银行的主要日常业务是向社会个人和组织提供存款以及贷款业务,通过存贷业务中的资金流动活动,银行获得生存和不断发展,在正常运营中,银行主要承担着融资和信用两种金融风险,而后者是最重要的一种风险。它是在保证金还没有落实到位的情况下银行预付款而产生的敞口风险,这种不理性不正常的信用风险将会对国民经济的健康发展带来严重的影响,对社会各阶层各行业带来不同层面的消极影响。在各大银行中,商业银行面临的信贷风险情况更为突出。为了确保我国商业银行能够健康稳步的发展,为了保障社会各行各业经济的稳定,正确的分析从而防范中小企业的信用风险显得十分必要。目前国内中小企业存在外部环境依存度高、经营管理制度不完善、人民群众信用意识淡薄以及国家对失信惩罚力度的薄弱等,这一系列特点使得中小企业发生贷款违约的现象越来越多,银行面临的信用风险也随之增大。到目前为止,商业银行的内部经营管理制度相当欠缺,风险管理团队中的高素质复合型专业人才如凤毛麟角。在对中小企业进行风险分析、确定适合本企业的贷款定价模型时,时常出现理论与实际不符,使得所制定的发展策略方针实际可操作性不强,贷款定价不利于自身的经济活动。因此,如何防范中小企业贷款的信用风险,并对中小企业贷款进行合理定价是目前我国商业银行面临的亟需解决的问题。本文从理论上探讨了传统的企业授信产品定价与风险控制理论的不足,并对中小企业的借贷技术与贷款风险定价原则进行了罗列。在实践方面,介绍了现有中小企业贷款风险定价模式,分析了现有贷款风险定价模式的优缺点,同时对根据不同借贷技术来确定贷款定价中的风险溢价调整进行分析举证,总结出一套适合当前环境下基于不同借贷技术的基准利率加点修正模式与定价策略。最后以D银行作为实证分析对象,分析了影响中小企业信用风险的若干因素,运用Logistic方法和动态RBF神经网络对违约率与违约损失率等进行测算,最终求出D银行该笔贷款的合理价格。