巴塞尔新资本协议的重要创新是提出了用内部评级法为核心的内部评级体系来进行银行的信用风险管理。而违约概率的评估和测量又是内部评级法的核心。违约率已经成为信用风险管理部门在量化与控制风险中使用的一个重要工具。违约率不仅是银行等金融机构在确定资本结构、内部控制、准备金计提与资产证券化设计等方面的主要参数，还是金融监管机构设置监管资本、外部评级机构测度风险时使用的主要方法。本文通过学习和借鉴国际上先进的违约测度模型，就我国上市公司违约预警的相关问题进行研究。 本文采用了理论分析和实证研究相结合的方法。主要包括两方面的工作：第一，对KMV模型在我国上市公司违约预警模型中的具体应用进行了实证分析;第二，运用Logistic回归分析方法建立上市公司违约预警模型。尝试将反映市场信息的违约距离和财务指标结合起来，研究市场信息对公司违约预测能力的提升作用。 本文实证研究结果表明：根据股票价格等市场信息计算的违约距离确实对公司违约具有一定的预测能力，但是对违约预警模型的提升作用还比较微弱。而以公司财务信息为基础的Logistic回归模型则是有效的，该模型取得了较高的预测准确率。研究还发现，偿债能力、盈利能力和主营业务成长能力是决定我国上市公司信用状况的主要因素，提高上市公司的经营管理水平和获利能力，重视主营业务的发展情况是避免公司陷入信用危机的关键。