如何搞好信用风险评价是中国商业银行改革与发展中面临的重要课题,信用风险评价实务的活跃不断推动着评价理论研究的深入,同时该领域的一系列研究成果又促进了信用风险管理体系的建立与完善。与西方发达国家相比,我国的信用风险评价工作起步比较晚,水平不高,因此,通过借鉴和学习国际上先进的信用风险评价技术,建立适合中国商业银行的信用风险评价方法和模型,是中国银行业提升风险管理水平的有效途径。本文首先阐述了信用风险的内涵与特征,比较研究国内外商业银行信用风险评价模型和方法并对这些模型和方法进行综合评价。其次,在揭示中国商业银行信用风险的成因、信用风险评价工作发展历程和现存问题的基础上,讨论了边界Logistic模型和主成分分析法在中国商业银行信用风险评价中的适用性。再次,选取沪深两市2008年被特别处理的32家ST公司作为违约样本,并根据1:3的样本配比比率,选取96家非ST公司作为非违约样本,采用2007年、2006年、2005年的年报数据构建三类模型,即Logistic模型(未经主成分分析)、边界Logistic模型(未经主成分分析)、边界Logistic模型(经主成分分析),并对这三类模型进行比较分析并分别进行实证研究,结果表明,在预测信用风险的效果方面,第二类模型和第三类模型依次比前一类在模型的准确性更高,稳定性更好。因而得出了在现阶段中国商业银行应该综合运用主成分分析法和边界Logistic模型来评价其信用风险的结论。最后,提出进一步完善中国商业银行信用风险评价管理的政策建议。