商业银行在经营管理过程中面临着诸多的风险，其中信用风险是最主要、最难以控制的风险，对信用风险管理不善会给商业银行带来灾难性的影响，因此度量和管理信用风险已然成为商业银行风险管理的主要内容。由于各种原因，我国商业银行的信用风险管理水平比较落后，随着我国金融市场对外开放程度的不断加深，银行业竞争不断加剧，传统的信用风险度量和管理方法已不能适应当前多变的社会现状。因此，学习和借鉴发达国家商业银行的现代信用风险管理技术和方法，建立适合我国国情的信用风险度量模型，对于提高我国商业银行风险管理水平具有重要意义。本文首先对信用风险及信用风险度量方法的相关理论进行了概述，然后分析了我国商业银行的信用风险现状及现行信用风险度量方法的缺陷，并通过对国际上广泛使用的信用风险度量模型在我国的适用性分析，选择KMV模型进行实证研究，分析该模型在我国商业银行度量上市公司信用风险方面的有效性。本文选取了12家*ST上市公司作为违约样本，12家成分股上市公司作为非违约样本，根据2013年两类样本公司的财务数据和股票交易数据，运用KMV模型进行实证分析，并以违约距离作为判断上市公司违约风险大小的标准。实证结果表明：根据KMV模型求得的*ST公司的违约距离无论是最大值、最小值还是平均值都小于非ST公司的违约距离，由此可见，违约距离可以很好地反映上市公司的违约风险，这说明KMV模型对于上市公司的违约风险具有较好的识别能力，因此该模型在我国商业银行信用风险度量中具有较好的适用性。