信用风险是银行经营活动中的主要风险,抵押担保贷款在我国企业、个人的信用档案普遍缺乏的情况下显得十分重要。然而,在实施的过程中,难免出现一些问题,集中表现为抵押担保效果欠佳,不良贷款率居高不下,形成较高的金融风险。因此,研究分析信用风险的识别机制对防范和化解信用风险具有重要意义。理论上,本文分析了在信息不对称情况下抵押机制的作用,从契约理论和信贷配给理论的角度指出抵押品具有的甄别和激励功能,并从违约与违约概率的概念出发,总结前人在违约概率测度方法和变量选择方面的研究,由此说明运用Ordered Probit模型和引入财务、非财务变量的可行性。实证中,本文首先说明排序多元离散选择模型应用于此研究的理论基础及其适应性。鉴于银行承兑汇票业务与信贷业务在逻辑上的一致性,本文选取了申请银行承兑汇票企业的财务、非财务、信用支持指标,建立识别信用风险的统计分析模型。本文的主要结论是:第一,理论上,抵押在商业银行信用风险的决策过程中具有信号甄别作用。在银企交易过程中,抵押作为信用缓释技术的引入,可以有效降低“逆向选择”和“道德风险”。信贷合约中对抵押的理性设置可以有效分离高风险企业和低风险企业;同时,抵押贷款契约能够最大程度地激励了企业家的勤勉。第二,实证中,风险识别模型取得良好效果,特别是在判定优良企业方面。结果证明了抵押在企业信用评级中的信号甄别作用:与抵押品作用相当的保证金金额、信贷余额越大,企业违约的可能性越小;基于企业财务指标测算的先验违约概率越大、期限越长,企业违约的可能性越大。