商业银行在运营中本身存在着很多种类型的风险,其中包括信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、国家风险、声誉风险、法律风险以及战略风险。而信用风险是我国商业银行所面临的最重要的风险,是有可能导致银行破产的最重要因素,那么如何尽可能提高信用风险管理水平显得尤为重要。本文从理论上尝试建立Copula-Bayes分类算法用于商业银行的信用风险评估模型中,具有十分重要的现实意义。主要有以下两方面的工作:1.对我国商业银行信用风险的现状作了比较详尽的分析。并简介了常用于信用风险管理中的三个计量模型:Logit模型、KMV模型和Creditmetrics模型。2.构建了商业银行的信用风险评级的Copula-Bayes模型。并进行了实证分析,说明了该模型的可行性和有效性,取得了较好的应用成果。为我国商业银行的信用风险管理和决策提供了参考依据。