| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-32页 |
| ·选题背景及意义 | 第13-15页 |
| ·洗钱的定义、方式及影响 | 第15-20页 |
| ·研究进展与文献综述 | 第20-27页 |
| ·反洗钱监管制度的研究 | 第20-25页 |
| ·反洗钱领域数据挖掘技术的研究 | 第25-27页 |
| ·论文的逻辑思路及内容构架 | 第27-30页 |
| ·逻辑思路 | 第27-28页 |
| ·内容架构 | 第28-29页 |
| ·技术线路 | 第29-30页 |
| ·文章创新点 | 第30-32页 |
| 第2章 反洗钱工作的国际比较及我国现状 | 第32-49页 |
| ·国际组织的反洗钱工作 | 第32-37页 |
| ·联合国的反洗钱工作 | 第32-34页 |
| ·金融行动特别工作组的反洗钱工作 | 第34-35页 |
| ·巴塞尔银行监管委员会的反洗钱工作 | 第35-36页 |
| ·沃尔夫斯堡集团《反洗钱原则》 | 第36-37页 |
| ·其他区域性条约与反洗钱制度 | 第37-38页 |
| ·美国和英国的反洗钱工作 | 第38-41页 |
| ·美国的反洗钱工作 | 第38-39页 |
| ·英国的反洗钱工作 | 第39-41页 |
| ·中国反洗钱工作的进展 | 第41-48页 |
| ·我国反洗钱工作开展的整体情况 | 第41-43页 |
| ·中国反洗钱监测分析中心的运行机制 | 第43-46页 |
| ·中国的反洗钱监测分析系统（MAS） | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第3章 反洗钱监管的理论基础：正外部性问题 | 第49-63页 |
| ·反洗钱监管的“收益”与“成本” | 第49-50页 |
| ·反洗钱的正外部性及其特征 | 第50-52页 |
| ·基于市场进入决策模型的反洗钱正外部性分析 | 第52-60页 |
| ·分析前提 | 第52-53页 |
| ·假设条件 | 第53-55页 |
| ·反洗钱决策 | 第55-60页 |
| ·分析小结 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-63页 |
| 第4章 中国反洗钱监管体系的构建与特征 | 第63-77页 |
| ·“自上而下”的反洗钱监管制度 | 第63-68页 |
| ·“自上而下”的反洗钱监管制度的架构 | 第63-65页 |
| ·“自上而下”的反洗钱监管中的博弈特征 | 第65-68页 |
| ·基于风险控制的“自下而上”的反洗钱监管机制 | 第68-72页 |
| ·“自下而上”的反洗钱监管机制的设立框架 | 第68-71页 |
| ·设立“自下而上”反洗钱监管机制的难点 | 第71-72页 |
| ·基于风险控制的金融机构反洗钱监管机制 | 第72-74页 |
| ·金融机构面临的洗钱风险 | 第72-73页 |
| ·设立金融机构基于风险控制的反洗钱监管机制的建议 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-77页 |
| 第5章 数据挖掘技术在反洗钱领域的应用 | 第77-87页 |
| ·问题的提出 | 第77-78页 |
| ·反洗钱领域中数据挖掘技术的算法和模型 | 第78-82页 |
| ·基本算法 | 第78-80页 |
| ·模型概述 | 第80-82页 |
| ·反洗钱领域数据挖掘技术的应用 | 第82-85页 |
| ·数据挖掘技术在反洗钱领域的应用难点 | 第85-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第6章 综合多种方法的反洗钱检测 | 第87-99页 |
| ·现有的反洗钱检测系统中存在的问题 | 第87-89页 |
| ·综合多种方法的反洗钱检测的基本思路 | 第89-91页 |
| ·综合多种方法的反洗钱检测的基本要求 | 第91-92页 |
| ·综合多种方法的反洗钱检测的具体步骤 | 第92-97页 |
| ·基于客户行为模式识别的企业交易量检测 | 第92-93页 |
| ·基于客户行为模式识别的行业相关性的检测 | 第93-95页 |
| ·基于Benford’s Law 财务舞弊的检测 | 第95页 |
| ·检测思路的结果判定及逻辑分析 | 第95-97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 第7章 综合多种方法的反洗钱检测思路的模拟研究 | 第99-106页 |
| ·问题的提出 | 第99页 |
| ·模拟研究及结果 | 第99-104页 |
| ·基于客户行业模式识别的企业交易量检测 | 第99-101页 |
| ·基于客户行为模式识别的行业相关性检测 | 第101-102页 |
| ·基于Benford’s Law 财务舞弊的检测项目 | 第102-103页 |
| ·检测项目的综合结果 | 第103-104页 |
| ·本章小结 | 第104-106页 |
| 第8章 研究结论与工作展望 | 第106-110页 |
| ·研究结论 | 第106-107页 |
| ·政策建议 | 第107-108页 |
| ·未来展望 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
| 附录 A 攻读博士学位期间所发表的论文 | 第119-120页 |
| 附录 B 实证研究中交易额和交易频率的模拟数据 | 第120-124页 |
| 附录 C 基于客户行为模式识别的行业相关性检测 | 第124-125页 |
| 附录 D 基于Benford’s Law 财务舞弊的检测，20 家P 企业的每日资金流量的模拟数据 | 第125-130页 |