金融网络中异常资金流的集群识别

摘要

金融网络，是金融活动与信息技术和网络技术的有机结合，即金融业务活动的电子化、网络化。在金融网络空间中，节点之间形成了一种特殊的路、流关系，这反映出不同的经济联系。洗钱、资本外逃等犯罪活动的实施以及热钱等资金的异常流动都离不开金融网络。 在盒融网络中，各种异常资金的流动都会给国家金融机构的信用带来威胁，使得国家财富大量流失，使得社会不稳定因素增加、刺激犯罪。所以必须加强对各种异常资金的监管与监测，保证国家的经济、社会秩序的稳定。 自然界中存在的大量复杂系统都可以通过形形色色的网络加以描述。复杂网络已经成为当今科学界研究的前沿和热点。利用复杂网络理论研究具有挑战性的复杂金融网络问题，通过研究网络的共性和金融网络本身的个性，从而提出一种研究金融网络的思路，是研究的一个新领域。 绪论部分即指出了本文的研究目的所在，文献综述部分阐明了本文研究所涉及到的领域与研究工具，紧接着介绍了复杂网络领域界已有的、较为完善的网络聚类算法。然后依据不同含义的数据参数构建出金融网络，以复杂网络技术为基础进行分析，目的就是掌握并分析出掩藏在庞大的正常的金融网络下的各种异常资金账号往来网络，为进行异常资金的监测提供一种新的研究角度。 本文的主要创新点如下： (1)构造可表示账号间关系的可视化金融网络图，利用社会网络分析软件UCINFT进行研究，分析具有不同拓扑特性的虚拟金融网络所具有的集群特点，为金融网络的监测方法提供一种新的视角。 (2)构造转账频率金融网络图，研究金融网络任意两账户节点之间的协作关系，找出其可能转移资金的路径，即最短路径。 (3)构造账号间资金转移数量的金融网络图，利用最大流与最小割定理与网络社群理论研究金融网络中节点的社群聚类，来发现某些可疑节点都形成了哪些形态的可疑账号群，以在可疑账号的监测与控制上提出一定的较可靠的依据。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1论文的研究背景

1.1.1金融网络与异常资金流动

1.1.2各种异常资金流动的危害

1.1.3我国对异常资金流动的控制

1.2论文的研究意义

第2章文献综述

2.1复杂网络方面的研究现状

2.1.1网络与复杂网络概述

2.1.2E-R模型与金融网络

2.1.3小世界网络

2.1.4无标度网络

2.1.5复杂网络研究方法对本文的研究启迪

2.2金融网络方面的相关研究

2.3对异常资金监测与监管的研究

第3章复杂网络理论的集群识别算法

3.1集群研究综述

3.2几种典型集群算法

3.2.1 Kernighan-Lin算法

3.2.2凝聚算法

3.2.3GN分裂算法

3.3网络分解评价准则

3.4本章小结

第4章初步金融网络模型的构建

4.1会融网络概述

4.2网络的表示方法

4.3构造账号关系金融网络图

4.4基于社会网络分析法(SNA)的研究思路

4.5基于社会网络分析法(SNA)的金融网络模型分析

第5章金融网络模型的拓展

5.1账号间转账频率金融网络图构建

5.1.1构造转账频率金融网络图

5.1.2最短路径与账号间关联关系

5.1.3利用最短路径算法确定账号间关联关系

5.2账号间资金转移数量的金融网络图构建

5.2.1构造金融网络流量图

5.2.2网络图的相关理论基础

5.2.3最小割树算法

5.2.4金融网络图社群分析

第6章总结与展望

6.1论文总结

6.2后续工作展望

参考文献

致谢

在学期间发表的学术论文