市场经济是信用经济,信用风险对社会经济的发展尤其是金融业的发展至关重要,信用风险也一直是我国商业银行面临的最主要风险类型。20世纪80年代的债务危机使得整个银行业遭受了巨大损失,此后各银行开始更加重视对于信用风险的评价和预测。但1997年亚洲金融危机、2008年美国次贷危机,都告诉我们随着经济全球化与金融产品的创新不断加快,商业银行对于信用风险的防范已经越来越难。商业银行能否有效地识别、计量和控制信用风险也成为商业银行经营成败的关键因素。应该采用哪种方法准确评价信用风险的大小,也成为学术界争论不休的话题。国际上对于信用风险的评价普遍采用成熟的信用风险评价模型,但我国信用风险的评价由于起步晚、缺乏完备的数据库和风险量化技术,很难直接采用现代信用风险评价模型,因而研究基于Logistic模型来评价我国商业银行的信用风险是很有意义的。文章在对信用风险评价方法进行研究的基础上,选取Logistic模型来评价信用风险。首先,在对商业银行信用风险评价方法的研究基础上,认为Logistic模型在我国的适用性强于其他模型；其次,深入探讨商业银行在对客户进行信用风险评价时面临的两个方面的问题,即模型构建与模型应用环境两方面的问题；再次,随机选取100家制造业企业作为样本,并采用因子分析方法对初选指标进行降维处理,使用Logistic模型进行实证分析；最后,基于实证分析结论与我国商业银行信用风险评价存在的问题,提出合理可行的对策建议。文章采用的方法主要有比较分析法、因子分析法和宏微观结合的方法。经过实证分析发现,Logistic模型比较符合我国商业银行信用风险评价的特点,适用性较高。实证分析发现本文所构建的Logistic模型对于制造业企业信用风险的评价总体的判别准确率比较高,达到了90.00%。文章的结尾提出了相关的对策建议：例如不断改进模型所选评价指标、用模型结果对信用风险进行预警、建立科学有效的信用风险内部管理制度、强化监管部门的监督等。希望这些建议可以给商业银行合理控制信用风险提供一定的指导。