个人信用风险评估是金融领域中的重要研究课题。本论文将极值理论应用于构建个人信用风险评估模型问题的理论和应用研究，对于预测个人信用风险发展趋势具有重要的理论和现实意义。本文以极值理论为指导，以某二线城市的影响个人信用风险因素数据为依托，针对个人信用风险评估预测问题，通过分析国内外各金融机构的个人信用评估体系中的影响因素，确定较为符合我国国情及发展现状的个人信用评估体系，建立个人信用影响因素评分方法。将极值理论中广义极值分布（GEV分布）、极值分布Ⅰ型（Gumbel）分布及广义帕累托（GPD）分布引用到个人信用风险评估中，通过不同的参数估计方法、利用Matlab软件、R语言得出具体的个人信用风险评估模型，利用最小二乘法拟合个人信用风险的发展趋势。文中建立了八种基于不同参数估计方法下不同极值分布的个人信用风险评估模型：基于极大似然估计、概率权矩估计、L矩估计的GEV分布模型，基于矩估计、极大似然估计的Gumbel分布，基于概率权矩估计、极大似然估计、L矩法估计的GPD模型。其中，GEV、Gumbel分布模型采用区组极大值方法，GPD分布模型采用超阈值方法。通过Matlab软件最小二乘法拟合检验可知，个人信用风险评估基于矩估计的Gumbel分布模型、个人信用风险评估基于极大似然估计的Gumbel分布模型具有一定的实用价值，具体模型为：age11.6225education5.7046income11.2561本文的创新之处在于：利用影响个人信用的因素数据建立了基于不同参数估计方法下的极值分布预测模型。