随着我国经济的发展,信用在经济体制中所扮演的角色越来越重要。信用交易的不断增加导致了信用风险的增加,更多的交易也使得信用在生活中的应用越来越广泛。最近几年股票与债券使用率的增加使得信用风险增加,违约的事件也层出不穷,使得公众对于能够准确及时评估信用风险的度量模型的需求强烈。而作为股票和债券发行主体的上市公司,他们的体量庞大,并且和公众的联系最为密切。也由于其在国家经济中所占有的重要地位,所以找到能够合理评估上市公司信用风险的模型对于国家经济的发展和保护投资人的权益有重要的作用。通过对我国公司现状的分析,发现公司的信用风险度量的方法落后于发达国家,在数据的选取以及对应比例的处理上也存在着缺陷。而由于我国发展状况的不同,完全照搬国外的经验并不可取。通过分析我国发展的情况以及各个公司信息数据获取能力的分析,结合信用风险模型反正的现状和每个模型的优劣,本文决定采用Logistic模型来度量上市公司的信用风险。本文选取1:3的ST与非ST公司的比例来保证和现实情况的契合度,一共选取了268个公司的数据,并随机分为训练集和测试集;考虑到数据的可获得性、真实性和有效性,选取了一系列财务指标,还加入了总资产指标,使得模型更加全面。对于选取的27个指标,分别进行Kolmogorov-Smirnov正态性检验、独立样本t检验、Mann-Whitney U检验筛选出了22个指标,再使用KMO和Bartlett球形检验,进行主成分分析降维,最终选取了8个主成分指标。结合指标进行Logistic回归模型的构建,并进行检验,预测效果良好。最后结合本文的研究结果对信用风险模型度量的作用以及适用性进行了分析。