目前在国外Credit Metrics模型、KMV模型、Credit risk+模型和Credit Portfolio View模型等信用风险度量模型在不同程度上得到了学术领域和金融领域的认可,并已经应用到实际当中。但信用风险自身存在着一些理论和实际问题,如数据不足和难以搜集,信用风险分布不对称等,对具体的信用风险量化度量方法各个领域也没有达成一致。现有的模型依然有一些缺点,比如相关参数的主观设定或许不是非常贴切、目前很少有对相关模型的系统和全面的经验验证,这一研究领域正处于进一步的发展之中。在我国主要使用财务比率方面的一些分析方法对信用风险进行测量。本篇文章认为我国可以借鉴KMV模型,利用财务和市场的数据信息,在结合其它评估模型,建立适合我们国家的信用风险评估体系,KMV模型在我国已经有较强的适用性。依据中国资本市场现实情况,为了探索适合我国的信用风险度量模型,更合理准确地描述和度量信用风险,本篇文章试着依据期权理论对信用风险进行度量。本篇文章从银行的角度来考虑借款公司的信用风险,时刻注视着借款公司的资产市值的变化,监测银行放出贷款后可能的损失,考虑借款公司的资产市值能否还清贷款数额,定义银行预期最大损失的概念,结合KMV模型中部分指标,建立了预期最大损失模型。本篇文章从众多行业中选择了十个代表性的行业,针对其中的二十家上市公司的相关数据信息作为进行研究的对象,对预期最大损失模型进行实证分析。实证结果表明预期最大损失模型在我国具有一定的适用性,在我国资本市场不断地完善的情况下,该模型被广泛应用到国内的信用风险领域的前景是光明的。