本文關鍵詞： 電子商務 信用風險度 支持向量回歸機 主成分分析 預測　出處：《現代情報》2015年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著電子商務的快速膨脹,信用風險對電子商務發(fā)展的影響越來越突出。信用風險已成為電子商務企業(yè)所面臨的最主要風險之一。文章結合企業(yè)的財會指標和電子商務運營能力構建企業(yè)電子商務信用風險度預測指標,并利用主成分分析對指標進行篩選,在此基礎上通過支持向量回歸機對電子商務信用風險度進行預測,并進行實證檢驗,實證結果表明,此方法與標準支持向量回歸機和神經網絡相比具有更高的分類精度,證實了該方法的可行性和優(yōu)越性,為電子商務建立可靠的信用風險度預測系統提供依據。
[Abstract]:With the rapid expansion of e-commerce. The influence of credit risk on the development of e-commerce is more and more prominent. Credit risk has become one of the most important risks faced by e-commerce enterprises. The sub-business credit risk degree forecast index. On the basis of principal component analysis (PCA), this paper forecasts the credit risk degree of E-commerce by support vector regression machine, and makes an empirical test, the empirical results show that. Compared with the standard support vector regression machine and the neural network, this method has higher classification accuracy, which proves the feasibility and superiority of this method, and provides the basis for the establishment of reliable credit risk prediction system in electronic commerce.
【作者單位】： 黃淮學院經濟管理系;
【基金】：河南省高等學校人文社會科學研究項目“基于支持向量機集成新方法的電子商務信用風險評估研究”(項目編號:2014-qn-038)
【分類號】：F724.6;F224
【正文快照】： 隨著電子商務的快速發(fā)展,信用風險已成為參與電子商務企業(yè)所面臨的最主要風險之一。電子商務交易雙方不直接接觸,它是基于信用基礎上的交易。從買方的角度看,只能通過網上對產品的描述來了解產品質量,但是無法掌握賣方的資產、生產等詳細情況,對賣方是否能按時交貨,貨物質量數

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

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【共引文獻】

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本文編號：1444175