在市场经济的条件下,信用风险是商业银行面临的主要风险之一。激烈的竞争环境和巴塞尔新资本协议对商业银行信用风险管理提出了更高的要求,如何对信用风险进行预警判别,完善商业银行信用风险预警管理,对于我国主要依托贷款业务发展的商业银行来说,显得尤为重要。因此,信用风险预警的研究成为当今风险研究领域极具挑战性的课题之一。本文针对国内外信用风险预警研究中长期忽视数据时间序列特征而导致的预测存在的误差,构建了以26个财务指标和非财务指标的指标体系,结合因子分析法和Logistic回归分析方法,建立了适合我国公司信用风险动态预警模型。在此基础上,选取146家上市企业为模型总体样本,对模型进行了实证分析。结果发现,建立的信用风险动态预警模型取得了87.3%的预测准确率,检验样本的预测准确率也达到了83.3%,符合预期效果,在较大程度上提高了信用风险预警的使用价值。最后本文就如何改进信用风险预警提出了若干建议。