2008年10月11日上午，山西大学管理学院管理科学与工程研究所邀请了太原科技大学经济与管理学院院长薛耀文教授，在学院二层学术会议厅作了题为“基于复杂金融网络的资金异常流动监测研究”的专题学术报告。
报告由管理学院副院长李常洪教授主持，管理科学与工程研究所所长刘维奇教授，研究所人员及管理科学与工程专业博士生共同聆听了报告。
报告会上，薛教授认为，在全球经济一体化过程中，贩卖毒品、走私贩私、贪污腐败、侵吞国有资产等各种违法活动的操纵者试图将不同渠道的非法所得通过不同的方式合法化。而在2002－2004年这三年中，围绕人民币升值预期，大量资本通过各种金融网络进入中国或出逃之后再以不同身份返回中国。这些资金流动严重干扰了正常的金融秩序，引起了局部的金融动荡。这些资金以什么样的方式和渠道进入中国，在中国这些资金进行了怎样的活动，停留的时间是多长，又以什么样的方式流出中国，这是理论和实践都急需解决的问题。
薛教授认为，对于这些内容的思考，可以转化为三个学术方面的问题：（1）什么是金融网络？什么是异常资金流动？（2）如何避免单个危机事件引起整个金融网络的瘫痪？（3）如何利用金融网络监测资金的异常流动？
薛教授首先界定了资金异常流动的范围：（1）把不合法的资金进行过滤；（2）把合法的资金通过不正常的途径流动到国外；（3）把正常渠道、正常资金应用到不正常（当）的行业中去等一系列流动行为。另外，薛教授还提出了研究的三个假定：（1）标准的数据格式；（2）同种货币交易；（3）智能节点只有转入、转出、存款、取款业务。研究的思路就是从“量”的关系方面进行研究，如果资金流动达到了资金异常流动的监测标准，就进入监测范围。
其次，薛教授以专题的形式与管理学院的师生分享了相关的研究成果。
（1）典型异常资金流动案例收集与分析：目的是通过各种案例收集，归纳，总结出洗钱、热钱、资本外逃等各种异常资金流动的一些典型方式、普适性特征。
（2）最佳异常资金流动模式的构建：通过将可以交易进行量化，并根据大额资金交易标准，薛教授构建了大额交易监测模型（LVTS模型）、大额洗钱交易模型（LVMLT模型）、地区反洗钱监测模版（AMLC模版）。
（3）个人与行业资金流动模板调查与设计。薛教授在研究中以2005年为样本期，使用沪、深股市A股上市公司的财务数据，计算上市公司所属行业的资金流入量最大值、资金流入量最小值、资金流入量均值，从而把握每个个体的行为特征和趋势，发现个体行为的异常现象。
（4）复杂金融网络的构建：通过对洗钱行为的阶段划分，以及智能节点（账户）之间的理论关系，运用网络集群、聚类分析，薛教授构建了洗钱网络交易模型。
（5）在成本压力下洗钱行为研究：通过分析洗钱过程中的成本，构建了洗钱者的效用函数，并以效用最大化作为目标，构建了成本约束下的洗钱效用最大化模型。
（6）仿真分析：通过试验分析，得出以下三条结论：在交易费用很高的条件下，洗钱者会以较少次数结束转账过程，不会为了太大的安全而去无限次的进行交易；在交易费用递减的条件下，洗钱者会在效用最大化或交易费用极限的情况下终止交易；在交纳第一次的交易费用之后，即使后续交易不交纳任何交易费用，洗钱者还会在效用极大化的原则下进行交易，而不会无限制进行交易。
（7）资金异常流动流动监测研究。薛教授认为，国际上对金融交易数据的监测和报告制度有两种模式，一种是以大额和可疑交易报告制度为主的美国反洗钱模式，当交易数额、交易频度或其他指标超出预定限额时，金融机构必须记录和报告。另一种是以“了解客户”制度为特征的欧洲模式，这一模式只报告金融机构认为与客户身份不相符合的可疑交易数据。我国现行的反洗钱数据报告制度,主要借鉴了美国反洗钱模式。
（9）复杂金融网络增长机制、衰退机制、抗瘫痪机制。通过建立网络演化规则，构建了金融网络的增长模型，并运用仿真方法分析了复杂金融网络账户间资金流动关系。
（10）基于“三流”立体监管的企业异常资金流动监测研究。薛教授以企业的资金流、物流和信息流的关系为基础，认为三者之间存在匹配关系，通过设立资金流与物流的量的匹配准则、资金流与物流的流向的匹配准则、资金流与物流的时间的匹配准则、信息真实性准则，构建了企业异常资金流动的一般检测模型。
（11）其他。薛耀文教授的讲座内容还包括公职人员、非公职人员洗钱特征研究、基于复杂网络的金融负面消息的负效应研究、资金异常流动监测动态可视化支持研究。
报告结束后，与会师生积极与薛耀文教授进行交流。梁嘉骅教授和李常洪副院长对薛耀文教授的精彩演讲给予高度评价，研究所师生都感觉到从这一次的学术报告中受益匪浅。
