由于政府债务的压力越来越大，自2014年以来，我国出台了一系列政策，通过特许经营鼓励社会资本，参与国家基础设施建设，为公众提供服务。与此同时，该政策直接剥夺了融资平台公司的融资功能，规定政府债务只能通过政府及其下属部门借款。在这种情况下，中国银行业为了占领更大的市场，必须与时俱进拓展PPP贷款业务。
　　PPP贷款作为银行资产业务的重要组成部份，其风险关系着整个银行系统的安全性和稳定性。2014年以来，中国人民银行和银监会分别出具了多个风险提示性文件，旨在对银行PPP贷款业务进行规范和风险提示。但是，PPP贷款作为一种新兴业务，银行对其缺乏足够的技术总结和管理经验，银行内部的操作层和管理层对其风险因素不敏感、不重视。同时，随着财政部和发改委对PPP项目审核条件的放宽，PPP项目申报权限下放到县级人民政府，PPP项目在全国范围内百花齐放，项目品质良莠不齐。银行作为PPP项目最主要的融资渠道，近年来在PPP领域中不断摸索和尝试，积累了一定经验，但是也有不少银行，尤其是城市商业银行为尽快占领市场，风格较为激进，对风险的把控不够谨慎，暴露了一些风险信息，反映了PPP贷款风险管理的滞后性，也突出了加强PPP贷款风险防控的紧迫性。
　　本文从PPP贷款模式的特点出发，站在商业银行的视角，主要进行了以下研究：本文首先对国内外银行参与PPP项目贷款风险管理研究成果进行总结，指出本文的研究方向和研究思路：其次，阐述了PPP模式和商业银行风险管理的特点，将传统政府类贷款与PPP贷款进行综合比较，然后对PPP贷款进行风险识别，总结出影响PPP贷款风险的主要因素。继而通过BP神经网络模型验证了风险评估指标体系的有效性，并通过层次分析法对风险因素进行重要度排序；最后，结合PPP贷款风险因素识别结果和风险重要度排序，对PPP贷款风险管理提出了自己的建议。
　　基于以上思路，本文主要研究内容如下：
　　第一章为绪论，阐述了研究的背景和意义，对比国内外研究现状提出了本文研究的思路和方法，说明了研究的重要性。
　　第二章为商业银行PPP贷款风险管理的理论基础，本章从两个方面的理论进行介绍。第一节介绍了PPP模式的理论基础，包括PPP模式的内涵、风险分担理论、物有所值理论。第二节介绍了商业银行贷款风险管理理论，包括贷款风险内涵、贷款风险分类、商业银行贷款风险管理基本理论。
　　第三章是对PPP贷款风险控制策略的研究，主要包括三节。第一节主要介绍了PPP项目融资的结构，结构主体包括政府、SPV公司、金融机构、施工方、项目、用户等，通过融资结构图简要介绍了各结构主体之间的权利义务；第二节将银行传统政府类贷款与PPP贷款进行了对比，对比是从借款主体、贷款期限、还款来源和风险管理四个方面进行。第三节阐述了商业银行PPP贷款风险识别的方法，包括BP神经网络、大数据分析、层次分析法、VAR模型等。本文认为，由于风险识别的复杂性和风险因素的多样性，需要通过多种风险识别方法的组合才能对风险因素有效识别和总结。通过这些识别方法，本文总结出6种主要风险类别和18种风险因素。
　　第四章为本文的实证研究。本文根据总结出的6种主要风险类别和18种风险因素，建立了PPP贷款风险评估指标体系。本文通对三家商业银行PPP信贷库数据进行采样和处理，建立BP神经网络模型，对风险评估指标体系进行了有效性检验。然后采用层次分析法对风险因素进行评价，得出风险因素重要度排序。
　　第五章用实例的方式，采用层次分析法和BP神经网络模型对成都市武侯区某快速通道的贷款案例进行了贷款风险的评估，并对案例的风险控制措施进行分析和总结。
　　第六章，在PPP贷款的风险应对上，提出了风险回避、风险自留、风险控制、风险转移、风险分散等几种风险控制基本措施，并对贷款风险链的管理提出自己的建议，以期望对国内的银行PPP贷款风险管理有一定借鉴作用。