本文主要研究信用利差的动态过程,并基于金融工程模型与宏观经济因子作出中美两国信用利差的实证分析。首先构建马尔科夫状态转换跳跃扩散模型,并基于2008年至2013年的数据资料,对中国的银行间信用类债券的信用利差提出一个拟合的波动过程,从而构建具有跳跃扩散性质,且跳跃频率服从马尔科夫调控泊松过程的信用利差模型,接着利用该模型对其波动过程动态特性进行实证研究。结果表明加入马尔科夫状态转换的跳跃扩散模型可以较好拟合信用利差过程,且波动过程依照信用等级的不同、期限的长短,存在不同程度的特征如：跳跃性、动差型态以及波动聚类性质。因此在假设驱动跳跃的泊松分配系由两状态的马尔科夫链所支配下,实证支持中国的信用利差跳跃行为较常发生于非常时期。其次构建宏观经济基础下的信用利差定价模型,对中美两国信用利差给予理论性的定价,并借由与市场实际价格的差异,以及当时宏观经济走势做出综合判断。由于使用大量的经济数据以及金融市场信息模拟信用利差动态走势,信用利差可以作为信用风险的具体衡量指标,而且从经济理论的角度来看,信用利差是公司债务工具和到期日相同的无风险政府债券的利率差距,适合说明当时信用风险状况。所以借由宏观经济因子对信用利差做定价的金融工程模型,除了量化宏观经济因子对信用利差所隐含违约强度的影响,还需要从中选取宏观经济因子去整合经济数据与金融讯息。宏观经济因子常伴随着新讯息而变化,本文为了解变化起因,将经济数据和金融指标汇集成三大类的宏观经济决策因子,然后对作为信用风险指标的信用利差作出定价。其中信用利差的决定因素,宏观经济决策因子的分类决定信用利差可以分解成三种类型信用风险来源,即系统性风险、紧缩风险以及失衡风险。不仅包括实体经济变量和金融市场的数据序列,还加入发展模式的考量。实体经济变量可以分解成消费和投资行为,以及这两者行为对应的价格指数如消费者、生产者物价指数以及房屋价格指数,借此得以区分实际与名义经济变量。金融市场则可以分解成股票市场、利率市场及汇率市场,后者可以恰当地反应出国家或地区货币政策的方向、货币升贬值和宽松紧缩与否的环境,而股票市场则是带有经济前瞻性。最后讨论中美两国经济发展模式对信用利差的潜在影响,考虑经常账户和储蓄率两者因经济模式的不同,将失衡风险对信用利差的影响作为重点。简言之,本文是宏观经济基础下的金融工程定价模型,解释能力优于信用利差分解理论,可以简约量化出违约强度的评估值,以及分别检视出实体经济、金融市场或是发展模式带来的风险。最终目的是为了要提早得到发生信用危机的线索。本文研究发现早在2006年与2010年的宏观经济金融模型已对2007年的美国次贷危机与2011年美国主权债务危机发出讯号。