千宏武+彭希

摘 要：聚类分析是数理统计中的一种分析方法，是用数学方法定量地确定样本的亲疏关系，从而客观地进行分类。本文主要以模糊聚类分析在金融机构洗钱风险评估中的应用进行实例研究，对聚类的结果进行了分析，并提出了建议措施。

关键词：模糊聚类分析；洗钱风险；风险评估

中图分类号：F830.5 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2014（8）-0093-04

近年来，人民银行为贯彻落实“风险为本”监管理念，创新工作模式，改进工作方法，通过建立和完善金融机构洗钱风险评估框架和指标体系，分轻重、有主次地督促指导金融机构履行反洗钱工作职责，有效监控和防范潜在的洗钱行为。本文主要运用模糊聚类分析对金融机构进行分类，并根据实际应用找出合理分类，从而建立洗钱风险评估模型。

一、洗钱风险评估的模糊聚类分析

聚类分析是数理统计中研究“物以类聚”的一种方法。传统的聚类分析把每个样本严格地划分到某一类，属于硬划分的范畴，具有非此即彼的性质。实际上大多数对象并没有严格的属性，它们在性态和类属方面存在着中介性，具有“亦此亦彼”的性质，适合进行软划分。1965年Zadeh教授在《Fuzzy Set》一文中提出了模糊集理论，并很快应用到多个领域。模糊集理论的提出也为传统聚类分析的软划分提供了有力的分析工具，人们用模糊的方法来处理聚类问题，就称之为模糊聚类分析。在模糊聚类中，每个样本不再仅属于某一类，而是以一定的隶属度分别属于每一类。……