利用谱聚类识别共谋集团

例如，许多银行提供股票贷款，贷款金额取决于股票的当前价格。如果一只股票的价格被操纵，使其更高，那么银行批准的贷款金额可以增加。如果贷款违约，贷款将成为银行的不良资产，因为银行很难出售股票并收回全部贷款。还有另一个原因可能会促使投资者操纵股票价格。在许多经济体中，短期资本损失可以与长期/短期资本收益进行对比，以计算应纳税收入。为了理解这一点，让我们考虑两个投资者A和B。假设A从某些业务中获得了一些长期的应税收入（比如y），而B遭受了y的短期损失。假设A以非常高的操纵价格从B购买了一些股票S。操纵停止后，S的价格降低，A以更低的价格将S卖给B。这会给a带来短期损失，比如说x，给B带来短期收益x。这样，a可以通过损失Bby来节省税收- x和B仍然不必纳税。因此，原本可以归ZF所有的税收被转换成黑钱。5结论发现共谋集团是证券市场监管机构面临的挑战。因此，一个自动监控系统检测涉嫌串通的交易员群体是一个重要问题。在这项工作中，我们提出了一种算法来检测这类群体。模拟数据的构造方式与实际数据相似。当然，我们的算法1在模拟数据上也表现良好。因此，我们的算法对于识别共谋群体是非常实用的。光谱聚类也可用于其他财务问题。例如，找到相似的股票集群。

这可以用来使投资组合多样化。它还可以用来将共同基金分为不同的类别。解决这个问题的一种技术是使用两个共同基金之间的权重作为Jaccard相似系数，其中一个共同基金可以被视为一组股票。感谢作者感谢美国国家证券市场研究所为分析提供的交易数据。作者感谢拉塔·查里、莫希特·加尔格、达亚·高尔和博达扬·罗伊的有益评论和建议。参考文献[1]http://www.sebi.gov.in/cmorder/pabariorder/PabariOrder.pdf.[2] 丁，C.H.，何，X.，查，H.，顾，M.，和西蒙，H.D.一种用于图形分割和数据聚类的最小-最大割算法。《数据挖掘》，2001年。ICDM 2001，《IEEE国际会议记录》（2001），IEEE，第107-114页。[3] Erd"os，P.和R"enyi，A.关于随机图I.Publ。数学德布勒森6（1959），290-297。[4] Hagen，L.和Kahng，A.B.提出了一种新的用于比率分割和聚类的频谱方法。集成电路和系统的计算机辅助设计，ieee学报，11，9（1992），1074–1085。[5] Islam，M.N.，Haque，S.R.，Alam，K.M.，andTarikuzzaman，M.一种使用mcl算法改进共谋集检测的方法。《计算机与信息技术》，2009年。ICCIT\'09.12国际会议（2009），IEEE，第237-242页。[6] Newman，M.E.和Girvan，M.发现和评估网络中的社区结构。物理回顾E69，2（2004），026113。[7] Palshikar，G.K.和Apte，M.M.使用图聚类进行共谋集检测。数据挖掘和知识发现16,2（2008），135–164。[8] Shi，J.和Malik，J.标准化切割和图像分割。模式分析与机器智能，IEEE学报，22，8（2000），888–905。[9] 冯·卢森堡，美国。

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