企业集团信用风险的度量是银行和监管部门强烈关注的问题。由于企业集团复杂的组织结构以及隐蔽的内部交易,使得企业集团信用风险度量比单一企业复杂得多。而银行对企业集团信用风险的评估还未形成一套有针对性地评估模型和管理体制,未考虑企业集团通过关联交易、资产重组、产权变动等交易产生的相依违约风险。因此建立基于相依违约的企业集团信用风险度量模型具有十分重要的意义。本文站在银行的角度,以企业集团为研究对象,采用copula函数混合模型衡量企业集团的信用风险。首先,论述企业集团的信用风险理论,界定了企业集团与信用风险的相关概念,分析了企业集团信用风险的来源、表现及传导机制;其次选择企业集团信用风险度量的模型,在比较信用风险三种模型的基础上,选择基于不对称信息下的混合模型,引入n维Copula函数,建立基于相依违约的企业集团违约风险度量模型。最后,选取样本,应用选择的模型来计算样本公司的违约概率,由此度量出企业集团信用风险。研究结果表明:基于n维Copula函数混合模型能够完整的反映企业集团信用风险。企业集团的相依违约性增大了企业集团的信用风险,即不考虑相依违约比考虑相依违约的企业集团信用风险低,二维Copula混合模型度量出的信用风险比n维Copula混合函数低。在对企业集团信用风险进行度量时,要准确确定企业集团信用评估的企业范围,考虑到相关违约性,才能不低估可能出现的风险。