2007年美国次贷危机引发的全球金融危机给世界经济造成了巨大的损失与打击。对于此次金融危机发生的原因有很多,但究其根源,是商业银行信用风险管理的失控。信用风险是现代商业银行面临的最重要的风险,也是导致银行破产的最常见的原因之一,而信用风险度量是其中最重要的一环。我国商业银行在信用风险度量方面,与国外大型商业银行相比,仍然存在着相当多的不足。如何提升我国商业银行的信用风险管理及度量水平,已经成为我国理论界和银行业共同关注致力解决的问题。为了寻找出适合我国银行信用风险度量的方法,本文首先对信用风险和现有信用风险度量度量方法进行了综合论述,并且讨论了各种传统和现代度量方法的优缺点。然后分析了我国目前商业银行信用风险度量所存在的问题,以及DEA模型在我国应用的可行性。实证分析部分以我国20家上市公司(10家ST类公司和10家非ST类公司)为样本,结合我国上市公司的特点和财务数据的实际情况,选取了适当的财务指标作为DEA方法的输入和输出变量,得出了各个企业的信用分数,并使用ST和非ST分类法来检验实证结果,验证了超效率DEA信用评分方法的合理性和在我国的适用性。本文的主要结论有：一是总结我国目前信用风险度量所存在的问题,主要表现在：数据获取困难,同时可信度不高,信用评级体系不够完善,缺乏适合我国国情的度量模型,社会信用体系不健全,金融体系透明度不高和缺乏专业金融风险管理人才。二是通过对传统和现代的各种主要信用风险度量模型进行比较分析,结合我国商业银行信用风险管理现状和社会条件的制约,提出了应用超效率DEA模型作为商业银行信用风险度量模型的适用性和可行性。最后是通过实证研究证明超效率DEA评分模型可以有效评价我国上市公司的信用状况。