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收稿日期：2008-04-28
作者简介：孙景(1963.3-),女,西安交通大学经济与金融学院副教授,硕士生导师；
李志伟(1984.7-)1,男,西安交通大学经济与金融学院硕士研究生；
刘炜(1979.10-),男,西安交通大学应用经济学硕士,现供职于广东发展银行科技部.
摘 要：本文根据逻辑回归原理与数据挖掘技术,建立了企业大额可疑外汇资金交易识别模型,用于分析银行企业客户洗钱的概率及洗钱事件发生的可能性.本文的目的是通过对具有洗钱嫌疑的银行企业客户进行识别和预测,为银行反洗钱技术提供参考.
关 键 词：反洗钱；可疑金融交易；数据挖掘；逻辑回归
本文试图从数据挖掘的角度来探寻银行企业客户大额可疑外汇资金交易的识别问题,同时借助SAS／EM挖掘工具,建立银行企业大额可疑外汇资金交易识别模型,对可能的洗钱事件进行分析、判别,并对可能出现的问题进行合理的预测,以有效地提高反洗钱的效率和力度.
一、逻辑回归原理
逻辑回归的原理可以简单地解释为一组前提、假设和结论.
前提：依赖(目标)变量非连续,通过对依赖变量进行转换,使之成连续的值,即关于事件发生的概率的函数.
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文.