邬建平

（岭南师范学院　商学院，广东　湛江　524048）

基于主成分分析与最小二乘支持向量机的电子商务信用风险综合评分

邬建平

（岭南师范学院商学院，广东湛江524048）

在国内外文献研究的基础上，建立电子商务信用风险综合评分指标体系，运用主成分分析法（PCA）对电子商务信用风险的核心指标进行提取，从19个指标中提取8个主成分作为电子商务信用风险的综合评分指标，采用粒子群算法（PSO），选择合适的最小二乘支持向量机（LSSVM）的惩罚因子C和RBF核函数参数σ，接着利用PCA-PSO-LSSVM组合模型对电子商务信用风险的8个主成分13家电子商务企业的训练集进行训练，再用测试集对信用风险指标进行预测，通过对5家电子商务企业的信用风险进行测试和验证，可得到较为满意的效果。实验结果证明：通过对LSSVM、PSO-LSSVM和PCA-PSO-LSSVM预测的精度进行比较，PCA-PSO-LSSVM预测精度高，模型的组合是合理的、有效的。

主成分分析；粒子群算法；最小二乘支持向量机；电子商务；信用风险；综合评分

Key wors: PCA； PSO； LSSVM； e-commerce； credit risk； comprehensive evaluation

1　引言

近年来，我国电子商务行业发展迅猛，2015年我国电子商务交易额达7.63万亿元，比2014年增长30.4%。与此同时，电子商务欺诈现象严重，人均损失超过5 000元。随着我国电子商务行业的进一步发展，这种损失仍将上升，这将在一定程度上限制电子商务企业健康持续发展。因此，对电子商务企业的信用风险准确评分成为当前理论和学术界关注的焦点之一。

目前，对于电子商务信用风险评分的相关文献还没有，都是借用其它评分说明电子商务信用风险的评分问题。……