商业银行信用风险管理是关系到金融体系甚至整个国民经济稳定的问题,加强对信用风险的研究具有重要的理论和现实意义。本文在分析我国信用风险形成原因的基础之上,对于各种信用风险度量模型进行了比较,对于他们是否适合中国的实际情况进行了分析。在上述分析的基础之上,本文认为Logistic模型比较合理且进行实证分析的条件较为成熟。由于上市公司的数据容易获得且准确度高,文章选取了2007年被ST的42家公司,并选取了42家相对应的同行业、资产相当的非ST企业进行比较。研究表明,采用被ST之后的相关信息会高估模型的预测能力,因此本文采用了上市公司被ST前一年即2006年的财务数据。为了使模型能够包含更多的信息,本文在进行Logistic回归之前,首先对企业的各种财务数据进行了因子分析。为了了检验模型的识别效果,本文还选取了2006年被ST的28家公司,并选取相对应的28家正常公司,对他们2005年的数据进行结果检验。实证结果表明Logistic模型能够较好地预测信用风险。在分析信用风险形成原因和各种风险度量模型的基础上,文章在最后有针对性地提出了一些建议。