【摘要】关联贷款是指因某种(或若干种)关系而联系在一起的多笔贷款，这些贷款容易“牵一发而动全身”,引起集体性违约。由于关联贷款中存在复杂的多头贷款及隐蔽的影响关系，使得银行难以识别关联贷款并采取针对性措施。本文基于多家商业银行的贷款担保等数据构建了多层复杂网络，提出了一种识别关联贷款结构的算法，并讨论了执行效率；统计了不同关联贷款结构的实际违约率，并与4种风险指标进行对比；最后检验了不同关联贷款结构违约风险的显著性。结果表明：(1)本文构建的多层网络关联贷款模型及提出的识别算法，能大幅提高关联贷款识别效率及精准度，克服单层网络无法解决的关联贷款双重隐蔽性问题；(2)介数、聚类系数指标与关联贷款真实违约率表现较为一致，而基于清偿能力与风险距离的指标对关联贷款真实违约率的预测存在失灵现象；(3)当关联贷款网络中具有圈联结构与汇结构时，贷款的违约风险会显著增加。本文构建的模型及算法为识别多银行、多关系的关联贷款提供了理论基础，对指导银行识别风险网络结构、管控关联贷款风险具有实践意义。