在全球信用不断膨胀的背景下，信用风险暴露越来越严重，已成为各国金融系统所面临的主要风险之一。如何准确度量信用风险也成为金融机构、投资者、政府监管部门关注的焦点。怎样通过学习和借鉴国际上先进的信用风险度量技术，建立适合我国国情的信用风险度量模型，是我国金融业面临的一个重要课题。传统的信用风险度量方法已远远不能适应当今社会发生的新情况和新问题，更不能满足人们对信用风险进行科学量化和有效管理的需要。西方发达国家的银行业已经采取了非常先进的内部信用风险度量模型，这些模型利用当前能够获得的所有信息对公司信用状况进行评估。与西方商业银行的信用风险管理水平相比，国内商业银行还存在着很大的差距，尤其在风险量化方面。对于我国商业银行来说，内部评级仅仅处于起步阶段，商业银行开发的内部评级系统更多的是用于客户的筛选和风险的预警，尚未向更深层次的风险量化管理方向发展。因此，随着金融机制的改革和金融开放步伐的加快，商业银行的风险管理意识明显得到加强，意识到市场化运作、稳健经营、防范风险对于银行业的重要性，我们需要对信用风险的度量和管理重新进行定位，建立新的适用我国信用风险管理水平的度量模型。本文以现代信用风险计量方法中的KMV模型为工具，上市公司为研究对象，论文采用了理论分析和实证研究相结合的方法。主要有两方面内容：第一，实证分析了KMV违约模型在我国上市公司信用风险度量的具体应用；第二，利用上市公司的财务指标，建立多元回归模型，分析对违约距离的影响因素，亦达到进一步分析上市公司的信用风险。全文分为五章：第一章概括地介绍本文的写作背景及目的、国内外的研究现状、文章的结构安排。第二章详细叙述了KMV模型的核心思想和框架原理。第三章运用第二章所述理论，以2006年的45家上市公司作为研究样本，利用上市公司财务以及市场信息进行实证研究。研究表明，在现阶段基于期权定价理论的KMV违约模型可以直接应用于我国上市公司信用风险的度量，但是还需要进一步修正和理论研究。第四章运用第三章的数据和选用的财务指标，建立多元回归模型，分析对违约距离的影响因素，通过研究财务指标与违约距离指导投资者和监管者正确识别和防范公司信用风险。研究发现，公司规模、偿债能力和盈利能力是影响公司信用风险的主要因素。最后一章对全文进行了总结，并提出了KMV模型的应用建议。由于我国上市公司违约数据不足，因而无法构建预期违约率与违约距离的映射关系，本文实证分析所得到的预期违约率是理论上的违约率，虽然不能真实刻画上市公司的真实违约率，但可以用于比较同一类上市公司的违约率。随着KMV模型的不断完善，我国资本市场不断完善，股权分置改革的全面解决，上市公司违约数据库的不断充实，最终将会在上市公司信用风险度量和有效管理中得到广泛的应用。