截止2017年第一季度,中国商业银行不良资产贷款规模已达1.58亿元,不良资产贷款率达1.74%。近年来,金融不良资产规模逐年上升,国家利用“去产能”、“去库存”等措施调整行业,促使企业转型发展,金融业改革仍然在向前推进,这在某种程度上导致了银行业不良贷款率的上升。商业银行不良资产率上升引起金融风险进一步提升,不良贷款规模的不断扩大和不良贷款率居高不下将严重威胁到国家的金融安全。在全球经济不景气的大背景下,我国金融业的健康发展正面临重大危机。因此不良资产处置尤为关键,不良资产评估再次成为业界关注的焦点。目前,不良资产评估还没有一个科学的体系和标准,不良资产评估实务中仍然存在许多难点。因此,本文对金融不良资产评估进行了研究。本文从我国银行不良资产评估形成的背景入手,首先通过文献综述叙述了金融不良资产的相关理论,然后通过历史资料和文献的检索对我国银行不良资产评估的现状进行分析,依据国内外金融不良资产评估相关理论,对目前银行不良资产评估的常用的评估模型进行适用性和局限性分析;通过实地调查,在金融不良资产评估实务中,假设清算法是最常用的评估方法。因此本文利用层次分析法对假设清算法进行优化,加入了偿还意愿这一非财务指标,针对影响偿还意愿的要素指标,本文通过文献梳理和专家访谈,结合债务企业的内部和外部因素,将还款意愿的影响因素分为债务企业所在区域影响因素、企业担保因素、企业经营情况、企业历史偿债因素。用层次分析法定义影响债务人偿还意愿的因素权重。对于抵押债权的综合变现折扣率,引入梯形模糊理论,通过模糊数理论,对专家的语言描述加以量化,从而确定综合变现折扣率。通过案例分析,提出一个同时以一般债权和抵押资产为评估对象的金融不良资产评估方法体系,并选用农行不良资产证券化案例对债务人和保证人进行综合分析。利用优化后的评估模型对不良资产证券化案例进行评估,最后根据结果对我国不良资产评估提出了一些建议,完善了金融不良资产评估体系。本文创新点可能有:第一,是以金融不良资产证券化下的不良资产评估的研究角度,对目前我国金融不良资产价值评估在经济下调的趋势下的现状进行了分析,对可能存在的问题进行了归纳概括。第二,引入偿还意愿指数,通过层次分析法对偿还意愿的权数进行赋值,对假设清算法模型中的一般债权偿还因素进行了优化,建立了更适合目前不良资产评估实务现状的假设清算法模型。第三,结合梯形模糊数理论对评估处置人员和专家的语言判断进行量化,对金融不良资产抵押物综合变现折扣率的计算进行了优化。本文对金融不良资产的理论研究,及实务评估工作具有一定的借鉴和参考意义。