随着信用经济的普及和风险管理技术的发展,我国的金融保险业取得了快速发展。与此同时,信用风险的表现形式日益复杂,危险性也逐步扩大,保险公司在信用风险管理方面面临着巨大的挑战。保险行业能否有效度量和管理保险公司信用风险,不仅影响保险公司自身的风险控制和监管,而且影响整个金融行业乃至整个社会经济的稳健运行。从我国的实际情况来看,对信用风险管理的研究具有重要的现实意义和紧迫性。随着保险业务在国民经济中的逐步深入,传统的信用风险度量方法和技术已经远远不能适应当今保险行业发生的新情况和新问题,更不能满足保险公司对信用风险进行科学量化和有效管理的需要,这也强烈要求我们对保险公司的信用风险度量与管理进行深入研究和分析。鉴于此,本文在系统地梳理国内外文献的基础上,借鉴国内外相关成熟的理论和成功的实践运作经验,结合我国保险行业发展趋势,运用定性与定量分析相结合等方法,围绕我国保险公司信用风险研究这一主题,展开了一系列理论分析和实证研究。本文在对国内外信用风险度量理论的研究进行梳理的基础上,对国外主要信用风险度量模型进行了评述,发现较之其他模型而言,KMV模型结合了现代公司理财和期权理论,基本思路清晰,数据使用限制小,方法操作简便,更适合我国上市保险公司信用风险的度量。将KMV模型引入我国保险市场,主要表现在理论和实证两大方向。理论方面研究的核心是结合我国市场经济的实际情况,详细分析传统KMV模型在度量我国保险公司信用风险过程中的限制,并对相关参数进行修正：实证方面结合我国保险市场上市公司的情况,选取所有符合2010年-2013年研究年限的A股以及H股上市公司作为研究对象,通过各种数据的收集、整理、处理和分析,再运用MATLAB程序和Excel的迭代方法运算参数变量,最终输出违约距离。实证结果表明违约距离是度量我国保险公司信用风险状况的良好指标,并且它能够显著识别上市保险公司之间的风险差异,符合市场显示的判断结果,继而证明调整后的KMV模型是适合中国的,中国的保险公司可以借鉴KMV模型进行风险管理。本文的创新之处在于对违约距离进行全面分析：一方面,对违约距离的敏感性进行分析,发现公司资产价值波动率的变动比公司股权价值波动率的变动对违约距离的影响更大；另一方面,结合财务指标,分析了违约距离的影响因素,发现违约距离同上市公司的规模、长期偿债能力、盈利能力和现金流量能力呈正相关大系。由此可见,KMV模型在我国上市保险公司信用风险评价方面有很高的应用价值。通过本文研究,希望能提供以KMV模型为基础构建具有我国特色的保险公司信用风险度量模型的相关思路,进一步丰富我国保险公司信用风险管理的理论研究。