简介:P2P网络借贷作为电子商务在金融领域的延伸与应用,近年来得到广大学者的关注.但是目前的理论研究中,鲜有从投资者信息挖掘的角度进行投资决策分析.本文提出一个新颖的方法,即投资者构成分析方法,通过分析贷款的众多投资者信息遴选出最有价值的投资,辅助投资者进行投资决策.首先从投资者的历史投资收益率、风险偏好以及投资经验三个维度构建投资者档案(investorprofile),进而基于投资者档案构建投资者构成分析模型,最后通过美国最大的在线网络借贷网站Prosper的数据,对本文提出的构想及模型进行了实证研究.实验结果表明本文提出的利用投资者构成分析的方法辅助投资者进行投资决策是可行的,文中构建的模型表现出良好的预测能力,能够有效地筛选出有价值的投资.
简介:众多B2C网站已建立起会员等级制度,并据此向买家提供价格折扣。但会员等级制模型仅考虑买家交易金额,无法全面反映买家在线购买历史(onlinepurchasehistory),故不能准确提供差异化折扣。针对上述问题,提出了一种面向B2C电子商务的差异化折扣模型,该模型包含能体现买家在线购买历史的交易、退单、推荐购买、晒单等四个指标,将买家在线购买历史聚合为一个综合值,进而通过min-max标准化方法进行线性转换,将转换后的聚合值与会员等级基准折扣结合得到最终的差异化折扣,从而使得B2C网站可向同级别会员实施更精准的一对一营销和价格歧视策略。以京东商城为背景的仿真实验结果证明了本文新模型的有效性。
简介:产学研合作中的知识流动效应度量一直是一个难题,本文以GERT网络与协同学为理论基础,寻求知识流动效应度量的方法。为此,根据知识流动特性,利用GERT网络中的实现概率及矩母函数参量来解析知识流动效应。为了得到矩母函数的分布类型,利用协同学,分析了影响产学研合作的内外因素,建立起随时间变化的知识流动方程,并以此方程作为矩母函数。同时,以大型飞机起落架系统研制为案例,利用专家调查法获取初始数据,并运用前述方法进行知识流动效应分析。通过GERT网络模型对知识流动进行测度,提供了产学研项目研制过程中知识增值大小、流动的顺畅性等重要信息,以此帮助决策者为保证研制项目的按时按质完成采取积极对应措施。