B2C信用平台引入商家投保NCD的模式探究以北京杭州深圳为例（科技创新资料）.docVIP

B2C信用平台引入商家投保NCD的模式探究以北京杭州深圳为例（科技创新资料） 目录 TOC \o 1-9 \h \z \u 目录 1 正文 1 文1：B2C信用平台引入商家投保NCD的模式探究以北京杭州深圳为例 1 4 结论及建议 8 4．１ ＮＣＤ模式具有可发展空间，鼓励Ｂ２Ｃ平台进行新尝试 8 4．２ 在ＮＣＤ条件下，用户和商家交易行为会发生变化 9 4．３ 消费平台与品牌商、工商、公安合作 9 4．４ 消费者加强自身维权意识，填补法律空白 10 文2：杭州与深圳B2C跨境出口电商发展对比分析 10 1 研究背景 10 2 杭州与深圳跨境出口电商发展现状对比分析 11 参考文摘引言： 13 原创性声明（模板） 14 文章致谢（模板） 15 正文 B2C信用平台引入商家投保NCD的模式探究以北京杭州深圳为例（科技创新资料） 文1：B2C信用平台引入商家投保NCD的模式探究以北京杭州深圳为例 收稿日期：２０１5－04－16 １ ＮＣＤ模式的提出 我们旨在将本文经费估算的思想引荐入商家进行欺诈行为决策时对风险——所要缴纳的违约金和惩罚金的测算中，按照经验保费和先验保费的假定，我们将商家进行欺诈行为时所拥有的信息分为两类： 第一类：先验信息。即商家未经市场调查或未经实践经验总结而拥有的全部信息，在这种情况下，主观因素占主要色彩；第二类：经验信息。即通过观察、实践总结经验、市场调查、模拟交易等方式所得到的所有信息，这种情况下，主观因素影响比例较小，客观因素占主要色彩。 我们将商家决策行为的信息量和理论损失量进行加权平均。对被惩罚次数和索赔次数总额运用经验数据来调整和校正所讨论的指标。在此，引入贝叶斯频率调整法。 １．１ 贝叶斯频率调整——引入信度因子 假设索赔频率ｑ服从参数为α和β的伽马分布，其密度函数为： 在给定θ＞０的情况下，每次商家进行的索赔次Ｘ服从θ的泊松分布，即： 现观察ｎ份索赔金额，在责任期内索赔次数分别为ｘ１，ｘ２……ｘｎ 因此，在平方损失函数下ｑ的后验估计为，此后验估计与最小平方信度因子重合，而最小平方信度是使信用度估计误差平方的期望达到最小的信度因子。这里我们假定如下条件： 第一，在电子商务的进一步完善中，商家有条件雇佣精算师为其风险和惩罚金进行测算和估算，从而为自己是否选择诚信交易进行判断； 第二，有能力有条件的网购消费者同样有能力对商家行为进行期望预期，进而做出是否购买行为的期望预期； 第三，Ｂ２Ｃ电子商务可以出台相关机构，专门为商家设定无赔款优待模型，如同汽车保险行业中的ＮＣＤ，这样可以在一定程度减少风险的不同性质。 基于上述三种假定，我们可以这样理解和设定： （１）此电商出台的模型亦成为ＮＣＤ制度，其收取的保费可以作为偿还消费者所要求的违约金，从而减少商家和客户之间不必要的冲突； （２）ＮＣＤ制度同样是一个自动计费系统，由消费者在收货后回复情况而定，从而减少参加保险的商家的精算成本； （３）ＮＣＤ制度可以提高各个商家彼此竞争关系，促进优质优待； （４）根据ＮＣＤ制度判断相应索赔概率，即商家只有在这种概率的情况下才会选择非诚信交易，那么电子商务相关机构为了减少这种情况的发生，尽量缩小这种索赔概率的置信区间，就会设定一个更加合理可靠的保证金额； （５）ＮＣＤ制度的猜想属于上述的经验信息的范畴。 由于损失数据是来自经验期内发生的保险事故，因此仅仅采纳这些历史数据来估计将来的风险也是有波动的。而信度理论就是这样子的一种工具：利用信度因子来保证调整后的保险费接近于真实的风险水平。 基于上述三个假定和六个设定，我们将最小信度因子纳入投保费率的动态评估。当最小信度因子的衡量值即增加时，说明随机波动性增加，精算过程需要进一步修正和进一步的检验（是否存在自相关、异方差、多重共线性、随即波动性等） 本文在以往建立在先验信息基础而估计、预测和进行保费鉴定的基础上，利用经验信息设法得出动态的评估方式。 １．２ 马尔科夫链的ＮＣＤ研究 （１）保费等级（表现为金额不同） （２）起始组别（表现为时间步长） （３）转移规划（表现为随着不同被指责或惩罚金次数的发生，而相应的升级器索赔组别的过程）。由此，如果相应机构给出保费等级，我们类似也给出其转移规则如表1： 由此我们可用马尔科夫链来研究ＮＣＤ制度。 设Ｐ＝（ａｊｉ）ｎ×ｎ表示转移概率矩阵，其中ａｊｉ表示时刻ｔ组别ｉ的保单持有商家于时刻，ｔ＋１在组别ｊ的概率，用π（ｔ） 表示时刻ｔ各个组别的保单持有人的分布情况，则 当ｔ→∞时，有π＝πＰ，则π就是稳定状态下保单持有人得到分布状况。 根据年度中有无索赔发生、有索赔发生的次数及其相应的升级和降低情况，我们确定保费等级，并计算稳定状态下的投保商家分布状况。下为转移