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信用风险是当今世界金融市场的重要风险之一，传统的对信用风险定性分析方法已经远远不能适应当今社会发展的需要，更不能满足对信用风险进行科学量化管理的需要。我国对信用风险度量的研究大多处在传统的信用评级阶段，以定性分析为主，缺乏定量分析。定性的信用风险分析方法主观性太强，有可能导致对企业信用评估的结果与企业实际情况存在很大的偏差，因此加强信用风险管理一直是我国金融部门及其监管机构的工作重点，我们需要对信用风险的度量和管理重新进行定位，建立新的适用我国信用风险管理水平的度量模型。
本文首先探讨了国外各种现代信用风险度量模型在我国的适用性问题，在此基础上，着重对KMV模型产生的原理、内容和度量方法进行详细介绍。文章从KMV模型预测出违约距离的行业差异性入手，利用财务数据对违约距离构建多元线性回归模型，对导致差异性的影响因素进行实证，对实证结果进行分析并给出合理的解释。
违约距离的行业差异性实证结果表明：不同行业的违约距离存在着显著差异，这种差异性在财务指标上有所体现，但对相同财务指标而言，其对不同行业违约距离的影响程度不同。因此，为了减少行业差异对违约距离的影响，可以把违约距离与财务指标结合起来考虑，以达到最优的预测效果。