基于層次分析法的動態(tài)C2C電子商務(wù)信用評價模型改進研究

【摘要】利用多因素分析法算出買賣雙方信用評價比重，科學(xué)設(shè)定成交額、時間跟蹤、信用值對信用評價的影響權(quán)重比例，建立交易雙方信用值綜合計算公式。

【關(guān)鍵詞】因素分析法;信用違約

為了降低買賣雙方為了各自利益做出的不誠信行為，國內(nèi)所有電子商務(wù)平臺都有自己的評價系統(tǒng)，跟蹤買賣交易過程，分析評價行為，計算雙方信用值。現(xiàn)有C2C平臺信用評價模型存在結(jié)構(gòu)單一，不全面準(zhǔn)確性較差，信用評價標(biāo)準(zhǔn)不一致，信用數(shù)據(jù)不共享等問題。建立一個更加準(zhǔn)確、全面、數(shù)據(jù)共享的第三方信用評價平臺勢在必行。

1 C2C電子商務(wù)動態(tài)信用評價模型改進原則

電子商務(wù)行業(yè)主流的信用評價模型，采用累加法，雙方完成交易然后互評，不同評價獲得不同分值，累加計算出最后分值，從而顯示不同時期信用狀況變化。系統(tǒng)簡單，運營成本較低，能夠有效降低信用違約風(fēng)險。實際運作中存在如下因素對信用評價的影響需要改進：（1）交易金額;（2）評價時間;（3）買家信用度。

2 C2C賣家動態(tài)信用評價模型的構(gòu)建

在全新的動態(tài)評價體系中，設(shè)定為五個評分檔，較好（+1），好（+0.5），中（0），差（-1），較差（-2）。買家打分后通過公式算出得分。模型自動采集交易金額、雙方信用評級、評價時間等數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)輸入模型最后綜合計算出準(zhǔn)確的信用值。

2.1評價指標(biāo)的權(quán)重的確定

采用階梯層級遞進的原則進行各指標(biāo)權(quán)重判定。通過邀請業(yè)內(nèi)權(quán)威專家評審團分別對同級指標(biāo)和子級內(nèi)同級指標(biāo)進行分析比較，由公式計算其全部指標(biāo)的重要特性值，建立一個指標(biāo)重要特性判斷矩陣。

2.1.1一級指標(biāo)權(quán)重的確定

第一步，構(gòu)造賣家信用值判斷矩陣;第二步，計算重要性排序;第三步，一致性檢驗。

2.1.2二級指標(biāo)權(quán)重的確定

（商品信息）B1、（服務(wù)水平）B2、（配送延時）B3的判斷矩陣及指標(biāo)權(quán)重，二級評估指標(biāo)的權(quán)重為下：WB1（0.2314，0.5817，0.1205，00664）;WB2（0.2297，0.1220，0.6483）;WB3（0.6667，0.3333）。

2.1.3層次總排序

根據(jù)賣價的信用值A(chǔ)，通過二級指標(biāo)層對于一級指標(biāo)層權(quán)重的排列，可以清晰看出各指標(biāo)在信用評價體系中所占的權(quán)重比例。

2.2交易金額加權(quán)計算

為求公平公正，需要將成交額數(shù)據(jù)納入評價模型中。通過對京東以及淘寶網(wǎng)交易數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析，以及對賣家進行問卷調(diào)查，得出如下商品交易額權(quán)重。

3 C2C買家動態(tài)信用評價模型的構(gòu)建

3.1買家信用度加權(quán)計算

為了保證信用配件準(zhǔn)確性也必須需要把買家信用等級加入到評價模型中。高信用買家的權(quán)重高于低信用買家。

3.2評價時間加權(quán)計算

評價模型必須根據(jù)不用的評價時間對賣家信用產(chǎn)生不同的影響。應(yīng)該增加近期評價在模型中的權(quán)重比例。提高評價準(zhǔn)性，將降雙方違約風(fēng)險。

參考文獻：

[1]李道全，吳興成，郭瑞敏.基于層次分析法的電子商務(wù)交易決策模型[J].現(xiàn)代電子技術(shù)，2017，40（10）：68-71.

[2]郭順利，張向先，李中梅.基于加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)度的C2C平臺商品信息可信度評估方法研究[J].情報科學(xué)，2017（7）：142-148.

[3]李聰，李雪琴，Gajanan G.Hegde，等.C2C電子商務(wù)差異化折扣模型：基于在線購買歷史聚合[J].管理工程學(xué)報，2016，30（2）：64-75.

作者簡介：

王曉東（1978-），男，漢族，遼寧朝陽人，本科，副教授，研究方向：政務(wù)信息化與電子商務(wù)。