一直以来，银行都处在一个动态的、不稳定的经济金融背景中。金融的发展趋势是全球化，金融市场是不断波动的，这些都给各国银行和投资机构带来了从未有过的信用风险挑战。经过对全球银行业的危机研究，世界银行认为，信贷风险是造成银行倒闭的重要原因。中国商业银行的信贷风险问题同样很严峻。因此，如何有效地预报和控制银行的信贷风险、提高银行的贷款质量，不仅是银行业要解决的难题，也已经成为一个学术界的研究课题。研究我国商业银行信贷风险预警不仅有它的理论价值，更多的是其对于实际的意义。　　以商业银行变动的经营环境为背景，提出信贷风险预警问题，阐述了课题的研究意义，同时简要总结了国内外有关研究的现状。然后介绍了商业银行的内涵、特征及分类，信贷风险的概念、特征、现状及成因，信贷风险预警内涵，对常用的预测模型进行比较，突出灰色预测模型的优势。接下来构建了“综合-筛选-剔除”的指标选取模式来建立指标体系，再综合运用德尔菲法和层次分析法确定指标的权重。之后选用一家公司的真实数据做实证分析，利用综合指数来构造灰色预测GM(1,1)模型，通过该模型预测客户信贷风险的趋势。最后从三个角度提出了完善我国商业银行信贷风险预警的做法。　　希望论文的这个预警模型建成以后，能够应用到对我国商业银行的信贷风险预警中去，为我国商业银行信贷风险预警体系的建设提供帮助。