模糊聚类分析在金融机构洗钱风险评估中的应用

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７．２
９．１７．３５９．０２９．Ｏ２７．７８７．９５８．８９．２５８．７７．５３
８．４８
８．４５７．３８．１５７．５５７．７７．７８．１５８．１５８．１５７．７
０．４７８１８２Ｏ．５９６３６４Ｏ．５８１８１８０．５６３６３６
０．６６５４５５
０．６２７２７３０．５８１８１８Ｏ．５８１８１８０．６７２７２７０．９２７２７３
Ｕ＝（Ｕ１，Ｕ２，Ｕ３，Ｕ４，Ｕ５，Ｕ６）
样本集用Ｖ表示，选取人民银行西安分行营管部管辖的２２家，Ｖ，则Ｕ＝（Ｖｎｍ）如表１所示：
值越大时，分类越多。
（五）确定分类数
关于分类数的确定，目前是聚类分析中尚未完全解决的问题之一，但在实际运用中主要是根据研究的目的，从实用的角度出发，选择合适的分类数。
三、评估模型在金融机构洗钱风险评估中的应用
（一）选取指标
本文在反洗钱动态评价指标体系的基础上，分别选取内控制度建设与执行情况（ｕ）、组织机构建设情况（ｕ２）、大额交易和可疑交易报告情况（ｕ。）、客户身份识别和客户身份资料及交易记录保存情况（ｕ４）、宣传培训开展情况（ｕ５）、报表资料报送情况（ｕ６）等六项指标组成金融机构风险信息指标体系。为分析方便统一定义为：
表１原始数据
７＿３７－３９７．７６８．５４７．１３８．１６７．７１７．６１７．７１７．１３
８．１７
表２标准化数据
９．５６－３８７．９４．５８－２７．２８．４８５．１
《西部金￣｝２０１４年第８期
模糊聚类分析在金融机构洗钱风险评估中的应用
］
收稿日期：２０１４－４
作者简介：千宏武（１９６５．３一），男，陕西户县人，本科，现供职于中国人民银行西安分行营业管理部。
彭希（１９８５．８一），女，陕西紫阳人，硕士，现供职于中国人民银行西安分行营业管理部。
７．５５
８－３６．７７．６８．４７．６７．７７．６７．６７．６７．６
７
９．６９９．６８９．６８９．６９．６９．６８９．６８９．６９．６
９．６
０．５Ｏ９０９１
０．５２５４５５
Ｏ．８３６３６４Ｏ．７１８ｌ８２０．６９０９０９０．９０９０９１０．９２７２７３
０．５１８１８２０．５０９０９１Ｏ．４０．３２７２７３Ｏ－８１８１８２
０．５９２７２７０．８２１８１８
０．７３４５４５０．８２１８１８
０．６６３６３６０．５６３６３６０．６３６３６４０．９４１８１８
０．５５４５４５０．７０９０９１Ｏ．６１８１８２０．９４１８１８Ｏ０．９２７２７３
９３
《西部金￣）２ｏ１４年第８期
一
定的变换，即标准化。本文采用极差变换对样本数据进行标准化。
＝
。 —
筮
，
式中，ｘ是第ｉ个对象第ｊ个指标的原始数据，和分别为不同对象的同一指标的最大值和最小
值。为第ｉ个对象第ｊ个指标的标准化数值。当
０．５８３６３６Ｏ．７８ｌ８１８０．６６３６３６０．５６３６３６０．４９０９０９０．９４１８１８
∑（ ‰八ｖ）
｝——一
ｋ＝１
（ ‰Ｖ）
式中，ｒｉｊ ∈［０，１］（ｉ＝１，２， …，ｎ，ｊ：１，２， …，ｍ）是表示第ｉ个对象与第Ｊ个对象在各指标上的相似程度的
量。
（四）改造相似关系为等价关系
通过平方法求Ｒ的传递闭包，即Ｒ自乘ＲＲ＝Ｒ，再自乘Ｒ２ＲＲ４，直到Ｒｋ＝，则等价模糊矩阵ｔ（Ｒ）＝Ｋｋ＝Ｒ，ｋ ∈ Ｎ。求出等价模糊矩阵后，依次从等价模糊矩阵的数据取值，求截值对应的聚类。当的
（三）建立模糊相似矩阵
时，０，当
Ｘｍ找时，
１。
设ｕ＝｛ｘ，，Ｘ２， …，ｘｎ｝，ｘｉ＝｛ＮｉｌＸ一，｝，采用最大最小法计算相关系数，建立模糊相似矩阵，）（ｉ与ｘｊ的相似度ｒｉｊ＝Ｒ（ｘｉ，）（ｉ）。