内幕交易行为预测:理论模型与实证分析

内幕交易行为的复杂性、难以甄别性和处罚滞后性,是各国证券监管当局面临的"执法困境"。针对内幕交易监管难题,论文从市场微观结构角度构建了一个内幕交易行为"预测模型—概率测度—行为甄别"的分析框架,试图通过市场微观结构机制和数据挖掘方法,对我国股市存在的内幕交易及时进行预测和甄别。实证检验表明,"股改"后的全流通市场中,上市公司重大事件背后隐藏着基于私人信息的内幕交易行为概率;应用支持向量机模型(SVM)对内幕交易行为具有较好的预测效果,从而为证券监管部门及时制止内幕交易行为和打击内幕交易犯罪提供金融学支持。     

构建平台规范流程 提升可疑交易信息实效——基于以客户为监测单位的报告工作流程思考

及时、有效的报送可疑交易信息是预防和打击洗钱犯罪的基础。据调查,现阶段金融机构报送的可疑交易信息实效不明显,一定程度削弱了发现和打击洗钱犯罪的效果。基于这种情况,本文结合银行业反洗钱工作现状,尝试从可疑交易信息的采集到报送过程进行分析,寻求解决方案。     

对我国保险业洗钱主要方式及法律的分析

随着经济全球化、资本流动国际化及信息技术的迅猛发展,洗钱活动已成为国际社会普遍关注的焦点和热点问题,并日益呈现出专业性的、复杂性、隐蔽性等特点。目前,利用保险业洗钱在我国尚无法律上的明确界定,笔者认为从我国保险业洗钱的主要方式角度分析,可以初步将保险业洗钱概括为通过地下保单洗钱、利用团险业务洗钱、利用违规退费洗钱、利用中介机构洗钱等旨在为投保人利用保险机构使非法收益合法化。这种界定方式将利用保险业洗钱主要分为两种:一种是法律意义上的将非法所得及其收益合法化的洗钱行为,另一种是非法侵占国家或集体资金的行为。随着我国金融体制改革的不断创新,近几年来,保险领域得到了突飞猛进的发展。中国人民银行《金融机构反洗钱规定》和《金融机构大额交易和可疑交易报告管理规定》正式颁布实施后,我国保险业反洗钱工作才被正式纳入金融监管体系。鉴此,笔者从法律角度对保险业洗钱方式进行分析,为保险业反洗钱法律体系的构建和完善,逐渐建立起具有中国特色的保险业反洗钱法律体系奠定基础。     

期货市场中洗钱行为的识别

在分析期货市场洗钱者的基本手法和行为特征的基础上,来设计洗钱行为的识别指标和规则;然后,根据期货交易数据中的交易价格、盈亏变动和账户关联等方面的特征筛选出涉嫌洗钱账户;最后,利用计算机仿真模型,对识别方法进行检验,确认了方法的有效性.该识别方法有利于提高洗钱行为的监管效率,为反洗钱工作提供了一种可行的操作手段.     

知情交易度量的 Lévy 跳方法及实证研究

金融市场中存在着由私有信息推动的知情交易,其具有行为复杂、甄别困难等特性。本文以股票价格序列的 Lévy 跳为工具揭示交易价格的异常波动,从而测度这一较为特殊的交易情况。基于 Lévy 跳跃程度的度量方法和知情交易概率 PIN 模型,文章研究了股票价格的跳跃异常程度与股票交易的 PIN 值之间的相关性情况,发现两者之间具有显著的相关关系,并通过事件研究进一步支持了跳跃程度可以在一定程度上度量知情交易的假设。于此同时,给出了跳跃程度异常系数的计算方法,用以在实践中度量跳跃的异常程度,为知情交易的监管等提供了另一种工具上的选择。     

基于马尔可夫链的间歇性购买个体客户终生价值预测模型

随着市场竞争的日益激烈,客户的购买行为呈现出个体化和间歇性的特征,如何对此类间歇性购买个体客户的赢利性进行预测进而合理分配营销资源是当前亟待解决的一个重要问题.首先根据马尔可夫链的理论构造了间歇性购买个体客户的购买马尔可夫链,并利用马尔可夫链的转移矩阵得出该类客户全部剩余终生价值预测公式;其次,对终生价值预测公式中的参数(如个体客户在未来时间活跃度、个体客户在未来时间购买概率、个体客户在未来时间购买次数、个体客户在未来时间购买量等)进行了确定;最后,利用Matlab程序对济南市某IT分销商的客户交易数据进行了实证分析,从而证明了本预测模型的有效性和实用性.     

基于小波的金融危机时点探测与多重分形分析

金融市场中存在着由私有信息推动的知情交易,其具有行为复杂、甄别困难等特性。本文以股票价格序列的Lévy跳为工具揭示交易价格的异常波动,从而测度这一较为特殊的交易情况。基于Lévy跳跃程度的度量方法和知情交易概率PIN模型,文章研究了股票价格的跳跃异常程度与股票交易的PIN值之间的相关性情况,发现两者之间具有显著的相关关系,并通过事件研究进一步支持了跳跃程度可以在一定程度上度量知情交易的假设。于此同时,给出了跳跃程度异常系数的计算方法,用以在实践中度量跳跃的异常程度,为知情交易的监管等提供了另一种工具上的选择。     

SMC模型在IT分销业的实证研究

SMC模型是1987年提出的、用于预测客户交易行为的一组理论方法。由于数据收集难以及模型复杂,还鲜见该模型的实证分析和决策支持。本文首次以我国IT分销业为行业背景,选取该行业最大的一级分销商—神州数码公司—进行分析,验证了该模型的有效性,并讨论该模型在企业实际决策中的应用。同时,针对不同客户类型提出SMC模型的修正思路。     

一种确定典型客户购买率的新方法

购买率是描述间歇性客户交易行为的基本变量,典型客户购买率是分析间歇性客户细分上客户购买行为的基础.目前,典型客户购买率的确定还比较繁复.本文利用不确定推理中的概率推理方法,设计了购买决策树回溯推理的模型和算法,有效解决了这一问题.     

考虑交易费用与风险情况下移动平衡交易规则的检验

本文在考虑交易费用和风险因素的情况下时移动平均交易规则进行了检验.采用变长移动平均检验发现,规则能否带来显著的异常收益受其采用的时间跨度长短的影响.而定长移动平均检验的结果显示,该规则不能带来显著的异常收益.上述结果表明移动平均规则的短期预测作用更明显.我们认为,技术分析的有效性并不确定,历史文献中股票收益可利用过去的收益来预测的论断仍需更进一步的证明.     

An analysis of anti-money laundering in the German non-financial sector

Journal of Management and Governance - European anti-money laundering (AML) law obliges both financial and non-financial private companies to contribute to combatting money laundering. Since the...     

心理因素、交易环境变化与结构性产品风险测度:一个研究综述

随着互联网金融的兴起，先前的交易环境已由线下交易为主逐步转变为基于线上平台的交易，金融产品市场呈现出与众不同的新特征。结构性产品繁荣发展的背后蕴藏着极大风险，风险测度与管理研究对结构性产品市场发展具有重要意义。研究表明，心理因素对投资者信念和预期产生重要影响，并且交易环境变化可以加剧投资者心理偏差，进而使其产生非理性的投资决策和行为。本文在梳理国内外有关结构性产品供需研究、心理偏差与投资者情绪等个体心理因素、交易环境变化以及风险测度理论与方法文献的基础上提出：面向互联网金融服务平台的结构性产品风险测度研究应将外部交易环境变化和内部心理偏差因素共同加以考虑，以有效地实现新环境下复杂金融产品市场的风险评估和管理。     

财务欺诈风险特征筛选框架的建立和应用

本文从金融科技大数据出发,以人工智能的吉布斯随机搜索(Gibbs Sampling)算法为工具,在大数据框架下建立了针对公司财务欺诈风险的特征因子筛选的一般处理方法与特征提取推断原理,并结合上市公司的财务报表数据进行实证分析,结合从2017年1月到2018年12月证监会对上市公司财务报表信息披露违规的数据样本,筛选出刻画财务欺诈的特征因子并进行了验证测试,支持财务欺诈的识别。本文提出的框架和模型方法可以加强和提升对上市公司财务欺诈风险的识别能力,并实现对公司财务在欺诈方面的探测与预测(Detecting and Predicting)功能。     

网络交易中信用评价方法研究

信任被认为是影响网络交易发展的关键因素之一.尤其是在C2C网络交易中,网络交易失信行为屡屡发生.本文通过分析建立交易方信用评价的必要性,提出C2C网络交易中的交易方信用评价模型与评价方法,目的在于,在一定程度上防止交易方在交易过程中的欺诈行为,帮助建立一个有信任的网络交易环境.     

Behavior in a Dynamic Decision Problem: An Analysis of Experimental Evidence Using a Bayesian Type Classification Algorithm

Different people may use different strategies, or decision rules, when solving complex decision problems. We provide a new Bayesian procedure for drawing inferences about the nature and number of decision rules present in a population, and use it to analyze the behaviors of laboratory subjects confronted with a difficult dynamic stochastic decision problem. Subjects practiced before playing for money. Based on money round decisions, our procedure classifies subjects into three types, which we label “Near Rational,”“Fatalist,” and “Confused.” There is clear evidence of continuity in subjects' behaviors between the practice and money rounds: types who performed best in practice also tended to perform best when playing for money. However, the agreement between practice and money play is far from perfect. The divergences appear to be well explained by a combination of type switching (due to learning and/or increased effort in money play) and errors in our probabilistic type assignments.     

A financial survey of mergers during the years 1968–70

This paper is concerned with the financial objectives of mergers and acquisitions and the way in which considerations in the merger transaction, such as the price paid and the method of payment used, may affect such objectives subsequent to the merger. The analysis is based on a sample of 65 mergers during the years 1968–70 inclusive [2].     

考虑交易成本的多阶段投资组合评价方法研究

多阶段投资组合评价是目前研究的热点问题,本文将交易成本考虑进去,构建了考虑交易成本的多阶段投资组合优化模型,基于真实前沿面定义了投资组合的效率并构建了相应的非线性模型进行计算。针对非线性模型难以求解及真实前沿面解析解难以获得等问题,本文证明了前沿面函数为凹函数,进而利用DEA模型的前沿面来逼近真实前沿面并估计多阶段投资组合的效率,最后通过仿真分析验证了本文方法的有效性。     

顾客心理安全感对网络服务消费行为作用的实证研究

尝试把心理安全感概念引入网络消费行为解释中,探究顾客心理安全感对消费行为的作用。利用结构方程路径分析,发现消费者心理安全感在感知风险和消费行为间具有中介作用,且顾客感知风险对消费行为不具有直接效应,故认为当顾客感知风险带来顾客心理安全感缺失时会影响消费行为。研究结论深化了感知风险对消费行为作用机理的认识,对指导网站服务营销的针对性,寻求促进网络消费的措施和方法具有理论意义。     

考虑社交网络和互联网金融的金融市场超网络均衡研究

社交网络和互联网金融的广泛应用给金融市场发展带来机遇和挑战,金融市场呈现复杂多变、交叉融合的特征,传统的金融市场和监管理论难以适应金融市场发展和风险管理需要。本文从金融网络视角,针对互联网金融发展带来的区别于传统金融的信用风险和操作风险,引入信用惩罚函数和操作风险函数,考虑到加强社交网络关系可提高信息透明度、降低交易成本和交易风险,建立了由资金供给者、互联网金融中介、传统金融中介、资金需求者四种类型金融参与组成的、集成资金流动网络和社交关系网络的金融市场超网络模型,进行金融市场各参与主体的行为分析,建立包括净收益最大化、社交网络关系最大化和风险最小化为目标的多目标决策模型;运用变分不等式将约束条件放松为单边约束,研究包括上述金融市场的均衡条件;最后通过算例的MATLAB仿真验证模型有效性。研究结果表明,考虑与否社交网络关系水平,金融市场的均衡状态不同;社交网络关系水平对互联网金融中介和传统金融中介具有影响作用;为提高市场稳定性和有效性,降低金融风险,互联网金融和传统金融中介需要合作和协同发展。