随着国内上市公司的增多和本次国际金融危机的影响,企业信用风险的评价越来越受到人们的高度重视,由此研究信用的评级和度量方法就显得格外重要。本文的主要目的是研究苏州市上市公司的信用状况,主要方法是运用logistics回归分析模型。并根据国内外对企业信用风险的研究成果,结合模型的结果给出相应的建议。得出苏州上市企业的治理因素对其信用风险的影响较大,其中董事会特征和高管激励对企业的是否存在信用风险影响最大,股权结构也有较大的影响,另外企业的资产规模,资产担保价值,债务结构也是企业信用风险的影响因素,企业应该全面的重视这些影响因素,才能改善企业的业绩,从而降低信用风险,达到企业价值最大化。在数据处理方面,本文收集到的在国内上市的苏州二十三家公司的财务指标(2008年),并从中选出与企业信用密切相关的二十个指标,由于苏州上市公司的数量比较少,本文采用非参数检验对存在信用风险的企业的基本财务特征与正常公司的进行对比分析,描述包括债务融资能力值等方面的差异,再通过因子分析去除多重共线性提取六个因子,将它们作为SPSS分析logistic回归分析构建logistic回归分析模型,得出判别苏州市企业信用好坏的依据。模型的正确率达到91.3%,预测正确率达到88.5%,模型的拟合效果很好。并根据假设结论分析苏州上市企业信用风险的来源和程度,并据此提出相应建议和对策。在结论方面,总结上述的研究、论证,归纳出本课题的结论。苏州上市企业要想改善自身的信用状况,最大程度的降低债务违约率,应该重视企业治理,特别是董事会规模的控制,高管激励应该和企业绩效挂钩。降低债务结构的复杂程度,减少贷款的银行家数及贷款种类,这样在企业陷入财务困境时可以降低债务重组的难度。最后,给出论文的不足点和对未来研究方向的建议。对本文所应用模型,可以扩大样本量,充分考虑时间因素,采取平行数据进行分析;可以分行业,分地区建立不同的模型,有针对性的进行分析,从而划分信用等级。