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异常交易建模及实证研究--记2017年统计与运筹青年学者论坛

文字:[大][中][小] 手机页面二维码 2017/11/21     浏览次数:    


2017年统计与运筹青年学者论坛于20171118日在上海工程技术大学图文信息中心召开,由上海市运筹学学会和上海市质量技术应用统计学会协办,上海工程技术大学数理与统计学院承办。

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本次论坛是统计学与运筹学的完美结合,是理论与实践相结合的见证,邀请统计学与运筹学等学科及其相关领域的专家和学者作了报告。中国运筹学会副理事长、上海市运筹学会理事长白延琴教授介绍了半监督距离度量学习中的模型和有效优化算法;上海市质量技术应用统计学会理事长岳荣先教授介绍了异方差误差下多因子回归模型的R-最优设计问题。
   
上海成括信息科技有限公司作为优秀的金融IT企业受邀参加本次论坛,成括信息总经理张治国在本次论坛中介绍了异常交易建模及实证研究,报告深入浅出、通俗易懂,是学术与实践的完美结晶。

对异常交易行为的监管具有必要性和紧迫性。2016429日,中央政治局会议强调“要保护股市健康发展,充分发挥市场机制调节作用,加强基础制度建设,加强市场监管,保护投资者权益”。中国股市是以大量中小投资者为主的市场,他们与大资金交易者的博弈中处于劣势地位。从维护市场交易秩序和经济功能的发挥,保护中小投资者利益、坚持市场的公平和公正原则,确保市场稳定运行、防范金融风险的角度出发,都需要加强对异常交易行为的监管。

在不同的市场和交易场所,异常交易具有不同的模式和形态,随着业务品种越来越多、交易手段多样化和监管要求逐步趋严,异常交易的监控思路也应顺应监管趋势进行相应的变革。当前各证券公司因客户异常交易行为而收到的监管函居高不下,这将给证券公司的综合评级造成负面影响。为解决证券公司的这一问题,成括信息展开对异常交易行为的研究,建设新型的异常交易监控系统,有效规范投资者的交易行为,规避投资者发生异常交易。

成括信息异常交易思路新颖,避开以往一味追求新增监控点,仅依靠提高阈值来降低监控结果数的方法,提出使用统计建模的方法解决涉嫌异常交易的思路。

目前对异常交易行为的界定一般是定性界定,为了更好地实现对这一问题的衡量,更加科学系统地解决问题,成括信息基于该问题引入方法论,将定性问题转化为定量计算问题。运筹学中的层次分析法是解决这一问题的有效途径。层次分析法将异常交易监控问题作为一个系统,将这一问题分解为多个准则,进而分解为多指标的若干层次,通过定性指标模糊量化的方法算出层次单排序和总排序。

成括信息使用层次分析法将异常交易问题模型化。通过对异常交易行为的分析,将这一实际问题条理化、层次化为一个有序的层次结构模型。该模型分为三层:目标层、准则层、方案层。

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目标层是界定异常交易行为问题,即研究的目标;准则层是通过分析引起异常交易的诸多因素指标,并根据异常交易行为的危害程度将指标划分为一般关注类、中度关注类、重点关注类;方案层是解决目标层可供选择的方案,根据投资者交易行为的异常程度,将投资者分为普通客户、重点监控客户、限制账户、不合格投资者。成括信息的业务专家依据该模型获得各指标对总目标的最终权重,科学合理评判投资者的交易行为,最终确定交易行为的异常程度。

成括信息将该模型化方法应用于三家证券公司,分析结果为:

结果表明,该模型化方法较好的识别出涉嫌异常交易的重点客户名单,重点客户总数量有限,利于证券公司有针对性的开展合规宣导工作。

成括信息及时研究监管需求,科学性、创新性的转变思维,提出从指标监控到模型监控的转变。成括信息在成立一年多的时间里飞速发展,提出了很多创新理念,开发了异常交易系统、并表管理系统等行业前沿产品,新系统上线后大幅提高监控精度和工作效率,降低了人工处理工作量。放眼未来,成括信息将更好地服务于金融行业,坚持学术研究、坚持产品创新,进一步提高产品质量,为行业发展做出更大的贡献。

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