BP神经网络风险评估论文提纲

论文题目：基于BP神经网络评估跨境电商卖方信用风险

摘要：随着跨境电商的发展,交易主体的准入门槛越来越低,不同规模和经营状况的卖方参与到跨境电商交易中,与之俱来的交易纠纷不断增多。网络售假、误导宣传、价格欺诈、延迟发货等失信行为导致消费者利益受损,抑制了其正常消费需求,阻碍了跨境电商的健康有序发展。本文通过国内外文献研究,梳理了跨境电商的发展历程,跨境电商与国际贸易的关系、交易主体信用风险评价、评价指标选取、评价模型选用研究情况。运用理性行为理论、交易成本理论、信息不对称理论以及博弈论对买卖双方的交易行为进行分析,构建跨境电商信用风险评价理论基础。在研究方法上,本文将基于机器学习和人工智能的BP神经网络引入内部关系复杂的卖方信用风险评价,构建了基于BP神经网络的卖方信用风险评价理论模型。该模型基本思路为选取卖方相关信用风险指标,作为BP神经网络的输入指标,并将这些指标进行主成分分析,减少冗余变量,建立综合指标,通过熵权法计算信用风险指数作为BP神经网络的输出指标。选取卖方训练样本放入BP神经网络中,进行机器学习与训练,并通过预测样本,测试BP神经网络对信用风险指数的拟合效果。本文实证部分基于以上理论模型,选取天猫国际64个卖家14项指标,运用BP神经网络进行实证分析,预测准确度可达99.93%,神经网络可以迅速预测任意具有相关指标的卖方信用风险值,并且随着样本量的增多,模型所预测的结果会越来越接近信用风险指数的真值。对此,信用风险的管理者、跨境电商平台都可以运用该模型进行卖方信用风险进行检测以及管理。卖方本身也可根据这种方法进行自身信用风险的评估,并根据自身特点进行针对性的修改和完善,提高自身信用,改善经营状况。但受限于当前跨境电商平台对卖方信用相关指标披露的限制,以及对于卖方信用风险的研究与应用成果的限制,所获取的信用风险指标难以全面地衡量卖方信用风险。

关键词：跨境电子商务;卖方信用风险评估;BP神经网络

学科专业：国际贸易学

摘要

abstract

引言

第一节 研究背景和意义

一、研究背景

二、研究意义

第二节 研究内容与方法

一、研究内容

二、研究方法

第三节 研究创新和不足

一、创新之处

二、研究不足

第一章 文献综述

第一节 跨境电商的发展历程

第二节 跨境电商与国际贸易

一、跨境电商对传统国际贸易理论的影响

二、跨境电商对当代国际贸易的影响

第三节 跨境电子商务交易主体信用风险评价

第四节 信用风险评价模型的选用

一、国内外信用风险评价的相关模型

二、BP神经网络在信用风险模型中的应用

第五节 信用风险评价指标的选取

第二章 BP神经网络理论基础

第一节 BP神经网络基本原理

第二节 BP神经网络的学习算法

第三节 BP神经网络应用于信用风险评价的适用性

第三章 跨境电商信用风险评价的理论基础

第一节 基于理性行为理论的分析

第二节 基于交易成本理论的分析

第三节 基于信息不对称理论的分析

第四节 基于博弈论的分析

一、买卖双方之间的博弈

二、跨境电商管理平台与卖方的博弈

第四章 基于BP神经网络的卖方信用风险评价理论模型

第一节 模型思路及理论表达

一、模型的思路与框架

二、模型节点的确定

三、BP神经网络理论模型表达

第二节 跨境电商卖方信用风险输入指标体系建立

一、卖方信用风险指标的选取原则

二、卖方信用风险原始指标选取

第三节 基于主成分分析和熵权法的输出指标确定

一、基于主成分分析的卖方信用风险评估指标降维

二、基于主成分分析的卖方信用风险评估综合评价指标确定步骤

三、基于熵权法的卖方信用风险综合指数确定

第五章 跨境电商卖方信用风险实证分析

第一节 数据来源

第二节 基于PCA和熵权法的输出指标确定

一、原始指标的相关性检验

二、基于主成分分析的综合指标确定

三、基于熵权法的信用风险指数确定

第三节 基于BP神经网络的信用风险评价

第六章 总结与建议

第一节 研究结论

第二节 建议

参考文献

附录 A 跨境电商卖方信用风险原始指标数据

附录 B 跨境卖方信用风险原始指标的相关性矩阵

附录 C 熵权法计算信用风险指数的过程

附录 D 跨境电商BP神经网络分析结果补充

致谢