商业银行所面临的信用风险是银行业所不容忽视,能否有效地度量信用风险更是影响着银行业的长足发展。随着我国资本市场的不断发展,各个行业的风险不断增加,然而正处于转轨与新兴发展阶段的我国商业银行在信用风险的管理和度量方面的研究相对落后。这就需要我国商业银行借鉴国际上发展较为成熟的银行的风险度量模式,根据我国银行业的经营特点和风险环境,建立合适的信用分析度量模式。本文选择上市公司的信用风险度量为研究方向,试图在梳理国内外研究成果的基础上,对公司信用风险度量进行较为系统的理论分析,并选取样本进行实证分析,对所选择的信用风险度量模型的适用性进行一些探索性分析。本文从信用风险的度量方法出发,详细介绍了当前信用风险度量中的定性和定量分析方法,并结合我国商业银行的现状,分别采用判别分析模型与Logistic模型对所选取的ST公司与非ST公司进行分析,建立了各自的分类依据,从而考察两个模型的判别准确率；接着对KMV模型的内容和实施步骤进行详尽的说明,在此基础上,选取了15家ST公司与配对的15家非ST公司,分别计算了样本公司在不同违约点下的违约距离,对ST公司与非ST公司的违约距离进行Wilcoxon秩和检验,并对本文所采用的三种模型进行对比,考察KMV模型的信用风险识别能力和在我国上市公司风险度量中的适用性；最后对实证分析结果进行总结,指出本文存在的不足,并就当前我国信用风险管理现状提出相应的建议。本文的内容分为五个章节：第一章为绪论这一部分主要介绍文章的选题背景、相关文献以及本文内容安排等。第二章为信用风险与信用风险度量方法这一章节主要对信用风险的相关概念进行解释,较为详细地介绍了不同信用风险度量模型的内容,并根据各个模型的特点选出本文所要采用的信用风险度量模型。第三章为基于多元判别分析模型与Logistic模型的上市公司信用风险度量本章节通过选取合适的样本公司和财务指标,分别采用多元判别分析模型与Logistic模型对样本数据进行分析和比较。第四章为基于KMV模型的信用风险度量基于对KMV模型的详细介绍,选取满足一定标准的样本公司,对模型的参数进行设定,分别求解出上市公司资产价值、波动率、违约点、违约距离,并检验两类公司的违约距离是否有显著差异,最后通过ROC曲线将本文所采用的三种度量模型进行对比。第五章为结论和建议对本文的研究结果和不足进行说明,并就我国信用风险的管控现状提出几点建议。