伴随着近年来我国债券市场的快速发展，违约事件不断出现，2016年成为信用债违约集中爆发的年份，全年共计发生违约信用债78只，涉及金额393.2亿元，给整个债券市场敲响了信用风险管理的警钟。衡量企业风险大小的重要指标是外部合法机构所给予的信用评价等级，受制于市场环境以及信息披露制度不健全，企业信用等级指标通常不能真实反映其当下的经营现状，对投资者具有较强的误导作用。故而不管从发行人成本角度还是投资者利益角度出发，更加具有时效性的信用风险衡量工具亟需开发并运用到实践中去。
　　以KMV模型为基础，并根据我国资本市场实际情况进行适应性调整，选取可获得的样本指标参数共计335组，通过MATLAB软件编写相关程序运算得出KMV指标，并将此指标与债券发行主体的信用评级进行实证分析。具体研究步骤:首先根据调整后的KMV模型计算出信用债券发行主体的资产价值与资产波动率，其次计算出违约距离与违约概率，再将违约距离和违约概率与发行主体的信用评级进行对比分析，得到违约距离和信用评级具有一致性的结果。即信用债发行主体违约距离越大，信用评级越高，预期违约概率就越小，并运用统计检验方法对结果进行适应性检验，进而印证经调整的KMV模型对于我国资本市场的适用性。另外，为进一步验证违约距离对企业发生信用风险的预警作用，选择目前所有已经发生债券违约的上市公司主体进行实证分析，证明违约距离对企业风险状况变化要比评级调整提前半年到一年的时间。最后，基于上述分析，对我国目前信用债的发行、投资主体和监管层面提出风险防范的政策和建议，以增强企业自身风险管理能力和应对能力，促进我国信用债券市场的长远健康发展。