| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 选题背景 | 第15-16页 |
| 1.2 研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 C2C电商销量影响因素研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 C2C电商店铺信用评价研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.4 论文主要创新与结构安排 | 第19-21页 |
| 1.4.1 主要创新 | 第19页 |
| 1.4.2 内容结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 模型与方法 | 第21-29页 |
| 2.1 分位数回归 | 第21-24页 |
| 2.1.1 提出背景 | 第21-22页 |
| 2.1.2 模型表示 | 第22页 |
| 2.1.3 参数估计 | 第22-23页 |
| 2.1.4 预测分析 | 第23-24页 |
| 2.2 神经网络分位数回归 | 第24-27页 |
| 2.2.1 提出背景 | 第24-25页 |
| 2.2.2 模型表示 | 第25-26页 |
| 2.2.3 参数估计 | 第26-27页 |
| 2.2.4 预测分析 | 第27页 |
| 2.3 评价指标 | 第27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 C2C电商卖家销量影响因素分析 | 第29-37页 |
| 3.1 问题提出 | 第29页 |
| 3.2 理论分析与研究假设 | 第29-31页 |
| 3.2.1 最低价格与最高价格的影响 | 第29-30页 |
| 3.2.2 卖家信用得分的影响 | 第30页 |
| 3.2.3 累计评论数的影响 | 第30-31页 |
| 3.3 建模与结果分析 | 第31-33页 |
| 3.3.1 数据与描述 | 第31-32页 |
| 3.3.2 回归结果分析 | 第32-33页 |
| 3.4 条件概率密度预测结果分析 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 C2C电商卖家信用评分的多因素校正模型及有效性检验 | 第37-46页 |
| 4.1 问题提出 | 第37页 |
| 4.2 信用评分理论基础 | 第37-38页 |
| 4.3 卖家信用评分机制分析与改进 | 第38-40页 |
| 4.3.1 目前信用评分机制的缺陷 | 第38-39页 |
| 4.3.2 对原始信用得分机制的改进 | 第39-40页 |
| 4.4 卖家信用评分的多因素校正模型 | 第40-42页 |
| 4.4.1 卖家信用评分多因素校正模型 | 第40-41页 |
| 4.4.2 店铺消费累计损失 | 第41页 |
| 4.4.3 有效性检验模型与指标 | 第41-42页 |
| 4.5 实证研究 | 第42-45页 |
| 4.5.1 数据与描述 | 第42-44页 |
| 4.5.2 建模与分析 | 第44-45页 |
| 4.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-49页 |
| 5.1 研究总结 | 第46-47页 |
| 5.2 研究展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第53-54页 |