城市商业银行,起初由地方政府发起设立,是以货币为主要经营手段的企业。它在经营过程中,面对的主要是当地的客户。其发放贷款,也是要在符合中央银行政策法规的前提下,基于对客户的了解和当地的经济发展状况,并充分考虑贷款回收、客户违约风险、同业之间竞争等因素,来最终满足社会对金融服务和金融产品的需求。发放贷款,当然就离不开贷款定价问题。在我国,城市商业银行贷款定价伴随着利率市场化改革和金融市场开放的进程,越来越受到业界的重视。目前我国城市商业银行贷款定价的发展状况如何?尤其是采用的贷款定价方法是否合适?这是本文所关注的中心问题。　　 本文对城市商业银行贷款定价进行了定义:商业银行,依据风险与收益均衡的定价原则,对每笔贷款制定一个差异化的合同贷款利率的过程就是贷款定价。这一贷款定价必须考虑几个方面的问题:①必须能够按照人民银行的要求,覆盖风险溢价；②这个价格必须考虑到市场竞争问题；③贷款的预期收益必须能够实现商业银行的收益目标。在此基础上本文介绍了贷款定价的三大基本模型:成本相加定价模型,价格领导模型,客户盈利性分析模型,对这些模型的基本原理和优点进行了概述。接着,本文对商业银行贷款定价发展的历程进行了回顾,并指出了当前主要存在几个问题:①成本相加定价模型,为了界定其风险补偿费用,需要充分估计贷款的违约风险,但是在目前我国的银行制度中,违约风险的评估与计量还是一个难题；②价格领导模型对银行的成本重视不足；③客户盈利性分析模型,要求能够实现分客户核算,对每个客户的风险和盈利进行单独的计算,比较适用于银行大客户的贷款定价,对中小企业贷款定价并不适用。　　 对城市商业银行贷款定价的应用研究是本文的重点。在第三章,本文对国内外当前贷款市场中对城市商业银行贷款定价的主要应用理论-资产定价理论进行了总结,介绍了其中的关键节点以及计算违约概率和分类的Markov方法。本文认为随着时间的推移,行业的发展,企业的经营状况也处于不断动态变化的过程中,这种变化也会导致银行对企业贷款违约概率评估的改变。从一个时间序列上来看,这就是一个企业随着时间变化而违约概率发生状态转移的过程,这一过程非常适合用Markov方法来进行刻画。最后,本文提出的贷款定价模型为Sn=Mn+In+Zn-Fn,其中违约概率和客户风险的计算是最关键的节点。以南京银行为实例,从其全部有贷款余额的对公客户中,经过归一化数字处理之后,得到随机5％的客户,以Clementine12.0进行了建模和实证研究,最后得出了结论:使用Markov方法进行信用评级时预测准确度较高,在小样本下表现良好,足以为一般情况下的贷款定价决策提供依据。获得了下一期的状态转移概率后即可计算客户对应的违约概率,并根据模型推论的公式计算相应的贷款价格。　　 最后,本文在总结上文的研究成果与实践经验教训的基础上,对模型的应用意义进行了反思,与原有的定价方法进行了对比。本文认为,引入Markov方法,可以获得更高的违约概率预测精度,以及灵活的贷款定价计算机制,甚至可以将Markov方法作为其它各个方法的前置,以解决上述提到的定价方法的缺陷。本文对定价方法的意义进行了总结,认为引入国外先进的管理思想和方法,有助于城市商业银行从竞争中占得先机,有助于降低管理成本和扶持当地企业。技术的创新是社会进步的动力,在巴塞尔新资本协议正在逐步推广的今天,我国的城市商业银行不可避免的面临国际化的竞争。正是基于以上背景,才有了本文所做的上述研究。在可以预见的未来,相信会有更多、更为先进的理念与定价方法,被应用于实践。