近年来,国内商业银行为满足银行监管当局关于最低资本要求,应对国内银行业开放的环境,增强自身抗风险能力和盈利能力,加强了对信用风险的管理,特别是在信用风险度量技术上逐步从打分卡向内部评级法过渡。本文通过运用某商业银行实际业务数据,采用逻辑回归的方法,建立了具有一定识别能力的违约模型。　　 在构建模型的过程中,主要解决了数据清理和财务指标选择问题,特别是对数据样本配比问题进行了探讨。对为何采用逻辑回归的方法进行了解释,在构建逻辑回归全模型的基础上,运用AIC方法进一步优化了模型的解释性变量,并使用ROC曲线检验了模型的效力。　　 本文所建立的逻辑回归违约模型仍然具有更大的完善空间,因此在本文中还讨论了制约违约模型精确度的关键难点,如银行对于违约模型的要求,数据对模型精确度的影响,财务指标的局限性以及用历史看未来的难度。并着眼于提高模型的手段,这些手段包括:进行完备的模型准备工作,注重违约模型使用的范围,建立更多维度的细分模型,充分考虑宏观环境的压力以及做好日常模型维护等方面。