis of the deficiency of the existing seller's credit rating method, a multi-factor calibration model of seller's credit score is proposed.Furthermore, in order to test the actual effect of the model, this paper puts forward an index to measure the loss caused by C2C e-commerce stores to consumers-the cumulative loss of store consumption.The validity test method of seller credit rating model based on neural network quantile regression model is established.Through the empirical study of Taobao's actual sales data, it is found that the established multi-factor correction model can reflect the true credit level of e-commerce stores more effectively.The research work of this paper discusses the influencing factors of sales volume of C2C e-commerce stores, which can provide theoretical basis and decision reference for sellers to formulate marketing strategies, help sellers to carry out marketing work and increase sales volume.The improvement of the credit scoring method of C2C e-commerce seller can evaluate the seller's credit level more effectively, and it is helpful for the seller to improve the store credit level.
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F724.6;F274

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本文編號(hào)：1734742