房地产行业是我国国民经济的支柱性产业,我国经济进入新常态后,房地产市场仍然保持较好韧性,房地产行业在迅速发展的同时,也伴有信用风险。目前我国房地产上市公司的偿债压力大、违约事件频发,房地产上市公司整体信用风险较高。信用风险是最主要的金融风险,具有传递性,房地产行业的信用风险普遍影响着社会经济活动的各个领域,波及整个国家的金融体系。信用风险具有特殊性,不论是在识别、度量方面都具有较高的难度,如何更好地识别和度量信用风险是风险控制的第一步。就信用风险识别测度方法来说,大多数信用风险测度模型和方法较大程度上依赖于公司的财务指标和财务数据,本文选用KMV模型,以Black-Scholes期权定价理论和Merton的公司债务定价理论作为理论基础,利用股票价格变动测度我国房地产上市公司的信用风险,有利于丰富相关研究内容。论文的实证部分,可以分为三步。第一步,选取违约组和非违约组2组样本作为对比,选取0.1、0.2、0.25、0.3、0.4、0.6、0.7、0.75、0.8、0.9这10个点对KMV模型的违约触发点DP进行修正,根据2组样本的实证分析结果,认为选取0.9这个点修正最有效。第二步,为验证修正后的KMV模型是否具有有效性和预测性,选择信用风险较高的3家公司的历史数据进行测算,并将测算结果与信用评级公司的信用评级进行对比,得到的结果是修正后的KMV模型具有有效性和预测性,能够有效的测算我国房地产上市公司的信用风险。第三步,使用修正后的KMV模型,测度2012年-2019年我国102家房地产上市公司的信用风险,取102家房地产上市公司的平均值作为房地产上市公司整体的信用风险。通过实证分析得出,我国房地产上市公司2012年-2019年信用风险普遍较高,其中2015年信用风险最高,2017年信用风险最低;企业景气指数、企业家信心指数、国房景气指数和消费者信心指数与房地产上市公司信用风险走势相反,企业景气指数、企业家信心指数、国房景气指数和消费者信心指数增加,房地产上市公司信用风险会相应降低;降低房价并不能很好控制房地产上市公司信用风险,还会造成消费者信心的降低、房地产行业的不景气,进而增加房地产上市公司信用风险;房地产上市公司还受基础货币的影响,当流通中出现货币流动性过剩时,大量资金会流入房地产上市公司,资金的流入稳固了房地产上市公司的资金链,降低了信用风险。