近些年来，欧债危机不断扩大，从2009年希腊主权评级下调，到最近标准普尔评级公司宣布下调9个欧元区国家的长期信用评级，发端于希腊的欧洲主权债务危机，已由单一国家的主权债务危机正演变为整个欧元区的债务危机，进而发展为制约欧洲并影响全球经济复苏的一场“债务风暴”。在危机演变的整个过程中，现代信用风险定价理论显现了一些缺点和不足，基于这些缺点和不足，本文对现代信用风险定价理论进行了相应地改进，整篇文章的创新性工作和主要研究成果如下：（1）现代信用风险定理论主要集中在违约过程的模拟上，对于回收率的处理仅仅是将其设定为实践经验中得到的一个常数。2008年，全球金融危机期间，美国“五大投行”所引发的信用事件显示回收率在整个事件前后发生了巨大的跌落，导致回收率取固定值的信用风险定价模型不能如实发映实际的经济情况，以致在信用风险资产定价上的准确度不足，严重低估了未来资产损失发生的可能性和严重程度。因而，假定回收率为一随机过程，根据历史数据调整相应的参数，可以在一定程度上改进现代信用风险定价模型的准确度。（2）违约概率和回收率之间存在着负相关性，现代信用风险定价理论并未完全反映出两者之间的负相关性。Merton（1974）提出的结构模型中隐含着违约概率与回收率之间的负相关性，但在以后简化模型的发展过程中两者之间的负相关性被忽略掉了。一些经验事实中显示违约概率和回收率之间存在着这种明显的负相关性，因而完全有必要将两者之间的负相关性完全引入现代信用风险定价理论。（3）违约概率和回收率之间的负相关性在某些特定环境下是非确定性的，对非确定性相关函数的选取至关重要。如果违约概率和回收率之间的负相关性是确定的，可以根据历史数据拟合出相应的函数并带入现代信用风险定价理论。对于非确定性的相关函数，可以选择相应的Copula函数描述两者之间的负相关性。（4）选取Copula函数描述违约概率和回收率之间的负相关性时，在定价公式的计算上具有一定的复杂性和难度，针对此问题，提出了蒙特卡洛模拟方法。蒙特卡洛模拟方法根据数理统计理论，抽取相应的随机数，当模拟次数比较大时，计算结果逐步逼近相应的函数值，避免了直接求解复杂函数的难度。总而言之，本文假定回收率是一随机过程，用确定性函数和Copula函数分别来描述违约概率和回收率之间的负相关性，对现代信用风险定价理论进行了一次有意义的改进，并针对复杂的求解过程提出了蒙特卡洛数值模拟方法。