信用风险是银行存在的主要风险，若是管理不慎不仅会对银行的发展产生一定的影响，也会对本国经济甚至是全球经济的稳定性产生影响。2007年发生在美国的次贷危机引发全球性的金融危机，欧美股市全线暴跌，危机迅速波及到我国和亚洲其它地区，到2008年形势完全失控，造成了灾难性的后果。这场灾难告诉我们，对金融风险进行有效的度量预警进而采取一些防范的措施是多么重要。随着现代市场经济和经济全球化的不断发展，银行业的竞争逐渐加剧，建立有效的信用风险度量模型并提高信用风险的管理水平变得愈发重要。本文首先介绍了一些关于金融风险的定义、特征、产生的原因、分类等方面的相关知识，其次对四大常用的现代信用风险度量模型KMV模型、Credit Metrics模型、Credit Risk＋模型、Credit Portfolio View模型进行了介绍，分析其各自的优缺点，得到KMV模型是比较适合我国现状的信用风险度量模型的结论。但是，由于我国的实际情况和模型自身存在的一些局限，将KMV模型直接运用到我国对信用风险进行度量显然不合适，因此，后文对KMV模型进行了详细的研究分析，针对KMV模型存在的一些问题进行了改进，使其能够更好地适应我国商业银行的情况对信用风险进行度量。相关改进如下：将资产增长率引入到违约距离的计算公式中对违约距离的计算进行修正，放松了KMV模型关于首次违约条件的设定，扩展考虑随时间变化的违约点，这也是本文的创新之处。最后，本文运用改进后的模型，选取10家ST上市公司和10家非ST上市公司的数据进行实证分析，观察改进后的KMV模型对于风险度量的效果，发现它能够很好应用于实际操作中进行风险的度量，给出预测。但是，由于KMV模型目前更适合对上市公司的信用风险进行度量，而没有涉及到非上市公司的情况，因此，在最后，本文给出了一些关于KMV模型的补充，即对于非上市公司信用度量的一个构想，此外，还给出了一些完善我国银行业的信用风险管理的策略和建议，希望能帮助银行及时采取有效的措施进行防范和控制，减少银行面临的风险问题。