信用风险是金融风险中最古老和最重要的风险之一，是伴随着借贷关系的产生而产生的。现代意义上的信用风险不但包括由于借款人或者交易对手违约而导致损失的可能性，还包括由于借款人的履约能力的变化导致其债务市场价值变动而引起损失的可能性。商业银行面临的最主要风险就是信用风险。中国商业银行，特别是四大国有商业银行面临的信用风险问题十分突出。更为严峻的是，不仅国有商业银行的信用风险非常高，一些新成立的股份制商业银行的信用风险也很高，控制和化解商业银行的信用风险成为中国金融改革的头等大事之一。 由此可见，研究信用风险度量与管理研究是金融风险控制的重要内容，在我国尤其如此。本文在对国内外信用风险模型进行广泛深入的比较研究基础之上，按照中国的实际情况对变量选择、参数估计等方面进行了修正，并运用中国证券市场的数据对模型的适用性进行了实证研究。本文的意义在于： 1有助于商业银行及其他金融机构更加准确地衡量交易对手的信用风险状况，并对资产组合的信用风险进行有效的管理。金融机构在作出信用决策之前，首先要对交易对手的信用状况作出评估。在授予对方信用之后，还要对其信用状况进行跟踪，评价收回利息本金的可能性。因此，在整个交易过程中，都需要运用信用风险度量技术。 2.有助于监管机构制定合理的资本要求，判断金融机构资本充足率状况，监控整个金融系统的风险。对信用风险的准确衡量，有利于监管资本要求更加接近经济资本要求。所谓经济资本是金融机构实际需要的资本，由于信用度量方法的局限性，监管资本和金融机构实际需要的资本不可能完全一致。监管当局的一个重要目标就是使最低资本要求尽可能与经济资本相一致，这就需要有精确的信用风险度量技术。 3.有助于完善中国的信用评估市场，从而推动中国债券市场的发展。中国信用评估市场才刚刚起步，缺乏像Moodys，Standard&Poors这样权威的评估机构，这在一定程度上限制了中国债券市场的发展。在美国等发达国家的资本市场上，债券市场的规模要大于股票市场，而中国目前的情况恰恰相反，相对于股票市场，债券市场的发展较为迟缓。建立中国企业信用状况的数据库，开发适合中国企业的信用风险度量模型，是推动中国信用评估机构发展的必要步骤。 本文在对信用风险模型进行全面比较研究的基础上，对模型在中国的适用性进行了研究。首先针对单个信用风险，运用信用评分和结构化模型对中国上市公司信用状况进行实证研究；然后考虑组合信用风险的衡量，对中国上市公司的资产相关性及违约相关性进行了研究；最后运用群内分析和累积正确率图及准确率指标对前述研究的信用风险模型进行比较和评价。 全文共分七章。在第一章引言里首先界定了信用风险的概念，明确本文的研究对象；随后将信用风险分解成四个要素；最后分析了信用风险不同于其他类型风险的特点，提出了研究信用风险的难点。第二章对国内外主要的信用风险模型进行了综述，着重对现代信用风险模型进行了详细的介绍。第三章在第二章的基础上，从风险定义、风险驱动因素等多方面对现代信用风险模型进行了比较研究，随后分析了各种模型在中国的适用性。 第四章是将信用评分模型应用于中国证券市场。在参考国内外类似研究的基础上，引入了市场信息变量，并针对中国证券市场的情况对数据进行了调整。同时，还区分了估计样本和验证样本，对不同信用评分模型的预测能力进行了比较。第五章是将结构化模型应用于中国证券市场，发现结构化模型能够有效地预测中国上市公司的违约行为。 第六章从组合角度考察信用风险，提出了在衡量组合信用风险中的重要因素——违约相关性，并利用中国证券市场的数据对公司资产相关性及违约相关性进行了估计。 第七章是对信用风险模型的评价和压力测试。运用群内分析和累积正确率图及准确率指标，对信用评分模型和结构化模型的信用风险估计能力进行了比较。本章还研究了信用风险模型压力测试，在明确压力测试概念的基础上提出了压力测试的流程。 论文的创新之处在于： 1.在信用评分模型中引入了市场信息变量，并对估计样本和验证样本进行了区分，得到的信用评分模型对公司信用风险有着较高的预测能力。 2.运用结构化模型对中国上市公司的违约行为进行了预测，结果表明该模型能够有效地预测公司违约行为。 3.对中国证券市场上的上市公司资产相关性及违约相关性进行了估计，为估计组合信用风险创造了条件。 4.运用群内分析、累积正确率图及正确率指标对不同信用风险模型的预测能力进行了评估，为信用风险模型之间的比较和选择提供了基础。