信用风险是银行面临的主要风险。银行作为现代金融体系的主体部分，是国家经济状况的晴雨表，因此银行的信用风险管理水平将影响整个国家的经济稳定。目前，我国对信用风险的量化研究尚处在起步阶段，在理论上还有许多问题值得探讨。同时，随着世界经济一体化趋势的加强和我国加入WTO后金融准入制的实施，外资银行正纷纷挤入中国市场，凭借着雄厚的经济实力和先进的风险度量控制手段与我国本土银行展开全面竞争。结合我国实际情况，加强对信用风险量化管理方法的研究就显得非常重要了。本文首先回顾了信用风险度量研究的发展轨迹，并简要介绍了四种常用的风险度量模型，以及信用风险度量的基本概念：非预期损失和VaR值。且本文对VaR的三种计算方法：历史模拟法，方差-协方差法和蒙特卡洛模拟法以及VaR优缺点，应用步骤等进行了简要的介绍。并对蒙特卡洛模拟的相关概念，基本原理以及方法的优越性等进行了简要的介绍，然后介绍了专门用于蒙特卡洛模拟的分析软件（Crystal Ball），以及如何使用该软件来实现对于这些随机问题的研究。在借鉴了其它几个风险度量模型的基础后，把不良贷款率作为信用风险的量化指标，建立了白噪声过程，一阶自回归过程，一般自回归过程三个用于度量银行不良贷款率的VaR模型。最后，以中国民生银行的不良贷款率数据为例，对建立的三个度量模型进行了模拟计算，并就计算结果进行了尝试性的实证分析。最后就银行如何加强风险管理，防范信用风险提出了一些相关的措施。