对外贸易风险预警系统技术方案

本发明专利技术涉及对外贸易技术领域，更进一步地，涉及对外贸易风险预警系统。该系统包括数据收集部分、风险评估部分和贸易情景模拟模型，通过收集对外贸易数据，使用C4.5决策树算法建立风险评估决策树模型，并使用贸易情景模拟模型进行模拟和预测，有效提高了对外贸易风险预测的准确性和效率。该系统能够及时发现和预警高风险贸易，并为企业提供决策支持，减少经济损失。经济损失。经济损失。

【技术实现步骤摘要】
对外贸易风险预警系统


[0001]本专利技术属于对外贸易
，具体涉及对外贸易风险预警系统。

技术介绍

[0002]外贸是指跨国之间进行的商品和服务交易活动。随着全球化进程的不断加速，外贸活动日益频繁，交易规模也逐年增长。外贸涉及到货物的采购、质量检验、支付结算等多个环节，存在着一定的交易风险。如何快速、准确地评估交易风险，及时发现和避免潜在风险，成为外贸企业面临的重要问题之一。
[0003]目前，外贸交易风险评估主要采用人工评估和基于规则的方法。人工评估需要专业知识和丰富的经验，耗费时间和人力成本高，且结果易受主观因素影响，无法保证评估结果的准确性和一致性。基于规则的方法采用预设的规则和条件来判断交易风险，相对于人工评估方法，其评估结果更为客观，但需要大量专业知识和经验来制定规则，规则也难以涵盖所有的交易情况。
[0004]近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，基于数据的风险评估方法逐渐成为研究热点。数据驱动的风险评估方法可以基于大量历史数据，自动学习评估模型，并可以适应不同的交易情况，具有较高的准确性和可扩展性。数据驱动的风险评估方法主要包括决策树、神经网络、支持向量机、随机森林等方法。
[0005]例如，专利文献US20160363562A1公开了一种基于机器学习的外贸交易风险评估方法。该方法使用支持向量机算法构建风险评估模型，通过大量的历史交易数据进行训练和优化，以实现对外贸交易风险的快速、准确评估。专利文献CN110149535A公开了一种基于深度神经网络的外贸交易风险评估方法。该方法通过深度神经网络算法对海量的历史交易数据进行学习和优化，以实现对外贸交易风险的预测和预警。
[0006]然而，现有技术中仍存在一些问题。首先，现有技术主要依赖于历史数据的学习和优化，无法对新兴的交易风险进行有效预测和预警。因此，当出现新型的风险时，现有技术可能无法有效地识别和应对，导致企业可能会遭受损失。其次，现有技术通常需要大量的数据预处理和特征工程，这些工作需要专业人员花费大量时间和精力进行，而且通常会涉及到一些复杂的算法和数学知识，对于非专业人员而言难以掌握和应用。此外，现有技术通常需要使用大量的计算资源进行模型训练和预测，因此对于小型企业而言，可能缺乏足够的计算资源来应用这些技术。最后，现有技术通常无法提供可解释性和可视化的结果，这意味着用户可能无法理解模型如何做出预测，也无法对预测结果进行解释和验证。
[0007]因此，针对现有技术存在的这些问题，需要开发出一种能够更好地处理大规模数据、更精准地预测交易风险、更易于使用和解释的交易风险预警系统。

技术实现思路

[0008]本专利技术的主要目的在于提供对外贸易风险预警系统，能够在外贸交易过程中实时进行风险评估和预警，有效降低外贸风险，提高企业的竞争力和盈利能力。
[0009]为了解决上述问题，本专利技术的技术方案是这样实现的：提供了一种对外贸易风险预警系统，所述系统包括：数据收集部分，用于收集对外贸易数据并进行数据预处理，得到预处理数据；风险评估部分，用于基于C4.5决策树算法建立风险评估决策树模型，将预处理数据分为训练集和测试集，使用训练集数据训练风险评估决策树模型，在建立的风险评估决策树模型中，对于每个决策树的节点，使用加权信息增益比来进行特征选择，选择加权信息增益比最大的特征作为节点的判断条件；贸易情景模拟部分，用于基于测试集，使用贸易情景模拟模型进行模拟，生成多个可能的贸易情景，将每个贸易情景输入到风险评估决策树模型中，得到每种情景的风险值；风险判断部分，用于使用风险评估模型对风险值进行评估，计算出每个贸易情景的风险权重，根据风险权重进行排序，确定高风险贸易情景。
[0010]进一步的，所述数据收集部分收集到的对外贸易数据的时间跨度超过设定的时间阈值；所述时间阈值的取值范围为365天~1100天。
[0011]进一步的，所述风险评估部分将将预处理数据分为训练集和测试集时，通过设定一个时间值将预处理数据分为训练集和测试集，设预处理数据中起始时间为，将时间范围内的预处理数据作为训练集，将时间范围之后的预处理数据作为测试集；所述时间值须满足以下约束关系：。
[0012]进一步的，假设测试集中有个外贸数据样本，每个样本由个特征组成，其中表示第个特征值，表示该样本的标签，用以表示该样本否为高风险贸易；使用C4.5决策树算法建立风险评估决策树模型，假设风险评估决策树模型共有个节点，每个节点都有一个判断条件，表示如果样本的特征满足，则将该样本分配到节点中；每个节点都有两个子节点和，分别表示“是”和“否”两种可能性；使用贸易情景模拟模型进行模拟时，假设生成个贸易情景，每个贸易情景都有一个特征向量；使用交叉熵函数对每个贸易情景进行风险评估，假设第个贸易情景的风险权重为。
[0013]进一步的，所述风险评估决策树模型中计算加权信息增益比时，包括以下方法：使用如下公式计算得到加权信息增益比：；其中，表示节点包含的样本集合，表示候选特征集合，表示特征可能取
值的数量，表示特征取值为的样本子集，表示特征对样本集的信息增益，表示特征的固有值；表示加权信息增益比。
[0014]进一步的，所述信息增益的计算方法包括：使用如下公式计算得到信息增益：；其中表示样本集的经验熵，表示在特征的条件下，样本集的经验条件熵。
[0015]进一步的，所述经验熵和经验条件熵的计算公式分别如下：；其中表示类别的数量，表示属于第个类别的样本数量，表示在特征取值为的条件下，样本集的经验熵。
[0016]进一步的，所述风险评估模型使用如下公式表示：；其中表示第个贸易情景的真实风险权重，表示模型预测出来的风险权重；为了保证风险权重之和为1，使用softmax函数进行归一化，即：；其中表示第个贸易情景的风险值，使用加权平均的方式计算；同时使用加权交叉熵函数来进行模型训练，公式如下：；其中表示第个贸易情景的权重，使用样本的权重来进行设置，以提高高风险贸易的重要性。
[0017]进一步的，所述贸易情景模拟模型的执行过程包括：对于每个特征，计算其均值和标准差；对于每个贸易情景，生成个随机数，满足；将生成的随机数组成特征向量，输入到风险评估决策树模型中进行预测，得到风险值；重复上述过程次，生成多个可能的贸易情景。
[0018]进一步的，将所有贸易情景的风险权重进行加权平均，即可得到每个节点的风险权重，公式如下：；其中表示指示函数，当条件为真时返回1，否则返回0；表示每个节点的风险权重。
[0019]本专利技术的对外贸易风险预警系统，具有以下有益效果：首先，本专利技术采用了决策树算法来建立风险评估模型，通过对外贸易数据进行训练和预测，能够准确地识别高风险贸易，提高了对外贸易的风险控制能力。与传统的基于人工经验的风险评估方法相比，本专利技术的风险评估模型能够更加客观和准确地评估贸易风险，避免了人工评估带来的主观性和误判，提高了风险预警的精度和及时性。
[0020]其次，本专利技术采用贸易情景模拟模型来生成多个可能的贸易情景，通过加本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.对外贸易风险预警系统，其特征在于，所述系统包括：数据收集部分，用于收集对外贸易数据并进行数据预处理，得到预处理数据；风险评估部分，用于基于C4.5决策树算法建立风险评估决策树模型，将预处理数据分为训练集和测试集，使用训练集数据训练风险评估决策树模型，在建立的风险评估决策树模型中，对于每个决策树的节点，使用加权信息增益比来进行特征选择，选择加权信息增益比最大的特征作为节点的判断条件；贸易情景模拟部分，用于基于测试集，使用贸易情景模拟模型进行模拟，生成多个可能的贸易情景，将每个贸易情景输入到风险评估决策树模型中，得到每种情景的风险值；风险判断部分，用于使用风险评估模型对风险值进行评估，计算出每个贸易情景的风险权重，根据风险权重进行排序，确定高风险贸易情景。2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据收集部分收集到的对外贸易数据的时间跨度超过设定的时间阈值 ；所述时间阈值的取值范围为365天~1100天。3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述风险评估部分将将预处理数据分为训练集和测试集时，通过设定一个时间值将预处理数据分为训练集和测试集，设预处理数据中起始时间为，将时间范围内的预处理数据作为训练集，将时间范围之后的预处理数据作为测试集；所述时间值须满足以下约束关系：。4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，假设测试集中有个外贸数据样本，每个样本由个特征组成，其中表示第个特征值，表示该样本的标签，用以表示该样本否为高风险贸易；使用C4.5决策树算法建立风险评估决策树模型，假设风险评估决策树模型共有 个节点，每个节点都有一个判断条件，表示如果样本的特征满足 ，则将该样本分配到节点中；每个节点都有两个子节点和，分别表示“是”和“否”两种可能性；使用贸易情景模拟模型进行模拟时，假设生成个贸易情景，每个贸易情景都有一个特征向量；使用交叉熵函数对每个贸易情景...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈超，李青，周金，曹文娇，
申请(专利权)人：山东省标准化研究院WTOTBT山东咨询工作站，
类型：发明
国别省市：