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基于人工神经网络的商业银行信用风险评估模型研究的综述报告
随着金融市场的不断发展，商业银行作为金融市场的核心机构，其风险管理能力对于金融系统的稳定性具有不可忽视的作用。其中，信用风险是商业银行面临的最主要的风险之一，它涉及到银行在借贷业务中的风险，所以商业银行需要研究信用风险评估模型，以实现准确评估借款人的信用风险，提高信用风险管理水平。
人工神经网络是目前最为流行的一种金融风险管理方法之一，因为它可以快速处理大量的数据和信息，同时它具有良好的自适应性和不确定性处理能力，因此在商业银行信用风险评估中也得到了广泛的应用。
在研究商业银行信用风险评估模型时，人工神经网络被广泛应用的原因主要是它可以通过从大量的历史数据中学习到人类无法识别的信息，从而在信用风险评估中作出更加准确的预测。此外，人工神经网络还可以通过不断的学习来更新模型，以应对风险管理工作中无法预测的新情况。
在建立基于人工神经网络的商业银行信用风险评估模型时，需要考虑以下几个方面：
第一，数据采集。商业银行需要收集借款人的相关信息以建立信用评估模型，这些信息包括个人和企业的基本信息、财务报表、征信报告等等。
第二，数据预处理。在收集到的数据中，可能存在一些缺失值或异常值需要进行预处理。此外，在进行数据预处理时，还需要将原始数据进行归一化、标准化等操作，以确保数据的准确性和对模型的影响减少。
第三，模型设计。商业银行需要根据自身的需要，设计适合自己的模型。我们通常使用多层感知器作为模型基础，因为它有很好的特征提取和分类能力，同时还能很好地处理多维输入。
第四，模型训练。商业银行需要为模型进行训练，以提高模型预测能力和准确度。在模型训练时，需要对数据集进行分割，并采用交叉验证、分类错误率等指标进行模型评估。
第五，模型应用。商业银行需要将训练好的模型应用于实际的信用风险评估中。在应用过程中，商业银行需要不断优化模型，以提高信用风险评估的精度和准确性。
总之，基于人工神经网络的商业银行信用风险评估模型具有许多优点，它能够快速处理大量的数据和信息，具有很好的自适应性和不确定性处理能力，因此在实践中得到了广泛应用。商业银行需要认真研究和探索人工神经网络在信用风险评估中的应用，以提高信用风险管理水平，降低商业银行的信用风险。