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基于灰色神经网络的电子商务信用风险预警研究
来源:www.paper56.com
摘要：本文通过理论研究与实证分析相结合的方法，一方面从理论上探讨灰色预测理论与人工神经网络方法结合运用于电子商务信用风险预警问题的合理性，另一方面从实践角度，以我国电子商务企业作为样本构建信用风险预警模型，并将其应用于实际电子商务企业风险预警中，在此基础上，构建了电子商务信用风险评价指标体系，建立电子商务信用风险预警模型。
关键词： 电子商务；信用风险；灰色预测；BP 神经网络
0 引言
研究背景
在电子商务全球化的发展趋势中，电子商务交易的信用危机也悄然袭来。与传统企业间的交易模式不同，电子商务是一种“背对背”的交易模式。由于远程交换信息的原因，交易双方并不会直接接触。从买方的角度看，虽然能够通过网络上对产品的描述或是对寄出样品的检查可以明了卖方产品的质量，但是买方依然对卖方的资产、生产等详细情况不掌握，对卖方能否按时交货、货物质量有否保证存有疑惑。相反，从卖方的角度看，它们也不能了解买方能否履行合同交付货款。在双方的交易洽谈中，经常出现货不对板、欺骗货款、欺骗货物样本等行为。因此买卖双方都因为这种信息的不对称而导致了对电子商务交易的不信任，虚假交易、假冒行为、合同欺骗、网上拍卖哄台标的、侵犯消费者合法权益等各种违法违规行为，在很大程度上制约了我国电子商务乃至全球电子商务快速、健康的发展。
从本质上而言，市场经济就是信用经济，信用是市场经济的基础。然而自从信用活动出现以来就一直伴随着信用风险，因此市场经济又是一种风险经济。诚信，从电子商务登陆中国以来，一直都是电子商务在中国快速发展的瓶颈。由于消费者用电子商务企业通过网页交流，双方很难有面对面直接沟通机会。对于彼此的信任一般都是通过感受和体验等比较初级的手段，并没有成熟的体制或者合适的载体来支持开放性的真实信息的传递。于是，消费者无法准确的知道经营者的信用状况，只能凭借着自己的经验和判断进行消费；经营者无法完全的了解消费者的真实程度，只能遵循着对方的需要和要求实现销售。在双方互相探索和尝试信用程度的集合之中，中国的电子商务难免有许多尴尬和无奈，千分之一的交易成功率就是一个很好的证明。
研究目的本文采用的是灰色神经网络的预测方法，通过信用风险评价，对风险事件后果进行评价，并确定其严重程度及顺序，评价时还要确定对风险应该采取的应对措施。把灰色预测理论与神经网络相结合，对电子商务信用风险预警进行研究，并创建电子商务信用风险预警指标体系，设计预警模型。
1 相关理论基础
1.1 电子商务信用风险的基础理论
1.1.1 基本概念
（1） 电子商务的概念
电子商务的英文名称为 Electronic Commerce，简称EC，也可以将其称为ElectronicBusiness。欧洲经济委员会于1997 年10 月在全球信息标准大会上对电子商务做出的定义:
“电子商务是各参与方之间以电子方式而不是以物理交换或直接物理接触方式完成任何形式的业务交易”。电子商务是运用现代通信技术、计算机和网络技术进行的一种社会经济形态，其目的是通过降低社会经营成本、提高社会生产效率、优化社会资源配置，从而实现社会财富的最大化利用。因此，电子商务是一种新的社会经济形态。
网络是人类社会劳动、生活、学习的新工具，它通过影响人类通信与交往方式，间接地对传统经济领域的生产、交换、分配和消费方式产生影响，直到渗透、改造、重塑传统经济的运行模式，以及社会经济价值标准与增值方式。因此，电子商务是一个泛社会化的概念，电子商务的发展是一个从基础应用入手、循序渐进地推而广之、最终实现普遍应用的发展过程。
总体看来，我们可以这样说：从宏观上讲，电子商务是计算机网络的又一次革命，是在通过电子手段建立一种新的经济秩序，它不仅涉及电子技术和商业交易本身，而且涉及到诸如金融、税务、教育等社会其它层面；从微观角度说，电子商务是指各种具有商业活动能力的实体（生产企业、商贸企业、金融机构、政府机构、个人消费者等）利用网络和先进的数字化传媒技术进行的各项商业贸易活动。
（2） 电子商务信用风险的概念
电子商务信用是指电子商务交易中由买方、卖方、电子商务平台提供方、物流、企业、银行和中介机构等多方构成的互动信任关系。
电子商务信用风险是指电子商务活动中信用状态的不确定性，可进一步表述为:电子商务活动中各交易主体遵守市场合约（隐性的或显性的）程度的不确定性大小。由于虚拟市场中各交易者的信用理念（文化、道德或伦理）、信用意向和信用能力的不确定，以及受其它多种因素的影响。造成了虚拟市场中各交易主体遵守隐性或显性合约的程度的不确定性，于是形成了电子商务信用风险。
1.1.2 电子商务信用风险的基本内涵
1.1.2.1 电子商务信用风险构成要素
由上述定义可知，由于网上交易涉及到众多方面，因此预期风险损失也表现为多个方面。
现对其风险要素进行简单的解释。
①货币风险。由于网上交易结果不理想所导致的预期货币损失，如支付超过商品的价值。
②时间风险。由于购物结果不理想而导致浪费时间，或者用于搜索网上购物信息时间过长。
③绩效风险。所购买的商品或者服务的功能没有达到预期所需的可能性。
④社会风险。网上购物行为得不到他人认同给自己所造的压力。
⑤心理风险。网上购物过程中，消费者所感受到的由于不确定性而造成的不舒服和紧张感。
⑥隐私风险。消费者网上购物过程中，个人信息被收集并且被滥用的可能性.
⑦交付风险。交付风险主要涉及到售后服务中的不确定性，如送货的准确性与及时性，货损率，售后服务承诺的保障性等。
⑧支付风险。支付风险主要涉及到网上支付过程中的不确定性，如信用卡信息被盗取，发票索取困难等。
从上述电子商务信用风险构成要素来看，网上信用风险有两个主要来源:一是交易者的交互行为，如货币风险、绩效风险、社会风险、心理风险、交付风险和隐私风险；二是网络购物环境，如时间风险和支付风险。
1.1.2.2 电子商务信用风险的原因
信用风险是影响今后电子商务发展的重要因素，站在实施主体企业的角度，引发电子商务信用风险的主要原因如下:
（1）内部原因。这方面主要表现在领导和员工的风险意识淡薄、内部交易流程管理的风险内部的网络犯罪以及技术风险等四大方面。其中，技术风险又主要表现在对身份认证缺乏有效的手段，对信息的机密性和完整性缺乏有效的手段、交易信息在传输过程中被非法窃取或篡改以及缺乏信息有效性和不可抵赖性的手段等。除技术风险外的其它三大风险基本上都可以通过企业的有效管理来避免或大幅度减少。
（2）外部原因。这方面主要表现在：
①电子商务法律体系仍然不够完善，相应地电子商务信用制度尚未真正建立在电子商务中，信用具有更明显的国家和国际化的双重属性，基于Internet 的电子商务活动无国界限制，但是从事电子商务交易的主体（包括政府、企业和个人）是以服从国家利益为基本要求；②安全模式不能满足电子商务发展的需要。目前实行的通过第三方认证中心（CA）对交易主体的真实身份进行确定的模式有漏洞，容易产生“虚假”认证:
③电子商务意识仍然比较淡薄，受传统贸易制度的影响较深。很多企业的交易多限于面对面地进行，网上信用意识较差。普及性的电子商务教育发展不均衡；④惩罚机制不够完善。电子商务所具有的远程性、记录的可更改性、主体的复杂性等自身特征，决定了其信用问题更加突出。当发生信用违约问题时，由于电子商务信用的特殊性（不确定性），目前还缺少有效的惩罚机制，这实际上加剧了电子商务信用风险。
综上所述，不诚实交易行为（欺诈行为）是电子商务信用风险的主要来源，也是影响网上信任的重要因素；对网上信用风险的进行控制，特别是对不诚实交易行为的控制是重建网上信用的前提。基于上述结论，本文主要从电子商务信用风险控制的角度，尤其是对网上不诚实交易行为的控制，来寻求电子商务信用建立的途径。
1.1.3 电子商务信用风险预警的基础理论
（1）基本内容
信用风险预警管理系统是以警报为导向、以矫正为手段、以免疫和安全性为目的的防错、纠错机制，本质是主体的自组织能力与预控能力。其通过对主体运营过程中有可能引起风险变化的因素进行识别、监控、预测、评价，借助预防控制策略及时矫正主体的不良发展趋势。
（2）与传统管理理论的区别
管理是为实现组织目标，用某种行之有效的方法，对其人、财、物和信息等资源进行计划、组织、指挥、协调和控制的过程。
从预警管理的本质特征来分析，相对于传统管理理论，具有鲜明的特征。一方面，其源于传统管理理论；另一方面，又是对传统管理理论的扩展，是吸收现代科学理论成果的先进管理方法。与传统管理理论的区别具体体现在:①在研究基点上，传统管理理论基于经济组织成功机理研究，而预警理论则基于成功机理、安全机理的双重研究；②在对待管理失误上，传统管理理论将失误行为视为例外的无规律的行为，而预警理论则认为失误行为有其内在成因、发展规律，能够监控、矫正，其强调预控和经常性预防: ③在管理过程中，传统理论侧重于管理手段，而预警管理侧重于经济组织内外环境变化的管理策略选择。
同时必须意识到，预警系统与补救系统不同，前者侧重于事前防范，后者的主要功效在于事后补救。事前规避如同筑堤、防洪、疏导；事后补救就像决堤、抗洪、抢险。因此，只有侧重于信用风险防范，才能维护经济运行的顺畅、高效。
1.2 人工神经网络
人工神经网络（ Artificial Neural Networks， 简写为 ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connectionist Model），是对人脑或自然神经网络（Natural Neural Network）若干基本特性的抽象和模拟。人工神经网络以对大脑的生理研究成果为基础的，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能。
自 1943 年心理学家McCulloch 和数学家Pitts 提出第一个神经网络模型——MP 模型以来，神经网络理论快速发展。1982 年提出的Hopfield 神经网络和1985 年Rumelhart 提出的反向传播算法（Back propagation）则将该理论研究推向高潮，此后Hopfield 型和多层前向型神经网络成为用途广泛的神经网络模型，它们在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩、图形处理和工业控制等领域的应用上颇有成效。
人工神经网络的主要特点如下：
（1）高度的并行型。人工神经网络是由许多相同的简单单元并联组合而成，虽然每个单元的功能简单，但大量简单处理单元的并行活动，使其对信息的处理能力与效果惊人。
（2）高度的非线性全局作用。人工神经网络每个神经元接收大量其它神经元的输入，并通过并行网络产生输出，影响其他神经元。网络之间的这种互相制约和互相影响。实现了从输入状态到输出状态空间的非线性映射。从全局的观点来看，网络整体性能不是网络局部性能的简单叠加，而是表现出某种集体性的行为。
（3）良好的容错性与联想记忆功能。人工神经网络通过自身的网络结构能够实现对信息的记忆，而所记忆的信息存储在神经元之间的权值之中，从单个权值中看不出所存储的信息内容，是一种分布式的存储方式。这使得网络具有良好得容错性，并能进行聚类分析、特征提取、缺损模式复原等模式信息处理工作，适宜做模式分类、模式联想等模式识别工作。
（4）高度的自适应、自学习功能。人工神经网络可以通过训练和学习来获得网络的权值与结构，呈现出很强的自学习能力和对环境的自适应能力。人工神经网络方法用于企业财务预警研究时，一方面利用其映射能力，另一方面主要利用其泛化能力，即在经过一定数量的带噪声的样本的训练后，网络可以抽取样本所隐含的特征关系，并对新情况下的数据进行内插和外推以推断其性质。例如它通过处理一系列的输入（如财务比率数据），能产生相应的输出（对公司财务状况的评价，困境或非困境），它的运算分析能生成一个成功反映所有输入输出变量相应关系的模式。除此之外，神经网络并不依赖于变量之间必须线性相关或是相互独立的假设，其中BP 神经网络神经元采用的传递函数通常是Sigmoid 型可微函数，在实证分析中可以实现输入与输出间的任意非线性映射，在模式识别、风险评价、自适应控制等方面有其不可比拟的优势，因而本文选用BP 神经网络作为信用风险预警研究的评价网络结构。
1.3 灰色系统理
论灰色系统理论是研究少数据不确定性的理论。灰色理论在分析少数据的特征了解少数据的行为表现、探讨少数据的潜在机制、综合少数据的现象基础上，揭示少数据、少信息背景下事物的演化规律。具体来说，在少数据不确定性背景下，数据的处理、现象的分析、模型的建立、发展趋势的预测、事物的决策、系统的控制与状态的评估，是灰色理论的技术内容。
灰色系统理论的核心和基础是灰色模型（Grey Model），简称GM 模型，比起传统的回归分析具有明显优势，概括而言主要有以下三点：灰色模型建模所需信息较小，通常只要有四个以上数据即可建模；常规回归分析模型要求大量数据，如果数据太少则很难找到统计规律。灰色模型建模时不必知道原始数据分布的先验特征，对无规律或不服从任何分布的任意光滑离散的原始序列，通过有限次的生成即可转化成为有规律序列；但是回归分析模型中多要求是线性的，或是指数的，或是对数的。由于线性回归较易计算，大多研究的期望分布为线性，虽然对于单因素（少因素）的情况，也允许出现指数或对数的分布，但从总体来看，回归模型要求分布是典型的，其对数据的要求比较严格。灰色模型建模的精度较高，可保持原系统的特征，能较好地反映系统的实际状况。回归分析的最大缺点就是不能避免可能出现的反常情况，因为回归分析的计算主要是数据幂和四则运算，即平方和，全和等，运算过程由于计算误差容易导致计算结果出现极性差错，从而使正相关变为负相关，以致正确现象受到歪曲和颠倒。电子商务信用风险的影响因素繁多，企业内部和外部的各种可控和不可控的因素都对其产生作用，因而很难找到对其进行准确预测的历史信息。其次，电子商务信用风险往往呈现出无规律的概率分布，因而要弄清这些原始数据分布的统计特征也是困难的。此外，对电子商务信用风险的预测直接影响到投资者的投资决策，关系到投资者的经济利益。
因而对预测的准确性要求比较高。基于这些分析，认为GM 模型比较适合对电子商务信用风险的预测。
2 电子商务信用风险预警体系分析及指标体系设计
风险预警系统有狭义和广义之分。狭义的预警系统是指为防范可能偏离正常发展轨道或可能出现的风险而建立的报警系统。狭义预警系统着重于警情的预报或即时公告。广义的预警系统则是由四个相互关联、关系密切的子系统组成。包括：预警咨询系统、预警决策系统、预警执行系统和预警监督系统。这四个系统涵盖了从确定警情指标、寻找警源、分析警兆、准确及时报警，确定警情应对措施以及排除警情并收集反馈信息的全过程。
由于电子商务具有开放性和进退低成本等特性，因此其信用不仅具备传统商务信用的基本特征（即商品交易过程中供货与付款行为发生时间或空间上的分离），而且还有其独特性（即信用的复杂性和不确定性）。
所以在分析电子商务信用风险预警体系的过程中必须考虑到电子商务信用面对的是一个全球性市场，特别是不同国家的法律制度和价值观念有较大差异，这种差异对信用会产生较大的多重影响；其次由于电子商务所特有的虚拟性和匿名性，因此交易过程中出现信用问题后难以查找到相关责任方和追究违约责任，记名性（传统商务信用体制的基石）在电子商务环境下基本失去了作用。所以在此将电子商务信用风险预警体系的分析分为三个阶段进行，第一阶段为风险识别，即对影响电子商务信用风险的因素及其成因仔细分析；第二阶段为风险评估，即对主体所面临的信用风险状态进行较为客观、准确的评价，为决策提供依据；第三阶段为风险处理，即对信用风险的恰当预警控制。
2.1 电子商务信用风险预警体系分析
2.1.1 电子商务信用风险识别分析
2.1.1.1 第三方机构信用风险
电子商务信用体系又可划分为多个子系统，如信用监管子系统、买方信用子系统、卖方信用子系统、银行信用子系统、电子商务平台子系统、物流配送信用子系统和中介机构信用子系统等。同传统信用体制风险一样，电子商务信用体系也面临众多风险。
（1）电子商务信用体系系统风险（称为社会层次的电子商务信用风险）：这类风险是指电子商务活动各方相互不信任或不能真实地履行义务对整个社会或较多网民造成的负面影响，现阶段主要为我国公众对电子商务一些交易模式的安全性不信任。
（2）电子商务信用体系技术风险：这类风险是指由于计算机及网络原因造成交易方无法履行自身义务的不确定。可将影响电子商务信用风险的相关技术进行分解、整合，将硬件技术和软件技术、基础平台技术和从生产者到消费者各个环节所用到的技术进行纵向和横向的集成，综合成两类：一类是安全技术；另一类是解密技术。显然，在其它风险因素既定的条件下，安全技术越高，信用风险越低；解密技术越高，信用风险越高。
（3）电子商务信用体系金融风险：这类风险是指由于银行等金融机构无法及时履行自身义务而对电子商务交易所造成的损失；在一定程度上银行是风险集中和风险分散的机构，当银行规模较小或银行资金周转不灵时，银行可能以多种原因采取拖延电子商务交易方已付的货款给供货方；另外，国际电子商务交易还面临货币汇率结算方面的风险。
（4）电子商务信用体系政策风险：这类风险是指各国法律或政府宏观政策调整对电子商务交易方可能造成经济损失，电子商务受法律和政府宏观政策调整影响；在国际间电子商务法律体系尚未建立之时，电子商务信用体制的政策风险是潜在的，任何国家法律都是保护本国利益，国家间利益冲突会影响到电子商务活动；另外，一个国家的宏观政策会随着社会经济和形势变化而不断调整，政府宏观政策调整也会影响到电子商务活动。
（5）电子商务信用体系操作风险：这类风险是指电子商务交易方操作人员因交易过程失误（包括无意或有意行为）对电子商务交易自身或其他各方可能造成经济损失，在电子商务环境下操作风险也是信用体制中无法消除的风险，特别是有意行为（其实就是不诚实行为）更容易造成对其他交易经济损失。
2.1.1.2 交易中个人用户信用风险
从其他角度探索电子商务信用风险的形成：
（1）来自交易双方的信用风险
①来自买方的信用风险对于个人消费者来说，可能会在网络上使用信用卡进行支付时恶意透支。或
