近年来,银行的中小企业贷款信用风险呈上升趋势,特别是近些年,上市公司、担保公司、小贷公司的信用风险以及其他资金违规使用等不时发生,给银行带来了大量不良资产。因此,提高银行的风险控制技术,降低贷款违约率,成了亟需解决的问题。银行账户资金流动是企业经营活动在财务上的表现,正常账户的交易流水呈现一定的规律性,资金流动是满足正常经营活动的客观需要,但一些不正常的资金流动,不仅加大了银行的信用风险,而且触犯了金融监管规则。异常账户的交易流水在交易金额、频率、交易对手组网结构等方面与正常账户之间存在一定的差异,主要缘于贷款挪用、资金操纵风险、洗钱、民间借贷以及经营不善、中观行业景气变化等原因导致的账户资金流水的异常变化。银行贷款团体欺诈问题一直是中小企业信用风险管理中难以完全根除的问题。研究发现:随着资金异常往来手段的逐步升级,会出现团体归集操纵资金的现象,改变了贷款的资金用途,一旦违约事件爆发,往往会造成大额损失。贷款团体欺诈的常见模式可归结如下:某中小企业公司通过控制其他中小企业公司账户、个体户账户申请贷款,然后将这些分散在不同账户上的贷款资金转移到同一个账户中,归集挪作他用,可能投向高风险公司或资本市场追求高收益。更复杂的团体欺诈模式为通过链式层级操控方式,进行多层归集,来隐秘地进行违规资金往来活动,由此也暗藏了中小企业异常账户交易网络的演化路径特征。针对上述问题,本文采用机器学习算法（SVM,Logistic回归）、链接分析、复杂网络演化、传染模型等模型与算法,研究银行中小企业异常账户的甄别及其演化问题。具体地,对单户异常账户监测、异常账户网络甄别、异常账户网络演化的影响因素、模型与方法等进行了研究,意在甄别异常交易及其演化规律,减少风险事件的发生频率和贷款损失。主要研究工作如下:（1）基于银行中小企业账户所蕴含的交易流水大数据样本和Hadoop的大数据算法,创建了符合银行中小企业异常账户识别的规则和指标,构建了基于SVM的银行中小企业单户异常账户甄别模型。通过监测这些大数据样本的账户资金流、交易者所处行业、区域等指标,利用数据挖掘、SVM等工具,根据资金交易金额、频率、交易对手、行业、区域等特征,创建异常交易识别规则,对每笔交易属性进行归类,从而甄别资金的正常流水和异常流水,据此筛选出单户异常账户,进而对高风险客户拒贷以减少贷款损失。（2）通过创建异常账户的风险指标体系,构建了基于Logistic回归的银行中小企业异常账户风险等级评估模型,并改进了 HITS模型,以适用于不同风险等级的银行中小企业异常账户网络的甄别。SVM方法无法甄别异常账户网络团体欺诈问题,HITS模型（超链接归纳主题搜索模型）可用于识别异常账户网络,而传统HITS模型不可避免地存在主题漂移问题。本文改进的HITS模型具有以下优势:首先,通过引入账户交易笔数、交易金额测度,使异常账户网络集中于交易金额大、交易频率高的账户中,避免了 HITS模型只关注交易笔数导致的主题漂移问题。其次,通过引入账户异常相似度,根据资金用途、交易对手、行业、交易者特征以及行为指标,对可疑账户的风险程度进行加权计算,锁定可疑团体欺诈特征的账户。然后,通过引入链接流行度,从技术上提高了高风险账户的风险权重,且避免了 HITS模型的对称性、相等性问题。最后,改进HITS模型考虑了两层链接的直接影响和间接影响,加大了异常账户网络中重点归集账户的权重,避免了主题漂移问题,提高了对异常账户网络的甄别能力。本部分的主要内容为:首先,创建征信、工商、司法、客户基本信息、贷款、行为六大信用风险指标体系,构建了基于Logistic回归的银行中小企业账户风险等级模型,根据账户的风险程度,对银行中小企业账户的风险分为高、中、低三类,由此确定包含这些账户的异常网络的风险程度;其次,通过改进HITS模型,分别构建不同风险类型的异常账户网络,对不同风险程度的异常账户网络特征进行实证分析,并给出具有针对性的信用风险管理措施,在保证资产处置成本最小的前提下,使贷款预期损失降到较低水平。然后,分别对高、中、低风险样本的改进HITS模型进行稳健性分析。最后,通过与传统HITS模型的实证对比,验证了改进HITS模型的有效性。（3）将复杂网络演化动力学特点与银行中小企业异常账户网络演化规律相结合,依据银行中小企业异常账户网络演化的内生动力和外生因素,构建了多层次、多维度的银行中小企业异常账户网络演化模型和传染模型。如果把时间看作变量,异常账户网络在一定时间范围内,会呈现动态变化趋势,这种异常账户网络演化规律又遵守复杂网络演化的一般规律。本文根据复杂网络技术和演化动力学特点,考虑了银行中小企业异常账户网络演化的内生动力——利益团体关联关系驱动和外生因素——经济周期和宏观经济政策,分析了异常账户网络演化模型的出度、入度分布,并根据某银行异常账户网络实际数据确定模型参数,构建了银行中小企业异常账户网络演化模型。接着,对异常账户网络演化过程进行仿真模拟,揭示了异常账户网络演化的规律,分析了外生因素对网络演化的影响,提出降低演化风险的对策。然后,构建了银行中小企业异常账户网络传染模型,从微观层面刻画了异常账户网络的传染规律,考虑了外生因素对异常账户传染模式的影响,据此提出降低传染风险的对策。综上,本文的研究成果拓展了银行中小企业异常账户甄别的理论与方法,刻画了银行中小企业异常账户网络的结构和演化特性,对异常账户网络的甄别、预测与信用风险控制,具有较强的理论和现实意义。