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2022-05-24
英文标题:
《The topology of card transaction money flows》
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作者:
Massimiliano Zanin, David Papo, Miguel Romance, Regino Criado,
  Santiago Moral
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最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  Money flow models are essential tools to understand different economical phenomena, like saving propensities and wealth distributions. In spite of their importance, most of them are based on synthetic transaction networks with simple topologies, e.g. random or scale-free ones, as the characterisation of real networks is made difficult by the confidentiality and sensitivity of money transaction data. Here we present an analysis of the topology created by real credit card transactions from one of the biggest world banks, and show how different distributions, e.g. number of transactions per card or amount, have nontrivial characteristics. We further describe a stochastic model to create transactions data sets, feeding from the obtained distributions, which will allow researchers to create more realistic money flow models.
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中文摘要:
货币流模型是理解不同经济现象(如储蓄倾向和财富分配)的基本工具。尽管它们很重要,但大多数都是基于具有简单拓扑结构的合成交易网络,例如随机或无标度网络,因为真实网络的特征描述因货币交易数据的机密性和敏感性而变得困难。在这里,我们对世界上最大的银行之一的真实信用卡交易创建的拓扑进行了分析,并展示了不同的分布,例如每张卡的交易数量或金额,是如何具有非平凡的特征的。我们进一步描述了一个随机模型来创建交易数据集,从获得的分布中获取数据,这将允许研究人员创建更真实的资金流模型。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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2022-5-24 22:57:52
卡交易货币拓扑图FlowsMassimiliano Zanina,b,David Papoc,Miguel Romancec,d,Regino Criadoc,d,Santiago MoraleaInnaxis Foundation&Research Institute,Jos’e Ortega y Gasset 20,28006 Madrid,SpainDepartmento de Engenharia Electric’ecnica,Faculdade de Ci^encias e Tecnologia,Universidade Lisboa,2829-516 Caparica,葡萄牙应用数学系,Rey Juan Carlos大学,28933 M’ostoles,马德里,西班牙生物医学技术中心,马德里政治大学,28223 Pozuelode Alarc’on,马德里,SpaineCyber Security&Digital Trust,BBVA Group,28050 Madrid,SpainAbstractMoney Flow models是了解不同经济现象的基本工具,如储蓄倾向和财富分配。尽管它们非常重要,但大多数都基于具有简单拓扑的合成交易网络,例如随机或无标度拓扑,因为真实网络的特征很难由货币交易数据的机密性和敏感性来描述。在这里,我们对世界上最大的银行之一的realcredit card交易创建的拓扑结构进行了分析,并展示了不同的分布,例如每张卡的交易数量或金额,是如何具有非平凡的特征的。我们进一步描述了一个随机模型来创建交易数据集,从获得的分布中获取数据,这将允许研究人员创建更真实的资金流动模型。关键词:货币流动、网络、经济物理学2010 MSC:62P20、91B55、91B841。导言经济学中许多相关的开放性问题之一,最近在经济物理学中,是对推动不同经济共同体(例如不同国家)收入或财富分配的基本机制的理解。
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2022-5-24 22:57:55
虽然已经证明,整个人口的相关概率分布大致遵循幂律,但2016年5月18日提交给Physica的alsoPreprint称为帕累托分布[1],低收入人口更适合用吉布斯分布描述[2],但对产生这些分布的机制知之甚少。文献[3]中提出的模型通常包括代理人之间的资金流动及其储蓄倾向。大多数研究考虑了代理人之间的随机互动【2,4】,甚至是平均场近似【5,6】,其中所有代理人与所有其他代理人互动,这两个显然不现实的假设并不反映经济交易的现实。一些研究允许代理在更复杂的拓扑上进行交互[7、8、9、10]。然而,合成网络模型(如无标度网络[11])并非基于实际观测。日常货币交易的信息通常被认为是敏感的。由此造成的可用数据的匮乏是一个严重的限制,并解释了为什么很少有研究解决这个问题,主要是借助新的在线技术(如比特币)提供的可能性[12]。金钱流的建模与社交网络中信息或观点传播的建模有一些相似之处。在这一研究领域,最初的模型也只考虑了简单的拓扑结构[13,14],但很快就意识到,人与人之间的互动所创造的结构[15]和这些互动的时变组织[16,17,18]都对模型如何忠实地翻译潜在的传播过程产生了巨大的影响。因此,与社会科学中遵循的方法类似,人们可能会问,交易拓扑是否以及在多大程度上对创建现实的资金流动模型很重要。
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2022-5-24 22:57:59
在本文中,我们通过描述和分析一个独特的大规模数据集,朝着这一方向迈出了一步,该数据集包括2011年至2012年间西班牙最大银行之一网络中实现的所有信用卡和借记卡交易。这包括被认定为正常交易和被认定为欺诈交易的信息。我们假设资金流可以表示为两层网络[19],一层是用户,另一层是存储(或更一般地说,任何经济活动)。然后,卡交易代表从第一层到第二层的流量。除此之外,还应添加其他类型的流量:内部用户(例如,家庭成员之间的资金转移);门店间(即商业活动);从商店到用户(即工资)。显然,仅对信用卡交易的分析就可以有限地描述整个系统;此外,它不考虑在现金中执行的交易。虽然该分析存在一些重要的局限性,但必须指出,据我们所知,这是同类分析中的第一个;虽然这种简化的观点与之前的研究一致[12],但它同时代表了实体经济的一幅图景,而不仅仅是一幅虚拟的图景。此外,通过分析非法交易动态的可能性,可以尝试描述“黑色经济”,这是过去很少做的事情。工作内容安排如下。第2节描述了合法交易的主要特征,从而描述了在用户和存储层之间创建的链接的网络拓扑。第3节介绍了与非法交易相关的一些结果。最后,在第5.2节中得出了一些结论。
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2022-5-24 22:58:03
交易分析如前所述,所研究的数据集涵盖了2011年1月至2012年12月西班牙银行BBVA客户的所有信用卡和借记卡交易。每月平均有700万张卡实现1500万次操作,总信息量为250 GB。可用字段包括操作的时间戳、数量(欧元和原币,如果不同)以及操作的来源(卡)和目的地(商店);后两个领域都是匿名的,因此无法找到确切的卡号和商店名称。此外,还包括有关操作结果的信息,即操作是否被检测为非法或因任何其他原因被拒绝。在本节中,只检查合法和可接受的操作。图1左侧和右侧分别表示每张卡的操作数和操作大小(欧元)的累积概率分布(CPD)。对于给定的参数值v,CPD考虑了找到至少值v的操作的概率,即P(v)=P(vi>v),而i在所有操作中运行。在左图1中,KI是卡i在一个月内执行的操作数;另一方面,英菲格。1对,QI是“第一次行动”中涉及的资金数量。虽然两幅图都表明是无标度分布,有长尾巴,但这种近似值远不精确。具体而言,每张卡的操作次数似乎显示了三个不同斜率的区域:1到20之间,20到200之间,以及每月200次以上的操作,这表明包括了不同类型的用户。图3进一步证实了这一点。
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