信用风险是金融业面临的主要风险之一。随着我国证券市场的不断发展,越来越多的公司通过上市来募集资金以扩大发展。伴随着证券市场的繁荣以及上市公司的增多,信用问题也愈加凸现出来。上市公司财务状况异常甚至恶化会给投资者和债权人带来巨大的损失,因此,如何提前识别上市公司潜在的信用风险以及正确的测度信用风险,以使投资者和相关债权人能够及时采取措施规避风险具有重要的现实意义。对上市公司信用风险测度是本文的主旨。文章首先对信用风险进行了一般性的分析,重点分析了我国上市公司信用风险的来源及特点。其次,文章对国际上应用比较广泛的信用风险测度模型演进过程进行了简要的概述,比较分析了四个著名的现代信用风险测度模型,同时,进一步分析了四个模型对我国的适用性,通过分析发现修正后的KMV模型可以在我国得到运用,而其它三个模型目前在我国还不具备适用性。最后,文章在前面分析的基础上分别运用Logistic模型和KMV模型对我国上市公司信用风险进行了实证分析,对实证结果分析得:Logistic模型和KMV模型都能够提前两年比较准确的预测出上市公司的信用波动状况,都是我国理想的上市公司信用风险测度模型。相比而言,Logistic模型预测的准确率更高,目前对我国有更好的适用性,但从长远来看,随着我国资本市场的不断完善,KMV模型由于能够及时对市场信息变动作出反映而有更好的应用前景。量化信用风险是一项非常复杂的工作,我国与发达国家在信用风险测度方面有很大的差距,还有很长的路要走。