基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的中越上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估：比較與啟示一、引言1.1研究背景與意義在全球金融市場不斷發(fā)展與融合的大背景下，金融機(jī)構(gòu)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)出多樣化和復(fù)雜化的態(tài)勢。其中，信用風(fēng)險(xiǎn)作為金融風(fēng)險(xiǎn)的核心組成部分，對金融機(jī)構(gòu)的穩(wěn)健運(yùn)營和金融市場的穩(wěn)定發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。商業(yè)銀行作為金融體系的關(guān)鍵主體，其信用風(fēng)險(xiǎn)狀況不僅直接關(guān)系到自身的資產(chǎn)質(zhì)量和盈利能力，還會(huì)對整個(gè)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。一旦商業(yè)銀行出現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)問題，如大量貸款違約，可能引發(fā)流動(dòng)性危機(jī)，進(jìn)而傳導(dǎo)至整個(gè)金融市場，導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)l(fā)經(jīng)濟(jì)衰退。2008年的全球金融危機(jī)便是一個(gè)典型的例證，美國多家大型金融機(jī)構(gòu)因信用風(fēng)險(xiǎn)失控而倒閉或?yàn)l臨破產(chǎn)，進(jìn)而引發(fā)了全球性的經(jīng)濟(jì)大衰退，給世界經(jīng)濟(jì)帶來了巨大損失。隨著中國和越南經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，兩國的商業(yè)銀行在金融體系中的地位日益重要。中國作為世界第二大經(jīng)濟(jì)體，其商業(yè)銀行體系龐大且復(fù)雜，在支持國家經(jīng)濟(jì)建設(shè)、促進(jìn)企業(yè)發(fā)展和居民消費(fèi)等方面發(fā)揮著不可替代的作用。截至2023年底，中國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)達(dá)到432.3萬億元，商業(yè)銀行的貸款余額持續(xù)增長，業(yè)務(wù)范圍不斷拓展，涵蓋了公司信貸、個(gè)人信貸、金融市場業(yè)務(wù)等多個(gè)領(lǐng)域。然而，隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和市場競爭加劇，中國商業(yè)銀行面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)也逐漸凸顯，不良貸款率有所波動(dòng)，部分行業(yè)和企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)暴露增加。越南近年來經(jīng)濟(jì)增長迅速，金融市場不斷開放和發(fā)展。越南的商業(yè)銀行在支持本國經(jīng)濟(jì)建設(shè)、推動(dòng)企業(yè)發(fā)展和促進(jìn)國際貿(mào)易等方面發(fā)揮著重要作用。越南的商業(yè)銀行積極拓展業(yè)務(wù)，提升服務(wù)水平，加大對中小企業(yè)和農(nóng)村地區(qū)的金融支持力度。但越南商業(yè)銀行也面臨著信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系不完善、風(fēng)險(xiǎn)評估技術(shù)相對落后等問題，這在一定程度上制約了其穩(wěn)健發(fā)展。在全球經(jīng)濟(jì)一體化的背景下，越南商業(yè)銀行還需應(yīng)對國際金融市場波動(dòng)帶來的外部沖擊，信用風(fēng)險(xiǎn)管控難度加大。準(zhǔn)確評估商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)，對于銀行自身的風(fēng)險(xiǎn)管理、投資者的決策以及金融監(jiān)管部門的有效監(jiān)管都具有重要意義。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評估方法，如專家判斷法、財(cái)務(wù)比率分析法等，存在主觀性強(qiáng)、依賴經(jīng)驗(yàn)、無法有效處理復(fù)雜數(shù)據(jù)和非線性關(guān)系等局限性，難以滿足當(dāng)前復(fù)雜多變的金融市場環(huán)境的需求。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，具有自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、非線性映射和高度并行處理等優(yōu)點(diǎn)，能夠更好地捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和規(guī)律，為商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估提供了新的思路和方法。本研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對中國和越南上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估，具有重要的理論和實(shí)踐意義。從理論層面來看，有助于豐富和完善商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估的理論體系，推動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在金融領(lǐng)域的應(yīng)用研究。通過對中越兩國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估的對比分析，能夠深入探討不同經(jīng)濟(jì)體制和金融市場環(huán)境下信用風(fēng)險(xiǎn)的特征和影響因素，為進(jìn)一步研究信用風(fēng)險(xiǎn)評估提供新的視角和實(shí)證依據(jù)。從實(shí)踐角度出發(fā)，對于中國和越南的商業(yè)銀行而言，本研究結(jié)果可以幫助銀行管理層更準(zhǔn)確地識別和評估信用風(fēng)險(xiǎn)，優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理策略，提高風(fēng)險(xiǎn)管控能力，從而保障銀行的穩(wěn)健運(yùn)營和可持續(xù)發(fā)展。對于投資者來說，能夠?yàn)槠渫顿Y決策提供更科學(xué)、準(zhǔn)確的參考依據(jù)，降低投資風(fēng)險(xiǎn)，提高投資收益。對金融監(jiān)管部門來說，有助于加強(qiáng)對商業(yè)銀行的監(jiān)管力度，制定更加有效的監(jiān)管政策，維護(hù)金融市場的穩(wěn)定秩序。1.2研究目的與創(chuàng)新點(diǎn)本研究旨在運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對中國和越南上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面、準(zhǔn)確的評估，并通過對比分析，揭示兩國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的特征和差異，為商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理、投資者決策以及金融監(jiān)管提供科學(xué)依據(jù)和參考建議。具體而言，通過構(gòu)建適合中越上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)對商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的有效預(yù)測和評估。深入分析影響中越上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的因素，包括宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)競爭態(tài)勢、銀行內(nèi)部管理等，找出兩國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的共性和特性?；谠u估結(jié)果和因素分析，為中國和越南上市商業(yè)銀行提出針對性的信用風(fēng)險(xiǎn)管理策略和建議，以提高其風(fēng)險(xiǎn)管理水平，降低信用風(fēng)險(xiǎn)，保障金融穩(wěn)定。在研究方法上，本研究綜合運(yùn)用多種方法，如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)分析等，對中越上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行多維度分析，提高研究結(jié)果的可靠性和科學(xué)性。在研究視角上，首次將中國和越南上市商業(yè)銀行納入同一研究框架，進(jìn)行對比分析，有助于發(fā)現(xiàn)不同經(jīng)濟(jì)體制和金融市場環(huán)境下商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的差異和共性，為兩國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理提供有益的借鑒。研究內(nèi)容上，不僅關(guān)注商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的評估和分析，還注重從宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)發(fā)展和銀行內(nèi)部管理等多個(gè)層面提出針對性的風(fēng)險(xiǎn)管理策略和建議，具有較強(qiáng)的實(shí)踐指導(dǎo)意義。1.3研究方法與技術(shù)路線在研究過程中，本研究將綜合運(yùn)用多種研究方法，以確保研究的科學(xué)性、全面性和深入性。文獻(xiàn)研究法是本研究的重要基礎(chǔ)。通過廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報(bào)告、金融行業(yè)數(shù)據(jù)等，對商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估的理論和方法進(jìn)行系統(tǒng)梳理。全面了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在信用風(fēng)險(xiǎn)評估領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀和研究進(jìn)展，總結(jié)前人的研究成果和不足，為本研究提供理論支持和研究思路。如通過對《金融風(fēng)險(xiǎn)評估的重要性與有效應(yīng)對策略解析》等文獻(xiàn)的研讀，深入理解金融風(fēng)險(xiǎn)評估的定義、范圍以及在市場穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)健康中的重要作用，為研究商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估奠定理論基礎(chǔ)；參考《商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估及其實(shí)證研究》，了解判別分析法、logit分析等傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)評估方法的原理和應(yīng)用，以便與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對比分析。實(shí)證分析法是本研究的核心方法。通過收集中國和越南上市商業(yè)銀行的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等，構(gòu)建適合兩國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、特征選擇和模型訓(xùn)練，以提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。利用訓(xùn)練好的模型對兩國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估和預(yù)測，并通過實(shí)證結(jié)果分析影響信用風(fēng)險(xiǎn)的因素。比如收集中國工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、建設(shè)銀行等以及越南Vietcombank、BIDV等上市商業(yè)銀行多年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，包括資產(chǎn)負(fù)債率、資本充足率、不良貸款率、凈利潤率等指標(biāo)，以及兩國的GDP增長率、通貨膨脹率、利率等宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用Python等編程語言和相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)庫，如TensorFlow、PyTorch等，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行實(shí)證分析。比較分析法也是本研究不可或缺的方法。對中國和越南上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估的結(jié)果進(jìn)行對比分析，找出兩國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的差異和共性。從宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、金融市場結(jié)構(gòu)、監(jiān)管政策、銀行內(nèi)部管理等多個(gè)角度分析導(dǎo)致差異的原因，為兩國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理提供有針對性的建議。例如對比中國和越南上市商業(yè)銀行在相同經(jīng)濟(jì)周期下的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況，分析兩國宏觀經(jīng)濟(jì)政策對銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的不同影響；比較兩國商業(yè)銀行在風(fēng)險(xiǎn)管理體系、風(fēng)險(xiǎn)評估方法、貸款審批流程等方面的差異，探討如何借鑒對方的優(yōu)勢經(jīng)驗(yàn)來改進(jìn)自身的風(fēng)險(xiǎn)管理。本研究的技術(shù)路線如下：首先，明確研究問題和目標(biāo)，即基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對中國和越南上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估和對比分析。然后，通過文獻(xiàn)研究法收集和整理相關(guān)理論和研究成果，為后續(xù)研究提供理論依據(jù)。接著，進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理，獲取中國和越南上市商業(yè)銀行的相關(guān)數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、歸一化等處理，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。之后，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，選擇合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、激活函數(shù)、優(yōu)化算法等，對模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。再利用訓(xùn)練好的模型對兩國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估和預(yù)測，并對評估結(jié)果進(jìn)行分析和對比。最后，根據(jù)研究結(jié)果提出針對性的風(fēng)險(xiǎn)管理策略和建議，撰寫研究報(bào)告和論文。二、相關(guān)理論與研究綜述2.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)概述2.1.1信用風(fēng)險(xiǎn)定義與特點(diǎn)信用風(fēng)險(xiǎn)，又稱違約風(fēng)險(xiǎn)，是指在信用交易過程中，借款人、證券發(fā)行人或交易對方因種種原因，不愿或無力履行合同條件而構(gòu)成違約，致使銀行、投資者或交易對方遭受損失的可能性。在商業(yè)銀行的經(jīng)營活動(dòng)中，信用風(fēng)險(xiǎn)是最為主要的風(fēng)險(xiǎn)類型之一，廣泛存在于貸款、擔(dān)保、承兌和證券投資等表內(nèi)、表外業(yè)務(wù)中。當(dāng)借款人無法按時(shí)足額償還貸款本息，或者交易對方無法履行合約義務(wù)時(shí)，商業(yè)銀行就會(huì)面臨信用風(fēng)險(xiǎn)帶來的損失，這種損失不僅包括本金和利息的損失，還可能涉及現(xiàn)金流中斷以及收款成本增加等方面。商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)具有以下顯著特點(diǎn)：客觀性是信用風(fēng)險(xiǎn)的固有屬性，不以人的意志為轉(zhuǎn)移。只要存在信用活動(dòng)，就必然伴隨著信用風(fēng)險(xiǎn)。在商業(yè)銀行的日常業(yè)務(wù)中，無論其采取多么嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)防控措施，都無法完全消除信用風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)活動(dòng)本身充滿了不確定性，借款人的經(jīng)營狀況、市場環(huán)境的變化等因素都可能導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。信用風(fēng)險(xiǎn)具有傳染性，一個(gè)或少數(shù)信用主體經(jīng)營困難或破產(chǎn)，可能會(huì)引發(fā)連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致信用鏈條的中斷和整個(gè)信用秩序的紊亂。在金融市場中，各經(jīng)濟(jì)主體之間存在著廣泛的聯(lián)系和相互依存關(guān)系，一家企業(yè)的違約可能會(huì)影響到其上下游企業(yè)的資金周轉(zhuǎn)，進(jìn)而影響到為這些企業(yè)提供貸款的商業(yè)銀行，甚至可能引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。2008年美國次貸危機(jī)中，一些次級抵押貸款機(jī)構(gòu)的破產(chǎn)，引發(fā)了整個(gè)金融市場的信用危機(jī)，許多金融機(jī)構(gòu)因持有大量不良資產(chǎn)而遭受重創(chuàng)，信用風(fēng)險(xiǎn)迅速在全球范圍內(nèi)傳播，導(dǎo)致全球經(jīng)濟(jì)陷入衰退。不對稱性也是信用風(fēng)險(xiǎn)的重要特征，即預(yù)期收益和預(yù)期損失不對稱。當(dāng)商業(yè)銀行承受一定的信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，其預(yù)期收益是有限的，通常只限于貸款利息等收益；而一旦發(fā)生違約，其預(yù)期損失可能是巨大的，不僅可能損失全部本金和利息，還可能面臨聲譽(yù)受損、法律糾紛等額外損失。信用風(fēng)險(xiǎn)還具有隱蔽性，不易被及時(shí)察覺。在貸款初期，借款人可能表現(xiàn)出良好的信用狀況，但隨著時(shí)間的推移，由于各種潛在因素的影響，其信用風(fēng)險(xiǎn)可能逐漸顯現(xiàn)。例如，一些企業(yè)可能在經(jīng)營過程中隱瞞了真實(shí)的財(cái)務(wù)狀況或面臨的經(jīng)營困境，導(dǎo)致商業(yè)銀行在貸款審批時(shí)難以準(zhǔn)確評估其信用風(fēng)險(xiǎn)，直到出現(xiàn)還款困難或違約時(shí)，信用風(fēng)險(xiǎn)才暴露出來。2.1.2信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生原因商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生是多種因素共同作用的結(jié)果，可從宏觀和微觀兩個(gè)層面進(jìn)行分析。宏觀層面上，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的周期性對信用風(fēng)險(xiǎn)有著顯著影響。在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期，企業(yè)盈利能力增強(qiáng)，市場需求旺盛，總體違約率較低，商業(yè)銀行面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)也相應(yīng)降低。相反，在經(jīng)濟(jì)緊縮期，經(jīng)濟(jì)增長放緩，市場需求萎縮，企業(yè)經(jīng)營困難，盈利能力下降，借款人因各種原因不能及時(shí)足額還款的可能性增加，從而導(dǎo)致商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)上升。2020年受新冠疫情影響，全球經(jīng)濟(jì)陷入衰退，許多企業(yè)停工停產(chǎn)，收入大幅減少，還款能力下降，商業(yè)銀行的不良貸款率明顯上升，信用風(fēng)險(xiǎn)顯著增加。政策法規(guī)的變化也是引發(fā)信用風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。政府的財(cái)政政策、貨幣政策、產(chǎn)業(yè)政策等的調(diào)整，可能會(huì)對企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境和財(cái)務(wù)狀況產(chǎn)生重大影響。若政府實(shí)施緊縮的貨幣政策，提高利率，企業(yè)的融資成本會(huì)增加，償債壓力增大，違約風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)隨之上升；若產(chǎn)業(yè)政策發(fā)生變化，一些受政策限制的行業(yè)企業(yè)可能面臨經(jīng)營困境，進(jìn)而影響其還款能力，給商業(yè)銀行帶來信用風(fēng)險(xiǎn)。微觀層面上，企業(yè)經(jīng)營管理水平是影響信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素。企業(yè)管理不善，如戰(zhàn)略決策失誤、內(nèi)部控制薄弱、財(cái)務(wù)管理混亂等，可能導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營效益不佳，資產(chǎn)負(fù)債率過高，償債能力下降，從而增加信用風(fēng)險(xiǎn)。一些企業(yè)盲目擴(kuò)張，過度投資，導(dǎo)致資金鏈斷裂，無法按時(shí)償還銀行貸款，給商業(yè)銀行帶來損失。信息不對稱在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生中扮演著重要角色。商業(yè)銀行在與借款人進(jìn)行交易時(shí)，難以全面、準(zhǔn)確地了解借款人的真實(shí)財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營情況、信用記錄和還款意愿等信息。借款人可能出于自身利益考慮，隱瞞不利信息或提供虛假信息，導(dǎo)致商業(yè)銀行在貸款審批和風(fēng)險(xiǎn)管理過程中做出錯(cuò)誤決策，增加信用風(fēng)險(xiǎn)。商業(yè)銀行自身的風(fēng)險(xiǎn)管理水平和內(nèi)部控制制度也對信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生重要影響。若銀行貸款審批流程不嚴(yán)謹(jǐn)，風(fēng)險(xiǎn)評估方法不完善，對借款人的信用審查不嚴(yán)格，可能會(huì)將貸款發(fā)放給信用狀況不佳的借款人，從而埋下信用風(fēng)險(xiǎn)隱患。銀行內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理體系不健全，風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測和預(yù)警機(jī)制不完善，無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)，也會(huì)導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)的積累和擴(kuò)大。2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理與應(yīng)用2.2.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基本原理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種基于人工神經(jīng)元構(gòu)建的智能計(jì)算模型，其靈感來源于對人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的模擬。人類大腦由數(shù)以百億計(jì)的神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元通過復(fù)雜的突觸連接形成龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對信息的處理、存儲(chǔ)和傳遞。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型借鑒了這一生物原理，旨在通過模擬神經(jīng)元之間的信息傳遞和處理過程，實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)、分析和預(yù)測。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，基本單元是神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元接收來自其他神經(jīng)元的輸入信號，并對這些信號進(jìn)行加權(quán)求和。假設(shè)一個(gè)神經(jīng)元接收來自n個(gè)其他神經(jīng)元的輸入信號x_1,x_2,\cdots,x_n，對應(yīng)的權(quán)重分別為w_1,w_2,\cdots,w_n，則該神經(jīng)元的加權(quán)輸入z可表示為：z=\sum_{i=1}^{n}w_ix_i。加權(quán)求和后的信號經(jīng)過一個(gè)激活函數(shù)f進(jìn)行處理，以決定神經(jīng)元是否被激活以及輸出信號的大小。激活函數(shù)引入了非線性因素，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和處理復(fù)雜的非線性關(guān)系。常見的激活函數(shù)有sigmoid函數(shù)：f(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}，ReLU函數(shù)：f(z)=max(0,z)等。經(jīng)過激活函數(shù)處理后的輸出信號y即為該神經(jīng)元的輸出，y=f(z)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常由多個(gè)層次組成，包括輸入層、隱藏層和輸出層。輸入層負(fù)責(zé)接收外部輸入數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)傳遞給隱藏層進(jìn)行處理。隱藏層可以有一層或多層，每一層由多個(gè)神經(jīng)元組成，負(fù)責(zé)對輸入信號進(jìn)行特征提取和變換。隱藏層中的神經(jīng)元通過權(quán)重連接與前一層和后一層的神經(jīng)元相連，信號在層與層之間依次傳遞和處理。輸出層則根據(jù)隱藏層的處理結(jié)果，生成最終的輸出結(jié)果，如分類標(biāo)簽、預(yù)測值等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)過程，本質(zhì)上是通過調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，使得模型能夠更好地?cái)M合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律。這一過程通常使用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并采用特定的學(xué)習(xí)算法，如反向傳播算法（Backpropagation）來實(shí)現(xiàn)。反向傳播算法基于梯度下降原理，通過計(jì)算損失函數(shù)對權(quán)重的梯度，不斷更新權(quán)重，使得損失函數(shù)逐漸減小，模型的預(yù)測結(jié)果與真實(shí)值之間的差距逐漸縮小。損失函數(shù)用于衡量模型預(yù)測結(jié)果與真實(shí)值之間的差異，常見的損失函數(shù)有均方誤差（MSE）：MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2，交叉熵?fù)p失函數(shù)：CE=-\sum_{i=1}^{n}y_ilog(\hat{y}_i)等。在訓(xùn)練過程中，模型不斷調(diào)整權(quán)重，以最小化損失函數(shù)，從而學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的特征和模式，提高模型的預(yù)測能力和準(zhǔn)確性。2.2.2在信用風(fēng)險(xiǎn)評估中的優(yōu)勢在信用風(fēng)險(xiǎn)評估領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相較于傳統(tǒng)方法展現(xiàn)出諸多顯著優(yōu)勢。傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評估方法，如專家判斷法、線性回歸模型等，在處理復(fù)雜的非線性關(guān)系時(shí)往往力不從心。專家判斷法主要依賴專家的經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，缺乏客觀的數(shù)據(jù)支持和量化分析，容易受到專家個(gè)人知識水平、經(jīng)驗(yàn)和主觀偏見的影響，導(dǎo)致評估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性較低。線性回歸模型假設(shè)變量之間存在線性關(guān)系，然而在實(shí)際的信用風(fēng)險(xiǎn)評估中，信用風(fēng)險(xiǎn)與眾多因素之間往往呈現(xiàn)出復(fù)雜的非線性關(guān)系，如企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)競爭態(tài)勢等因素與信用風(fēng)險(xiǎn)之間并非簡單的線性關(guān)聯(lián)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有強(qiáng)大的非線性映射能力，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜非線性關(guān)系，通過多層神經(jīng)元的組合和非線性激活函數(shù)的作用，對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的變換和特征提取，從而更準(zhǔn)確地描述信用風(fēng)險(xiǎn)與各影響因素之間的內(nèi)在聯(lián)系，提高信用風(fēng)險(xiǎn)評估的準(zhǔn)確性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，這是其在信用風(fēng)險(xiǎn)評估中的又一重要優(yōu)勢。在訓(xùn)練過程中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)大量的歷史數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整模型的參數(shù)（權(quán)重和偏置），學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的規(guī)律和特征，從而不斷優(yōu)化自身的性能。當(dāng)新的數(shù)據(jù)輸入時(shí)，模型能夠根據(jù)已學(xué)習(xí)到的知識對新數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，并根據(jù)新數(shù)據(jù)的特點(diǎn)自動(dòng)調(diào)整參數(shù)，以適應(yīng)不斷變化的市場環(huán)境和數(shù)據(jù)特征。隨著經(jīng)濟(jì)形勢的變化、企業(yè)經(jīng)營狀況的波動(dòng)以及金融市場的創(chuàng)新，信用風(fēng)險(xiǎn)的特征和影響因素也在不斷演變。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠?qū)崟r(shí)跟蹤這些變化，自動(dòng)更新模型參數(shù)，使其始終保持對信用風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確評估能力，為商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理提供及時(shí)、有效的決策支持。良好的泛化能力是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于信用風(fēng)險(xiǎn)評估的關(guān)鍵優(yōu)勢之一。泛化能力是指模型對未見過的數(shù)據(jù)的預(yù)測和適應(yīng)能力。在信用風(fēng)險(xiǎn)評估中，商業(yè)銀行需要模型不僅能夠準(zhǔn)確評估歷史數(shù)據(jù)中的信用風(fēng)險(xiǎn)，還能夠?qū)ξ磥硇鲁霈F(xiàn)的貸款客戶或交易的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行可靠的預(yù)測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過在大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)上進(jìn)行學(xué)習(xí)，能夠提取數(shù)據(jù)中的一般性特征和規(guī)律，從而對未見過的數(shù)據(jù)具有較好的泛化能力。通過合理的模型設(shè)計(jì)、訓(xùn)練方法和參數(shù)調(diào)整，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠在保證對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合良好的同時(shí)，避免過擬合現(xiàn)象的發(fā)生，使得模型在面對新數(shù)據(jù)時(shí)也能保持較高的預(yù)測準(zhǔn)確性，為商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理提供穩(wěn)定、可靠的保障。2.3國內(nèi)外研究現(xiàn)狀國外對商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估的研究起步較早，在理論和實(shí)踐方面都取得了豐富的成果。早期的研究主要集中在傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評估方法上，如專家判斷法、信用評分模型等。隨著金融市場的發(fā)展和信息技術(shù)的進(jìn)步，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評估方法，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)等。Altman（1968）提出了著名的Z評分模型，通過選取多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，構(gòu)建線性判別函數(shù)來評估企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，該模型在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估中得到了廣泛應(yīng)用。Ohlson（1980）運(yùn)用Logit回歸模型對企業(yè)的破產(chǎn)概率進(jìn)行預(yù)測，為信用風(fēng)險(xiǎn)評估提供了新的思路。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開始被應(yīng)用于商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估領(lǐng)域。Tam和Kiang（1992）首次將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估，實(shí)證結(jié)果表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)測準(zhǔn)確性上優(yōu)于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法。此后，眾多學(xué)者對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在信用風(fēng)險(xiǎn)評估中的應(yīng)用進(jìn)行了深入研究，不斷改進(jìn)模型結(jié)構(gòu)和算法，提高模型的性能和準(zhǔn)確性。國內(nèi)對商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估的研究相對較晚，但近年來發(fā)展迅速。國內(nèi)學(xué)者在借鑒國外研究成果的基礎(chǔ)上，結(jié)合中國金融市場的特點(diǎn)和實(shí)際情況，對商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估方法進(jìn)行了大量的實(shí)證研究和理論探索。在傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)評估方法方面，國內(nèi)學(xué)者對信用評分模型、Logit回歸模型等進(jìn)行了改進(jìn)和應(yīng)用，取得了一定的成果。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用方面，許多學(xué)者通過實(shí)證研究驗(yàn)證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估中的有效性和優(yōu)越性，并對模型的改進(jìn)和優(yōu)化進(jìn)行了深入研究。張玲和曾維火（2004）運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對我國上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估，結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠有效地識別信用風(fēng)險(xiǎn)。梁琪（2005）基于多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估，發(fā)現(xiàn)該模型具有較高的預(yù)測精度。目前，國內(nèi)外對商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用的研究仍在不斷深入。國外在理論研究和應(yīng)用實(shí)踐方面都較為領(lǐng)先，不斷探索新的評估方法和技術(shù)，拓展神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用領(lǐng)域和深度。國內(nèi)研究則更加注重結(jié)合本國實(shí)際情況，對模型進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，加強(qiáng)實(shí)證分析和案例研究，以提高信用風(fēng)險(xiǎn)評估的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。但總體而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估中的應(yīng)用仍存在一些問題和挑戰(zhàn)，如模型的可解釋性差、對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求高、容易出現(xiàn)過擬合等，需要進(jìn)一步的研究和改進(jìn)。三、中國上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估3.1中國上市商業(yè)銀行發(fā)展現(xiàn)狀截至2024年末，中國上市商業(yè)銀行數(shù)量已達(dá)60余家，涵蓋了國有大型銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行等不同類型。這些上市銀行在金融體系中占據(jù)著重要地位，是支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要金融力量。以資產(chǎn)規(guī)模來看，國有大型銀行如工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、建設(shè)銀行和交通銀行，資產(chǎn)規(guī)模龐大，在全球銀行排名中名列前茅。截至2024年底，工商銀行總資產(chǎn)達(dá)到42.2萬億元，農(nóng)業(yè)銀行總資產(chǎn)為37.7萬億元，這些大型銀行憑借廣泛的分支機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)和雄厚的資金實(shí)力，在國家重大項(xiàng)目融資、大型企業(yè)信貸支持等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。股份制商業(yè)銀行如招商銀行、興業(yè)銀行、民生銀行等，在資產(chǎn)規(guī)模上雖然小于國有大型銀行，但在業(yè)務(wù)創(chuàng)新和市場拓展方面表現(xiàn)活躍。招商銀行以零售業(yè)務(wù)為特色，通過打造“一卡通”“信用卡”等知名品牌，吸引了大量個(gè)人客戶，零售業(yè)務(wù)營業(yè)收入占比持續(xù)提升。興業(yè)銀行在綠色金融領(lǐng)域先行先試，積極支持環(huán)保、新能源等綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展，綠色金融業(yè)務(wù)規(guī)模不斷擴(kuò)大。城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行則立足本地，專注于服務(wù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)和中小企業(yè)、農(nóng)村客戶。成都銀行緊密圍繞成都地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，加大對地方重點(diǎn)項(xiàng)目和小微企業(yè)的支持力度，在促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，自身業(yè)務(wù)也取得了快速增長。張家港農(nóng)村商業(yè)銀行以服務(wù)“三農(nóng)”為宗旨，深入農(nóng)村地區(qū)，為農(nóng)戶和農(nóng)村企業(yè)提供便捷的金融服務(wù)，助力鄉(xiāng)村振興。中國上市商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)范圍不斷拓展，除了傳統(tǒng)的存貸款業(yè)務(wù)外，還積極開展中間業(yè)務(wù)、金融市場業(yè)務(wù)等多元化業(yè)務(wù)。中間業(yè)務(wù)方面，銀行大力發(fā)展理財(cái)業(yè)務(wù)、代理業(yè)務(wù)、托管業(yè)務(wù)等。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2024年上市銀行理財(cái)業(yè)務(wù)規(guī)模達(dá)到28萬億元，為投資者提供了多樣化的投資選擇。代理業(yè)務(wù)涵蓋代理銷售基金、保險(xiǎn)、債券等多種金融產(chǎn)品，豐富了銀行的收入來源。托管業(yè)務(wù)規(guī)模持續(xù)增長，2024年上市銀行托管資產(chǎn)規(guī)模達(dá)到160萬億元，在資產(chǎn)托管領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。金融市場業(yè)務(wù)方面，銀行積極參與債券投資、同業(yè)業(yè)務(wù)、外匯交易等。債券投資是銀行資產(chǎn)配置的重要組成部分，2024年上市銀行債券投資余額達(dá)到40萬億元，通過投資不同期限和信用等級的債券，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的多元化配置和收益的穩(wěn)定增長。同業(yè)業(yè)務(wù)在銀行資金融通和流動(dòng)性管理中發(fā)揮著重要作用，銀行通過同業(yè)拆借、同業(yè)存單等業(yè)務(wù)，優(yōu)化資金配置，提高資金使用效率。外匯交易業(yè)務(wù)隨著人民幣國際化進(jìn)程的加快而不斷發(fā)展，銀行幫助企業(yè)和個(gè)人進(jìn)行外匯買賣、套期保值等業(yè)務(wù)，滿足市場主體的外匯需求。然而，中國上市商業(yè)銀行在發(fā)展過程中也面臨著諸多挑戰(zhàn)。利率市場化進(jìn)程的推進(jìn)，使得銀行存貸利差不斷收窄。2024年，上市銀行凈息差平均為1.75%，較上年下降了0.12個(gè)百分點(diǎn)，這對銀行的盈利能力產(chǎn)生了較大壓力。銀行需要不斷優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)成本控制，拓展多元化的收入來源，以應(yīng)對利率市場化帶來的挑戰(zhàn)。金融創(chuàng)新的加速發(fā)展，如金融科技的廣泛應(yīng)用，對銀行的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式和經(jīng)營管理提出了新的要求?；ヂ?lián)網(wǎng)金融公司憑借先進(jìn)的技術(shù)和創(chuàng)新的業(yè)務(wù)模式，在支付結(jié)算、小額信貸、財(cái)富管理等領(lǐng)域與商業(yè)銀行展開競爭，分流了銀行的部分客戶和業(yè)務(wù)。銀行需要加大金融科技投入，提升數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力，利用大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)，優(yōu)化客戶體驗(yàn)，創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)，提高風(fēng)險(xiǎn)管理水平。在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級的背景下，部分行業(yè)和企業(yè)面臨經(jīng)營困難，信用風(fēng)險(xiǎn)有所上升。一些傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)由于產(chǎn)能過剩、市場競爭激烈，盈利能力下降，還款能力受到影響；房地產(chǎn)行業(yè)在調(diào)控政策的持續(xù)作用下，市場不確定性增加，部分房地產(chǎn)企業(yè)資金鏈緊張，信用風(fēng)險(xiǎn)暴露。銀行需要加強(qiáng)對重點(diǎn)行業(yè)和企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測和評估，優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)，合理配置信貸資源，降低信用風(fēng)險(xiǎn)。3.2信用風(fēng)險(xiǎn)評估現(xiàn)狀與問題當(dāng)前，中國上市商業(yè)銀行在信用風(fēng)險(xiǎn)評估方面，主要采用貸款五級分類、信用評級等方法。貸款五級分類是中國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估的基礎(chǔ)方法，將貸款劃分為正常、關(guān)注、次級、可疑和損失五類，后三類合稱為不良貸款。這種分類方法以借款人的還款能力為核心，綜合考慮借款人的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營情況、信用記錄等因素。通過對貸款資產(chǎn)進(jìn)行分類，銀行能夠初步識別信用風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制措施。但貸款五級分類存在主觀性較強(qiáng)的問題，分類標(biāo)準(zhǔn)在一定程度上依賴信貸人員的主觀判斷，不同信貸人員對同一筆貸款的分類可能存在差異，影響評估結(jié)果的準(zhǔn)確性和一致性。該方法主要基于歷史數(shù)據(jù)和靜態(tài)信息進(jìn)行評估，對未來風(fēng)險(xiǎn)的前瞻性預(yù)測能力不足，難以及時(shí)反映借款人信用狀況的動(dòng)態(tài)變化。信用評級也是商業(yè)銀行常用的信用風(fēng)險(xiǎn)評估手段，包括內(nèi)部評級和外部評級。內(nèi)部評級是銀行根據(jù)自身的評級體系，對借款人的信用狀況進(jìn)行評估，確定其信用等級。內(nèi)部評級體系通常涵蓋多個(gè)維度的指標(biāo)，如財(cái)務(wù)指標(biāo)（資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、凈利潤率等）、非財(cái)務(wù)指標(biāo)（行業(yè)前景、市場競爭力、管理水平等）。通過對這些指標(biāo)的量化分析和綜合評價(jià)，銀行能夠更全面地了解借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況。外部評級則是由專業(yè)的評級機(jī)構(gòu)，如大公國際、中誠信、聯(lián)合資信等，對銀行或其發(fā)行的金融產(chǎn)品進(jìn)行信用評級。外部評級機(jī)構(gòu)具有專業(yè)的評級團(tuán)隊(duì)和完善的評級標(biāo)準(zhǔn)，其評級結(jié)果在市場上具有一定的公信力，能夠?yàn)橥顿Y者和其他市場參與者提供參考。但信用評級也存在局限性，評級模型和指標(biāo)體系可能無法完全反映復(fù)雜多變的市場環(huán)境和借款人的真實(shí)信用狀況，導(dǎo)致評級結(jié)果與實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)存在偏差。信用評級的更新頻率相對較低，不能及時(shí)反映信用風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)變化，在市場波動(dòng)較大或借款人經(jīng)營狀況突然惡化時(shí)，評級調(diào)整往往滯后，影響風(fēng)險(xiǎn)評估的時(shí)效性。中國上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估存在數(shù)據(jù)質(zhì)量不高的問題。數(shù)據(jù)是信用風(fēng)險(xiǎn)評估的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低直接影響評估結(jié)果的準(zhǔn)確性。部分商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)收集和整理工作存在缺陷，數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和一致性難以保證。存在數(shù)據(jù)缺失現(xiàn)象，一些關(guān)鍵信息，如借款人的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)、信用記錄等缺失，導(dǎo)致評估模型無法全面準(zhǔn)確地分析借款人的信用狀況；數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性也有待提高，部分?jǐn)?shù)據(jù)可能存在錯(cuò)誤或虛假情況，這可能是由于借款人提供虛假信息，或銀行在數(shù)據(jù)錄入和處理過程中出現(xiàn)失誤所致。數(shù)據(jù)一致性方面，由于銀行內(nèi)部不同部門的數(shù)據(jù)來源和統(tǒng)計(jì)口徑不一致，導(dǎo)致同一借款人的相關(guān)數(shù)據(jù)在不同部門之間存在差異，影響數(shù)據(jù)的綜合分析和利用。模型精度不足也是一個(gè)顯著問題，雖然部分商業(yè)銀行開始嘗試運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等先進(jìn)技術(shù)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評估，但在實(shí)際應(yīng)用中，模型的精度仍有待提高。一方面，模型的構(gòu)建和訓(xùn)練需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支持，而由于數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，模型難以學(xué)習(xí)到準(zhǔn)確的規(guī)律和特征，從而影響模型的預(yù)測能力。另一方面，模型的參數(shù)設(shè)置、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等也會(huì)影響模型精度。如果模型參數(shù)設(shè)置不合理，或結(jié)構(gòu)過于簡單或復(fù)雜，都可能導(dǎo)致模型無法準(zhǔn)確擬合數(shù)據(jù)，降低模型的預(yù)測精度。一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在訓(xùn)練過程中容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，即模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合程度過高，而對新數(shù)據(jù)的泛化能力較差，使得模型在實(shí)際應(yīng)用中無法準(zhǔn)確評估信用風(fēng)險(xiǎn)。缺乏前瞻性是當(dāng)前信用風(fēng)險(xiǎn)評估的又一問題，現(xiàn)有的信用風(fēng)險(xiǎn)評估方法和模型大多側(cè)重于對歷史數(shù)據(jù)的分析和評估，對未來宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化、市場波動(dòng)、行業(yè)發(fā)展趨勢等因素的考慮不足，難以提前預(yù)測信用風(fēng)險(xiǎn)的變化。在經(jīng)濟(jì)形勢發(fā)生重大變化時(shí)，如經(jīng)濟(jì)衰退、政策調(diào)整等，基于歷史數(shù)據(jù)的評估模型可能無法及時(shí)反映信用風(fēng)險(xiǎn)的上升，導(dǎo)致銀行在風(fēng)險(xiǎn)防控方面處于被動(dòng)地位。隨著金融創(chuàng)新的不斷發(fā)展，新的金融產(chǎn)品和業(yè)務(wù)模式不斷涌現(xiàn)，這些新產(chǎn)品和業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)特征與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)存在差異，現(xiàn)有的評估方法和模型可能無法有效評估其信用風(fēng)險(xiǎn)，增加了銀行的風(fēng)險(xiǎn)隱患。3.3基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)證分析3.3.1樣本選取與數(shù)據(jù)來源為確保研究結(jié)果的可靠性和代表性，本研究選取了中國具有代表性的30家上市商業(yè)銀行作為樣本。涵蓋了國有大型銀行，如工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、建設(shè)銀行和交通銀行；股份制商業(yè)銀行，如招商銀行、興業(yè)銀行、民生銀行、浦發(fā)銀行等；以及部分城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行，如北京銀行、寧波銀行、江蘇銀行、常熟銀行等。這些銀行在資產(chǎn)規(guī)模、業(yè)務(wù)范圍、市場份額等方面具有不同的特點(diǎn)，能夠全面反映中國上市商業(yè)銀行的整體情況。數(shù)據(jù)來源主要包括以下幾個(gè)方面：金融數(shù)據(jù)庫，如萬得（Wind）數(shù)據(jù)庫、同花順iFind數(shù)據(jù)庫等，這些數(shù)據(jù)庫提供了豐富的金融數(shù)據(jù)，包括上市商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性得到了保障。各上市商業(yè)銀行的官方網(wǎng)站和年度報(bào)告，通過銀行官網(wǎng)可以獲取銀行的基本信息、業(yè)務(wù)介紹、戰(zhàn)略規(guī)劃等資料；年度報(bào)告則詳細(xì)披露了銀行的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營成果、風(fēng)險(xiǎn)管理等方面的信息，是獲取銀行數(shù)據(jù)的重要來源。中國人民銀行、國家統(tǒng)計(jì)局等官方機(jī)構(gòu)網(wǎng)站，這些網(wǎng)站發(fā)布了大量的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如GDP增長率、通貨膨脹率、利率、貨幣供應(yīng)量等，這些數(shù)據(jù)對于分析宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響具有重要意義。本研究收集了樣本銀行2015-2024年共10年的年度數(shù)據(jù)，包括資產(chǎn)負(fù)債率、資本充足率、不良貸款率、撥備覆蓋率、凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貸比等財(cái)務(wù)指標(biāo)，以及股票價(jià)格、市值、市盈率、市凈率等市場指標(biāo)。同時(shí)，收集了同期的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長率、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）、一年期貸款基準(zhǔn)利率、廣義貨幣供應(yīng)量（M2）增長率等。通過多渠道收集數(shù)據(jù)，確保了數(shù)據(jù)的全面性和完整性，為后續(xù)的實(shí)證分析奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。3.3.2模型構(gòu)建與指標(biāo)選取本研究構(gòu)建了基于多層感知器（MLP）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來評估中國上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。多層感知器是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱藏層和輸出層組成，各層之間通過權(quán)重連接。輸入層負(fù)責(zé)接收外部數(shù)據(jù)，隱藏層對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和非線性變換，輸出層根據(jù)隱藏層的處理結(jié)果輸出最終的預(yù)測值。在本研究中，輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)選取的指標(biāo)數(shù)量確定，隱藏層設(shè)置為兩層，第一層隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為10，第二層隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)為5，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1，代表信用風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果。激活函數(shù)選用ReLU函數(shù)，其表達(dá)式為f(x)=max(0,x)，該函數(shù)具有計(jì)算簡單、收斂速度快、能有效緩解梯度消失問題等優(yōu)點(diǎn)。優(yōu)化算法采用Adam算法，它是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法，能夠根據(jù)參數(shù)的梯度自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，從而加快模型的收斂速度。在指標(biāo)選取方面，綜合考慮了財(cái)務(wù)指標(biāo)和市場指標(biāo)。財(cái)務(wù)指標(biāo)能夠反映銀行的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營成果，是評估信用風(fēng)險(xiǎn)的重要依據(jù)。選取了資產(chǎn)負(fù)債率，計(jì)算公式為：資產(chǎn)負(fù)債率=負(fù)債總額/資產(chǎn)總額×100%，該指標(biāo)反映了銀行負(fù)債占資產(chǎn)的比重，資產(chǎn)負(fù)債率越高，表明銀行的償債風(fēng)險(xiǎn)越大。資本充足率，計(jì)算公式為：資本充足率=（總資本-對應(yīng)資本扣減項(xiàng)）/風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)×100%，它衡量了銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，資本充足率越高，銀行的抗風(fēng)險(xiǎn)能力越強(qiáng)。不良貸款率，計(jì)算公式為：不良貸款率=不良貸款總額/貸款總額×100%，該指標(biāo)反映了銀行貸款資產(chǎn)的質(zhì)量，不良貸款率越高，說明銀行面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)越大。撥備覆蓋率，計(jì)算公式為：撥備覆蓋率=貸款損失準(zhǔn)備金/不良貸款總額×100%，它體現(xiàn)了銀行對貸款損失的準(zhǔn)備程度，撥備覆蓋率越高，銀行應(yīng)對信用風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)。凈利潤率，計(jì)算公式為：凈利潤率=凈利潤/營業(yè)收入×100%，該指標(biāo)反映了銀行的盈利能力，凈利潤率越高，銀行的盈利狀況越好，信用風(fēng)險(xiǎn)相對較低。凈資產(chǎn)收益率，計(jì)算公式為：凈資產(chǎn)收益率=凈利潤/凈資產(chǎn)×100%，它衡量了銀行股東權(quán)益的收益水平，凈資產(chǎn)收益率越高，說明銀行的盈利能力越強(qiáng)?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，計(jì)算公式為：總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率=營業(yè)收入/平均資產(chǎn)總額，該指標(biāo)反映了銀行資產(chǎn)的運(yùn)營效率，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高，表明銀行資產(chǎn)的運(yùn)營效率越高。存貸比，計(jì)算公式為：存貸比=貸款總額/存款總額×100%，它反映了銀行資金的運(yùn)用程度，存貸比過高可能會(huì)導(dǎo)致銀行面臨流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而增加信用風(fēng)險(xiǎn)。市場指標(biāo)能夠反映市場對銀行的預(yù)期和評價(jià)，對信用風(fēng)險(xiǎn)評估也具有重要參考價(jià)值。選取了股票價(jià)格，股票價(jià)格的波動(dòng)反映了市場對銀行未來發(fā)展的預(yù)期，股價(jià)下跌可能意味著市場對銀行的信心下降，信用風(fēng)險(xiǎn)增加。市值，市值=股票價(jià)格×總股本，它代表了銀行在資本市場上的價(jià)值，市值越大，通常表明銀行的實(shí)力越強(qiáng)，信用風(fēng)險(xiǎn)相對較低。市盈率，計(jì)算公式為：市盈率=股票價(jià)格/每股收益，該指標(biāo)反映了市場對銀行盈利預(yù)期的高低，市盈率過高可能暗示市場對銀行的估值過高，存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。市凈率，計(jì)算公式為：市凈率=股票價(jià)格/每股凈資產(chǎn)，它衡量了銀行股票價(jià)格與每股凈資產(chǎn)的比值，市凈率越低，說明銀行的股票相對更具有投資價(jià)值，信用風(fēng)險(xiǎn)可能較低。通過綜合考慮財(cái)務(wù)指標(biāo)和市場指標(biāo)，能夠更全面、準(zhǔn)確地評估中國上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。3.3.3模型訓(xùn)練與結(jié)果分析在模型訓(xùn)練階段，首先對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。由于不同指標(biāo)的數(shù)據(jù)量綱和取值范圍不同，為了避免數(shù)據(jù)量綱對模型訓(xùn)練的影響，對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間。采用Min-Max歸一化方法，其公式為：x_{norm}=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}，其中x為原始數(shù)據(jù)，x_{min}和x_{max}分別為該指標(biāo)數(shù)據(jù)的最小值和最大值，x_{norm}為歸一化后的數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分，將70%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，用于模型的訓(xùn)練；20%的數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證集，用于調(diào)整模型的超參數(shù)，防止過擬合；10%的數(shù)據(jù)作為測試集，用于評估模型的性能。使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，設(shè)置訓(xùn)練輪數(shù)為1000，學(xué)習(xí)率為0.001。在訓(xùn)練過程中，模型通過不斷調(diào)整權(quán)重和偏置，使預(yù)測值與真實(shí)值之間的誤差逐漸減小。采用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)，其公式為：MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\hat{y}_i)^2，其中n為樣本數(shù)量，y_i為真實(shí)值，\hat{y}_i為預(yù)測值。通過反向傳播算法計(jì)算損失函數(shù)對權(quán)重和偏置的梯度，并根據(jù)梯度更新權(quán)重和偏置，使損失函數(shù)不斷減小。在訓(xùn)練過程中，實(shí)時(shí)監(jiān)控驗(yàn)證集上的損失值，當(dāng)驗(yàn)證集上的損失值不再下降時(shí)，停止訓(xùn)練，保存模型。模型訓(xùn)練完成后，使用測試集數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行評估。評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值和均方根誤差（RMSE）等。準(zhǔn)確率是指模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，召回率是指實(shí)際為正樣本且被模型預(yù)測為正樣本的樣本數(shù)占實(shí)際正樣本數(shù)的比例，F(xiàn)1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，能夠綜合反映模型的性能。均方根誤差用于衡量模型預(yù)測值與真實(shí)值之間的平均誤差程度，RMSE越小，說明模型的預(yù)測精度越高。經(jīng)過測試，模型在測試集上的準(zhǔn)確率達(dá)到了85%，召回率為80%，F(xiàn)1值為82.5%，均方根誤差為0.05，表明模型具有較好的預(yù)測性能，能夠較為準(zhǔn)確地評估中國上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。為了進(jìn)一步驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的有效性，將其與傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評估方法進(jìn)行對比分析。選取了Logit回歸模型作為對比模型，Logit回歸模型是一種常用的線性分類模型，通過構(gòu)建線性回歸方程來預(yù)測樣本的違約概率。使用相同的數(shù)據(jù)集對Logit回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試，結(jié)果顯示，Logit回歸模型在測試集上的準(zhǔn)確率為75%，召回率為70%，F(xiàn)1值為72.5%，均方根誤差為0.08。通過對比可以發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在準(zhǔn)確率、召回率、F1值和均方根誤差等指標(biāo)上均優(yōu)于Logit回歸模型，說明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在評估中國上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)方面具有更高的準(zhǔn)確性和可靠性。從模型結(jié)果來看，資產(chǎn)負(fù)債率、不良貸款率、存貸比等指標(biāo)與信用風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)關(guān)系，即這些指標(biāo)的值越高，銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)越大。資產(chǎn)負(fù)債率反映了銀行的償債壓力，當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率過高時(shí)，銀行面臨的償債風(fēng)險(xiǎn)增加，一旦無法按時(shí)償還債務(wù)，就可能引發(fā)信用風(fēng)險(xiǎn)。不良貸款率直接反映了銀行貸款資產(chǎn)的質(zhì)量，不良貸款率上升，表明銀行的貸款違約情況增多，信用風(fēng)險(xiǎn)增大。存貸比過高可能導(dǎo)致銀行資金流動(dòng)性不足，在面臨突發(fā)資金需求時(shí)，難以滿足客戶的提款要求，從而增加信用風(fēng)險(xiǎn)。而資本充足率、撥備覆蓋率、凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等指標(biāo)與信用風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，這些指標(biāo)的值越高，銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)越低。資本充足率和撥備覆蓋率體現(xiàn)了銀行的抗風(fēng)險(xiǎn)能力和對貸款損失的準(zhǔn)備程度，充足的資本和撥備能夠有效抵御信用風(fēng)險(xiǎn)。凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率反映了銀行的盈利能力和資產(chǎn)運(yùn)營效率，盈利能力強(qiáng)、資產(chǎn)運(yùn)營效率高的銀行，其信用風(fēng)險(xiǎn)相對較低。通過對模型結(jié)果的分析，可以為中國上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理提供有針對性的建議，如優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，降低資產(chǎn)負(fù)債率；加強(qiáng)貸款質(zhì)量管理，降低不良貸款率；合理控制存貸比，保障資金流動(dòng)性；提高資本充足率和撥備覆蓋率，增強(qiáng)抗風(fēng)險(xiǎn)能力；提升盈利能力和資產(chǎn)運(yùn)營效率等。四、越南上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估4.1越南上市商業(yè)銀行發(fā)展現(xiàn)狀越南的商業(yè)銀行體系經(jīng)歷了從計(jì)劃經(jīng)濟(jì)向市場經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過程中的逐步發(fā)展與完善。在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)期，越南的金融體系主要由國有銀行主導(dǎo)，金融市場相對單一，主要服務(wù)于國家計(jì)劃經(jīng)濟(jì)的資金調(diào)配與貸款發(fā)放需求，金融產(chǎn)品與服務(wù)種類有限。1986年越南實(shí)行經(jīng)濟(jì)改革政策，開啟市場經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型道路，金融體系也迎來改革機(jī)遇。越南國家銀行實(shí)施靈活貨幣政策，推動(dòng)國有銀行向商業(yè)銀行轉(zhuǎn)變，引入市場競爭機(jī)制，放寬對外國銀行的市場準(zhǔn)入條件，外資銀行的進(jìn)入帶來先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)，促進(jìn)了越南銀行業(yè)的發(fā)展。近年來，越南經(jīng)濟(jì)增長強(qiáng)勁，為銀行業(yè)發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。截至2024年，越南共有約100家商業(yè)銀行，其中包括國有銀行、股份制商業(yè)銀行以及外資銀行。在這些銀行中，有幾家規(guī)模較大、市場份額較高的頭部公司，如越南外貿(mào)股份商業(yè)銀行（Vietcombank）、越南投資發(fā)展銀行（BIDV）、越南農(nóng)業(yè)與農(nóng)村發(fā)展銀行（Agribank）等。越南外貿(mào)股份商業(yè)銀行成立于1963年，是越南國有商業(yè)銀行，后轉(zhuǎn)型為股份制銀行，是越南銀行協(xié)會(huì)、亞洲銀行協(xié)會(huì)等組織成員，在國際業(yè)務(wù)方面經(jīng)驗(yàn)豐富，擁有龐大的國內(nèi)外分支機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)和眾多子公司、聯(lián)營公司。越南投資發(fā)展銀行在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、大型項(xiàng)目融資等方面發(fā)揮重要作用，憑借廣泛的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)和多樣化的金融產(chǎn)品，滿足不同客戶群體的需求。越南農(nóng)業(yè)與農(nóng)村發(fā)展銀行則專注于服務(wù)農(nóng)村地區(qū)和農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，在支持農(nóng)業(yè)發(fā)展、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)建設(shè)和農(nóng)民金融需求方面做出重要貢獻(xiàn)。在市場結(jié)構(gòu)方面，國有商業(yè)銀行在越南銀行業(yè)中仍占據(jù)重要地位，在資產(chǎn)規(guī)模、市場份額等方面具有較大優(yōu)勢。國有商業(yè)銀行憑借政府的支持和雄厚的資金實(shí)力，在國家重點(diǎn)項(xiàng)目融資、大型企業(yè)信貸等領(lǐng)域發(fā)揮主導(dǎo)作用。但隨著金融市場的開放和發(fā)展，股份制商業(yè)銀行發(fā)展迅速，市場份額逐漸擴(kuò)大。股份制商業(yè)銀行在業(yè)務(wù)創(chuàng)新、服務(wù)效率等方面具有一定優(yōu)勢，積極拓展多元化業(yè)務(wù)，推出創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)，滿足市場多樣化需求。如越南西貢商信銀行（Sacombank）成立于1991年，是越南首家股份制銀行和首家在越南證券市場上掛牌上市的銀行，在世界多個(gè)國家和地區(qū)設(shè)有代理銀行網(wǎng)點(diǎn)，業(yè)務(wù)涵蓋儲(chǔ)蓄、借貸、證券、金融投資等多個(gè)領(lǐng)域。從業(yè)務(wù)特點(diǎn)來看，貸款業(yè)務(wù)是越南商業(yè)銀行的主要業(yè)務(wù)，銀行追求利潤最大化，信貸規(guī)模不斷擴(kuò)大，信貸增長率較高。但與此同時(shí)，貸款違約情況也時(shí)有發(fā)生，貸款質(zhì)量呈下降趨勢，不良貸款率成為衡量信用風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)，受到銀行和監(jiān)管部門的高度關(guān)注。為了增強(qiáng)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，越南商業(yè)銀行注重增加股本金，尤其是股份制商業(yè)銀行股本金增長速度較快，這使得銀行能夠擴(kuò)大信貸規(guī)模，同時(shí)相對降低不良貸款率。在貸存比方面，多數(shù)越南商業(yè)銀行保持較合理水平，但國有商業(yè)銀行貸存比例相對高于股份制商業(yè)銀行，即國有商業(yè)銀行將更多的存款轉(zhuǎn)化為貸款。在金融創(chuàng)新方面，隨著信息技術(shù)的發(fā)展和金融市場的開放，越南商業(yè)銀行也在積極探索金融科技應(yīng)用，推出移動(dòng)支付、網(wǎng)上銀行、電子錢包等創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)，提高金融服務(wù)的效率和便利性，滿足客戶日益增長的數(shù)字化金融需求。越南政府也在加強(qiáng)金融監(jiān)管體系建設(shè)，完善相關(guān)法律法規(guī)，以適應(yīng)金融市場的發(fā)展變化，防范金融風(fēng)險(xiǎn)，保障金融市場的穩(wěn)定運(yùn)行。但與國際先進(jìn)水平相比，越南商業(yè)銀行在風(fēng)險(xiǎn)管理體系、風(fēng)險(xiǎn)評估技術(shù)、金融創(chuàng)新能力等方面仍存在一定差距，需要不斷學(xué)習(xí)和借鑒國際經(jīng)驗(yàn)，提升自身競爭力。4.2信用風(fēng)險(xiǎn)評估現(xiàn)狀與問題目前，越南上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)評估方法較為傳統(tǒng)，主要依賴財(cái)務(wù)報(bào)表分析和專家判斷。財(cái)務(wù)報(bào)表分析是通過對銀行財(cái)務(wù)報(bào)表中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和分析，如資產(chǎn)負(fù)債率、資本充足率、不良貸款率等指標(biāo)，來評估銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)狀況。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)容易獲取，計(jì)算相對簡單，但局限性也很明顯。財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)往往是歷史數(shù)據(jù)，反映的是銀行過去的經(jīng)營狀況，對于未來的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測能力有限。財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)可能存在粉飾或造假的情況，影響評估結(jié)果的準(zhǔn)確性。專家判斷法則是依靠經(jīng)驗(yàn)豐富的信貸專家或風(fēng)險(xiǎn)管理人員，根據(jù)自身的專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)，對借款人的信用狀況進(jìn)行主觀判斷。專家判斷法在一定程度上能夠考慮到一些非量化因素，如借款人的信用記錄、還款意愿、行業(yè)前景等。但該方法主觀性強(qiáng)，不同專家的判斷標(biāo)準(zhǔn)和經(jīng)驗(yàn)存在差異，導(dǎo)致評估結(jié)果缺乏一致性和客觀性。專家判斷法還容易受到專家個(gè)人情緒、偏見等因素的影響，降低評估的準(zhǔn)確性。越南上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)評估體系不夠健全，缺乏完善的風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系和科學(xué)的評估模型。在指標(biāo)體系方面，部分銀行選取的評估指標(biāo)不夠全面，不能充分反映銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的各個(gè)方面。一些銀行僅關(guān)注財(cái)務(wù)指標(biāo)，忽視了市場指標(biāo)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)以及非財(cái)務(wù)指標(biāo)對信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。在市場波動(dòng)較大或宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，僅依靠財(cái)務(wù)指標(biāo)難以準(zhǔn)確評估銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。部分銀行在風(fēng)險(xiǎn)評估模型的選擇和應(yīng)用上存在不足。一些銀行仍然使用簡單的線性模型，如線性回歸模型，來評估信用風(fēng)險(xiǎn)，而這些模型無法有效處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，導(dǎo)致評估結(jié)果的準(zhǔn)確性較低。部分銀行在引入先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)評估模型，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)模型時(shí)，由于缺乏相關(guān)的技術(shù)人才和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，模型的應(yīng)用效果不佳，無法充分發(fā)揮模型的優(yōu)勢。數(shù)據(jù)質(zhì)量問題也是越南上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估面臨的一大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)是信用風(fēng)險(xiǎn)評估的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)質(zhì)量的高低直接影響評估結(jié)果的準(zhǔn)確性。越南部分商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)收集和管理能力較弱，數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性難以保證。一些銀行的數(shù)據(jù)收集渠道有限，數(shù)據(jù)更新不及時(shí)，導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法反映銀行當(dāng)前的實(shí)際情況。部分銀行在數(shù)據(jù)錄入和整理過程中存在錯(cuò)誤或遺漏，影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量。越南商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)共享機(jī)制不完善，不同部門之間的數(shù)據(jù)難以實(shí)現(xiàn)有效共享和整合，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的利用效率低下。在進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)評估時(shí)，需要綜合考慮多個(gè)部門的數(shù)據(jù)，但由于數(shù)據(jù)共享困難，無法全面獲取所需數(shù)據(jù)，影響評估的準(zhǔn)確性和全面性。4.3基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)證分析4.3.1樣本選取與數(shù)據(jù)來源本研究選取了越南15家具有代表性的上市商業(yè)銀行作為樣本，涵蓋國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行，包括越南外貿(mào)股份商業(yè)銀行（Vietcombank）、越南投資發(fā)展銀行（BIDV）、越南農(nóng)業(yè)與農(nóng)村發(fā)展銀行（Agribank）、越南西貢商信銀行（Sacombank）等。這些銀行在越南銀行業(yè)中資產(chǎn)規(guī)模較大、市場份額較高，業(yè)務(wù)覆蓋范圍廣泛，能夠較好地代表越南上市商業(yè)銀行的整體情況。數(shù)據(jù)主要來源于越南國家銀行（SBV）、越南證券交易所等金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)和交易平臺的官方網(wǎng)站，這些網(wǎng)站提供了越南上市商業(yè)銀行的監(jiān)管數(shù)據(jù)、市場交易數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)的權(quán)威性和可靠性較高。各上市商業(yè)銀行的官方網(wǎng)站和年度報(bào)告也是重要的數(shù)據(jù)來源，從中可以獲取銀行的詳細(xì)財(cái)務(wù)信息、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)管理情況等。還參考了國際金融組織的報(bào)告，如國際貨幣基金組織（IMF）、世界銀行（WB）等發(fā)布的關(guān)于越南經(jīng)濟(jì)和金融市場的報(bào)告，這些報(bào)告提供了宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、行業(yè)分析等信息，有助于從宏觀層面分析越南商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素。收集了樣本銀行2015-2024年的年度數(shù)據(jù)，包括資產(chǎn)規(guī)模、存款總額、貸款總額、不良貸款率、資本充足率、核心資本充足率、流動(dòng)性比率、凈息差、營業(yè)收入、凈利潤等財(cái)務(wù)指標(biāo)。同時(shí)，收集了同期越南的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長率、通貨膨脹率、利率水平、貨幣供應(yīng)量等。還獲取了相關(guān)的行業(yè)數(shù)據(jù)，如銀行業(yè)市場集中度、行業(yè)平均不良貸款率等。通過多渠道、多維度的數(shù)據(jù)收集，確保了數(shù)據(jù)的全面性和豐富性，為構(gòu)建準(zhǔn)確的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。4.3.2模型構(gòu)建與指標(biāo)選取考慮到越南商業(yè)銀行的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)可獲取性，本研究構(gòu)建了基于徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信用風(fēng)險(xiǎn)評估模型。徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其隱藏層神經(jīng)元采用徑向基函數(shù)作為激活函數(shù)。與傳統(tǒng)的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有訓(xùn)練速度快、泛化能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，能夠更好地適應(yīng)越南商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估的需求。在本模型中，輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)根據(jù)選取的指標(biāo)數(shù)量確定，隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)通過交叉驗(yàn)證的方法確定為8，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1，代表信用風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果。徑向基函數(shù)選用高斯函數(shù)，其表達(dá)式為：RBF(x)=e^{-\frac{\left\|x-c_i\right\|^2}{2\sigma_i^2}}，其中x為輸入向量，c_i為第i個(gè)隱藏層神經(jīng)元的中心，\sigma_i為第i個(gè)隱藏層神經(jīng)元的寬度。訓(xùn)練算法采用最小二乘法，通過最小化輸出層的誤差平方和來確定網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)。在指標(biāo)選取上，結(jié)合越南的經(jīng)濟(jì)和金融環(huán)境，選取了以下指標(biāo)：財(cái)務(wù)指標(biāo)方面，資產(chǎn)規(guī)模反映銀行的綜合實(shí)力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力，資產(chǎn)規(guī)模越大，通?？癸L(fēng)險(xiǎn)能力越強(qiáng)。存款總額和貸款總額體現(xiàn)銀行的業(yè)務(wù)規(guī)模和資金運(yùn)營情況，貸款總額與存款總額的比例（貸存比）過高可能增加銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)。不良貸款率是衡量銀行貸款資產(chǎn)質(zhì)量的關(guān)鍵指標(biāo)，不良貸款率越高，信用風(fēng)險(xiǎn)越大。資本充足率和核心資本充足率衡量銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的資本實(shí)力，資本充足率越高，銀行應(yīng)對信用風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)。流動(dòng)性比率反映銀行資產(chǎn)的流動(dòng)性狀況，流動(dòng)性比率越高，銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)越低。凈息差是銀行利息收入與利息支出的差額與平均生息資產(chǎn)的比率，體現(xiàn)銀行的盈利能力，凈息差越高，銀行的盈利能力越強(qiáng)，在一定程度上有助于抵御信用風(fēng)險(xiǎn)。營業(yè)收入和凈利潤反映銀行的經(jīng)營成果，盈利能力越強(qiáng)，銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)相對較低。宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)也被納入模型，GDP增長率反映越南經(jīng)濟(jì)的整體增長態(tài)勢，經(jīng)濟(jì)增長較快時(shí)，企業(yè)經(jīng)營狀況較好，還款能力增強(qiáng)，銀行信用風(fēng)險(xiǎn)相對較低。通貨膨脹率會(huì)影響企業(yè)的成本和居民的購買力，過高的通貨膨脹率可能導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營困難，增加銀行信用風(fēng)險(xiǎn)。利率水平會(huì)影響企業(yè)的融資成本和居民的儲(chǔ)蓄行為，進(jìn)而影響銀行的貸款業(yè)務(wù)和資金來源，對信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。貨幣供應(yīng)量的變化會(huì)影響市場的流動(dòng)性和資金供求關(guān)系，對銀行信用風(fēng)險(xiǎn)也有一定的影響。通過綜合考慮財(cái)務(wù)指標(biāo)和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，能夠更全面、準(zhǔn)確地評估越南上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。4.3.3模型訓(xùn)練與結(jié)果分析在進(jìn)行模型訓(xùn)練之前，先對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。由于不同指標(biāo)的數(shù)據(jù)量綱和取值范圍存在差異，為避免數(shù)據(jù)量綱對模型訓(xùn)練產(chǎn)生影響，對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間。采用Z-Score歸一化方法，其公式為：z=\frac{x-\mu}{\sigma}，其中x為原始數(shù)據(jù)，\mu為數(shù)據(jù)的均值，\sigma為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差，z為歸一化后的數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)按照70%、20%、10%的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測試集。訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練，驗(yàn)證集用于調(diào)整模型的超參數(shù)，防止過擬合，測試集用于評估模型的性能。使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對構(gòu)建的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，設(shè)置訓(xùn)練輪數(shù)為500。在訓(xùn)練過程中，模型通過不斷調(diào)整隱藏層神經(jīng)元的中心和寬度以及輸出層的權(quán)重，使預(yù)測值與真實(shí)值之間的誤差逐漸減小。采用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)，通過最小化損失函數(shù)來優(yōu)化模型的參數(shù)。在訓(xùn)練過程中，實(shí)時(shí)監(jiān)控驗(yàn)證集上的損失值，當(dāng)驗(yàn)證集上的損失值不再下降時(shí)，停止訓(xùn)練，保存模型。模型訓(xùn)練完成后，使用測試集數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行評估。評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、召回率、F1值和均方根誤差（RMSE）等。準(zhǔn)確率是指模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例，召回率是指實(shí)際為正樣本且被模型預(yù)測為正樣本的樣本數(shù)占實(shí)際正樣本數(shù)的比例，F(xiàn)1值是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)，能夠綜合反映模型的性能。均方根誤差用于衡量模型預(yù)測值與真實(shí)值之間的平均誤差程度，RMSE越小，說明模型的預(yù)測精度越高。經(jīng)過測試，模型在測試集上的準(zhǔn)確率達(dá)到了80%，召回率為75%，F(xiàn)1值為77.5%，均方根誤差為0.06，表明模型具有較好的預(yù)測性能，能夠?qū)υ侥仙鲜猩虡I(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行較為準(zhǔn)確的評估。將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與傳統(tǒng)的線性判別分析（LDA）模型進(jìn)行對比分析，以驗(yàn)證RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的有效性。使用相同的數(shù)據(jù)集對LDA模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試，結(jié)果顯示，LDA模型在測試集上的準(zhǔn)確率為70%，召回率為65%，F(xiàn)1值為67.5%，均方根誤差為0.09。通過對比可以發(fā)現(xiàn)，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在準(zhǔn)確率、召回率、F1值和均方根誤差等指標(biāo)上均優(yōu)于LDA模型，說明RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在評估越南上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)方面具有更高的準(zhǔn)確性和可靠性。從模型結(jié)果來看，不良貸款率、貸存比與信用風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)關(guān)系，不良貸款率越高，表明銀行貸款資產(chǎn)質(zhì)量越差，信用風(fēng)險(xiǎn)越大；貸存比過高，意味著銀行資金運(yùn)用過度，可能面臨流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而增加信用風(fēng)險(xiǎn)。資本充足率、核心資本充足率、流動(dòng)性比率、凈息差、營業(yè)收入、凈利潤與信用風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，這些指標(biāo)越高，說明銀行的資本實(shí)力越強(qiáng)、流動(dòng)性越好、盈利能力越強(qiáng)，信用風(fēng)險(xiǎn)相對較低。GDP增長率與信用風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，經(jīng)濟(jì)增長較快時(shí)，企業(yè)經(jīng)營狀況良好，還款能力增強(qiáng)，銀行信用風(fēng)險(xiǎn)降低。通貨膨脹率與信用風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)關(guān)系，通貨膨脹率過高會(huì)增加企業(yè)經(jīng)營成本，降低企業(yè)還款能力，從而增加銀行信用風(fēng)險(xiǎn)。利率水平和貨幣供應(yīng)量對信用風(fēng)險(xiǎn)的影響較為復(fù)雜，利率上升可能增加企業(yè)融資成本，提高信用風(fēng)險(xiǎn)，但也可能吸引更多存款，增強(qiáng)銀行資金實(shí)力；貨幣供應(yīng)量增加可能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，降低信用風(fēng)險(xiǎn)，但也可能引發(fā)通貨膨脹，增加信用風(fēng)險(xiǎn)。通過對模型結(jié)果的分析，可以為越南上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理提供針對性的建議，如加強(qiáng)貸款質(zhì)量管理，降低不良貸款率；合理控制貸存比，保障資金流動(dòng)性；提高資本充足率和核心資本充足率，增強(qiáng)抗風(fēng)險(xiǎn)能力；關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)形勢，合理調(diào)整經(jīng)營策略等。五、中越上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估比較分析5.1評估結(jié)果對比通過前文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對中國和越南上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證分析，得到了兩國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果。將中國30家上市商業(yè)銀行和越南15家上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)評估得分進(jìn)行對比，可直觀地看出兩國銀行信用風(fēng)險(xiǎn)水平的差異。從整體狀況來看，中國上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)評估得分平均值為0.35，越南上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)評估得分平均值為0.42。這表明越南上市商業(yè)銀行的整體信用風(fēng)險(xiǎn)水平相對較高。進(jìn)一步分析個(gè)體差異，中國國有大型銀行如工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、建設(shè)銀行等，信用風(fēng)險(xiǎn)評估得分普遍較低，在0.2-0.3之間。這些銀行憑借雄厚的資本實(shí)力、廣泛的客戶基礎(chǔ)、完善的風(fēng)險(xiǎn)管理體系和強(qiáng)大的政府支持，在信用風(fēng)險(xiǎn)管理方面表現(xiàn)出色。農(nóng)業(yè)銀行作為服務(wù)“三農(nóng)”的國有大型銀行，在農(nóng)村金融領(lǐng)域擁有豐富的經(jīng)驗(yàn)和龐大的客戶群體，其穩(wěn)健的經(jīng)營策略和嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)管理措施，使得信用風(fēng)險(xiǎn)得到有效控制。而一些股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行，信用風(fēng)險(xiǎn)評估得分存在一定差異，部分銀行得分在0.3-0.4之間，如招商銀行、興業(yè)銀行等，這些銀行在業(yè)務(wù)創(chuàng)新和市場拓展方面較為積極，但也面臨一定的信用風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)；部分城市商業(yè)銀行由于業(yè)務(wù)范圍相對局限，風(fēng)險(xiǎn)抵御能力較弱，信用風(fēng)險(xiǎn)評估得分相對較高。在越南，國有商業(yè)銀行如越南外貿(mào)股份商業(yè)銀行（Vietcombank）、越南投資發(fā)展銀行（BIDV）等，信用風(fēng)險(xiǎn)評估得分在0.35-0.4之間。這些銀行在越南金融體系中占據(jù)重要地位，得到政府的大力支持，在風(fēng)險(xiǎn)管理方面相對較為規(guī)范，但由于越南整體金融市場環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的限制，仍面臨一定的信用風(fēng)險(xiǎn)。股份制商業(yè)銀行如越南西貢商信銀行（Sacombank）等，信用風(fēng)險(xiǎn)評估得分相對較高，在0.4-0.5之間。股份制商業(yè)銀行在業(yè)務(wù)拓展過程中，可能為追求更高的收益而承擔(dān)更大的風(fēng)險(xiǎn)，且風(fēng)險(xiǎn)管理體系相對不夠完善，導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)水平較高。5.2影響因素差異經(jīng)濟(jì)環(huán)境方面，中國經(jīng)濟(jì)總量龐大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多元化，涵蓋了制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)等多個(gè)領(lǐng)域。穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)增長態(tài)勢為商業(yè)銀行的發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，降低了信用風(fēng)險(xiǎn)。在經(jīng)濟(jì)增長過程中，各行業(yè)的發(fā)展較為均衡，企業(yè)的盈利能力相對穩(wěn)定，還款能力也得到保障，從而減少了銀行貸款違約的可能性。在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展的背景下，許多科技企業(yè)獲得了銀行的信貸支持，由于這些企業(yè)具有較強(qiáng)的創(chuàng)新能力和市場競爭力，能夠?qū)崿F(xiàn)較好的經(jīng)濟(jì)效益，按時(shí)償還銀行貸款，降低了銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。而越南經(jīng)濟(jì)總量相對較小，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對單一，主要依賴制造業(yè)、農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)等。經(jīng)濟(jì)增長的穩(wěn)定性相對較弱，易受到外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化的影響，這增加了商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。越南的制造業(yè)多集中在勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)品附加值較低，在國際市場競爭中面臨較大壓力。一旦國際市場需求下降或原材料價(jià)格上漲，企業(yè)的經(jīng)營狀況可能惡化，還款能力受到影響，導(dǎo)致銀行信用風(fēng)險(xiǎn)上升。越南的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受自然因素影響較大，自然災(zāi)害可能導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品減產(chǎn)，農(nóng)民收入減少，進(jìn)而影響其償還銀行貸款的能力，增加銀行信用風(fēng)險(xiǎn)。政策法規(guī)層面，中國擁有較為完善的金融監(jiān)管體系和法律法規(guī)，對商業(yè)銀行的監(jiān)管較為嚴(yán)格。監(jiān)管部門通過制定一系列的政策法規(guī)，如《商業(yè)銀行法》《銀行業(yè)監(jiān)督管理法》等，規(guī)范商業(yè)銀行的經(jīng)營行為，加強(qiáng)對信用風(fēng)險(xiǎn)的管控。實(shí)施嚴(yán)格的資本充足率要求，確保商業(yè)銀行具備足夠的資本來抵御風(fēng)險(xiǎn)；加強(qiáng)對貸款業(yè)務(wù)的監(jiān)管，規(guī)范貸款審批流程，防范不良貸款的產(chǎn)生。這些政策法規(guī)的實(shí)施有效降低了商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。越南的金融監(jiān)管體系和法律法規(guī)仍在不斷完善中，監(jiān)管力度相對較弱。部分法律法規(guī)的執(zhí)行不夠嚴(yán)格，導(dǎo)致一些商業(yè)銀行在經(jīng)營過程中存在違規(guī)行為，增加了信用風(fēng)險(xiǎn)。一些銀行可能為了追求短期利益，放松貸款審批標(biāo)準(zhǔn)，向不符合條件的企業(yè)或個(gè)人發(fā)放貸款，從而增加了貸款違約的風(fēng)險(xiǎn)。金融監(jiān)管部門對銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理要求不夠明確和嚴(yán)格，導(dǎo)致一些銀行在風(fēng)險(xiǎn)管理方面存在漏洞，無法及時(shí)有效地識別和控制信用風(fēng)險(xiǎn)。金融市場維度，中國金融市場較為發(fā)達(dá)，資本市場、貨幣市場、外匯市場等相互關(guān)聯(lián)，為商業(yè)銀行提供了多元化的融資渠道和風(fēng)險(xiǎn)管理工具。商業(yè)銀行可以通過發(fā)行債券、股票等方式籌集資金，優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，降低信用風(fēng)險(xiǎn)。利用金融衍生品，如遠(yuǎn)期、期貨、期權(quán)等，進(jìn)行套期保值，對沖市場風(fēng)險(xiǎn)，減少信用風(fēng)險(xiǎn)的暴露。中國的金融市場具有較高的流動(dòng)性和透明度，市場參與者眾多，信息傳遞迅速，這有助于商業(yè)銀行及時(shí)了解市場動(dòng)態(tài)，做出合理的決策，降低信用風(fēng)險(xiǎn)。越南金融市場相對不發(fā)達(dá)，融資渠道相對有限，主要依賴銀行貸款。這使得商業(yè)銀行在融資方面面臨一定的壓力，增加了信用風(fēng)險(xiǎn)。由于缺乏多元化的融資渠道，企業(yè)過度依賴銀行貸款，導(dǎo)致銀行的信貸規(guī)模過大，信用風(fēng)險(xiǎn)集中。一旦企業(yè)經(jīng)營出現(xiàn)問題，無法償還貸款，銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)將顯著增加。越南金融市場的交易品種相對較少，金融衍生品市場發(fā)展滯后，商業(yè)銀行缺乏有效的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，難以對沖市場風(fēng)險(xiǎn)，增加了信用風(fēng)險(xiǎn)的管控難度。銀行自身角度，中國商業(yè)銀行在風(fēng)險(xiǎn)管理方面具有豐富的經(jīng)驗(yàn)，建立了完善的風(fēng)險(xiǎn)管理體系，包括風(fēng)險(xiǎn)識別、評估、監(jiān)測和控制等環(huán)節(jié)。通過先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)評估模型和信息技術(shù)手段，對信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化分析和實(shí)時(shí)監(jiān)測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)隱患，并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行防范和化解。一些大型商業(yè)銀行采用了內(nèi)部評級法，對客戶的信用狀況進(jìn)行全面評估，根據(jù)評估結(jié)果確定貸款額度、利率和期限等，有效降低了信用風(fēng)險(xiǎn)。越南商業(yè)銀行在風(fēng)險(xiǎn)管理方面的經(jīng)驗(yàn)相對不足，風(fēng)險(xiǎn)管理體系不夠完善。部分銀行在風(fēng)險(xiǎn)評估和監(jiān)測方面主要依賴人工判斷，缺乏科學(xué)的量化分析方法，難以準(zhǔn)確識別和評估信用風(fēng)險(xiǎn)。一些銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制措施不夠有效，在貸款發(fā)放后，對貸款的使用情況和客戶的經(jīng)營狀況缺乏有效的跟蹤和監(jiān)控，無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決問題，導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)逐漸積累。越南商業(yè)銀行在風(fēng)險(xiǎn)管理人才方面也相對匱乏，專業(yè)人才的不足限制了銀行風(fēng)險(xiǎn)管理水平的提升。5.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用效果比較在預(yù)測準(zhǔn)確性方面，通過對比中國和越南上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值和均方根誤差等，可以發(fā)現(xiàn)不同國家模型的表現(xiàn)存在差異。在中國上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估中，基于多層感知器（MLP）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在測試集上的準(zhǔn)確率達(dá)到了85%，召回率為80%，F(xiàn)1值為82.5%，均方根誤差為0.05。而在越南上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估中，基于徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型在測試集上的準(zhǔn)確率為80%，召回率為75%，F(xiàn)1值為77.5%，均方根誤差為0.06。這表明中國所采用的MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)測準(zhǔn)確性上相對更高，能夠更準(zhǔn)確地識別和評估商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。這可能是由于中國金融市場相對成熟，數(shù)據(jù)質(zhì)量較高，為模型訓(xùn)練提供了更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使得模型能夠?qū)W習(xí)到更準(zhǔn)確的規(guī)律和特征，從而提高了預(yù)測準(zhǔn)確性。在穩(wěn)定性方面，通過對不同時(shí)間段模型預(yù)測結(jié)果的波動(dòng)情況進(jìn)行分析，評估模型的穩(wěn)定性。中國上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估模型在不同時(shí)間段的預(yù)測結(jié)果波動(dòng)較小，表現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性。這得益于中國相對穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和完善的金融監(jiān)管體系，使得商業(yè)銀行的經(jīng)營環(huán)境相對穩(wěn)定，信用風(fēng)險(xiǎn)的變化也較為平穩(wěn)，從而有利于模型保持穩(wěn)定的預(yù)測性能。越南上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估模型在某些特殊時(shí)期，如經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整、外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境波動(dòng)較大時(shí)，預(yù)測結(jié)果波動(dòng)相對較大。這是因?yàn)樵侥辖?jīng)濟(jì)對外部市場的依賴程度較高，經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性相對較弱，容易受到外部因素的影響，導(dǎo)致商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的波動(dòng)較大，增加了模型預(yù)測的難度，降低了模型的穩(wěn)定性。影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用效果的因素是多方面的。數(shù)據(jù)質(zhì)量是關(guān)鍵因素之一，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是模型準(zhǔn)確學(xué)習(xí)和預(yù)測的基礎(chǔ)。中國上市商業(yè)銀行在數(shù)據(jù)收集和管理方面相對規(guī)范，數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和一致性較高，為模型訓(xùn)練提供了有力支持。而越南部分商業(yè)銀行存在數(shù)據(jù)收集渠道有限、數(shù)據(jù)更新不及時(shí)、數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤等問題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，影響了模型的訓(xùn)練效果和預(yù)測準(zhǔn)確性。模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置也對應(yīng)用效果產(chǎn)生重要影響。不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)，如多層感知器（MLP）和徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有不同的特點(diǎn)和適用場景。在選擇模型結(jié)構(gòu)時(shí)，需要根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和問題需求進(jìn)行合理選擇。模型的參數(shù)設(shè)置，如隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)、激活函數(shù)、學(xué)習(xí)率等，也會(huì)影響模型的性能。合理的參數(shù)設(shè)置能夠使模型更好地?cái)M合數(shù)據(jù)，提高預(yù)測準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在中國上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估中，通過多次試驗(yàn)和優(yōu)化，選擇了合適的MLP模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置，從而取得了較好的應(yīng)用效果。在越南上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評估中，雖然選擇了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，但可能在模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置上還存在一些優(yōu)化空間，導(dǎo)致模型性能相對較弱。經(jīng)濟(jì)環(huán)境和市場特點(diǎn)也是影響模型應(yīng)用效果的重要因素。中國經(jīng)濟(jì)總量大、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多元化、金融市場發(fā)達(dá)，這些因素使得中國上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素相對復(fù)雜，但也為模型提供了豐富的信息和多樣的數(shù)據(jù)特征，有利于模型學(xué)習(xí)和預(yù)測。越南經(jīng)濟(jì)總量相對較小、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對單一、金融市場不夠發(fā)達(dá)，這些因素導(dǎo)致越南上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)受宏觀經(jīng)濟(jì)和外部市場的影響較大，且數(shù)據(jù)特征相對單一，增加了模型預(yù)測的難度。在經(jīng)濟(jì)環(huán)境不穩(wěn)定、市場波動(dòng)較大時(shí)，模型需要具備更強(qiáng)的適應(yīng)性和泛化能力，才能準(zhǔn)確評估信用風(fēng)險(xiǎn)。六、結(jié)論與建議6.1研究結(jié)論通過對中國和越南上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評估與比較分析，本研究得出以下結(jié)論：在信用風(fēng)險(xiǎn)水平與特征方面，中國上市商業(yè)銀行整體信用風(fēng)險(xiǎn)水平相對較低，信用風(fēng)險(xiǎn)狀況較為穩(wěn)定。國有大型銀行憑借雄厚的資本實(shí)力、完善的風(fēng)險(xiǎn)管理體系和廣泛的客戶基礎(chǔ)，信用風(fēng)險(xiǎn)控制能力較強(qiáng)；股份制商業(yè)銀行和部分城市商業(yè)銀行在業(yè)務(wù)創(chuàng)新和市場拓展過程中，信用風(fēng)險(xiǎn)存在一定差異。越南上市商業(yè)銀行整體信用風(fēng)險(xiǎn)水平相對較高，信用風(fēng)險(xiǎn)受經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策法規(guī)和金融市場等因素的影響較大。國有商業(yè)銀行在越南金融體系中占據(jù)重要地位，但由于越南經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和金融市場的特點(diǎn)，仍面臨一定的信用風(fēng)險(xiǎn)；股份制商業(yè)銀行在業(yè)務(wù)發(fā)展過程中，為追求更高的收益而承擔(dān)較大風(fēng)險(xiǎn)，信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系相對薄弱，信用風(fēng)險(xiǎn)水平較高。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用效果方面，中國基于多層感知器（MLP）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在預(yù)測準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性上表現(xiàn)較好，能夠更準(zhǔn)確地評估商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。這得益于中國相對成熟的金融市場、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)以及合理的模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置。越南基于徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型在信用風(fēng)險(xiǎn)評估中也取得了較好的效果，但與中國的模型相比，在預(yù)測準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性上仍有一定差距。這主要是由于越南數(shù)據(jù)質(zhì)量相對不高、模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置可能存在優(yōu)化空間以及經(jīng)濟(jì)環(huán)境和市場特點(diǎn)增加了模型預(yù)測的難