风险的识别和处置是商业银行监管的核心内容。如何建立有效的银行风险早期预警系统，尽早识别和预警银行风险，从而指导银行监管当局合理配置监管资源，及时采取措施防范和化解风险，防止银行破产倒闭，尽可能减少银行破产所造成的损失，是银行监管领域的一个重要研究课题，对于完善银行监管机制具有重大的理论意义和现实意义。 迄今为止，国外学者在这方面的研究基本上都是基于对美国商业银行的实证研究。但是，不同国家的经济、金融发展水平不同，银行体系的发展模式不同，对银行的监管方式也不同，在构建银行风险预警模型的方法上必然也存在一定的差异。最为突出的一点是，美国银行业的历史长，发生过许多银行破产倒闭的事件，对银行的监管也比较有力，积累了较为完整的监管资料，可以直接选取风险高低不同的银行进行分析。而对于包括中国在内的大多数转型经济国家来说，没有现成的银行风险状况数据可以用于构建预警模型。 本文的目的是构建一个适合我国实际的银行风险早期预警模型。本文首先从我国商业银行的发展状况和我国对银行监管的实际出发，提出构建我国商业银行风险早期预警模型的设计原则，然后利用我国国有独资商业银行、股份制商业银行和城市商业银行2000年至2002年的非现场监测数据，采用主成分分析方法对样本银行的整体经营风险状况进行估计，根据主成分综合得分的高低将所有样本银行划分为“稳健银行”与“高风险银行”两类，构造出一个高风险银行的样本和相应的低风险银行样本。然后使用独立样本T检验和威尔克逊秩和检验研究高风险银行和低风险银行的财务特征，再采用偏相关分析技术剔除对银行风险状况影响相对较小的变量，确定五个对我国商业银行风险状况有较强反映能力的关键变量指标。对这五个指标进行logit 我国商业银行风险的早期预警模型研究分析，最终得到一个包含三个解释变量的fogh模型。关于该模型预测能力的样本内检验和jac捻城fe检验都说明该模型对银行的风险状况具有较强的判别能力。此外，考虑到管理水平是一家银行整体经营风险状况的一个重要决定因素之一，效率是衡量管理水平的良好指标，因此在进行主成分分析之前本文首先采用数据包络分析方法估计出样本银行的效率指数，作为主成分分析的指标之