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电商卖家信用评分的多因素校正模型及有效性检验——以淘宝网为例

2017-01-28分类号:F724.6

【作者】许启发  王陶  蒋翠侠  杨善林  
【部门】合肥工业大学管理学院  合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室  
【摘要】针对电子商务环境中卖家信用得分计算方式的不足,提出了相应的改进策略:引入主营业务占比、开店时长和卖家的买家身份信用三个因素,建立卖家信用评分的多因素校正模型。更进一步,提出店铺的消费累积损失这一概念,并使用神经网络分位数回归模型和相应的评价指标,来验证改进卖家信用得分在解释店铺消费累积损失中的有效性。最后,对淘宝网信用评分实践进行研究,实证结果表明:卖家信用评分的多因素校正模型,不仅能够成功地解释店铺消费累积损失,而且能够更好地预测其未来取值变动规律,具有有效性。
【关键词】C2C  卖家信用得分  多因素校正模型  神经网络分位数回归  有效性检验
【基金】国家社会科学基金项目(15BJY008);; 教育部人文社会科学研究规划基金项目(14YJA790015);; 安徽省哲学社会科学规划基金项目(AHSKY2014D103)
【所属期刊栏目】软科学
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