| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 异常交易研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 扫描统计研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 当前研究不足之处 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4 数据来源 | 第16-17页 |
| 第2章 银行交易数据处理 | 第17-25页 |
| 2.1 数据预处理 | 第17-21页 |
| 2.2 交易项信息量分析计算 | 第21-24页 |
| 2.3 小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于Monte Carlo模拟的银行异常交易扫描统计方法 | 第25-37页 |
| 3.1 扫描统计方法简介 | 第25-26页 |
| 3.2 扫描统计方法的步骤 | 第26-32页 |
| 3.2.1 确定扫描方式 | 第27-29页 |
| 3.2.2 时间扫描统计模型的确立 | 第29页 |
| 3.2.3 时间扫描统计量计算 | 第29-31页 |
| 3.2.4 非随机假设的显著性分析 | 第31-32页 |
| 3.3 银行异常交易筛选方法实证分析 | 第32-35页 |
| 3.4 小结 | 第35-37页 |
| 第4章 双Poisson分布的银行异常交易扫描统计方法 | 第37-60页 |
| 4.1 基于银行交易数据的双Poisson分布模型 | 第37-44页 |
| 4.1.1 模型的建立 | 第37-41页 |
| 4.1.2 模型参数估计 | 第41-44页 |
| 4.2 双Poisson分布的扫描统计模型 | 第44-48页 |
| 4.3 银行异常交易检测实证分析 | 第48-52页 |
| 4.3.1 基于月份数据的分析 | 第48-50页 |
| 4.3.2 基于单日数据的分析 | 第50-52页 |
| 4.4 实证结果分析 | 第52-59页 |
| 4.4.1 两种模型对比结果分析 | 第52-55页 |
| 4.4.2 模拟数据对比分析 | 第55-59页 |
| 4.5 小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 总结 | 第60页 |
| 5.2 创新点 | 第60-61页 |
| 5.3 展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表主要论文 | 第67-68页 |
| 附录A | 第68-71页 |
| 附录B | 第71-72页 |
