2013年7月,中国人民银行全面放开对贷款利率的管制,我国商业银行获得贷款全部自主定价权,这对商业银行自主定价能力提出了更高要求。同时,我国商业银行信贷业务面临着越来越大的竞争压力,不断完善的多层次资本市场、不断扩大的影子银行规模、快速发展的互联网金融等在功能上对商业银行贷款业务形成替代,民营银行获准筹建与营业、企业与个人的投融资渠道增加均对商业银行信贷业务产生不利影响。随着中国人民银行放开对存、贷款利率的管制,同业竞争已在存、贷产品的价格上直接展开。传统的粗放式的贷款定价方式已不再适合新环境的需求,中国银行业监督管理委员会在2015年报中明确指出商业银行应研究向定价要效益。贷款定价能力开始成为影响商业银行竞争力的重要因素,加强贷款定价方法研究的必要性与重要性显著加强。2011年以来,我国商业银行贷款不良率持续走高,商业银行风险成本加大,在盈利能力下滑背景下,有效控制风险成本至关重要。而贷款定价的重要环节就是考量借款人信用风险大小,并在此基础上对所承担的风险要求合理的利率补偿。因此加强贷款定价的研究对有效控制风险成本有着重要的现实意义。此外,我国于2013年1月1日开始实施《商业银行资本管理办法(试行)》,新资本管理办法加强了对商业银行的资本要求,因此需要充分考虑资本要求对贷款利率的影响。综上所述,加强商业银行贷款定价研究对增强定价合理性、准确性及增强商业银行竞争力与降低不良贷款率(降低风险成本)等有着十分重要的现实意义。本文首先对传统贷款定价法进行总结,分析它们的优点与并阐述在新的时代背景下存在的缺陷。其次,引入RAROC贷款定价法,该方法是RAROC系统在贷款定价领域的应用。对RAROC系统的探索始于20世纪70年,并于90年实践成功,随后在发达国家得到广泛使用。其研发初衷是提高绩效评估与资本配置的合理性。RAROC模型的基本理念是以收益抵补预期损失,以经济资本吸收非预期损失,强调经济资本的最终抵补作用。RAROC贷款定价公式的构成要素包括预期损失、经济资本、资金成本、经营费用与目标RAROC等。其中,预期损失、经济资本均是预期违约率的函数。对于预期违约率,本文使用KMV模型进行估计。KMV模型认为,平均说来,市场参与方很难持续战胜市场,其并不要求市场是完全有效的。该模型的引人之处在于其有着坚实的理论基础,相关参数是可观测变量的函数,且模型基于上市公司股票交易数据计算公司负债预期违约率,具有前瞻性。对于经济资本,本文使用监管资本作为代理变量,即基于渐进单风险因子模型进行估计。渐进单风险因子模型是巴塞尔委员会信用风险内部评级法下资本计量的基础模型。在单个公司层面上,渐进单风险因子模型对公司资产收益率进行建模,认为收益率是系统性风险因子与异质性风险因子的函数。该模型借鉴Merton模型"一定时期内,债务人的资产价值低于临界值即违约"的思想,在Merton模型中,已知违约临界值,可求出违约率,且违约临界值与违约率通过正态分布联系起来。反过来,在已知借款人所在评级的平均违约率时,通过求解正态分布的反函数,可获得违约临界值,进而推得监管资本计算公式。随后基于机会成本的视角对经典的RAROC贷款定价公式进行改进,以期在一定程度上避免贷款业务的恶性竞争。再次,按一定原则从国泰安中国上市公司银行贷款研究数据库中选取56个贷款样本,基于改进的RAROC贷款定价法对其进行实证分析。实证中,在测度预期违约率时,使用GARCH模型预测股票收益率的波动率,参照KMV公司的经验值确定违约点。最后,提出相关政策建议,包括加强借款人信用风险的计量、完善数据库建设、加强经济资本管理、合理设置目标RAROC值与设置合理的再定价周期。本文的创新主要是基于机会成本的角度对原始贷款定价公式进行改进,认为在当前商业银行竞争加剧、不良贷款率回升、资本增值压力增大、资本监管趋严的背景下,RAROC贷款定价法相对于传统定价法而言具有比较优势,在我国推广RAROC定价法可行性较大。