摘要：中国邮政储蓄银行作为一家新成立的银行，在日趋竞争激烈的金融行业中，如何加强贷后风险管理，降低银行不良贷款率的发生，是目前面临的重要问题。本文将灰色预测模型应用于中国邮政储蓄银行不良贷款率预测当中，并对其精确度进行了检验，进而对该企业的经营状况进行预警。
　　关键词：不良贷款率；灰色预测；GM(1,1)；邮储银行
　　中图分类号：F83 文献标识码：A 文章编号：1009-0118（2011）-11-0-01
　　一、灰色系统理论
　　（一）GM(1．1)模型的建立
　　（二）实证分析
　　二、结论
　　（一）灰色预测模型对于难以获得大量数据的时间序列数据的预测效果极佳，能达到一般模型难以达到的精度，尤其对中短期预测。从本文的预测模型中来看，它对2011年下半年不良贷款了预测。本文支用了6个原始数据，预测精度缺非常高，误差控制在1%以内，这在其它预测模型中是很难做到的。
　　（二）从预测结果上分析，中国邮政储蓄银行的不良贷款率为0.3%，较2011年上半年不良率略低。本文的预测结果可以作为2011年下半年不良贷款控制的重要参考依据，其良好的精度能够给银行风险管理部门提供科学依据，加大对不良贷款的逾期催收管理，加快信贷业务发展步伐，从而保证信贷资金的安全性、有效性。本研究结果是建立在数学模型基础上，从模型的检验结果来看，精度较高，有较高的可信度，可以为有关部门提供参考依据。
　　参考文献：
　　[1]邓聚龙.灰色控制系统[M].武汉:华中工学院出版社,1985.
　　[2]刘思峰,党耀国,方志耕.灰色系统理论及其应用[M].北京:科学出版社,2004.