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  • 探析物流電子商務交易風險評估模型

    時間:2024-08-21 08:46:39 電子商務畢業論文 我要投稿
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    探析物流電子商務交易風險評估模型

      電子商務通常是指在全球各地廣泛的商業貿易活動中,在因特網開放的網絡環境下,基于瀏覽器/服務器應用方式,買賣雙方不謀面地進行各種商貿活動,實現消費者的網上購物、商戶之間的網上交易和在線電子支付以及各種商務活動、交易活動、金融活動和相關的綜合服務活動的一種新型的商業運營模式。

    探析物流電子商務交易風險評估模型

      摘 要:時代在發展,科技在進步,機械物流行業采取了電子商務交易,但在享受它的便利的同時,更應注重的是其所潛藏的風險。物流電子商務交易風險評估模型的提出,可以有效地把控風險,這一模型是借助于局部最佳聚類權重熵的物流電子商務交易評估模型,結合風險制約因子的融入對整個電子交易實施評估,通過對風險制約因子的定量分析,進而整理出物流電子商務交易風險的峰值。文章對交易風險評估模型的提出,旨在為我國物流行業的發展提供參考,希望會起到一定的借鑒意義。

      關鍵詞:物流電子商務 交易風險評估 模型

      一、引言

      21世紀是網絡的時代,計算機網絡取得了突飛猛進的發展,與此同時,也深深地影響著人們生活的方方面面,電子商務應運而生,并且其應用范圍也在不斷地增大。這其中就包括了物流領域,電子商務的應用不僅提升了管理效率,而且還增強了物流的服務質量。盡管此次,可是在現實的運用過程中,由于物流傳輸內外部中含有的不確定因素,而導致物流電子商務整體安全性的下降,從而帶給消費者巨大的財產損失;诖饲闆r,所以要尋求一種即實用還安全的物流電子商務交易風險評估模型,以此來為物流電子商務交易提供安全保障,模型的建立對其有著非凡的意義。

      二、物流電子商務交易風險的局部聚類最佳區域分割

      為保障物流電子商務的交易安全,搭建起物流電子商務的交易風險評估模型,針對物流電子商務交易環境實施徹底性的整理歸納。對交易風險分析的過程離不開相關數據的采集、風險制約因子分析以及優化模型等措施。

      (1)物流電子商務交易風險制約因子分析

      在日常物流電子商務在進行交易的過程中,受到來自內部以及外部不確定因素的干擾,致使交易中存在相應的風險,針對這一情況,需要借助對風險制約因子來對可能會存在的風險進行充分的量化。設置 r=f(P,S),充當風險制約因子的相關變量, P所描述的是交易風險事件出現的概率,S所代表的是交易風險事件發生的結果。物流電子商務交易是一種新興的借助于互聯網平臺的交易模式,基于互聯網的物流交易方便快捷。但是這種在交易的過程中雙方互換的信息具有非對稱性,如此一來使信息的傳遞注入了一定的安全隱患,這就是我們常說的物流電子商務交易風險。物流電子商務交易中作用到的風險制約因子,不僅面向交易過程中的主體,而且還面向物流交易過程中的客體,可以把當中的風險因素細化為主體以及客體因素。在物流的具體交易中所產生的信息失調,降低交易安全性的主體因素,往往是包含了道德與信任因素。在物流電子商務交易過程中所包含的客體風險,可以劃分為技術、法律、管理風險等一系列的相關因素,物流電子商務交易當中包含的風險制約因子,可全面的對以上所提到的各類風險進行描述。

      (2)依據制約因子的局部聚類區域分割

      根據物流電子商務交易中風險制約因子相關的特點,可針對具體交易中的局部聚類區域進行精準的分割。文章針對交易過程中所出現的系列主體因素實施度量,其中所包含的因素主要分為時間、交易量等。

      如果物流企業在相應時間段內完成的交易訂單是 T=(t1,t2,tm),其中各項交易用 ti=(Mi,Ti,Pi)描述,Mi用于描述某項交易的金額,Ti用于描述交易前的準確時間。商品物流時間保存在客體相關因素中,因此可對物流商品的準確時間進行全面的分析,Pi表示物流電子商務交易時客戶的評價信息,大規模物流電子商務交易系統通常設置 Pi的等級區間為[0,5]。

      本文通過等區域分割方法,提出依據制約因子的信息熵差值的局部聚類區域分割方法,可對連續數據進行量化處理,進而將數據分配到不同的局部聚類區域中,再對各區域的數據進行等級量化處理。依據制約因子分割的局部聚類區域需要符合兩種規范要求:首先,離散處理后的屬性值數量要最小化;其次,離散處理后的信息熵值應最小化。

      三、實驗結果分析

      為證明文中所提出來的模型,對當下物流電子商務交易的風險評估行之有效,需借助于相關的實驗來求證。文中的實驗是在Windows XP 平臺下的 Matlab7.1 仿真環境中進行的,所使用的相關數據是來自五個不同物流交易平臺的過往真實數據,并進行精密的分析。數據的總量為一萬條。借助 SQL 方法來進行數據的收錄,并把這些收錄來的數據儲存于 Sserver 數據庫中。應用文中所提出的模型構建的權值分配圖,如圖1所示。

      在圖 1內的A至E的所有字符變量,運用這些字符變量對主體風險、技術風險、管理風險以及環境等風險進行描述。使用這一模型對一物流公司連續的某段時間中的物流電子商務交易過程中的風險波動描述為下圖2。

      所顯示出的結果表明,當物流市場沒有波動出現時,物流公司在這段時間內的交易風險所產生的波動幅度趨于平緩,通過分析可知,文中所使用的交易風險評估模型產生的風險曲線,可以對物流企業的真實情況進行精準的描述,文中的實驗使用三千條歷史交易數據運用本文模型進行檢測。

      通過以上的論述可知,使用文中 M模型對物流電子商務交易進行評估,所顯示出來的風險率在70%以上,在具體的交易過程中有來自原料明顯的干擾,致使所得出的風險評估發生了明顯的變化,而且與之相關的物流交易風險控制度相對低下,從而無法形成穩定的風險波動曲線,出現的這一狀況基本反映出物流的具體問題。通過所進行的實驗得出來的結論反映出,文中所應用的模型所得出來的評估結論,與交易中的真實狀態有著高度的匹配,可以從根本上對電子交易中所出現的風險進行控制。

      四、結語

      通過以上的論述,文章主要針對我國目前物流電子商務,所缺乏一種先進高效的物流電子商務交易風險評估模型,來保障物流交易過程中的安全性,從而讓影響了物流的成交量的問題,介于這一現實情況,而提出一種以局部最佳聚類權重熵,為基礎的物流電子商務交易評估模型,這一風險評估模型憑借一套先進的流程,為物流電子交易過程中的風險進行準確評估與把控。實驗結果表明,這種風險評估模型對物流電子商務交易風險的評估非常準確,而且評估所產生的數值十分精準,有良好的借鑒意義與實用價值。

      參考文獻:

      [1] 靳曉宏.電子商務信用評價模型的研究[D].北京:北京林業大學,2007.

      [2] 傅少川,張文杰,馬軍.電子商務風險分析及定性評估方法研究[J].情報雜志,2005(5):18-20.

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