信用风险是商业银行面临的最重要的风险之一,随着金融危机的爆发,信用风险受到了各界的关注,尤其是金融机构。在我国,上市公司是股票市场的基础,是国民经济的重要组成部分。上市公司信用风险状况的好坏直接关系到我国资本市场的健康发展,从而关系到我国金融体系的稳定以及宏观经济的健康发展。近年来,由于证券市场的不断完善,越来越多的公司通过上市来募集发展所需的资金,其经营状况的好坏也就直接关系到了投资者和债权人的利益,其信用风险也就受到更多的投资者、监管机构以及金融机构的关注。对于我国商业银行来说,企业贷款是其主要业务,而在企业贷款中,对上市公司的贷款又是其重要组成部分之一,因此对上市公司的信用风险进行度量研究是商业银行信用风险管理中的主要任务之一。产生信用风险的根本原因在于信用活动的不确定性。在银行与企业的借贷活动中,可以说银行是处于信息劣势的,因为银行只是根据观察企业短时间的经营状况、查阅其相关财务报表来对企业做出评价,这样的话,企业为了取得贷款,就有可能隐藏一些对自己不利的信息,而只将有利于自己但可能不利于银行的虚假信息传递给银行。由于银企间信息不对称,企业就有可能采取过于冒险的行动而使银行承受潜在的损失。银行如果无法对企业取得贷款后的经营管理行为进行有效监督,就有可能承担更大的风险；而进行完全的监督又是不太现实的,并且这样成本也太高。所以银行业必须加快信用风险度量模型的研究,运用现代信息技术优势以及银行外部数据来有效的跟踪企业的信用风险状况的变化情况。我国自加入WTO以来,已经逐步兑现了全面开放金融业的承诺,随着我国金融市场的开放,我国的银行业将要面临国外银行先进的管理技术和多元化创新产品的挑战,这无疑对我国银行业的信用风险控制水平提出了更高的要求,加上我国金融产品创新步伐的加快,信用风险的重要性也就逐渐地显现出来。目前,我国的商业银行对信用风险度量的研究更多是局限在定性分析和规章制度的运用上,对信用风险管理和度量技术的研究以及相关的实践都与国际水平相差甚远。因此,探索适合于我国银行对公司信用风险进行度量的模型,将有助于我国银行业识别、分析和控制信用风险,缩小与世界知名银行的差距,提高其在国际市场上的竞争力。一般来说,上市公司信用风险度量模型主要分为传统信用风险度量模型和现代信用风险度量模型,前者主要是定性的方法,而后者则是以定量测算为主。随着新巴塞尔协议的实施以及金融衍生品的快速发展,对信用风险度量的精确性要求也越来越高,而过于依赖主观判断的传统信用风险度量模型逐步不能满足需要,从而使得对现代信用风险度量模型的研究成为主流。国外一些大型的机构对现代信用风险度量模型的研究已经日趋成熟,但由于历史和制度的原因,这些信用风险度量模型的研究在我国的起步较晚,银行业的信用风险管理技术仍然相对落后于发达国家,信用数据库的建设也有待于进一步的完善。在现代信用风险度量模型中,主要有四种比较具有代表性,那就是Credit Metrics、Credit Risk+、CPV和KMV模型。本文在对几种主要的现代信用风险度量模型进行比较分析后,认为KMV模型比较适合我国目前的状况。主要有以下几个原因：一是KMV模型有着成熟的理论基础；二是模型的输入数据可以直接从资本市场上和上市公司的财务报表得到,这就可以弥补我国信用数据匮乏的现状；三是它的计算框架比较简单易行,因而对于我国目前具有较大的实践意义。以期权定价理论为基础的KMV模型是一种动态的、量化信用风险度量模型,它的敏感度非常高,可以直接根据上市公司股票交易的实时数据,计算出公司的违约距离和理论违约概率,这样就能够很快的发现公司信用风险的变化情况。KMV模型利用公司的资产价值和资产价值波动率来计算公司的违约距离和违约概率,不用对财务指标进行主观选择,因而能够比较准确的度量公司的信用风险,但是,也可以看到,它对风险衡量的准确程度受到公司股权市价及其波动率是否真实、及时、准确地反映公司的基本情况,以及年中资本市场相关信息的变化也有可能对其产生影响,因此如何改进KMV模型,以及提高其在我国市场上运用的准确性是本文所想要研究的问题。本文以现代信用风险度量模型中的KMV模型为主线,从量化分析的角度对我国商业银行信用风险管理进行研究,并结合我国的所特有的国情进行实证分析,通过对考虑资本市场信息的变化前后的上市公司的信用状况进行对比表明：考虑资本市场信息变化后的KMV模型测算得出的结果更加符合公司的实际情况。本文一共分为五个部分：第一部分主要介绍论文的研究背景与意义、国内外的研究现状,以及本文的研究内容及方法；第二部分主要对信用风险模型的基本内容进行了较为详细的讨论,包括信用风险的定义、分类和度量方法,并对现代风险模型进行比较分析,得出本文选择KMV模型的原因；第三部分主要论述了KMV模型的理论框架及其在我国商业银行度量上市公司信用风险中的适用性,并在此基础是针对我国的具体情况对模型进行修正。第四部分运用修正后的模型,选取上市公司进行实证研究。具体包括KMV模型的基本测算、股本结构变化引起的测算,即从两个不同角度来分析模型对于上市公司信用风险的预测并结合公司的财务数据,对预测结果与实际情况的相符性进行分析。第五部分对全文做出总结,得出本文的研究成果以及模型在我国商业银行的实践中的建议和局限性。由于作者研究水平的有限,文章未对信用风险度量技术的一些问题加以深入研究,提出的修正模型也仍然有很多需要完善的地方,希望各位老师提出宝贵意见,不断完善。