IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/aou/nszioz/y2024i2p87-112.html
   My bibliography  Save this article

Jak wykorzystać modele Markowa na potrzeby przeciwdziałania praniu pieniędzy oraz w walce z terroryzmem? (Część 1)

Author

Listed:
  • Maciej Aleksander Kędzierski

Abstract

Współczesne zjawiska przestępcze, takie jak między innymi terroryzm i jego finansowanie, jedynie w określonym zakresie bazują pod względem wykonawstwa na schematach. W rzeczywistości sprawcy działają niekonwencjonalnie, zmieniają taktykę postępowania, a także schematy samych komórek terrorystycznych. Tym samym coraz trudniej jest prowadzić rozpoznanie tej przestępczej aktywności, gdyż wiedza o niej jest ograniczona (ukryta), a ponadto następuje czasowe opóźnianie w zakresie analizy przyczynowo-skutkowej. Tym samym sięga się po nowe rozwiązania z zakresu matematyki. Jednym z nich jest stosowanie ukrytych modeli Markowa, których właściwości umożliwiają budowanie modeli predykcyjnych opartych na ograniczonych zasobach wiedzy, cechowaniu elementów oraz ocenie prawdopodobieństwa zdarzeń. Ich zastosowanie jest szerokie i dotyczy nie tylko rozpoznawania fizycznych aktów terroryzmu, lecz także ich finansowania czy procederu prania pieniędzy.

Suggested Citation

  • Maciej Aleksander Kędzierski, 2024. "Jak wykorzystać modele Markowa na potrzeby przeciwdziałania praniu pieniędzy oraz w walce z terroryzmem? (Część 1)," Nowoczesne Systemy Zarządzania. Modern Management Systems, Military University of Technology, Faculty of Security, Logistics and Management, Institute of Organization and Management, issue 2, pages 87-112.
  • Handle: RePEc:aou:nszioz:y:2024:i:2:p:87-112
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://nsz.wat.edu.pl/pdf-200432-120747
    File Function: Full text
    Download Restriction: no
    ---><---

    References listed on IDEAS

    as
    1. KSM Tozammel Hossain & Shuyang Gao & Brendan Kennedy & Aram Galstyan & Prem Natarajan, 2020. "Forecasting violent events in the Middle East and North Africa using the Hidden Markov Model and regularized autoregressive models," The Journal of Defense Modeling and Simulation, , vol. 17(3), pages 269-283, July.
    2. Oscar To, 2024. "Stochastic credibility and optimal monetary policy," Australian Economic Papers, Wiley Blackwell, vol. 63(S1), pages 124-134, May.
    3. Amparo Ba'illo & Javier C'arcamo & Carlos Mora-Corral, 2024. "Tests for almost stochastic dominance," Papers 2403.15258, arXiv.org.
    Full references (including those not matched with items on IDEAS)

    Most related items

    These are the items that most often cite the same works as this one and are cited by the same works as this one.

      Corrections

      All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:aou:nszioz:y:2024:i:2:p:87-112. See general information about how to correct material in RePEc.

      If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

      If CitEc recognized a bibliographic reference but did not link an item in RePEc to it, you can help with this form .

      If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

      For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Michał Jurek (email available below). General contact details of provider: http://nsz.wat.edu.pl/ .

      Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

      IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.