金融机构特别是商业银行在经营管理过程中存在着诸多风险,其中包含信用风险。信用风险是最重要、最引人关注的风险之一。伴随着信用交易的日趋频繁,信用风险问题日益突出。信用风险也是美国次贷危机爆发的因素之一,为了防范信用风险,对信用风险进行研究必不可少。光伏行业是最具潜力的新能源之一,近年来发展迅速,但也存在着起伏,蕴含着信用风险。光伏行业作为新兴技术行业其信用风险具有独特性。在碳中和,碳达峰的时代背景下,清洁无污染的光伏能源是低碳减排的重要途径之一。基于此,本文选择光伏行业作为研究对象,从宏观与微观两个角度分析了我国光伏行业信用风险的影响因素,进一步探索了光伏行业信用风险的形成机理。本文探讨了传统与现代不同的信用风险度量模型,在对各种度量方法进行对比分析后,总结了KMV模型的优势,选择了该模型并对其进行了介绍。文中以利润总额为依据,从我国光伏行业上市公司中选取了20家利润总额小于0的企业作为违约组,相应的选取了20家处于盈利状态的企业作为非违约组。本文以KMV模型为基础,结合我国国情,运用修正的KMV模型对光伏企业信用风险进行度量,测算了违约组和非违约组的违约距离和违约概率。度量结果反映了公司的经营状况,结果表明违约组企业的违约距离要低于非违约组,违约概率高于非违约组。配对T检验表明违约组和非违约组存在着显著差异,这也验证了模型的适用性。通过对光伏行业信用风险的度量研究,探讨KMV模型中各种因素对公司违约概率的影响。本文根据研究结果,结合光伏行业发展现状和信用风险问题提出了一些政策建议,旨在促进我国光伏行业的发展,提升银行信用风险度量水平,为光伏行业信贷提供参考。本文研究具有一定的现实意义:通过修正的KMV模型对光伏行业信用风险进行度量研究,对该行业的信用风险有进一步的认识;为银行对光伏行业的资金借贷活动提供有力的依据,对银行贷款信用和信贷风险度量具有借鉴意义,尽量降低光伏行业信用风险带来的损失。本文的研究还具有一定的理论价值:丰富了信用风险的度量研究,扩展了相关的文献;拓宽了KMV模型的研究领域,有利于KMV模型在我国进一步的推广应用,有助于该方法适用性的验证和改善;最后也为其他行业的信用风险度量提供参考。