金融网络是资金流动的通道，在复杂的通道上汇集着不同的智能节点操纵着资金的流动去向、流动数量和流动频率。这些智能节点有的在进行正常的资金营运，以满足牛产生活需要；有的智能节点利用金融网络进行异常行为操作，如贩卖毒品、走私贩私、贪污腐败、侵吞国有资产等；有的智能节点希望绕过日标国对资本市场的管制，在目标国的证券、房地产、外汇等市场上进行投机活动；还有一些智能节点希望能把资金转到安全的国家或货币种类上去。出于各自目的，异常智能节点借助金融网络，运用各种手段逃脱监管。 为有效监管各种异常资金流动，防范危机、杜绝犯罪，本文按照界定范围、归纳案例、提炼监测准则、构建监测模型、开发模拟实验平台、开发可视化监测工具、进行Multi—Agents模拟试验、提出监测准则改进方法的研究路线，对异常资金流动从监测角度进行了研究。 本文选题米源于上海市科学技术计划重点项目《金融网络中异常资金流动行为分析、建模与求解》和国家自然科学基金《洗钱行为的识别与监管》课题。本文从概念明晰开始，分析了什么是异常资金流动，资金异常流动的类型、资金异常流动的层次、资金异常流动的路径、资金异常流动决策者(智能体)的意图和行为。 明确了概念并对异常资金流动的研究范围进行了界定之后，本文第二步工作就是围绕国内外对异常资金流动的研究状况米确定本文的具体内容。通过调查了解到，要获得金融机构和准金融机构的实际交易数据、客户的背景材料是非常困难的事情，即使和一些重要的区域性监管机构合作，这些数据从保密条款来说也难以获得；另外从监管的角度分析，可以分为“管”和“测”，监“管”侧重于流程再造、组织设计和职能分析；监“测”注重监测准则辨识、监测手段和方法的构造与改进。因此监“测”更适合与本专业、本方向的研究。为此本论文把重点放在金融网络中资金异常流动的监测方面。 论文的第三步从异常流动准则辨识开始。资金流动离不开金融网络，资金流动与自然界中的水流、城市中的交通流、社会中的信息流动等有相同的地方，也有其本身的特点。要监测异常资金流动，就需要对监测的标准进行辨识。为此本文依据智能节点(银行账号)的特征，构建了金融网络，并将资金流动的存量、流量、流动次数、流动方向等属性以数学模型的形式进行了描述，提出了辨识资金异常流动的数量、路径、强度、性质等标准，将这些辨识标准模型化，并给出了部分遵照中国人民银行监测标准的参数说明。 按照监测准则对异常资金流动进行监测，就需要交易数据。本文首先建立了能够进行存取款、转账、查询等功能的交易模拟系统。每两分钟为一天， 1个小时可以模拟一个月的交易；如果完成了交易，可通过刷新屏幕，加快时间进程，每刷新一次，日期自动转至下一天；如果当前没有完全输入数据和交易，还可以在后续时间继续输入，但录入的时问是跟上次退出时间连续；这个模拟交易系统较好地完成了各种实验。在模拟交易系统的基础上，本文设计了监测平台CAFSIS系统。该平台虽然是一个模拟系统，但也要和目前中国对大额和可疑交易进行监测的法律法规相结合。中国目前的法律法规只涉及到18种异常监测的参数，而实际中这些参数是不能满足全部要求的。为此本文根据类比和递推原则将该标准进行了扩充。将企业和个人在存取款、转账等交易的当日、短期监测标准进行了完善。按照辨识异常资金流动的准则和本文提出的参数，实现了对交易数据进行分析和监测的功能。 CAFSIS平台的建立不单能够实现模拟交易和监测的功能，更重要的是通过该平台能够分析智能节点的行为，提出改进监测准则、监测手段的思路和办法。为此本文进行了multi-agents实验：24名实验者分成四组，分别扮演正常个人、正常企业、可疑个人、可疑企业。按照实际牛活、工作中的各种需要进行行为模拟。通过对24名实验者提交的实验操作报告同CAFSIS系统的分析结果进行差异性分析，发现大多数大额和可疑交易和账号都被CAFSIS系统监测出来，但也可能出现“诊断为异常，但没有发现真正异常的原因”、“诊断为异常，但确实是正常的智能节点”、“诊断为正常，但确实发生了异常”等失误。对此，本文从数量弹性化、时期弹性化、趋势图对比法、了解你的客户等方面提出了改进监测的各种方法。通过分析，本文认为监测可能出现对交易认定、对账号认定的两种、两类错误，并提出了减少这些错误的思路和方法。 对异常资金流动可视化研究是中国反洗钱监测中心和理论界一直关心的问题。金融网络的可视化能够提高监测和侦破效率。本文从科学性和实用性出发，提出了金融网络可视化的算法和最终设想图形，用Java，C++，ASP，VB等手段进行了尝试性的研究，实现了四种可视化方法，这些方法已经得到一些监测部门的认可。 异常资金流动路径选择问题，一直是理论界关心的又一个焦点问题。本文从古典经济学和行为经济学观点出发，分析了异常资金智能节点在不同阶段的行为，利用复杂网络理论，对资金异常流动的路径选择进行了分析，提出了计算洗钱路径的两种算法，推导出概率相同条件下的洗钱路径值，并进行了仿真实验。 在对金融网络中资金异常流动监测研究的过程中，本文的主要创新点如下： (1)在归纳出各种异常资金流动模式的基础上，提出了辨识资金异常流动的准则，构建了资金异常流动监测模型。 本文认为资金异常流动从宏观层面来讲，包括主要包括洗钱、热钱和资本外逃，且三种模式有一定的交集。资金异常流动类型不同，监管的策略也不相同。在分析了资金流动的各种动机和国内外资金异常流动案例的基础上，本文归纳出洗钱、热钱和资本外逃三种资金异常流动的四十余种资金异常流动模式和流程。依据智能节点的特征，本文构建了金融网络，并将资金流动的存量、流量、流动次数、流动方向等属性以数学模型的形式进行了描述，提出了辨识资金异常流动的数量、路径、强度、性质等准则。按照这些辨识准则构建了以国家、开户银行、开户地、货币种类、交易类型、账户性质等为变量的资金异常流动监测模型，并将这些辨识标准数学模型化，给出了相应的按照中国人民银行监测标准的参数示例。 (2)完善了“一规两法”中资金异常流动数量标准，开发了cAFsIs模拟实验平台。 根据类比原则，对中国人民银行“一规两法”中的部分绝对数量标准、单日累进标准和短期累进标准进行了扩充。按照扩充后的监测准则，依据监测模型，开发了CAFSIS模拟交易平台和监测平台。开发的交易平台采用虚拟时问，能满足同步和异步实验，为收集实验数据提供了便捷的手段；监测平台具有对不同类型智能节点所进行的各种交易以多种单笔、单日累计和短期累计等组合进行监测的功能，基本满足目前存取款交易和转账交易范围内的监测要求。 (3)开发了四种基于金融网络下的资金异常流动可视化工具。 资金异常流动涉及众多可疑和大额智能节点，监测表格庞杂繁琐。为了提高监测效率，本文从不同角度用Java，c++，AsP，VB等工具尝试了金融网络下的资金异常流动图形可视化研究。将相关智能节点之间资金流动进行整合，给出了智能节点分布算法，在有向连接线上以次数，数量，方向，时间等属性来表示节点之问的连接关系。一旦发现异常资金流动，就能以该节点为中心，进行资金流动链的追踪，为监测提供了方便、直观的可视化工具。 (4)进行了金融网络环境下Multi-Agents试验设计与监测试验，为改进监测准则提供了操作方法、思路和依据。 异常资金智能节点与监管机构之问进行着持续的博弈，监管机构只有不断地改进监管准则和监管准则参数才能抑制智能节点不断滋生的逃避监管行为。本文设计了不同类型智能节点的实验方案，将CAFSIS监测结果与智能节点的实际操作策略进行对比，提出了从每目交易累计趋势图、月交易比较分析、数量标准弹性化、时期弹性化、了解你的客户、对不同类型账号应该实施不同的监测标准、对同一账号应根据不同时期、不同发展阶段实施不同的监管准则等方面对监测准则进行改进的思路。并根据理论和实验分析结果，提出了异常资金流动监测中发牛的两种、两类错误：一是异常交易认定的两类错误，二是异常账户认定的两类错误。 (5)利用复杂网络技术，提出了计算洗钱路径的两种算法。 在研究了洗钱者心理之后，本文认为洗钱者并非古典经济学中的完全理性人，而是行为经济学中的有限理性人，其在上游犯罪、洗钱和归并之后的资金使用具有不同的效用目标。依据资金流动的特点，本文认为资金异常流动的路径应该突破传统物理路径的思路。本文提出了在复杂金融网络中，基于成本约束的效用最大化条件下计算洗钱路径的两种算法：分别是洗钱转账次数和转账的可能性。本文推导出了概率相同条件下的洗钱路径值，按照算法，通过模拟仿真实验，得出了一定结论。