数据挖掘在企业通关风险评估中的应用研究

• 作 者: 李佳斌
• 机 构: 上海交通大学
• 出 处: 上海交通大学
• 发表日期: 2003年期
• 关键词: 数据挖掘 海关 风险评估 国际贸易

近年来，随着经济全球一体化进程的加速,特别是加入世界贸易组织后，我国对外贸易迅速增长。海关作为我国对外贸易的口岸，环 境的变化对海关管理效率提出了更高的要求。在这种背景下，如何建立海关守法风险评估体系，成为一项具有实践意义的研究。
本文以数据挖掘技术在海关守法风险评估中的应用作为研究对象，力图通过对海关数据库进行数据挖掘，从中寻找信息，建立海关守法风险评估体系，实现对企业风险等级的有效评价，从而能够对企业进行分类管理，为海关管理决策提供依据，为海关在资源有限的前提下提高管理效率提供有力的工具。
本文首先讨论了风险的涵义与度量标准，并确定了海关风险防范的重要性与特殊性。第三章简要介绍了数据挖掘的概念与发展，概述了数据挖掘技术的主要方法和技术，分析了数据挖掘的任务及其实现技术，同时介绍了人工神经网络的自适应共振算法。
第四、五、六章是本文的核心内容，第四章通过对海关具体业务流程的深入分析，寻找到海关所承担风险的来源，确定了风险评估的目标。第五章则探讨了如何具体应用多种数据挖掘技术，对海关巨型数据库系统进行挖掘。首先进行挖掘前的数据准备工作，即对数据进行清洗、选取与预处理；接着通过SPSS软件对数据进行关联分析，确定了与海关守法风险相关的指标；再利用Arena确定数据分布，确立了指标的分布函数；然后利用神经网络对企业风险进行了分等级预测，从而建立了风险评估体系。第六章介绍了海关风险评估体系的评价方法、总体框架和主要功能，并对评价结果进行了分析。最后，本文在结尾作了总结并对后续研究的方向进行了展望。