基于扫描统计的银行异常交易筛选方法研究

摘要

金融环境的稳定是现代经济发展的重要推动力之一,然而当今世界存在着各种形式的非法交易活动如洗钱和非法集资等严重危害着世界金融体系的稳定.同时银行交易是非法活动重要活动渠道之一,对银行交易的监管和检测日益受到社会的关注.因此高效地、准确地从庞大的银行交易数据中筛选识别出异常的交易信息成为当下银行和金融监管部门的迫切需求.针对该问题本文结合已有的研究成果展开深入研究,引入一种新的异常交易检测方法:扫描统计分析方法,并且对传统扫描统计方法进行改进以适用于银行交易数据.具体研究内容如下: 首先,结合已有研究成果的不足和实际银行交易数据的特点,构造出针对银行交易数据的统计量——交易项信息量.从银行交易数据的153个字段中有针对性的选取包括账户ID,交易类型,交易日期,交易金额在内的14个字段,经过数据处理,构造出交易项信息量的具体计算公式,做为后续研究主体,避免因单一研究银行交易数据的交易金额而出现错误检测的情况. 其次,引入扫描统计分析方法,筛选出具有异常聚集性的交易区间.同时针对银行交易数据的特点和传统扫描统计的不足,对传统的扫描统计分析方法进行了改进,利用Monte Carlo模拟和对数似然比检验方法来代替计算扫描统计量的分布或者近似分布,避免了直接计算分布或者近似分布时的困难.在交易数据呈现单峰形态时提出了基于Poisson分布的扫描统计方法,并且验证了扫描统计分析方法在银行异常交易筛选问题上的适用性以及改进扫描统计方法的优良性. 最后,针对呈现双峰形态的银行交易数据,本文建立了基于双Poisson分布的扫描统计模型,同时也引入了改进的扫描统计模型中的Monte Carlo模拟和对数似然比检验方法.然后利用银行交易数据对该模型进行了银行异常交易筛选的实证分析,最终验证了在银行数据呈现双峰形态时双Poisson分布的扫描统计模型在银行异常交易筛选问题上具有更好的适用性和更高的精度.

目录

声明

第1章 绪论

1.1研究背景与意义

1.2国内外研究现状

1.2.1 异常交易研究现状

1.2.2 扫描统计研究现状

1.2.3 当前研究不足之处

1.3研究内容

1.3.1 本文研究内容

1.3.2 技术路线

1.4数据来源

第2章 银行交易数据处理

2.1 数据预处理

2.2 交易项信息量分析计算

2.3 小结

第3章基于Monte Carlo模拟的银行异常交易扫描统计方法与应用

3.1 扫描统计方法简介

3.2 扫描统计方法的步骤

3.2.1 确定扫描方式

3.2.2 时间扫描统计模型的确立

3.2.3 时间扫描统计量计算

3.2.4 非随机假设的显著性分析

3.3 银行异常交易筛选方法实证分析

3.4 小结

第4章 双Poisson分布的银行异常交易扫描统计方法研究与应用

4.1 基于银行交易数据的双Poisson分布模型

4.1.1 模型的建立

4.1.2 模型参数估计

4.2 双Poisson分布的扫描统计模型

4.3 银行异常交易检测实证分析

4.3.1 基于月份数据的分析

4.3.2 基于单日数据的分析

4.4 实证结果分析

4.4.1 两种模型对比结果分析

4.4.2 模拟数据对比分析

4.5 小结

第5章 总结与展望

5.1 总结

5.2 创新点

5.2 展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表主要论文

附录A

附录B