摘要
近年来，随着全球消费观念的转变、信息技术的发展、经济全球一体化的持续深入以及在国家政策的支持下，中国的跨境电子商务方兴未艾。据有关数据显示，跨境电商行业的发展环境趋好，使得其正成为我国稳外贸的重要力量。但是国内跨境电商上市企业在开展业务的过程中，由于跨境电商企业大多数是传统贸易转型企业和新兴企业，在经营管理中普遍存在许多的问题，加之该行业市场竞争日益激烈和本身受人才、政策、汇率等因素影响。那么，如何提高我国跨境电商上市企业的经营绩效，就成了我们应该重视地问题。 鉴于此，本文以提高跨境电商上市企业的经营绩效为目标进行深入研究，首先在参考相关研究文献的基础上，结合指标选取原则，从盈利、偿债、运营和成长四个能力方面选取了11个二级指标，建立了跨境电商上市企业经营绩效的评价指标体系。其次，通过因子分析法对数据降维处理得到综合指标数据集，将其作为神经网络的输入值和期望输出值。然后，使用人工蜂群算法优化了长短期记忆神经网络，确定网络最优的参数组合，进而建立基于ABC-LSTM的跨境电商上市企业经营绩效的评价模型，实现了参数组合的智能寻优。同时通过与LSTM神经网络进行评价结果的误差对比分析，验证了此模型对企业绩效评价的可行性和准确性，具有良好的泛化能力。最后，应用训练好的ABC-LSTM模型对国内主要跨境电商上市企业经营绩效进行综合评价。研究发现，我国跨境电商上市企业经营绩效整体表现情况不理想，各个企业存在发展不稳定、差距较大等问题，呈现出“中间大，两头小”的格局。在此基础上本文提出了对策建议，帮助企业可以清楚地认识到自身经营发展过程中的优劣势，对不足之处进行及时调整和改进，以此推动我国跨境电商企业的可持续发展。
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