伴随着我国利率市场化进程的日益推进、互联网金融的迅速发展和民营银行的获准筹建,我国商业银行将面临日益激烈的竞争局面。为了应对竞争和挑战,商业银行必须提高风险管理能力、科学制定贷款定价机制。目前,我国尚未建立健全的信用评价体系,使得商业银行制定的贷款价格与其承受的信用风险并不对等。科学度量借款人的违约风险并将其合理地反映到贷款定价中,对于商业银行有效控制风险、提升贷款定价能力和应对日益激烈的竞争局面,都具有重要意义。本文在梳理了贷款定价的理论研究和应用研究的相关文献后发现,RORAC模型具有较多的优点和较大的发展潜力且在国际金融领域普遍应用。在我国利率市场化趋势下,实施RAROC的条件将逐渐具备,因此本文选择RAROC定价模型作为贷款定价的主要分析框架,分别对资金成本率、经营费用率、预期损失率和经济资本目标利润率进行探讨,特别是对贷款定价的核心因素——违约风险进行了重点分析和探讨。运用遗传算法对KMV模型中的违约点进行了修正,通过最小化对样本公司的错判率求得最优违约点,并通过检验样本对最优违约点的有效性进行检验。检验结果表明,新违约点比原KMV模型中的违约点能够更好地区分ST公司和非ST公司,通过其计算得到的违约距离能够反映上市公司整体的财务风险状况,因此修正后的模型比较适用于我国上市公司。最后,通过一个模拟案例,展示了模型在具体贷款定价中的应用。