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基于神经网络模型的中国和越南上市商业银行信用风险评估研究
中越两国上市商业银行信用风险评估研究
在当前金融市场竞争日益激烈的背景下，银行的信用风险评估显得尤为重要。中国和越南作为两个重要的历史文化相似的邻国，两国经济发展水平也在逐年提升。同时，两国商业银行的稳健、可持续发展也备受关注。本文针对中国和越南上市商业银行，基于神经网络模型，进行信用风险评估研究。
一、中国和越南商业银行概述
中国商业银行是由中国政府指导、中国人民银行监管，以接受储蓄存款为主，从事商业银行业务的金融机构。目前中国商业银行数量众多，其中上市商业银行包括工商银行、农业银行、中国银行、建设银行等。这些银行主要经营个人储蓄存款、对公储蓄存款、贷款、信用卡、网上银行等业务，已经成为支撑中国金融体系的重要组成部分。
越南商业银行也在近几年逐渐发展壮大。根据越南国家银行（SBV）公布的数据，截至2018年底，越南银行业机构总数达到31家，其中18家是上市银行。越南上市银行主要包括越南工业银行、越南股份银行、西贡商业银行等。这些银行不仅是越南经济发展的重要组成部分，同时也是支撑越南金融体系的重要力量。
二、神经网络模型
神经网络模型是一种类似于人脑神经元的计算模型，可以通过模拟人脑神经元间的相互连接关系，实现处理各种复杂信息的能力。神经网络模型在金融领域广泛应用，能够帮助银行实现客户信用风险评估、市场风险预测等多种功能。
神经网络模型实现信用风险评估的过程分为三个阶段。第一阶段是数据处理，将银行的财务数据进行预处理和特征提取，包括数据的归一化、缺失值的处理、数据降维等。第二阶段是神经网络模型的训练，将数据集划分为训练集和测试集，通过反向传播算法训练得到模型。第三阶段是模型的应用，将新的数据输入到模型中，得出预测结果。
三、中国和越南商业银行信用风险评估研究
1.数据处理
本文选取了工商银行、建设银行、越南工业银行、越南股份银行四家银行的财务数据，采用Python编程实现数据的预处理和特征提取。具体处理方法包括了数据的标准化、去除缺失值、主成分分析（PCA）进行数据降维等。处理后的数据包括了资产负债表、现金流量表和利润表等多个方面的指标。样本数据选取了2015年至2019年的财务数据，并分为训练集和测试集。
2.模型训练
根据数据处理得到的数据，我们采用Python编写了基于神经网络模型的信用风险评估程序。在神经网络模型中，我们采用了三层神经元进行计算，其中第一层是输入层，第二层是隐层，第三层是输出层。训练过程中，我们采用了反向传播算法进行优化，并选择了交叉熵作为损失函数进行训练。
3.模型应用
通过模型的训练，我们得到了针对四家银行的信用风险评估模型。我们将新的银行财务数据输入到模型中，得到了预测结果。预测结果中，输出值越大，代表该银行信用风险越高，反之亦然。
四、结论
通过该研究，我们成功地实现了中国和越南商业银行的信用风险评估研究。神经网络模型在信用风险评估中具有较高的准确性和可靠性，能够为银行的风险管理提供有力支持。我们建议将该模型应用到银行业务中，并通过不断的更新和优化，实现更加精准、高效的信用风险评估。