本文主要研究巴塞尔新资本协议内部评级法。首先回顾了国内外信用风险管理的研究进展及主要成果,然后对巴塞尔新资本协议的内部评级法及其关键技术进行了研究。研究以2004年底788家制造业上市公司为样本,从97个主要财务指标中选取14个变量,运用因子分析技术将14个变量综合为资产结构、成长能力、资产效率、发展惯性、偿债能力和竞争能力等6个互相独立的复合因子,在此基础上,以6个复合因子为自变量,建立公司违约概率(PD)的Logit判别模型。实证结果显示,模型的总体正确率为91.8%,对不违约的预测正确率为92%,对违约的预测正确率为89.2%;本研究深入分析了我国商业银行违约损失率(LGD)影响因子,并提出了LGD的理论模型。根据我国实际,本研究将内部评级与风险管理置于关系型信贷的框架下进行研究,提出关系型信贷框架下的银行信贷决策模型与信贷退出中银企博弈模型,并根据模型分析,就内部评级法建设从制度和技术两个层面提出了切合实际的思路。与其他的研究相比,本论文的创新点在于:与传统的静态模型相比,本研究的全样本研究克服了配对样本选取对研究结论的可能影响;与其它研究采用传统的财务指标相比,本研究PD模型的构建在指标选取上突出了现金流量指标,并且做到了静态指标和动态指标相统一;更加切合商业银行经营环境和经营实际;本研究在Logistic回归分析中引入了主成分分析法,同时解决了变量的降维和客户信息的完整性问题,与现有国内其它学者构建的模型相比,该模型更加稳定和可靠,预测精度更高。本研究将内部评级法和风险管理置于关系型信贷框架下考虑,提出了上述框架下的信贷决策模型和信贷退出中的银企博弈模型。