随着利率市场化进程的加快和人民币业务向外资银行的全面开放,我国商业银行面临着巨大的风险和激烈的竞争。商业银行的贷款决策应该考虑四个方面的内容:银行从客户往来中获得的总收益、银行业务的成本、违约风险、目标利润率。利率市场化进程的加快决定了商业银行对贷款的决策有更大的自主权,商业银行对贷款的决策和定价应该遵循风险与收益相对应这一市场价格基本发现原则。随着我国借贷业务向外资银行开放,我国商业银行又将面临存贷款业务减少的危险和挑战。银行对企业的信用评估的误判可能会导致对低风险贷款企业定价过高,而对高风险贷款企业定价过低。此时银行贷款就会产生大量的机会成本。本文主要讨论和研究了在信用评分模型下,如何通过合理决策使得银行的贷款收益最大化。现在ROC分析已经被应用于判断信用评分模型的优劣。在既定违约模型下,ROC(Receiver Operating Characteristic)分析就是用来描述为了避免向实际违约的企业贷款而拒绝向实际不违约的企业贷款的情况。ROC分析是对贷款决策的成本收益分析,并且较全面地考虑了由于商业银行误判企业信用分值给商业银行带来的损失和机会成本。通过ROC分析,我们可以确定成本最小化的截点或收益最大化的截点,在此截点以上所有贷款将被批准,在截点以下所有贷款将被否决。本文将主要利用概率论和统计学等相关学科的理论、方法和技术,研究在信用评分模型下商业银行贷款决策问题,兼顾考虑银行的风险和收益,并且着重研究在市场竞争下由于误判带来的损失和机会成本。本文首先介绍了信用评分模型以及ROC分析的相关理论,接着在此基础上划分灰色区域,并建立最优收益截点的模型,接着讨论了ROC曲线斜率变化对最优收益截点变化的影响,并且进一步研究客户关系价值对贷款决策的影响,最后,本文针对20家上市公司的财务数据模拟了本文的贷款决策方法,并进一步验证了此方法。