在全球信用不断膨胀的背景下，信用风险暴露出越来越严重的问题，已成为各国经济所面临的主要风险之一。市场经济本质上是信用经济，上市公司作为市场经济的重要主体，其信用状况尤其应该受到重视。研究上市公司的信用风险问题对证券市场监管、投资者利益保护以及信贷机构风险控制都具有重要的现实意义。信用风险评估作为一种防范信用风险的社会监督手段，是市场经济发展到一定阶段的必然产物，其对市场经济的重要性和促进作用已得到了理论研究的证明和发达国家实践的检验。 本文先是界定了信用及其风险的内涵，且对国内外信用风险评估的研究现状进行了回顾和评析；接着在简单比较几种具有代表性的信用风险评估模型的基础上，从适用性出发，选取并描述了比较适合我国上市公司信用风险评估的模型；然后以上交所118家非ST公司和74家ST公司作为样本，采用在Matlab7.0里设计了合理参数的三层BP神经网络模型，通过对网络模型的反复操作和不断训练，使信用风险评估指标的输出接近目标值，从而获得适合我国上市公司的信用风险评估模型；最后对所得模型进行仿真检验，用未参加训练的样本输入模型求出输出值，与其目标值进行比较，以获得数据分类的正确率。本文所建立的以神经网络为基础的上市公司信用风险评估模型评估结果正确率高达85.42％。可见，该模型对上市公司信用风险能够进行有效的评估。