信贷风险管理一直是商业银行关注的重点领域,实现良好的信贷管理首要的是进行信贷风险的识别。我国银行现在对信贷风险的识别基本上是以财务报表分析为主,以非财务因素分析为辅的信贷风险识别体系。然而,大量的信贷违约案例告诉我们,过多依靠财务分析并不能有效的识别信贷违约风险。因此,我们有必要选取适当的财务和非财务指标,对商业银行信贷风险识别体系与方法进行合理改进,提高商业银行信贷风险识别的有效性。本文的第一部分为绪论。第二部分为商业银行信贷风险识别的相关理论分析,依据有关理论对商业银行信贷风险进行界定及其成因分析,并对信贷风险的影响因素,从财务和非财务两个方面进行了初步分析。第三部分为商业银行信贷风险识别体系的评价,分别从贷前调查、授信审查、贷后管理三个方面对商业银行信贷风险识别体系的现状进行描述和评价。第四部分为信贷风险识别的实证分析,选取我国上市公司中的30家(15家ST公司和15家正常公司),去除某些数据资料不全的样本,共得到114个样本,借助SPSS统计软件的多元判别分析法,用Fisher判别法对财务指标进行实证研究,用Bayes判别法对非财务指标进行实证研究,得到了相应的判别模型,并将两个公司的有关数据代入进行检验,检验结果均合格,具有良好的判别效果。第五部分是在第四部分实证分析的基础上,对信贷风险识别体系从技术层面和制度层面进行优化,构建了综合信贷风险识别模型。第六部分提出了对策建议:加强信贷人员培训,打造高素质队伍;提高风险识别的技术水平;完善银行内部控制制度。第七部分是总结与展望。本文的研究结论是:根据理论分析和实证研究,得出了相关识别指标在信贷风险识别中所占的权重。其中,在财务指标中,总资产收益率、资产负债率和净资产收益率所占权重较大;在非财务指标中,同质化竞争程度、行业前景和区位优势所占权重较大,并依据得出的各指标系数,构建了商业银行信贷风险识别的判别模型,商业银行可以通过该模型对信贷客户信贷违约风险的发生概率进行初步判断。同时,在判别模型的基础上,对现有的信贷风险识别体系在技术层面和制度层面进行了优化,这对银行进行信贷风险识别有重要的借鉴意义。