近年来,楼市的全域暴涨使得我国房地产泡沫越来越大,从而导致我国房地产企业面临着无法按时偿还贷款等诸多严峻的考验。然而,房地产企业高度依赖于商业银行贷款以及目前我国商业银行较为落后的风险管理制度必然会使得商业银行产生较大的房地产信贷违约风险。因此,对商业银行房地产信贷风险进行量化研究与管理具有很好的现实意义。本文基于商业银行角度进行分析,以我国上市房地产企业信贷违约概率的度量为研究对象,整体从五个部分对本文展开研究。本文首先对银行的房地产信贷违约风险形成机理进行阐述,并结合我国商业银行房地产信贷违约风险的当前状况以及可能存在的诸多问题进行了分析。随后阐述了KMV模型的基本原理、适用性以及计算方法,并且根据研究的实际情况对KMV模型涉及到的参数进行了设计以及重点对违约点参数做出了适当的修正,得出符合我国房地产信贷违约概率度量的违约点中长期负债与短期负债的比例为0.65。最后,选取2011-2018年15家ST上市企业和15家配对的非ST企业作为研究样本,基于修正后的KMV模型以及2011-2018年上市房地产企业的财务与股市数据,运用Matlab软件计算出违约距离和预期违约概率。为了验证模型的有效性与准确性,首先从统计分析角度对实证结果进行对比,发现一般情况下ST企业的违约可能性较大,表明模型能够较好地反映上市房地产企业的信贷违约状况;接着,运用SPSS软件对实证结果进行独立样本T检验,结果显示模型对ST企业和非ST企业信贷违约风险水平差异的识别能力有限。最后,运用ROC曲线评价模型的准确性,发现模型对上市房地产企业的信贷违约风险具有良好的判别能力。本文认为模型度量结果可能与我国股市的非有效性以及缺乏庞大的历史违约数据库等原因有关,因此从两个角度提出了商业银行防范房地产信贷违约风险的相关建议,并概括总结了全文尤其是实证部分的结论。