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摘要： 村镇银行自2006年设立到现在，由于品牌效应不够、服务网络不太健全等多方面的原因，其业务种类相对来说并不健全，就目前来看，村镇银行营业收入的主要部分依然是贷款业务所得，中间业务收入所占比例很小，所以贷款业务对于村镇银行的维持和发展起着非常重要的作用，因此合理的贷款定价对于村镇银行来说非常关键。村镇银行必须找到一个符合自身条件的贷款定价模型，才能实现自身持续经营能力和市场竞争力增强的双赢。
关键词： 村镇银行；贷款定价；RAROC
一、村镇银行贷款定价传统方式的优劣及适用条件
（一）成本加成模型
这是一种较为传统的定价模型，其基本观点是认为价格是由成本加上目标利润构成的，任何贷款的利率都应包括以下四部分：资金成本；筹资费用；风险溢价，即对贷款可能发生的违约风险作出的必要补偿；目标利润，即银行资本从每笔贷款中应获得的最低收益。因此，贷款利率=资金成本率+筹资费用率+风险溢价率+目标利润率。这种定价模型是从银行自身的角度出发给贷款定价，属于“成本导向”模式，也属于“内向型”定价方法。
这种贷款定价模型最大的优点就在于确保了银行成本的补偿和预期利润的实现，但也存在明显的局限性。第一，由该定价模型测定的贷款利率的精确性取决于银行精确测算并分配经营成本的能力，而银行“金融百货公司”的属性使得银行的这一能力较弱；第二，采用这种模型定价，其精确性还取决于银行行能否充分估计出贷款的违约风险、期限风险及其他相关风险，并在此基础上确定合理的风险溢价，而在实际情况中，充分准确估计风险是十分困难的，需要有完善健全的信用评级制度以及经验丰富的风险评估人员；第三，成本加成模型忽略了客户全方面的需求，不利于建立稳定的客户关系，容易导致客户流失；第四，该模型的“内向性”使其只考虑了银行自身的成本、风险和预期利润，而忽略了市场利率水平因素，使贷款定价与市场脱离，容易导致市场份额的萎缩。
（二）基准利率加点模型
基准利率加点模型是国际银行业广泛采用的贷款定价方法，其做法是对客户进行信用评级，根据贷款的不同风险度确定相应的风险溢价点数（有时还为贷款利率设立上限和下限，使银行贷款利率控制在一定范围内）。其具体操作程序是选择某种基准利率为“基价”，为具有不同信用等级或风险程度的顾客确定不同水平的利差，然后在基准利率基础上“加点”，或乘上一个系数，计算公式为贷款利率=优惠利率+风险加点，或贷款利率=优惠利率*（1+系数）。该模式以一般利率水平为出发点，结合贷款的风险程度，来制定贷款价格，从而具有较高的合理性，制定出来的价格更具有竞争力。
该模型的优点在于，其与成本加成法相比具有更强的可操作性，采用这种定价模式制定出来的价格更具有市场竞争力。基准利率加点模型主要考虑客户的违约风险和期限风险等来确定不同水平的利差，此种贷款定价模型是“外向型”的，它以市场一般价格水平为出发点，寻求适合本行的贷款价格。通过这种模型制定出的贷款价格更贴近市场，从而可能更具竞争力，而且它还重点考虑了不同贷款的违约成本。此外，该模型还可将特定的贷款品种，贷款规模纳入影响贷款定价的重要因素予以考虑，如在实际操作中，额度较小的零售业务（如消费信贷），贷款利率较高而额度较大的批发业务，贷款利率则相应较低.缺点在于它没有充分考虑借款人的综合贡献度和商业银行的真实成本，而且，由于没有充分考虑单个银行经营成本和来自同业之间的竞争，所以采用这种模式定价时常常会使银行处于不利地位。因此该种定价方法适用于资金实力比较雄厚的大银行，中小银行使用该种定价方法存在一定的风险。
（三）客户盈利分析模型
客户盈利分析模型是一种以要求银行在为每笔贷款进行定价时应考虑客户与本行的关系，全面考虑客户和银行间各种业务往来的成本和收益的模型。银行在综合计算与客户各种业务往来的成本和收益的基础上，根据银行的目标利润及客户风险水平等给贷款定价，其计算公式为：贷款利率=（银行的目标利润+为该客户提供所有服务的总成本-为该客户提供所有服务中除贷款利息以外的其他收入）/贷款额。该模型属于客户导向型的贷款定价模型，在对贷款进行定价的同时不仅要考虑该笔贷款自身成本同时要根据银行和企业之间的全部关系寻找最优定价。
该模型在应用过程中，从银行与客户的关系的角度，以客户为中心，分析客户对银行的贡献度，在保证银行盈利的基础上是的银行得到贷款定价更具竞争力。但由于该模型特殊的定价模式，要求银行需要具有良好的客户关系，同时对银行业务水平具有较高要求，需要根据企业发展、市场前景及自身成本等一系列因素的变动进行适时的价格调整，并拥有较为完善的信息采集体系、风险评估体系、成本核算体系和最终的信贷决策体系。因此，该模型适用于与银行往来较为密切的资金需求大户，而对新开户的且具有发展潜力的客户不宜应用。
二、新型贷款定价模型的分析与说明
（一）基于未来DEA效率的贷款定价步骤与特色
基于未来DEA效率的贷款定价又称最优效率的贷款定价，是指在已知贷款财务成本和风险因素条件下，确定能够给银行带来最大收益的贷款利率，因此最优效率的贷款定价，就是在有效前沿面上确定贷款利率。
确定最优效率的贷款利率的思路是：在DEA模型中，把其产出的常量新贷款利率作为决策变量，在未来可达到的最大DEA效率下逆向求解新贷款利率。
1、基于未来DEA效率的贷款定价步骤：
1） 利用旧贷款投入产出数据，通过DEA模型，求解过去的DEA效率；各年贷款对当年的DEA效率，各年贷款对前一年的DEA效率；
2） 根据各年贷款对当年的DEA效率和各年贷款对前一年的DEA效率，计算过去的Malmquist指数；
3） 利用过去Malmquist指数，预测未来的Malmquist指数； 4） 通过未来的Malmquist指数与过去的DEA效率的相互作用，得到未来可达到的最大DEA效率指数；
5） 在未来可达到的最大DEA效率下，逆向运用DEA方法，在已知DEA效率和某些投入、产出指标的基础上反求其中一个产出指标贷款利率。
2、基于未来DEA效率的贷款定价原理的特色
1） 能够给银行带来最大效率。逆向运用现有研究的DEA方法通过投入、产出指标的数据确定DEA效率的思路，在未来可达到最大DEA效率和某些投入、产出指标的基础上反求其中的一个产出指标贷款利率，保证了贷款定价在现有条件下能够给银行带来最大效率。
2） 能够保证客户能够接受。通过过去的Malmquist指数预测未来的Malmquist指数，利用未来Malmquist指数与过去的DEA效率的相互作用得到未来可达到最大DEA效率指数，反映了客户未来对贷款利率的接受程度，保证贷款定价能够被客户接受。
3） 能够抵补贷款风险损失。通过把在违约损失率和期限风险补偿率纳入投入指标，在未来可达到的最大DEA效率下，反求产出指标贷款利率，保证了贷款利率能够抵补贷款的信用风险和期限风险。
（二）RAROC贷款定价模型的基本理论与核心原理
1、RAROC的概述
RAROC即风险调整的资本收益率，是指银行通过科学的测量方法将投资收益和投资资本都纳入量化的风险因素并加以调整，从而得出经过衡量风险因素调整后的资本收益率。RAROC对银行不同经营部门、产品和客户间收益和损失的可能性进行比较，可以衡量银行内部各个部门、不同产品以及针对不同客户的收益大小和资本的使用效率。
2、基本理论
RAROC表明的是一单位经济资本的损失所带来的所带来收益的大小，其有效地量度了获取特定收益的风险效率。一般而言，RAROC的值越大则银行的效率越高。银行的营运过程中将预期损失以准备金形式计人银行经营成本，而只有非预期损失才是真正意义上的风险，对银行的收益产生影响。因此，银行风险管理的全部内涵就是准确估计出不同业务可能导致的预期损失和非预期损失，将未来预期风险损失量化为当期成本，以收益抵补预期损失，以风险成本冲减利润，衡量经过风险调整后的收益的大小，并为非预期损失储备一定量的资本，进而衡量资本的使用效益，使银行的收益与所承担的风险直接挂钩，与银行最终的盈利目标相统一，以避免那些不考虑风险而一味追求高额利润的盲目扩张行为。
基于RAROC贷款定价模型的一般公式如下所示：
RAROC=（收益-经营成本-资金成本-预期损失）/经济资本或非预期损失
或RAROC=风险调整净利润/经济资本
RAROC=[EAD×（r-f）-D×i-EAD×PD×LGD]/K
其中，EAD指风险敞口，r（%）指利率，f（%）指运营费用率，D占用资金，i（%）指资金成本，K指经济资本
因此可推出利率决定公式为r=f+（RAORC×K+D×I+EAD×PD×LGD）/EAD
上述模型公式中的核心即经济资本或者风险资本，是指在给定的置信水平下，覆盖所有风险产生的潜在损失所占用的资本。经济资本一般通过下式确定：经济资本=非预期损失（UL）=k×标准差ɑ（其中k为常数），而实际操作中，银行资产组合损失的标准差往往无法直接计量，因此需要借助VaR方法计算得出资产组合在给定置信水平下的最大可能损失，从而经济资本=VaR。VaR模型计算如下所示：
这样贷款组合的每一笔业务的收益率的标准差与其的相关系数ρ有直接的关系，当ρ<0时，贷款组合的VaR小于各笔贷款VaR之和，即贷款组合的风险分散化效应。
3、核心原理
RAROC的核心原理是银行在评价其盈利情况时，必须考虑其盈利是在承担了多大风险的基础上获得的。如果某项经济业务的风险过大，导致银行为覆盖其风险损失所占用的经济资本较多，这时即便该项业务能带来较大的利润，与其所占用的资本相比，其资本收益率可能较低。风险调整收益的实质是要求商业银行将收益与损失的可能性挂钩，银行的利润必须经过风险的调整才成为实际的利润，银行不应以远期的风险换取一时的、即期的繁荣，其收益必须能够始终覆盖所承担的风险，唯此才可以实现持续的发展。
三、新模型的理论
（一）基于未来DEA效率的贷款定价模型可行性分析
村镇银行由于创立不久，其发放的贷款大多还没有收回，造成历史数据缺乏，而基于未来DEA效率的贷款定价模型要求大量的历史数据和现实数据做保障，因此DEA模型在对于村镇银行贷款定价方面不具有可行性
（二）RAROC贷款定价模型可行性分析
RAROC模型符合村镇银行的发展要求村镇银行贷款业务经营的核心是风险经营，而RAROC作为一种基于风险调整的贷款定价方法，为村镇银行实现利润最大化发挥了积极的作用，是村镇银行风险管理不可或缺的一部分。
RAROC模型简便易行其公式简单、变量较少，还能够通过计算机来进行操作。
RAROC模型符合巴塞尔新资本协议的规定；根据新颁布的《中国银行业实施新资本协议指导意见》，银行计算信用风险应使用内部评级法，也就是说银监会为使我国银行实现先进的风险计量方法而鼓励实施高级内部评级法。因此，建立完善的风险管理体系是目前我国银行业的重大课题之一。
村镇进行RAROC贷款定价模型已经具备了一定的基础；首先是数据基础；该模型所需数据可以来自人民银行的征信系统和各银行内部的数据中心。人民银行征信系统从各金融机构采集基本信息以及借贷、担保等信贷信息，与以前的系统相比，新系统的信息量增大并且内涵丰富，大大提高了银行的效率。同时，村镇银行也根据自身建立的逐步建立起了内部信息系统，并不断完善存储数据库的建设。其次是良好的模型基础；采用RAROC模型需要良好的违约率和违约损失率计量模型作为基础，而目前的一些先进的信用模型例如Credit Metrics， Credit Derivatives是采用RAROC模型的有效工具。 综上所述，将RAROC模型应用于村镇银行的贷款业务中是可行的。
[HS1][HT8.5H]参考文献：[HTF]
[1][ZK（#]吴占权，李利萍，朱田. 新型农村金融机构贷款定价的理论与实践[J]. 河北金融，2009，04：9-13.
[2]. 吴占权. 新型农村金融机构的贷款定价问题探讨[J]. 农村经济，2009，10：69-72.
[3]. 叶肄聪. 村镇银行贷款定价模型选择的研究[J]. 财经界，2010，01：95-99.
[4]叶肄聪. 村镇银行贷款利率水平的研究——以某村镇银行中小企业贷款为例[J]. 经济研究导刊，2010，15：61-64.
[5]叶肄聪. 我国商业银行贷款定价研究的制约因素及对策[J]. 现代商业，2010，14：40+39.
[6]于丽红，兰庆高. 村镇银行贷款定价问题探讨[J]. 农业经济，2010，09：89-90.
[7]黄雅楠，杨帅，郑雯. 可持续发展战略下村镇银行贷款定价方法探究[J]. 金融经济，2011，18：63-65.
[8]丁东洋，刘希阳. 基于贝叶斯方法构建银行贷款定价模型[J]. 财会月刊，2011，33：53-54.
[9]蔡旺. 针对不同客户的村镇银行贷款利率制定[J]. 财会月刊，2012，18：54-56
[10]周朝阳，王皓白. 基于RAROC模型的商业银行贷款定价实证研究[J]. 统计与决策，2012，21：166-169.
[11]李学文. 农村信用社贷款定价问题研究[D].湖南农业大学，2008.
[12]焦自春. 农业银行农户小额贷款发展研究[D].北京交通大学，2010.
[13]谢文. 农村土地流转金融支持体系研究[D].中南大学，2010.
[14]刘儒. A银行贷款定价分析与流程设计[D].四川大学，2004.
[15]屈芸. 我国农村信用社贷款定价机制探讨[D].湖南大学，2007.
[16]周明. 小额信贷利率定价问题研究[D].贵州财经学院，2010.
[17]李林. 中国农村小额信贷机构贷款定价研究[D].西北农林科技大学，2011.
[18]牟太勇. 基于信用风险评估的商业银行贷款定价研究[D].电子科技大学，2007.
[19]夏林岚. 银行贷款定价策略信息不对称与商业[J]. 城市金融论坛，1997，12：6-8.
[20]沈燕华. 试论贷款定价[J]. 四川金融，1993，04：41-42.
关键词： 村镇银行；贷款定价；RAROC
一、村镇银行贷款定价传统方式的优劣及适用条件
（一）成本加成模型
这是一种较为传统的定价模型，其基本观点是认为价格是由成本加上目标利润构成的，任何贷款的利率都应包括以下四部分：资金成本；筹资费用；风险溢价，即对贷款可能发生的违约风险作出的必要补偿；目标利润，即银行资本从每笔贷款中应获得的最低收益。因此，贷款利率=资金成本率+筹资费用率+风险溢价率+目标利润率。这种定价模型是从银行自身的角度出发给贷款定价，属于“成本导向”模式，也属于“内向型”定价方法。
这种贷款定价模型最大的优点就在于确保了银行成本的补偿和预期利润的实现，但也存在明显的局限性。第一，由该定价模型测定的贷款利率的精确性取决于银行精确测算并分配经营成本的能力，而银行“金融百货公司”的属性使得银行的这一能力较弱；第二，采用这种模型定价，其精确性还取决于银行行能否充分估计出贷款的违约风险、期限风险及其他相关风险，并在此基础上确定合理的风险溢价，而在实际情况中，充分准确估计风险是十分困难的，需要有完善健全的信用评级制度以及经验丰富的风险评估人员；第三，成本加成模型忽略了客户全方面的需求，不利于建立稳定的客户关系，容易导致客户流失；第四，该模型的“内向性”使其只考虑了银行自身的成本、风险和预期利润，而忽略了市场利率水平因素，使贷款定价与市场脱离，容易导致市场份额的萎缩。
（二）基准利率加点模型
基准利率加点模型是国际银行业广泛采用的贷款定价方法，其做法是对客户进行信用评级，根据贷款的不同风险度确定相应的风险溢价点数（有时还为贷款利率设立上限和下限，使银行贷款利率控制在一定范围内）。其具体操作程序是选择某种基准利率为“基价”，为具有不同信用等级或风险程度的顾客确定不同水平的利差，然后在基准利率基础上“加点”，或乘上一个系数，计算公式为贷款利率=优惠利率+风险加点，或贷款利率=优惠利率*（1+系数）。该模式以一般利率水平为出发点，结合贷款的风险程度，来制定贷款价格，从而具有较高的合理性，制定出来的价格更具有竞争力。
该模型的优点在于，其与成本加成法相比具有更强的可操作性，采用这种定价模式制定出来的价格更具有市场竞争力。基准利率加点模型主要考虑客户的违约风险和期限风险等来确定不同水平的利差，此种贷款定价模型是“外向型”的，它以市场一般价格水平为出发点，寻求适合本行的贷款价格。通过这种模型制定出的贷款价格更贴近市场，从而可能更具竞争力，而且它还重点考虑了不同贷款的违约成本。此外，该模型还可将特定的贷款品种，贷款规模纳入影响贷款定价的重要因素予以考虑，如在实际操作中，额度较小的零售业务（如消费信贷），贷款利率较高而额度较大的批发业务，贷款利率则相应较低.缺点在于它没有充分考虑借款人的综合贡献度和商业银行的真实成本，而且，由于没有充分考虑单个银行经营成本和来自同业之间的竞争，所以采用这种模式定价时常常会使银行处于不利地位。因此该种定价方法适用于资金实力比较雄厚的大银行，中小银行使用该种定价方法存在一定的风险。
（三）客户盈利分析模型
客户盈利分析模型是一种以要求银行在为每笔贷款进行定价时应考虑客户与本行的关系，全面考虑客户和银行间各种业务往来的成本和收益的模型。银行在综合计算与客户各种业务往来的成本和收益的基础上，根据银行的目标利润及客户风险水平等给贷款定价，其计算公式为：贷款利率=（银行的目标利润+为该客户提供所有服务的总成本-为该客户提供所有服务中除贷款利息以外的其他收入）/贷款额。该模型属于客户导向型的贷款定价模型，在对贷款进行定价的同时不仅要考虑该笔贷款自身成本同时要根据银行和企业之间的全部关系寻找最优定价。
该模型在应用过程中，从银行与客户的关系的角度，以客户为中心，分析客户对银行的贡献度，在保证银行盈利的基础上是的银行得到贷款定价更具竞争力。但由于该模型特殊的定价模式，要求银行需要具有良好的客户关系，同时对银行业务水平具有较高要求，需要根据企业发展、市场前景及自身成本等一系列因素的变动进行适时的价格调整，并拥有较为完善的信息采集体系、风险评估体系、成本核算体系和最终的信贷决策体系。因此，该模型适用于与银行往来较为密切的资金需求大户，而对新开户的且具有发展潜力的客户不宜应用。
二、新型贷款定价模型的分析与说明
（一）基于未来DEA效率的贷款定价步骤与特色
基于未来DEA效率的贷款定价又称最优效率的贷款定价，是指在已知贷款财务成本和风险因素条件下，确定能够给银行带来最大收益的贷款利率，因此最优效率的贷款定价，就是在有效前沿面上确定贷款利率。
确定最优效率的贷款利率的思路是：在DEA模型中，把其产出的常量新贷款利率作为决策变量，在未来可达到的最大DEA效率下逆向求解新贷款利率。
1、基于未来DEA效率的贷款定价步骤：
1） 利用旧贷款投入产出数据，通过DEA模型，求解过去的DEA效率；各年贷款对当年的DEA效率，各年贷款对前一年的DEA效率；
2） 根据各年贷款对当年的DEA效率和各年贷款对前一年的DEA效率，计算过去的Malmquist指数；
3） 利用过去Malmquist指数，预测未来的Malmquist指数； 4） 通过未来的Malmquist指数与过去的DEA效率的相互作用，得到未来可达到的最大DEA效率指数；
5） 在未来可达到的最大DEA效率下，逆向运用DEA方法，在已知DEA效率和某些投入、产出指标的基础上反求其中一个产出指标贷款利率。
2、基于未来DEA效率的贷款定价原理的特色
1） 能够给银行带来最大效率。逆向运用现有研究的DEA方法通过投入、产出指标的数据确定DEA效率的思路，在未来可达到最大DEA效率和某些投入、产出指标的基础上反求其中的一个产出指标贷款利率，保证了贷款定价在现有条件下能够给银行带来最大效率。
2） 能够保证客户能够接受。通过过去的Malmquist指数预测未来的Malmquist指数，利用未来Malmquist指数与过去的DEA效率的相互作用得到未来可达到最大DEA效率指数，反映了客户未来对贷款利率的接受程度，保证贷款定价能够被客户接受。
3） 能够抵补贷款风险损失。通过把在违约损失率和期限风险补偿率纳入投入指标，在未来可达到的最大DEA效率下，反求产出指标贷款利率，保证了贷款利率能够抵补贷款的信用风险和期限风险。
（二）RAROC贷款定价模型的基本理论与核心原理
1、RAROC的概述
RAROC即风险调整的资本收益率，是指银行通过科学的测量方法将投资收益和投资资本都纳入量化的风险因素并加以调整，从而得出经过衡量风险因素调整后的资本收益率。RAROC对银行不同经营部门、产品和客户间收益和损失的可能性进行比较，可以衡量银行内部各个部门、不同产品以及针对不同客户的收益大小和资本的使用效率。
2、基本理论
RAROC表明的是一单位经济资本的损失所带来的所带来收益的大小，其有效地量度了获取特定收益的风险效率。一般而言，RAROC的值越大则银行的效率越高。银行的营运过程中将预期损失以准备金形式计人银行经营成本，而只有非预期损失才是真正意义上的风险，对银行的收益产生影响。因此，银行风险管理的全部内涵就是准确估计出不同业务可能导致的预期损失和非预期损失，将未来预期风险损失量化为当期成本，以收益抵补预期损失，以风险成本冲减利润，衡量经过风险调整后的收益的大小，并为非预期损失储备一定量的资本，进而衡量资本的使用效益，使银行的收益与所承担的风险直接挂钩，与银行最终的盈利目标相统一，以避免那些不考虑风险而一味追求高额利润的盲目扩张行为。
基于RAROC贷款定价模型的一般公式如下所示：
RAROC=（收益-经营成本-资金成本-预期损失）/经济资本或非预期损失
或RAROC=风险调整净利润/经济资本
RAROC=[EAD×（r-f）-D×i-EAD×PD×LGD]/K
其中，EAD指风险敞口，r（%）指利率，f（%）指运营费用率，D占用资金，i（%）指资金成本，K指经济资本
因此可推出利率决定公式为r=f+（RAORC×K+D×I+EAD×PD×LGD）/EAD
上述模型公式中的核心即经济资本或者风险资本，是指在给定的置信水平下，覆盖所有风险产生的潜在损失所占用的资本。经济资本一般通过下式确定：经济资本=非预期损失（UL）=k×标准差ɑ（其中k为常数），而实际操作中，银行资产组合损失的标准差往往无法直接计量，因此需要借助VaR方法计算得出资产组合在给定置信水平下的最大可能损失，从而经济资本=VaR。VaR模型计算如下所示：
这样贷款组合的每一笔业务的收益率的标准差与其的相关系数ρ有直接的关系，当ρ<0时，贷款组合的VaR小于各笔贷款VaR之和，即贷款组合的风险分散化效应。
3、核心原理
RAROC的核心原理是银行在评价其盈利情况时，必须考虑其盈利是在承担了多大风险的基础上获得的。如果某项经济业务的风险过大，导致银行为覆盖其风险损失所占用的经济资本较多，这时即便该项业务能带来较大的利润，与其所占用的资本相比，其资本收益率可能较低。风险调整收益的实质是要求商业银行将收益与损失的可能性挂钩，银行的利润必须经过风险的调整才成为实际的利润，银行不应以远期的风险换取一时的、即期的繁荣，其收益必须能够始终覆盖所承担的风险，唯此才可以实现持续的发展。
三、新模型的理论
（一）基于未来DEA效率的贷款定价模型可行性分析
村镇银行由于创立不久，其发放的贷款大多还没有收回，造成历史数据缺乏，而基于未来DEA效率的贷款定价模型要求大量的历史数据和现实数据做保障，因此DEA模型在对于村镇银行贷款定价方面不具有可行性
（二）RAROC贷款定价模型可行性分析
RAROC模型符合村镇银行的发展要求村镇银行贷款业务经营的核心是风险经营，而RAROC作为一种基于风险调整的贷款定价方法，为村镇银行实现利润最大化发挥了积极的作用，是村镇银行风险管理不可或缺的一部分。
RAROC模型简便易行其公式简单、变量较少，还能够通过计算机来进行操作。
RAROC模型符合巴塞尔新资本协议的规定；根据新颁布的《中国银行业实施新资本协议指导意见》，银行计算信用风险应使用内部评级法，也就是说银监会为使我国银行实现先进的风险计量方法而鼓励实施高级内部评级法。因此，建立完善的风险管理体系是目前我国银行业的重大课题之一。
村镇进行RAROC贷款定价模型已经具备了一定的基础；首先是数据基础；该模型所需数据可以来自人民银行的征信系统和各银行内部的数据中心。人民银行征信系统从各金融机构采集基本信息以及借贷、担保等信贷信息，与以前的系统相比，新系统的信息量增大并且内涵丰富，大大提高了银行的效率。同时，村镇银行也根据自身建立的逐步建立起了内部信息系统，并不断完善存储数据库的建设。其次是良好的模型基础；采用RAROC模型需要良好的违约率和违约损失率计量模型作为基础，而目前的一些先进的信用模型例如Credit Metrics， Credit Derivatives是采用RAROC模型的有效工具。 综上所述，将RAROC模型应用于村镇银行的贷款业务中是可行的。
[HS1][HT8.5H]参考文献：[HTF]
[1][ZK（#]吴占权，李利萍，朱田. 新型农村金融机构贷款定价的理论与实践[J]. 河北金融，2009，04：9-13.
[2]. 吴占权. 新型农村金融机构的贷款定价问题探讨[J]. 农村经济，2009，10：69-72.
[3]. 叶肄聪. 村镇银行贷款定价模型选择的研究[J]. 财经界，2010，01：95-99.
[4]叶肄聪. 村镇银行贷款利率水平的研究——以某村镇银行中小企业贷款为例[J]. 经济研究导刊，2010，15：61-64.
[5]叶肄聪. 我国商业银行贷款定价研究的制约因素及对策[J]. 现代商业，2010，14：40+39.
[6]于丽红，兰庆高. 村镇银行贷款定价问题探讨[J]. 农业经济，2010，09：89-90.
[7]黄雅楠，杨帅，郑雯. 可持续发展战略下村镇银行贷款定价方法探究[J]. 金融经济，2011，18：63-65.
[8]丁东洋，刘希阳. 基于贝叶斯方法构建银行贷款定价模型[J]. 财会月刊，2011，33：53-54.
[9]蔡旺. 针对不同客户的村镇银行贷款利率制定[J]. 财会月刊，2012，18：54-56
[10]周朝阳，王皓白. 基于RAROC模型的商业银行贷款定价实证研究[J]. 统计与决策，2012，21：166-169.
[11]李学文. 农村信用社贷款定价问题研究[D].湖南农业大学，2008.
[12]焦自春. 农业银行农户小额贷款发展研究[D].北京交通大学，2010.
[13]谢文. 农村土地流转金融支持体系研究[D].中南大学，2010.
[14]刘儒. A银行贷款定价分析与流程设计[D].四川大学，2004.
[15]屈芸. 我国农村信用社贷款定价机制探讨[D].湖南大学，2007.
[16]周明. 小额信贷利率定价问题研究[D].贵州财经学院，2010.
[17]李林. 中国农村小额信贷机构贷款定价研究[D].西北农林科技大学，2011.
[18]牟太勇. 基于信用风险评估的商业银行贷款定价研究[D].电子科技大学，2007.
[19]夏林岚. 银行贷款定价策略信息不对称与商业[J]. 城市金融论坛，1997，12：6-8.
[20]沈燕华. 试论贷款定价[J]. 四川金融，1993，04：41-42.