关于大额和可疑金融交易报告项目实施的思考

反洗钱项目的主要工作之一是要从大额和可疑金融交易信息中辨别可能隐藏着洗钱犯罪交易的线索,从而在资金交易领域筑起洗钱犯罪的屏障。文章详细介绍了美国反洗钱项目实施中的大额和可疑交易报告制度的基本做法,在分析国内外可疑交易报告项目实施的现状和我国可疑交易报告项目实施中存在问题的基础上,就美国的大额和可疑交易报告制度对我国的启示提出浅见,希望对我国大额和可疑交易报告制度的项目实施有所裨益。     

基于多种特征的火灾烟雾检测算法

本文提出了一种基于HSI空间和二维离散小波变换的图像型火灾烟雾探测方法。在HSI空间结合实际烟雾图像进行烟雾分割,并应用于火灾烟雾探测领域,能够实现有效的且实时性好的火灾预警功能。针对烟雾的相关系数、形状不规则性及半透明性的特征对可疑图元进行特征提取,最后综合各特征值进行烟雾判断。实验结果表明,与利用单一特征检测烟雾的算法相比,所提出的算法有效地提高了烟雾的识别率。     

数据挖掘技术在可疑金融交易控制领域的应用综述

数据挖掘技术应用到可疑金融交易控制的研究已成为国际金融风险研究领域的重要课题,本文详细评述了数据挖掘技术在异常交易模式识别与洗钱犯罪网络结构分析方面的应用,探讨了其中存在的问题,并指出了以后的发展方向。     

两类模式匹配问题的并行解决方案

文章基于Intel网络处理器IXP1200,在生物信息科学领域,实现了用于蛋白质数据库或DNA数据库相似性比较的BLAST算法的第一阶段;在网络安全领域,实现了一个拦截可疑特征码的入侵检测系统,提供完全TCP流重构,在单张网络处理器板卡上实现完全报文内容过滤。     

中国股市β系数的多尺度特性分析

本文提出一种基于小波方差和小波协方差的β系数估计方法,并通过小波方差和小波协方差的多尺度分解估计出不同尺度上的风险系数,用该方法对中国证券A股市场分行业及投资组合的β系数进行了多尺度估计分析。实证结果表明,我国股市具有复杂的多尺度波动的特征,不同时间尺度上证券市场所表现出的风险不一样,短期投资的风险主要表现在高频波动,投资者应当考虑低尺度下的β系数,而长期投资风险主要表现为低频波动,应当考虑大尺度下的β系数。     

基于V-系统的时间序列跳跃点检测新算法

一些时间序列中跳跃点往往包含比较重要的信息,对其进行检测和定位对实证分析有着非常重要的意义。本文基于一种完备正交函数系、多小波-V系统,构造了离散正交V变换,提出检测跳跃点的一种新算法DOVT-JDA(Discrete Orthogonal V Translation-Jump Point Detection Algorithm),并针对存在市场微观结构噪音和跳跃的时间序列做了数值模拟。模拟结果表明本文提出的检测跳的新算法DOVT-JDA不仅行之有效,而且计算简单。     

太阳黑子活动与黄河上游地区径流量关系分析

文章应用黄河上游唐乃亥水文站1920-2000年长系列年径流量资料及同期太阳黑子活动序列,用小波分析方法研究了年径流量和太阳黑子活动序列各自存在的主要周期。在此基础上,运用相关性理论对二者经小波变换后具有相同分辨率的时间序列进行相关性计算分析。结果表明:黄河上游地区径流量总体呈上升趋势,且主要存在2~3 a和6 a、9 a、100 a、40 a、22 a左右的周期。而太阳黑子活动序列变化较年径流量序列平稳,主要存在11 a、80 a、50 a、22 a左右和2~6 a的周期。同时,通过相关性分析,揭示了在大尺度下,黄河上游地区径流量与太阳黑子活动相关系数较高,径流受太阳黑子活动的影响比较明显,但在小尺度下,二者的关系并不明显。     

区块链技术在个人金融信息隐私保护中的应用

区块链技术在个人信息隐私保护方面具有一定的优势,当前研究主要集中在物联网、智能电网领域的运用,在金融领域的运用比较少.文章基于区块链去中心化、加密算法、不可伪造等特征入手,从当前金融交易中个人隐私面临的风险着手,结合区块链技术,给出相应的个人金融信息隐私保护思路和建议.     

太阳黑子活动与黄河上游地区径流量关系分析

文章应用黄河上游唐乃亥水文站1920-2000年长系列年径流量资料及同期太阳黑子活动序列，用小波分析方法研究了年径流量和太阳黑子活动序列各自存在的主要周期。在此基础上，运用相关性理论对二者经小波变换后具有相同分辨率的时间序列进行相关性计算分析。结果表明：黄河上游地区径流量总体呈上升趋势，且主要存在2～3a和6a、9a、100a、40a、22a左右的周期。而太阳黑子活动序列变化较年径流量序列平稳，主要存在11a、80a、50a、22a左右和2—6a的周期。同时，通过相关性分析，揭示了在大尺度下，黄河上游地区径流量与太阳黑子活动相关系数较高，径流受太阳黑子活动的影响比较明显，但在小尺度下，二者的关系并不明显、，     

小波神经网络对沪深A300的分析和预测

针对金融时间序列非平稳性、非线性的特点,本文采用小波分析与人工神经网络相结合的方法,对沪深A300收盘价进行分析和预测。结果表明,小波神经网络有较强的预测能力,能达到预期效果。为了验证该方法的预测能力,进一步将时间序列数据多步分段,全方位地进行预测,并与小波-ARIMA模型、BP神经网络预测方法进行比较,体现了小波神经网络的预测优势。     

基于Morlet小波时频互相关的股指期货价格发现效率研究

本文采用Morlet小波时频互相关分析方法,从"时域"和"频域"两个维度检验了我国以及国际主要市场股指期货和现货价格序列的动态关联性,研究了股指期货价格发现效率的问题。研究表明,沪深300指数和股指期货在低频长周期范围内,呈现长时间高度相关、协同波动的特征;在高频短周期范围内,两者整体仍然具有协同波动特征,但时常出现短暂紊乱的情况,即期货与现货的交错引导现象。我国股指期货市场的价格发现效率较美国、英国成熟市场仍有较大差距,但强于日本。     

浅析我国商业银行支付清算电子化建设

结算与清算是现代银行的重要业务之一,银行从事支付清算工作由来已久.随着全球市场经济的繁荣,金融市场在规模,类别和以金融创新为特征的衍生产品市场上日益专门化,精细化,这就需要银行从中充当润滑剂的作用,使各金融对手进行金融交易,并使市场波动平滑化,现代银行在支付清算的传统业务上出现了新的挑战.     

基于MATLAB小波分析的奇异信号检测的研究

本文在对不同信号的奇异性检测方法进行比较的基础上,总结了基于Wavelet变换的理论,并结合两仿真实例对小波分析在奇异信号检测上的应用进行了分析。     

基于小波分析的结构损伤检测研究的应用

为提高结构损伤检测的准确性和适用性,将小波分析引入到结构损伤检测中。本文首先介绍了小波分析的基本原理,然后详细论述了小波分析用于结构损伤检测的两种方法:直接利用小波分析的检测损伤和小波分析与其他方法联合使用,接着分析了各种方法的应用现状、适用范围和存在的问题。通过比较可以看出小波分析用于结构损伤检测有着广阔的应用前景,本文最后针对进一步研究的方向提出了两点建议。     

金融时间序列多分辨分析的描述性研究

小波理论近年来已经被广泛应用于金融时间序列分析，然而实践证明想要掌握好该方法并不容易。本文以简单的时间序列为样本．详细地描述了小波分解与重构的全部过程，意在通过详实的步骤，揭示出小波多分辨分析的本质。最后，实际演示了如何运用Madab小渡工具箱对包含600个交易数据的金融时间序列进行多分辨分析。     

基于小波分析和自适应共振解调法的故障诊断研究

文章介绍了小波分析技术和自适应共振解调法的基础理论,分析了传统共振解调法的缺点,并结合两者应用于对滚动轴承的故障特征提取,对实际轴承故障数据的分析表明,小波分析和共振解调技术在提取轴承故障特征信息的应用上是有效的。     

基于小波系数区域相关性的电能质量扰动检测

软阈值法已经在电能质量扰动检测中得到了应用,但该方法受噪声强度影响较大,当噪声强度较大时,该方法会失效。信号相邻尺度的小波系数具有较强的相关性,但受小波系数偏移影响较大,区域相关算法在保持相关算法优点的同时能够克服小波系数偏移带来的影响。文中结合软阈值法和区域相关法的优点,提出了一种新的电能质量扰动检测算法。仿真结果表明,该算法能够弥补软阈值法的不足,可以在强噪声干扰下对电能质量扰动准确定位。     

小波降噪对地震加速度误差的实例分析

小波降噪是近年来兴起的一种非常有发展前景的降噪方法。在图像边缘提取、语音处理中有广泛的应用。文章介绍小波降噪模型的基本理论,通过对地震加速度传感器测量数据进行仿真分析和误差校正,对加速度检测数据提出了校正结果,得到符合运动事实的规律曲线,在对地震加速度的采集和整理上有很大应用,得出小波降噪模型的可靠性。     

基于小波变换的图像处理综述

小波分析主要广泛应用在科学研究和工程技术中。虽然在现阶段的小波理论相对成熟,近些年关于小波理论的应用和研究也在不断的发展和更新。小波变化在图像处理领域中的应用也囊括图像与处理的所有方面。本文通过介绍小波变换的起源,将小波应用在图像处理中的压缩、还原图像、边缘检测和图像分割,宏观剖析小波的研究现状历史、发展动向及优势。     

碳排放权交易的多尺度VaR计算——基于小波变换和GARCH模型

欧盟温室气体排放贸易准许市场是世界最大的碳排放权交易市场,碳现货、碳期货已经成为主要的碳金融交易商品,但是碳价格波动剧烈,研究投资者规避碳价风险的市场行为有重要的意义。本文提出碳市场异质性这一假设前提,即碳期货的价格行为受市场中不同投资时间尺度的市场参与者的交易行为所影响,因此也具有时间多尺度特征。研究结果表明,多尺度VaR不仅很好地描述不同投资者的风险收益偏好,而且有助于证明碳市场异质性假设的合理性和市场有效性在不同时间尺度上的差异。