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基于时间序列孤立点检测的可疑外汇资金交易识别研究 被引量：4
1
作者 孙景 张成虎 陈善新 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第18期26-29,共4页
尽管洗钱模式复杂多变,但洗钱行为在整个金融活动中只占有极少的比例,这给监测洗钱交易增加了难度。作为数据挖掘重要方法之一的孤立点分析是在大数据集中发现有趣小模式的有效方法。文章提出了一种适用于可疑外汇资金交易识别的孤立点... 尽管洗钱模式复杂多变,但洗钱行为在整个金融活动中只占有极少的比例,这给监测洗钱交易增加了难度。作为数据挖掘重要方法之一的孤立点分析是在大数据集中发现有趣小模式的有效方法。文章提出了一种适用于可疑外汇资金交易识别的孤立点检测方法,可以持续地从大量的日常交易中发现极少数的与正常交易显著不同的异常交易。从孤立点分析角度,提出了基于非频繁模式挖掘思想和概念漂移处理的混合属性空间上时间序列孤立点检测方法;从可疑金融交易识别的角度,提出了对每天持续动态产生的海量金融交易数据进行分析的一种新思路。 展开更多
关键词 反洗钱 可疑金融交易识别 数据挖掘 孤立点检测
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基于朴素贝叶斯分类的可疑金融交易识别研究 被引量：8
2
作者 张成虎 高薇 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2006年第11期46-47,51,共3页
随着我国反洗钱活动中大额与可疑交易报告制度的不断完善,面对不断增长的交易报告数据,如何有效地从中检测出可疑交易是当前我国反洗钱工作中面临的核心问题之一。朴素贝叶斯分类是数据挖掘方法的一种,通过对案例数据的训练学习达到对... 随着我国反洗钱活动中大额与可疑交易报告制度的不断完善,面对不断增长的交易报告数据,如何有效地从中检测出可疑交易是当前我国反洗钱工作中面临的核心问题之一。朴素贝叶斯分类是数据挖掘方法的一种,通过对案例数据的训练学习达到对未知类标识的样本分类。基于朴素贝叶斯分类的思想设计了适用于反洗钱中可疑交易识别的贝叶斯分类算法及模型,用数据对该算法进行了实验验证,并提出了与聚类算法相结合的综合运用设想。 展开更多
关键词 反洗钱 可疑金融交易识别 数据挖掘 朴素贝叶斯分类
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基于图卷积网络的比特币非法交易识别方法 被引量：7
3
作者 郑海潇 文斌 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2021年第9期74-79,共6页
比特币作为匿名的加密数字资产逐渐成为部分非法地下交易的选择。为了净化金融市场、打击非法交易,需要对比特币网络中的非法交易活动进行识别。在相关工作的基础上,文章提出一种基于多层感知器与图卷积网络结合的检测比特币网络中非法... 比特币作为匿名的加密数字资产逐渐成为部分非法地下交易的选择。为了净化金融市场、打击非法交易,需要对比特币网络中的非法交易活动进行识别。在相关工作的基础上,文章提出一种基于多层感知器与图卷积网络结合的检测比特币网络中非法交易的方法(Multi-layer Perceptrons+Graph Convolutional Network,MP-GCN)。MP-GCN使用多层感知器与图卷积网络组合,构建识别非法交易的模型。具体来说,在图卷积层之前和两层图卷积层中间用多层感知器进行辅助的特征提取,最后用线性层对非法交易进行划分。实验结果证明,MP-GCN达到的检测效果优于相同数据集的传统图卷积网络的检测效果。 展开更多
关键词 比特币网络 非法交易识别 图卷积网络
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基于强化图卷积和时空循环门的区块链非法交易检测方法
4
作者 夏鑫 任秀丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第9期2592-2597,共6页
区块链非法交易检测任务需要充分挖掘历史交易数据中固有的时间和空间特征。针对现有的非法交易检测方法存在误差较大的问题,提出一种基于强化图卷积和时空循环门的区块链非法交易检测方法(RGCN-SRG)。首先,利用比特币区块链历史交易数... 区块链非法交易检测任务需要充分挖掘历史交易数据中固有的时间和空间特征。针对现有的非法交易检测方法存在误差较大的问题,提出一种基于强化图卷积和时空循环门的区块链非法交易检测方法(RGCN-SRG)。首先,利用比特币区块链历史交易数据构造交易图谱,引入一组具有不同尺寸卷积核的强化图卷积网络(RGCN),全面地提取该图谱的拓扑信息并生成特征向量;另外,考虑到区块链交易的时序特点,提出一种时空循环门结构(SRG),在传统门结构中引入图卷积运算,以提取交易图多个时空维度的依赖信息;最后,经过一个线性层和激活函数输出非法交易检测的预测结果。将提出的方法与GCN、DEDGAT、EGT以及GCN+MLP进行比较,在F 1方面,分别提高了18.4、10.7、9.3和4.9百分点;在精度方面,分别提高了11.5、11.2、7.7和3.7百分点。 展开更多
关键词 区块链 比特币网络 图卷积网络 非法交易识别
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基于小波分析的可疑金融交易时间序列研究 被引量：5
5
作者 张成虎 赵小虎 《现代管理科学》 CSSCI 2009年第7期102-104,共3页
小波分析在数学上具有严格意义上的突变点诊断能力,不依赖于经验模型,适合检测金融交易序列中的可疑成份。文章针对可疑金融交易特征,探讨借助小波分析方法在信号奇异性检测方面具有的独特优势,从金融交易序列中识别出具有异常交易行为... 小波分析在数学上具有严格意义上的突变点诊断能力,不依赖于经验模型,适合检测金融交易序列中的可疑成份。文章针对可疑金融交易特征,探讨借助小波分析方法在信号奇异性检测方面具有的独特优势,从金融交易序列中识别出具有异常交易行为特征的账户。实验结果验证了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 反洗钱 可疑金融交易识别 小波分析 金融时间序列
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内幕交易问题研究进展与评述
6
作者 冯玉梅 唐斌 《金融理论与实践》 北大核心 2018年第8期113-118,共6页
证券市场可以推动资源的有效配置,促进资本流动。市场的良好发展离不开投资者的参与,然而内幕交易作为证券市场高发事件,给中小投资者及整个市场环境都带来了恶劣的影响。为了系统把握内幕交易的发生、发展规律及其市场影响和治理措施,... 证券市场可以推动资源的有效配置,促进资本流动。市场的良好发展离不开投资者的参与,然而内幕交易作为证券市场高发事件,给中小投资者及整个市场环境都带来了恶劣的影响。为了系统把握内幕交易的发生、发展规律及其市场影响和治理措施,梳理了如何对内幕交易加以界定与识别、内幕交易行为的影响因素、内幕交易带来的市场影响以及对内幕交易监管的研究动态,结合我国内幕交易现象总结了对我国治理内幕交易的有关启示,并为未来进一步的研究指出了方向。 展开更多
关键词 证券市场 内幕交易 内幕交易识别 影响因素 市场效应
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数字信用交易反欺诈研究进展 被引量：3
7
作者 刘华玲 曹世杰 +1 位作者 许珺怡 陈尚辉 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第10期2300-2324,共25页
数字技术的发展加速了金融在线支付方式的转变,带来支付便捷的同时却也增加了欺诈交易的隐患,反欺诈研究对保护用户财产、防范金融危机尤为重要。伴随数据治理与共享技术的进步,数字支付交易数据呈现海量、多源、异构的新特点,将基于大... 数字技术的发展加速了金融在线支付方式的转变,带来支付便捷的同时却也增加了欺诈交易的隐患,反欺诈研究对保护用户财产、防范金融危机尤为重要。伴随数据治理与共享技术的进步,数字支付交易数据呈现海量、多源、异构的新特点,将基于大数据与人工智能的数据智能技术融入到反欺诈研究中具有重要的理论研究意义。信用卡支付与数字支付充分结合发展形成的数字信用支付模式,拥有当下最成熟的数据积累和理论基础,为反欺诈模型的研究提供了最理想的数据资源与理论支持。从概念出发,首先结合我国实际业务场景,对数字信用反欺诈研究问题的定义、研究难点、数据框架进行介绍;其次基于建模策略,分别从数据均衡和模型优化两方面对数字信用交易反欺诈研究的前沿进展进行综述,重点介绍了各类机器学习算法与深度学习算法在反欺诈研究中的理论基础、适用场景、最新成果,并基于上述内容展开综合评估;最后结合研究现状,从需求的角度切入,对包含反欺诈研究的泛化性、可解释性、面对新型欺诈交易模式敏感性在内的三大研究热点进行总结,并对未来的研究方向进行展望。 展开更多
关键词 数字信用支付 欺诈交易识别 数据智能 不均衡分类
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论银行卡领域反洗钱难点及对策 被引量：1
8
作者 戴桂英 敖国强 《武汉金融》 北大核心 2007年第10期44-45,共2页
本文概述了银行卡领域洗钱的阶段及洗钱的一般方式,对银行卡领域洗钱的隐蔽性特性进行了阐述,归结了现阶段银行卡反洗钱的难点,提出了银行卡领域反洗钱在明确报告主体及可疑交易识别等方面的基本思路。
关键词 银行卡 反洗钱 支付交易监测 可疑交易识别
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大数据与股票市场非规范行为规制:一个分析框架 被引量：1
9
作者 刘海二 《南方金融》 北大核心 2017年第11期3-8,共6页
非规范行为是股票市场风险的重要来源,但其较强的隐蔽性增加了识别和防范的难度。为此,有必要运用大数据技术,对股票交易的数量、时间和价格三个变量及其组合进行精准分析,找到引起异常交易的源头并进行预警,提高非规范行为的识别概率;... 非规范行为是股票市场风险的重要来源,但其较强的隐蔽性增加了识别和防范的难度。为此,有必要运用大数据技术,对股票交易的数量、时间和价格三个变量及其组合进行精准分析,找到引起异常交易的源头并进行预警,提高非规范行为的识别概率;同时对行为主体的证券账户和银行账户信息进行分析,对手机号码、虚拟账户、IP地址等信息进行数据挖掘,形成交叉验证,对非规范行为进行追踪。从事非规范行为的市场主体通常会隐蔽自己的行为和身份,可运用大数据技术进行行为分析和交易复盘,进而为市场主体"画像"。推广运用大数据技术以规制股票市场非规范行为,需要在解决"信息孤岛"问题的基础上,强化信息监管、舆情监测和不同部门之间的监管协同。 展开更多
关键词 大数据分析 数据挖掘 股票市场 异常交易识别 非规范行为
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中国股票市场操纵行为测度与影响因素研究——基于上市公司特征角度 被引量：24
10
作者 李志辉 邹谧 《中央财经大学学报》 CSSCI 北大核心 2018年第12期25-36,共12页
笔者基于中国A股市场的分时高频交易数据,构建了连续交易操纵识别和测度模型。在此基础上结合2001—2017年证监会公布的市场操纵行政处罚案例,运用计数模型进行了上市公司特征对市场操纵影响的实证分析。研究结果表明,笔者构建的连续交... 笔者基于中国A股市场的分时高频交易数据,构建了连续交易操纵识别和测度模型。在此基础上结合2001—2017年证监会公布的市场操纵行政处罚案例,运用计数模型进行了上市公司特征对市场操纵影响的实证分析。研究结果表明,笔者构建的连续交易操纵测度模型识别成功率高达79%,且我国股票市场存在市值规模较小、经营绩效水平较差、前期发生市场操纵概率较高的上市公司股票更容易被市场操纵的特点。上述结果在对控制变量进行替换并截取不同样本区间进行反复实证检验后依然稳健。据此,笔者建议要提高上市公司质量,严厉打击市场操纵行为,并对不同类型上市公司股票采取更具有针对性的市场操纵监管措施。笔者首次采用分时高频交易数据有效监测了我国股票市场发生可疑连续交易操纵行为,这对打击市场操纵、维护金融市场安全具有重要意义。 展开更多
关键词 市场操纵 连续交易操纵识别模型 上市公司特征 分时高频交易数据
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