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信用风险是商业银行面临的最主要的风险。现阶段西方发达国家商业银行的信用风险分析和管理比较成熟，信用风险的测算方法和模型不断推陈出新，在实践和理论上也已经形成了相应的体系。通过使用这些先进的测算方法和模型，西方发达国家的商业银行大大提高了自身的风险管理能力。 为响应新巴塞尔资本协议对信用风险的内部评级的要求，我国商业银行和学者也已经开始研究和借鉴西方商业银行成功应用的信用风险度量模型。本文旨在借鉴已有的研究成果的基础上力求创新，对于我国上市公司的信用风险状况做出实证分析，以期为进一步研究模型在中国市场的适用性提供一定依据。 结构上，本文首先阐述了信用风险的内涵及特征，分析了西方发达国家比较有影响力的四种信用风险度量模型，并重点对这些模型进行优劣势分析和比较研究；其次，就模型在我国商业银行信用风险度量中的适用性进行了分析；最后，选取30家上市公司的财务数据，运用KMV模型对样本公司的信用状况做出实证分析，并在实证分析基础上构建违约距离与公司业绩等因素的相关性回归模型，就KMV模型在我国的应用提出了相应的建议。 主要结论有： 首先，通过对模型优劣势的比较，以及在我国的适用性研究后发现，由于KMV模型原理特征，只需充分利用资本市场上的信息，便可通过计算违约距离这个核心指标来反映上市公司目前的信用状况，所以KMV模型具备一定的应用价值。而Credit metric模型、Credit Metrics+模型和Credit Portfolio View模型在我国的应用还有很大的障碍。 其次，实证发现KMV模型中的违约距离对于衡量上市公司的信用状况具有一定的效果，并由所建模型进一步对实证分析结果给予支持，综合得出以股票市场价格变化数据分析为基础的KMV模型能够成为我国商业银行的实践选择。