始于2007年的美国次债风波，演变成度卷全球的金融危机，信用违约风险的发生对全球商业银行造成了巨大的冲击。为此,2009年以来,巴塞尔银行业监管委员会发布了“巴塞尔新资本协议”,强化资本约束,加强了对现有资本要求的持续监管。中国银监会正式发布《商业银行资本管理办法(试行)》,进一步强化资本约束管理,经济资本成为了商业银行稀缺资源,制约着商业银行资产规模快速增长。商业银行必须在信用风险科学计量的基础上,合理配置信贷资产的经济资本,努力提高经济资本管理水平,提升核心竞争力。在国外商业银行信用风险计量技术发展很快,也比较成熟。实际中应用最为广泛的是KMV模型,这是1995年美国KMV公司开发的,这个模型的长处表现在不是公司的初始信用等级,而是将公司特征跟违约联系在一起,能够敏锐地体现出债务人质量的变化。国内中小商业银行信用风险管理大多采用定性分析,或者采用巴塞尔协议中的系数法,即标准法,对信贷风险计量结果不够准确。本文运用了国外较为成熟的KMV模型,选择了16家上市公司作为样本进行实证研究,根据公开披露的财务信息及股票收盘价格,采用EXECL. Mat lab软件计算股票价格波动率、资产价格波动率、违约距离以及预期违约率,通过ST公司与非ST公司两组样本数据进行比较,采用两配对样本T检验以及Wilcoxon符号秩检验两种方法检验计算结果。文章阐述了信用风险计量以及经济资本配置的常用方法,在KMV模型对上市公司预期违约率进行计量的基础上,采用了非预期损失分配法对信用风险项下的经济资本配置进行了实证分析。相比之前多数研究,本文从信用风险计量、计量结果检验到经济资本配置全过程进行系统分析,更具系统系和实用性。本文实证分析表明,KMV模型能够识别出两类企业的信用风险差别,基本能反映企业的实际信用情况；说明用参数调整后的KMV模型计量我国上市公司的信用风险是可行的；根据预期违约率,可以计算出单笔贷款的非预期损失,也可以计算出贷款组合的非预期损失,在此基础上测算商业银行所需配置的经济资本；并将其根据非预期损失占比分配到各项具体业务或具体业务部门中去。