在经济全球化的背景下,银行业的开放程度也在逐步增加,如何防范金融风险已是我国银行业参与国际金融活动所面临的重大课题。商业银行所面临风险中,信用风险始终贯穿于商业银行经营的全过程,这就凸显了信用风险管理的重要性。本文中简要介绍了一下两种传统的信用风险度量方法以及现今国际上信用风险管理实践中应用最为广泛的四种信用风险管理模型—CreditMetrics、KMV、CPV以及CreditRisk+模型,并比较了它们之间的优缺点。《新巴塞尔资本协议》于2006年正式发布以后,受到国际金融界积极响应。银监会督促国内各大商业银行加快内部评级建设,并将以《新巴塞尔资本协议》内部评级法对大型商业银行实行资本监管。对于《新巴塞尔资本协议》所要求的违约概率的确定,在文中简要介绍了一下西方常用的三种测算违约概率方法,并着重介绍了一下实践中最为常用的Logistics模型,之后又提出了对违约强度直接建模的Poisson混杂模型,这也是本文的创新点。本文对Poisson混杂模型提出的合理性作出了说明,并基于该模型的特点利用极大似然估计方法估计参数,在估计参数的过程中用到了正态分布高阶矩的递推式。由于该模型的似然函数的复杂性,用解析方法估计参数是不可行的,于是利用数值方法求解极大似然函数估计值,文中用到的数值方法是最速下降法。以只有一个宏观经济指标影响违约强度的模型为例,建模并利用数值方法估计Poisson混杂模型的参数,估计的参数与正态分布拟合的很好,说明我们的模型是合理的,且很容易对做统计推断。