基于BP神经网络的国际电子商务信用风险预警模型研究

论文摘要

20世纪90年代以来,随着信息技术的迅速发展,互联网投入商业运营,电子商务应运而生并蓬勃发展起来。它改变了传统的贸易方式,对传统的商业经济管理模式和方法造成了冲击,给现代经济生活和人们的观念带来深刻的变革。本文是基于计算机及网络通信技术飞速发展并在国际商务领域中广泛应用而出现的国际电子商务领域开展研究的。在国际电子商务环境下商务信息的传递和商务过程的实现具有诸多新特征,这些特征改变了传统商务运作规律和模式,在带来技术进步和效率提升的同时也出现了一些新的问题,其中国际电子商务信用风险是急需研究和防范的重要课题。本文的研究是建立在电子商务理论,信用风险管理理论以及风险预警理论的研究之上的,共分为六章,第一章介绍了本文的选题背景及意义,国内外研究现状及本文的创新点;第二章和第三章介绍国际电子商务信用风险,预警管理理论和BP神经网络的基本内容,并验证了将BP神经网络应用到解决国际电子商务信用风险预警管理方面的可行性;第四章初步构建出基于BP神经网络的国际电子商务信用风险的预警指标体系,建立了动态和静态两大预警指标体系,并指出指标遴选的方法和原理;第五章构建了基于BP神经网络的国际电子商务信用风险预警模型,包括数据的搜集,数据的精选,数据的标准化,模型结构的确定,模型的训练及检测;第六章指出不同风险状态下警度的输出以及应对的策略。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 国内研究现状
• 1.2.2 国外研究现状
• 1.3 本文的主要内容和基本思路
• 1.4 本文的创新之处
• 第二章 国际电子商务信用风险及预警管理概述
• 2.1 国际电子商务信用风险概述
• 2.1.1 国际电子商务信用风险的基本内涵
• 2.1.2 国际电子商务信用风险的度量——感知电子商务信用风险
• 2.1.3 国际电子商务信用风险的成因分析
• 2.2 国际电子商务信用风险预警管理概述
• 2.2.1 国际电子商务信用风险预警管理的内容
• 2.2.2 国际电子商务信用风险预警管理系统
• 第三章 BP神经网络的理论分析
• 3.1 BP神经网络理论概述
• 3.2 BP神经网络的学习算法及流程
• 3.2.1 BP神经网络的学习算法
• 3.2.2 BP神经网络的学习流程
• 3.3 BP神经网络的特点及应用
• 3.4 BP神经网络应用于国际电子商务信用风险预警的可行性分析
• 3.5 BP神经网络的国际电子商务信用风险预警模型构建思路
• 第四章 国际电子商务信用风险预警指标体系建立
• 4.1 国际电子商务信用风险预警指标构建原则
• 4.2 国际电子商务信用风险预警指标选取的方法
• 4.3 国际电子商务信用风险预警指标体系构建
• 4.3.1 静态信用指标体系
• 4.3.2 动态信用指标体系
• 4.3.3 预警指标的选择
• 4.3.4 预警指标的含义
• 4.4 国际电子商务信用风险指标遴选方法的选择
• 4.4.1 主成分分析法基本原理
• 4.4.2 主成分分析的基本步骤和应用软件介绍
• 第五章 基于BP神经网络的国际电子商务信用风险预警模型的构建
• 5.1 BP神经网络预警指标数据的搜集
• 5.2 SPSS数据处理
• 5.2.1 相关系数矩阵分析
• 5.2.2 各主成分的表达式
• 5.3 BP神经网络模型结构确定
• 5.3.1 输入节点的确定
• 5.3.2 隐含节点的确定
• 5.3.3 输出节点的确定
• 5.4 面向MATLAB的BP神经网络预警模型的设计
• 5.5 BP神经网络的国际电子商务信用风险预警模型的训练及检测方案
• 5.5.1 BP神经网络国际电子商务信用风险预警模型的训练规划
• 5.5.2 BP神经网络国际电子商务信用风险预警模型的检测方案
• 第六章 基于BP神经网络的国际电子商务信用风险预警输出及管理对策
• 6.1 国际电子商务信用风险预警警度的表示与输出
• 6.2 国际电子商务信用风险预警管理对策
• 6.2.1 正常风险状态下的预警对策
• 6.2.2 轻微风险状态下的预警对策
• 6.2.3 较重风险状态下的预警对策
• 6.2.4 危急风险状态（危机状态）下的预警对策
• 第七章 结论
• 参考文献
• 附录A 预警指标数据问卷调查
• 在学研究成果
• 致谢