摘要
2008年美国爆发的金融危机给世界各国的金融系统造成了重大的经济损失。在危机过后，人们开始痛定思痛，思考金融危机在世界上造成大面积损失的原因。研究发现，这主要是世界金融系统的安全性方面存在着隐患。因此，对于风险的研究就要求人们从过去的微观层面上升到宏观层面，各个国家加强自身金融系统的宏观审慎管理成为防止下一次金融危机大面积蔓延的重中之重。从宏观角度来看，就要把参与经济活动的各金融机构组织，金融市场作为一个整体来考虑，以整体的角度来研究和防范危机在系统中蔓延。
以整体的思想来研究系统中风险传染的方法很多，不过近年来使用复杂网络的方法变得备受推崇。欧洲央行在一篇金融稳定评论中就曾经指出，现在社会金融系统中的各要素关系错综复杂，要研究这复杂的关系，就需要使用复杂网络的研究方法。
复杂网络是由数学上的图论发展演变而来的一种新兴学科，它涵盖内容广泛，主要包括了系统性科学，管理学，计算机科学，数学，统计学等多方面的理论和知识。正因为如此，复杂网络才被学者们认可，是研究复杂系统最有效的一种工具，就可以将复杂系统抽象成为一种复杂网络。在金融系统中，存在着大量的金融机构，金融组织，各机构组织在系统中起的不同的作用，而且之间经常发生一些业务往来。然而，这种业务往来关系并不是一成不变的，而是随着时间的推移发生着变化。从这个角度来看，金融系统是一个复杂的系统，我们就可以用复杂网络的理论来进行分析研究。
金融系统中的金融机构的联系关系主要是通过资金流动形成的，而资金的流动又主要是通过支付系统来完成的，因此我们可以说对应于金融系统的支付系统也会表现出复杂的特性。本文根据大额支付系统建立网络拓扑模型，估计支付系统中银行间交易金额，然后，使用复杂网络的理论方法构建银行系统网络模型，对该网络的拓扑结构性质及网络结构进行分析，最后根据网络结构特性分析系统性风险在网络中的传播规律。本文的具体内容如下：
第一部分为文献综述部分，首先，整理了一下国内外学者对于银行网络结构的分析情况，然后对银行间系统性风险传染情况做了整理，主要是从四个方面介绍的，有系统性风险的涵义，国内外学者根据收集到的数据对系统性风险的具体测量，对于系统性风险的一些研究方法，其中主要评述了使用复杂网络理论的方法，综述的最后部分是对于系统性风险爆发的可能性做了整理。
第二部分主要介绍本文的数据来源，主要来源于三个部分，支付体系发展报告，各银行的年度报表，以及前支付结算司司长欧阳卫民的一篇文献。
这部分最后对于支付系统中数据暴露不充分的现状，本文尝试使用回归分析，变量替代的方法，估算出各银行交易金额在整个支付系统中的比重，然后进一步估算出整个支付系统中任意两家银行之间的交易额。
第三部分是先简单介绍了复杂网络的相关理论，然后分析了银行业系统的复杂性，得出可以用复杂网络进行分析的结论，最后根据前面估算出的交易矩阵，对银行业交易金额网络的网络结构进行了分析，主要表现在网络白勺拓扑参数以及网络结构。网络拓扑参数主要是平均路径长度和度分布，网络结构主要是聚集系数以及网络匹配模式，研究结果表明该网络具有小世界的特性，即该网络具有小的平均路径长度以及较大的聚集系数，为后面对网络进行针对性攻击，分析鲁棒性提供了前提。
第四部分介绍了本文在研究银行间危机传染时的具体方法，主要就是对没有破产的银行对上一轮破产的银行进行轧差，然后再和银行资产额比较进行判断，通过不断的迭代过程，来观察危机产生的影响。最后了通过Matlab仿真模拟运行的结果，通过假设一家银行，两家银行，多家银行破产分别做模拟，来对比观察系统中风险传染规律。通过仿真模拟的结果我们可以发现，我国的银行业系统是非常安全的，没有外部因素的干扰是不会出现系统性风险的。
第五部分是结论与展望，主要介绍了本文所得出的结论，另外也指出了本文中的不足及局限性，并且为后面的进一步研究做了展望。
本文的创新点主要有两点，第一点是数据的估算，考虑需要用到各个银行交易额在整个系统中的比重，但是这种数据不容易收集到，因此本文试着寻找一个相关变量，这个变量的数据能够收集到，并且和待估计的变量之间具有正相关关系，然后用该变量替换需要估计出银行交易额的比重，另外也部分地运用了最大熵估计的思想，把所以已知能够收集到的数据运用在内。
第二点是分析危机传染的过程。在分析危机传染的过程中先对系统建立网络模型，然后根据网络模型抽象出对应的矩阵，危机传染过程就对应在矩阵上元素的变化。具体就是对没有破产的银行对上一轮破产的银行进行双边或者多边乳差，然后再和银行资产额比较进行判断，通过不断的迭代过程，来观察危机产生的影响。观察为了反映这种变化规律，通过Matlab软件仿真模拟实验，并通过不断赋予不同的初值，对比观察网络中风险传染情况。
摘要
根据谷歌发布的最新全球网站排名中，包括 Facebook 等一些社交网站已跻身前十名。国内的腾讯、新浪微博也运营得如火如荼。很显然，社交网站成为当前网络时代下重要的信息载体和人与人之间沟通的主要工具。
社交网站以拥有大量的用户群体受到了电子商务企业的青睐。将电子商务与社交网站相结合，是目前的一种主流趋势，也是企业正在积极寻求的一种新的模式。而社会化的电子商务并不是简单地将社交网站与电子商务“相加”,在已有的社交网站中单纯地加入商品链接。这种做法已经被证明是失败的。在过去几年，主流的社交网站中开展的电子商务也没有达到预期的效果。无论是 Facebook 里的虚拟礼品店，还是人人网推出的电子商务导购平台“人人爱购”,最终都以经营效果不理想，或与原社交网站定位不符为由，而草草收场。基于此种情况，有人悲观地认为社交网站中开展的交易活动投入产出比不高，并没有很大的发展前景。
本文的研究目的是找出影响社交网站中消费者购买意愿的因素，以此分析在社交网站中为何原有的电子商务活动没有达到预期的效果。本文主要包括以下几个部分，首先引入技术接受模型（TAM）以及交易成本理论，结合社交网站互动性的特点，探讨相关的文献，重点的部分在于进行归纳和演绎。然后从这些角度入手提出假设，找出对于社交网站中消费者购买意愿的影响因素，构建出一个衡量影响因素的模型。文章以有在社交网站上进行交易活动的用户做为研究对象，采用问卷调查法。利用 SPSS17.0 进行实证分析，包括问卷的信度和效度检验，回归分析，假设检验和结构方程模型。通过分析得出哪些因素对影响社交网站中用户的购买意愿起显着作用。最后，通过以上实证得出的结论，针对现有的社交网站中交易活动进行盈利模式的创新，为企业在社交网站中开展交易活动提供参考依据。
摘 要
在社会化电子商务环境下，随着信息产生方式与传播媒介的日益变化，顾客与企业之间基于互联网的互动、交流和联系变得十分普遍而频繁，两者的关系趋向于平等、互动和相互影响，成为当前电子商务最重要的特征。随着新一代社交媒体微博的兴起，微博平台中顾客与企业互动、交流和联系所产生的网络口碑，也成为了企业获取数据的重要来源，其中可能蕴含了巨大的商业价值。同时随着 B2C 电子商务的不断发展，随之而来的服务问题也越来越引人关注。B2C 企业如何结合社会媒体和顾客产生的丰富网络口碑数据，提升自身服务质量，对于企业持续发展具有重要意义。
基于以上背景，本文提出研究基于网络口碑的 B2C 企业服务质量提升策略。为了客观地理解和设计服务，本文从流程角度出发，应用服务蓝图法详细描绘分析了 B2C电子商务服务总流程。根据该总流程中的六个子流程，将 B2C 电子商务服务分为决策服务、通达服务、交易服务、支付服务、物流服务以及售后服务等六个子服务。
在确定 B2C 电子商务六个子服务的基础上，对获取的网络口碑按各个子服务进行归类，构建 B2C 企业的网络口碑分类模型，从而有助于企业便捷高效分类获取各个子服务中的网络口碑数据。以国内较有影响力的 B2C 电子商务企业当当网为例，首先通过新浪微博平台获取与其服务相关的微博网络口碑数据 3,260 条，并人工标注其子服务类别，获得训练集与测试集；然后对微博文本数据进行分词以及词性标注等预处理；接着采用2c统计法选取特征项以及向量空间模型量化表示训练集，进一步使用支持向量机和朴素贝叶斯对训练集进行学习，获得分类器；最后，使用测试集评估分类器效果，用支持向量机建立的分类器分类效果相对较好，准确率达到了 82.09%.
通过 ROST CM 情感分析模块确定各个子服务中的负面口碑，发现物流与售后子服务的负面口碑数量远高于其他四个子服务，并利用词频分析、共词分析等数据挖掘技术找出这两个子服务中存在的质量问题。最后，借助服务蓝图为当当网提升自身服务质量提供了有针对性的建议与对策。
