金融是推动一国经济发展的强大动力,而银行是一国金融体系的重要组成部分,在国家金融发展和经济发展中占有重要地位。没有发达的银行业,也就没有发达的经济,实践证明银行作为金融的一个重要组成部分,在经济发展过程中对经济起到很大的促进作用。银行作为金融产业,面临很多的风险,其中信用风险是银行业面临的最大风险。信用风险如果不能被科学度量和管理,将对银行乃至整个金融系统产生破坏性影响。正是信用风险在银行经营和管理中的极其重要性,巴塞尔委员会从1988年到2004年先后出台了一系列关于加强银行包括信用风险在内的风险计量、管理和控制的指导文件,国际性大型商业银行和中间研究机构也对信用风险度量和管理提出了新的理论和计量方法,并进行了大量实践活动,信用风险评估方法不断推陈出新,管理技术正日臻完善,许多定量技术、支持工具和软件已付诸商业应用。由于我国商业银行和金融市场尚处转轨和新兴发展阶段,信用风险管理技术较为落后,加之我国的信用体系还远不完善,贷款企业的违约行为带给银行的信用风险一直是影响我国银行业经营成效和银行体系稳固性乃至经济发展的严重问题。所以,如何针对我国银行面临的信用风险构建适合国内情况的信用风险度量模型,提升信用风险管理水平,就成为了我国银行界乃至金融界一直研究的重点问题。而贷款客户所处行业的发展趋势对客户的财务状况有着重要的影响,因此分析行业发展状况,从趋势上把握不同行业不同发展阶段的特征,对银行判断信贷风险、确定信贷资金结构调整具有重大意义。以前的研究都没有建立一个完整的基于多行业的模型(既加入行业变量又加入行业变量与财务指标的交叉项)来预测商业银行面临的信用风险,也没有分析行业分类对信用风险度量模型准确率的贡献。基于此,本研究先用熵权法确定了影响贷款违约率的关键财务指标,然后从理论和实证上证实了不同行业存在不同的违约率,进而构建了一个完整的多行业模型来度量商业银行面临的信用风险,并对行业变量的加入对模型的预测能力的贡献做了分析。