本文主要利用KMV模型和ZPP模型对我国上市公司的信用风险进行评估和预测。在国内外相关研究的基础上,对ZPP模型进行拓展,提出基于固定收益波动率的CVZPP模型、基于GARCH分布收益波动率的ZPP-GARCH-norm模型和基于GARCH-t分布收益波动率的ZPP-GARCH-t模型。以2012年1月1日到2014年12月31日深圳证券交易所和上海证券交易所所有A股上市公司为研究对象,从中选出在当年首次被ST或者*ST的非金融业股票作为研究的违约样本组,按照行业、经营方式及资产规模对应选取非ST或*ST的股票作为研究的非违约样本组,在一年的单位测试期内利用四种模型对各组样本的违约概率进行估计。从模型内部角度出发,利用Mann-Whitney U检验和K-S双样本检验等统计检验方法对单个模型违约样本组和非违约样本组的预测结果进行比较,判断模型的有效性;与此同时,从模型间角度出发,利用ROC曲线、AUC值和误判概率等方法对不同模型的整体预测效果进行比较,以确定不同模型预测结果的优劣和差异。实证结果表明,ZPP模型的相关拓展模型预测的违约样本组和非违约样本组的股票的违约概率有明显的差异,而KMV模型差异不明显;ZPP-GARCH-t模型和ZPP-GARCH-norm的整体预测结果最优,CVZPP模型其次,KMV模型的整体预测结果较差,基本没有任何解释能力。此外,关于模型违约判断的临界值的确定也会对模型的预测精度产生影响。