随着全球一体化进程的加速发展,国内企业逐步发展壮大,业务从本土慢慢的扩大到了全球市场。公司在业务飞速增长的同时,对资本的需求也呈爆发式的上升。资本的募集方式也经历了从早期的单纯依靠企业自有资金,逐步过渡到利用银行信用贷款和证券市场的综合融资阶段。资本市场繁荣的同时,不可避免的会带来信用风险,如何对信用风险进行有效管理,也是当前金融机构面临的共性问题。本文在对比分析现代风险度量工具后,选取了KMV模型作为本文实证研究的模型。选取制造业上市公司为研究样本,对KMV模型进行实证分析,以验证该模型对于我国金融市场信用风险的识别能力。论文分成六个章节。第一章介绍论文研究的背景、研究意义、全文的结构和框架;第二章为理论综述,简要介绍与信用风险度量相关的国内外文献资料;第三章为风险度量模型简介,在对信用风险度量模型对比分析后,考虑各种模型的优缺点后,选取KMV模型为论文研究工具,并对KMV模型的理论基础,参数设定,求解过程等方面进行逐步深入介绍;第四章为模型实证,对选取的制造业上市样本公司运用KMV模型计算相应的违约距离和理论违约概率;第五章为模型度量结果分析,对实证分析的度量结果进行分析检验;第六章为结论与建议,对论文主要结论进行提炼,以此为依据提出相关建议。经以上研究,本文认为:KMV模型的计算过程既考虑了反映公司经营状况的财务报表信息,也涵盖了证券市场的公开信息,具有一定的综合性,模型的实证分析检验结果也表明该模型对于信用风险的辨别能力较强。为了让KMV模型能够更加适应我国金融市场实际情况,本文建议:(1)完善证券市场、提升公司财务报表质量;(2)继续加强理论研究,增强KMV模型的适用性;(3)构建违约数据库,建立违约距离与经验违约概率的映射函数关系。