信用风险是指由于债务人未履行合约订立的义务而导致债权人发生经济损失的可能性。市场经济是信用经济,信用风险对于当今经济社会尤其是金融业的发展都存在至关重要的影响。20世纪80年代初的债务危机给整个银行业带来的巨大的损失。从此以后,各大银行对于信用风险的管理倍加重视。然而,从1997年的亚洲金融危机到2008年的美国次贷危机中,我们不仅看到了当前金融体系对于信用风险防范的不足,也看到了随着金融产品的不断创新,对于信用风险的防范正变得越来越困难。究竟何种方法能准确的度量信用风险,仍然是一个争论不休的话题。总的来说,目前学者们对信用风险度量方法的研究理论方面还比较薄弱,对适用于我国企业的信用风险度量模型的研究也不多,所采用的数据大多也缺乏可靠性。本文以均值方差理论为理论基础,比较了我国学者常用的几种信用风险度量模型。以我国60家上市公司以及70家扬州地区中小企业的财务数据作为我国大型企业和中小型企业的研究样本,对各信用风险度量模型进行实证比较。最后,我们利用江苏省233家上市公司的数据对模型结果进行了检验,得出以下结论：相比较而言,Logistcis模型最适合于我国银行业对企业的信用风险的度量。其对于信用风险的界定与风险理论相符,且模型的整体判断正确率较高。此外,由于其犯第一类错误,即将信用风险较差的企业误判为信用风险较好的企业的概率较低,有利于降低银行业信贷业务的损失,所以适合在我国商业银行进行推广。反映企业的盈利性指标如：未分配利润/总资产、息税前利润/总资产等指标,相较于安全性指标而言,对我国企业信用风险的影响更大。线性模型无法适用于中小企业；实收资本/总资产、固定资产/净资产等具有中小企业特色的财务指标比其他安全性指标更能反映中小企业的安全性、即长期偿债能力。江苏省上市企业整体信用状况较好,平均企业信用风险概率为22.39%。而被ST处理的三家企业平均信用风险概率为92.32%。这一结果在一定程度上显示了信用风险正常与异常企业的信用风险概率水平,为我国银行今后构建企业信用风险度量体系提供参考。