世界银行对全球银行业危机的研究表明,导致银行破产的主要原因是信用风险。而信用风险评级作为商业银行信用风险管理的关键性环节,其模型的构建与使用,正在成为全球银行业风险管理的研究重点。本论文在借鉴发达国家信用风险评级技术的基础上,结合我国所处的金融环境,探讨适合我国实际的评级模型与方法。首先,本文研究了信用风险评级的定义及其发展历程,并在此基础上,根据巴塞尔协议的要求,把信用风险内部评级法确立为风险管理的核心;同时,通过研究我国现有五级分类法,找出了我国目前商业银行信用风险评级体系的不足之处。其次,本文针对目前我国商业银行评级体系中存在的问题,对信用等级重新进行了界定,采用了十级分类法。在财务指标的分析中,运用因子分析法选取了7个财务指标以建立基础等级模型,同时,为了补充和修正财务指标体系的不足,选取了4个非财务指标建立校正模型。最后,对信用风险评级模型进行了深入研究。首先根据层位评价理论,建立基于财务指标的基础信用等级模型和基于非财务指标的校正信用等级模型,然后运用Fisher判别分析法分别建立判别函数,并依据两点假定,将基础模型与校正模型整合为一个模型。通过对模型的实证分析,得出该模型对信用评级的判别准确率和判别趋势,结果为:基础等级模型对风险的总体判别准确率为73.8%,对前四级和后三级的判别准确率要高于中间的三级。将校正模型整合到基础模型后,对风险的总体判别准确率提高到76.3%,且对每一级的判别准确率都高于整合前的模型,对风险的判别趋势也相同。