信用风险已是金融行业最主要的风险形式。它的破坏性、联动性和不确定性已经带来了严重的经济损失，同时对经济体的投资决策和收益产生了重大影响。在我国，完全依靠主观、传统的度量和管理信用风险的定性方法和技术，在一定程度上不能有效地对信用风险进行科学的度量和管理，随着经济快速的发展，社会对准确度量和管理信用风险的方法和技术提出了更高的要求。在这样的宏观经济背景下，我国金融业开始引进国际上先进的信用风险管理方法，其中KMV模型的应用最为广泛。但由于我国特殊国情及商业银行自身的经营环境，在引入模型时须结合我国经济运行的实际情况加以修正，使模型得出的结果更精确，以提升商业银行信用风险管理能力。本研究内容分为五章：第一章介绍了研究背景及意义，分类综述了国内外研究的文献，最后构建了论文的框架。第二章对KMV模型的理论架构做了概述，同时对其风险度量的适用性进行了分析。第三章是本研究中最重要的部分，对KMV模型进行修正，由于金融数据常呈现“尖峰厚尾”的特征，因此，研究中将用具有此特征的Levy分布进行修正。第四章选取中国两家上市公司的股票数据和财务数据，对修正后的KMV模型实证分析。最后的部分给出了本文的结论，并就完善我国的商业信用风险管理提出了对策。在模型构建方面，本研究将KMV模型中“企业资产价值呈正态分布”的假设，修正为企业资产价值服从具有“尖峰厚尾”特征的分布，如Levy分布。接着将改进后的KMV模型用于实证分析我国上市公司信用状况。