近20年来,国际信用风险计量管理领域发展出了一套完整的模型体系,其中比较有影响力的风险测度模型主要有四个：J.P.摩根的Credit Metrics模型、KMV公司的KMV模型、瑞士信贷银行的Credit Risk+模型和麦肯锡公司的Credit Portfolio View模型。这些模型对提高我国上市公司信用风险管理的水平都有一定的借鉴意义。因此,研究国际上先进的信用风险测度模型,并将其应用到我国信用风险管理的实践中,对提高我国信用风险管理水平,建立新的适用我国国情的信用风险测度模型具有重要的理论和现实意义。KMV模型是基于西方成熟的市场体系发展而来的,未必完全适用于发展中国家的市场,本文通过调整KMV模型中相关参数的计算方法,使之更适合于我国上市公司信用风险的测度,并通过实证研究对其结果加以分析。全文分为五章：第一章绪论,介绍了研究的背景及意义,综述了国内外信用风险管理的文献研究情况；第二章简述了信用风险的定义及成因,并对古典信用风险测度方法和现代信用风险测度方法进行系统的阐述,详细介绍和比较了现代信用风险测度模型的原理和优缺点,分析了我国上市公司应用这些模型的适用性；第三章对KMV模型的原理和计算过程进行了详细的阐述,并针对我国上市公司股权结构的具体情况,修正了股票市场价值、违约点的计算方法；第四章在前面的基础上,选取了32家ST类上市公司和非ST类上市公司作为本文实证研究的样本,运用KMV模型测算它们的违约距离并对计算结果进行分析和检验,计算过程中运用了Eviews、MATLAB和SPSS等软件进行数据的处理；第五章对全文研究内容进行概括总结,指出本文的不足和有待解决的问题。其中实证结果表明：ST类公司的违约距离均值小于非ST类公司的违约距离均值,两类公司的违约距离在5%置信水平下差异显著,证实了KMV模型能够较好地识别出ST类公司与非ST类公司之间的信用风险差别,比较准确地把握我国上市公司信用质量的变化趋势。