anp在电子商务中小企业信用评估中的应用

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1、ANP在电子商务中小企业信用评估中的应用摘要:本研究尝试将X络分析法(ANP)应用于电子商务中小企业信用评估。针对电子商务特性,采用ANP法确定电子商务中小企业信用指标权重,运用线性加权法获取可评价电子商务中小企业的信用评估值,构建电子商务中小企业信用评估指标体系。依据电子商务信用评估指标间的依赖性和反馈性,建立指标模型。实证研究结果表明,ANP法在电子商务中小企业信用评估中具有可操作性和适宜性。  关键词:电子商务ANPX络分析法信用评估指标赋权法线性加权法  :F276.3:A  :1004-4914(2013)05-017-03  引言  广义电子商务的涵义是

2、指一切采用电子技术或以电子为媒介的商务活动,比如电视购物、POS联机销售、购物等都是广义电子商务的内容。而狭义电子商务是指基于互联X环境下的商品交易以及以商品交易相关的商务活动{1}。本研究属狭义电子商务范畴。  电子商务信用评估涉及如何选取指标和对指标进行赋权等相关问题。目前,确定指标权重最具代表性的方法是层次分析法(AHP),数据包络分析法(DEA),信息权重法(主成分分析法,因子分析法),德尔菲法以及层次分析法和德尔菲法的联合应用等{2}。而层次分析法作为其中应用较多的方法,其核心思想是将系统划分成几个层次,只考虑元素之间从上到下的支配作用,不考虑同一层次的元

3、素之间的相互作用,这种递阶层次的结构可以很好地为简单系统处理决策问题,但解决复杂系统的决策问题时,其局限性就显现出来{3}。在考虑大多数复杂系统中的考虑决策问题时不仅要考虑到上层对下层的支配作用,层次内部元素之间的互相影响以及元素之间从下到上的反馈影响也要考虑。在复杂系统的应用中AHP方法就需要改进了,为此在AHP的基础上T.L.Saaty教授提出了X络分析法(AnalyticNetworkProcess,ANP){4},ANP将系统中各元素的关系用X络结构表示。与AHP的层次结构相比,这种结构能够更准确、更客观地描述事物之间的联系,是一种更加符合实际的决策方法,A

4、HP可以视为ANP的一个特例{5}。所以依据信用评估指标间互为依存和反馈制约的特点,本研究试图用X络分析法ANP对电子商务中小企业信用评估的指标体系进行构建。  一、ANP的基本原理  ANP是在AHP方法上发展起来的一种指标权重赋值法。AHP是将指标分为若干层次,指标组和指标之间相互独立,不存在相互的影响,通过指标之间的两两比较,最终可计算出各指标的权重。但在现实问题中,很多时候指标组、指标之间都存在着相互的影响,这种影响必将反映在最后的计算结果上,所以针对这个问题有关专家提出了X络层次分析法。X络层次分析的一般模型是将系统指标划分成控制因素层和X络因素层,控制因

5、素层需要包含目标问题以及决策的准则,在这一层次中所有的决策准则均被认为彼此独立,且仅仅受目标元素的支配。第二层次即X络层由所有受控制层支配的指标组组成,元素组和指标之间是相互影响的X络结构。通过指标组之间、指标与指标之间重要性的两两比较,咨询有关专家得出指标组、指标之间重要程度的得分。最后把这些数据输入超级决策软件,即可得指标间的比较加权矩阵,最终计算出各指标的相对权重。  二、研究现状及ANP的优势  在电子商务中信息的非对称性十分明显,双方进行一次性交易或者有限次的交易的可能性增大,这使得传统意义上企业的商业行为中所适用的重复博弈不再适用于电子商务中,交易过程中

6、信用缺失的情况就会越来越严重,所以电子商务中小企业信用评估的必要性日益增强。  根据文献查考,现阶段有关信用评估的研究大部分仅限于针对传统商业环境下的企业的信用评估研究,这些研究并没有考虑电子商务环境下的信用评估,仅有少数在研究电子商务环境下的信用评估的文献。这些研究对电子商务环境的考量比较全面,初步提出了信用评估模型的构建。大多数研究都采用了层次分析法,以及德尔菲法和层次分析法的联合应用。  这些方法在传统的商务环境中的信用评估中得到了广泛的应用,其科学性毋庸置疑。但本研究认为,在电子商务中X上环境虽然看似简单,但和传统意义的商业环境有很大的不同,交易双方在交易前

7、对对方的信息了解十分有限,层次分析法适用性值得商榷。原因在于在电子商务中用户仅能在X页上了解到有限的信息,使得交易双方信息非对称性都十分严重,摘要:本研究尝试将X络分析法(ANP)应用于电子商务中小企业信用评估。针对电子商务特性,采用ANP法确定电子商务中小企业信用指标权重,运用线性加权法获取可评价电子商务中小企业的信用评估值,构建电子商务中小企业信用评估指标体系。依据电子商务信用评估指标间的依赖性和反馈性,建立指标模型。实证研究结果表明,ANP法在电子商务中小企业信用评估中具有可操作性和适宜性。  关键词:电子商务ANPX络分析法信用评估指标赋权法线性加权法 

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