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随着我国经济的发展和金融行业的多元化，银行业步入了全新的发展阶段，众多商业银行间竞争激烈。为了进一步规范银行的内部管理，我国的四大国有银行和部分商业银行在银监会的监督下，参考巴塞尔协议，已经或正在建立、完善其内部评级系统，以对其金融资产实行更加系统化、科学化的风险管理。银行风险管理系统的统计模型较多，其中应用较广的包括普通多项式Logit模型和判别分析模型。混合Logit模型作为一种普通多项式Logit模型的改良模型，实际运用中的效果通常更好。本文试图将混合Logit模型引入银行的风险管理系统。 在风险管理系统中，银行更关心因为财务问题而违约的情况，因此本文主要考虑财务风险识别问题。本文的建模分析利用2004-2008年我国上市A股公司的财务数据，以是否被标记为ST公司作为评价公司是否陷入财务危机的标准，建立混合Logit模型，并将结果与普通Logit模型和判别分析进行比较，结果表明混合Logit模型的拟合效果和预测能力均优于普通多项式Logit模型和(判)别分析模型。将混合Logit模型引入银行风险管理是可行且有效的。 第一章对本文的选题背景、研究对象等进行了介绍与说明。 第二章对目前为止混合Logit模型的国内外研究文献进行了整理与总结。 第三章首先对普通多项式Logit模型的定义和局限性进行了介绍，然后从定义、公式推导、参数理解等方面对混合Logit模型进行了系统的介绍。 第四章通过实证建模分析验证了混合Logit模型在拟合及预测能力上相对于常用银行评级模型的优越性。 第五章对混合Logit模型的实证结果进行总结，并提出将该模型应用于信用风险评估时需要修改及注意的建议。