本文選題：銀行卡收單定價 + 影響因素��； 參考：《云南財經(jīng)大學》2017年碩士論文

【摘要】：收單業(yè)務作為銀行卡業(yè)務的重要環(huán)節(jié),其重要性日益增加。2016年3月18日國家發(fā)展改革委、人民銀行聯(lián)合頒布了《關于完善銀行卡刷卡手續(xù)費定價機制的通知》,完全放開收單市場,收單環(huán)節(jié)由政府指導定價調整為實行市場調節(jié)定價,由收單機構與商戶自主協(xié)商確定具體費率。政府指導定價不復存在,市場化的收單市場競爭將會愈加激烈,可能會帶來市場份額的新一輪洗牌。在這機遇與挑戰(zhàn)并存的背景下,收單機構如何發(fā)揮自身優(yōu)勢,制定正確的競爭策略、科學合理的定價機制,將成為其競爭力強弱的重要砝碼,關乎其市場地位和發(fā)展方向。所以,制定科學的收單定價機制,確定并量化影響定價的因素,對于收單機構刻不容緩�；谝陨媳尘�,本文以銀行卡收單側定價影響因素為研究對象,力圖量化因素影響程度,為收單機構定價提供參考。但收單側定價是一項復雜的系統(tǒng)工程,涉及多方參與主體的利益關切,關乎銀行卡受理環(huán)境和金融行業(yè)的發(fā)展。因此,需要綜合成本、需求、競爭等因素,全面地考量、核算銀行卡網(wǎng)絡中多個價格間的聯(lián)動關系。然而現(xiàn)有研究文獻或是定性分析或是在嚴格假定條件下的模型推導,缺少對收單定價的全面、定量分析。本文通過梳理文獻和咨詢專家意見,從五個維度綜合考量,共選取了 23個指標,建立了銀行卡收單側定價影響因素指標體系,然后基于實證數(shù)據(jù)分別運用層次分析法和機器學習方法計算得出各個影響因素的權重并對其重要性進行排序。主要研究內容如下:1.銀行卡產業(yè)相關背景分析。針對銀行卡產業(yè)參與主體的多樣性和收單定價的復雜性,本文通過介紹銀行卡產業(yè)基礎理論知識,明確了收單機構在銀行卡產業(yè)鏈中的地位和收單機構與其他參與主體的密切關系,系統(tǒng)展示了 POS收單交易過程中各個價格的產生和利益的分配情況,為綜合多重因素構建定價影響因素指標體系奠定理論基礎。通過介紹銀行卡收單業(yè)務政策背景和收單市場現(xiàn)狀,明確了當前收單政策和收單市場特征,為研究收單定價影響因素奠定了現(xiàn)實基礎。2.基于層次分析法的銀行卡收單側定價影響因素分析。鑒于銀行卡收單行業(yè)數(shù)據(jù)搜集的難度和收單側定價的復雜程度,本文通過文獻梳理和專家咨詢建立了銀行卡收單側定價影響因素指標體系,采用層次分析法確定了各個影響因素的權重并對其重要性進行排序。3.基于機器學習方法的驗證分析。由于層次分析法計算權重時,是基于專家打分構造的判斷矩陣,而專家打分帶有較強的主觀色彩,于是運用機器學習方法對權重排序進行驗證。首先選用四種機器學習的方法對實證數(shù)據(jù)進行分類,得出訓練集和測試集的誤判率,并選出最優(yōu)方法。然后,運用最優(yōu)方法對自變量按照其對因變量的重要程度進行排序,并與層次分析法得出的結果進行比較驗證。經(jīng)研究得出了三個主要結論。第一,層次分析法得出的銀行卡收單側定價影響因素的權重排序中,一級指標中的卡組織定價對收單側定價的影響程度最大,其次為收單機構自營成本;二級指標中的交換費和網(wǎng)絡轉接服務費的組合權重排名第一(均為0.2472),機具總成本、發(fā)展客戶成本、POS機服務成本的組合權重排名也較靠前。第二,機器學習方法得出的銀行卡收單側定價影響因素的權重排序中,商戶的銀行卡交易金額對商戶借記卡扣率影響最大,其次為商戶所屬行業(yè)。銀行卡受理意愿和銀行卡交易筆數(shù)的影響程度排名也很靠前,但它們影響程度相當于銀行卡交易金額影響程度的一半左右。第三,層次分析法和機器學習方法得出的影響因素權重排序結果基本一致。除了人均GDP的排名不同外,其余指標排序都相同。
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【學位授予單位】：云南財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F832.2

【參考文獻】

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本文編號：1760256