方案E：以子公司在当地经营权限作为银行抵押，用子公司的经营收入来还款。

方案A、B是最早开始实行的两种方案，但投资风险较大且不能保证银行借贷资金安全。方案C增加了母公司的担保责任，与方案A、B相比，还贷风险有所下降，但银行的效益因此受到消极影响。最后的两个方案是基于方案B进行修改形成的，其优点是满足跨国能源类、矿产类投资项目的特殊要求，并根据这些项目的实际情况能有效降低贷款风险，增加银行收益。

因此，在选择这些贷款方案时，要根据实际情况做出合理科学的风险评价，以有效降低银行的贷款风险，提高银行收益，维护银行的资金安全和投资者的资金安全。

4基于灰色聚类分析的境外项目贷款决策模型

基于灰色聚类分析的境外项目贷款决策模型建立过程主要分为“风险指标体系建立”和“历史贷款案例灰色聚类分析”两个步骤。

4.1构建风险指标体系

4.1.1风险指标体系建立原则。评价指标量的选取直接关系到贷款信用结构模式的评价结果。对贷款信用结构模式进行综合评价的前提是要有一套科学、合理，可以反映出境外并购项目贷款信用的评价指标体系。

4.1.2构造风险指标体系。构建三类不同风险级别的指标体系，以“高”“中”和“低”三类灰度来区别其不同的危害程度，设计以下的体系过程：

STEP1：分析函数关系，建立基于聚类分析的白化矩阵，具体是通过待聚类样本的设计和设置，设计聚类指标体系，通过每个指标所指定的对象建立基于的矩阵类型，做好进行函数设计的第一步。

STEP2：计算灰色聚类函数的系数，这个计算的过程要按照两个情况进行研究：其一是判断聚类函数指标体系中的指标的量纲是否一致，所代表的指标意义是否一致，只有出现一致的情况时才能进行计算，这种情况下的评估指标误差是非常低的；其二是根据情况进行关于量纲的处理工作，如果指标相差很大的时候就要进行量纲的无量纲化处理，这个时候就需要选定白化函数的参考标准，按照指标中灰类的灰数也就是标准值选定参照指标的参考标准，为避免在指标的选取中出现选择失衡的情况。一般情况下，在进行指标选择的时候采用的是Delphi方法，通过Delphi方法来判定函数设计所需要的灰色聚类权值。

STEP3：具体运算灰色聚类系数，具体的做法是首先进行白化处理，对选定的样本进行白化处理，通过指标的计算求出白化函数，通过白化函数再进一步求出各灰类的阈值，再计算指标的聚类权，就可以得到灰色聚类系数。在实际的运算过程中，要注意的是灰类数和聚类的向量值以及最大聚类系数，通过判定最大聚类系数的灰类确定聚类对象的灰类数。

4.2历史贷款案例聚类

可以把基于历史案例的分类设计为三种不同的分析类型和情况进行计算，三种情况可以设定为高、中、低，通过计算可以得出三种情况的风险值，把计算出来的三类风险值放置在三维聚类空间所做表中进行赋值，通过将三种分类情况和五种贷款方案的聚类分析可以得到相关的分析结果和结论。