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信用风险是金融市场上最为基本、最为古老，也是危害最大的一类风险。现代意义上的信用风险则包括了由于交易对手直接违约或交易对手信用水平、履约能力的变化而使投资组合中资产价格下降而造成损失的风险。信用风险的客观存在不以人的意志为转移并充满不确定性，是导致区域性乃至全球金融危机的根本原因之一。 2010年至2012年，我国大型商业银行将逐步实施新巴塞尔协议。面临日趋激烈的竞争和严格的监管要求，提高内控水平、加强和改善信用风险管理能力、提高核心竞争力已成为当务之急。因此，研究银行信用评级的信息含量与信贷违约概率有利于商业银行识别和把握信贷违约，改进信用风险管理。主要体现在信用风险管理对银行至关重要，一方面，信用风险客观存在于银行经营活动的各个环节，促使银行有效的控制风险，规避信贷违约，获取较好的更稳定的收益;另一方面，信用风险一旦变成信贷违约，可能造成严重后果，在很大程度上影响商业银行的生存和发展。 本文从我国商业银行的特点出发，探讨我国商业银行信用评级的信息含量与信贷违约概率问题。从信用风险的定义开始，较为详细的分析了信贷市场的信息不对称、逆向选择以及道德风险对信用的恶性影响。在开展信贷业务过程中，借款人往往出于信息优势地位，商业银行往往处于信息劣势地位，双方都希望通过信贷交易实现自身效用的最大化。银行将贷款资金交给借款人后，实际上并未从借款人手中获得任何现货，只是得到了借款人将来支付银行利息即银行获取收益的承诺，当借款人不能按时履行承诺，信用风险就出现了。在信贷市场中，不诚实的借款人不将偿还贷款作为自己的义务，信贷人员可能无法揭露旨在欺诈银行而精心设计的阴谋，因此一些精通此道的不诚实的借款人就会通过虚假的表现获取银行的信任。此外，还有借款人的资质、个人训练、管理技巧与天性，这些因素的评估要比评估诚实与否更容易，信贷人员须致力于判断借款人的能力。反过来即使本质诚实、实力较强的借款者都会在申请贷款时尽力使他们的工作计划与方案更具吸引力，虽然其目的不是欺骗银行，它们仍然不愿表露出内心对未来的担忧与疑惑，因而信贷人员要努力收集更多的更客观的信息。下一步介绍和分析了几种信用风险度量的方法与模型。 在对信息类型、信用评价和融资三者关系的分析基础上，利用我国国内某大型商业银行的信贷业务数据对银行信用评级和违约展开实证分析。信贷违约用数据中的五级分类结果来表示，正常和关注代表信贷履约，次级、可疑和损失代表信贷违约。样本数据共9630个，扣除低风险业务后还剩余7121个，发生违约样本为387个。这些借款人有着不同的所有制形式、规模、期限和资产周转率等。经过对大量数据进行回归分析，本为得出如下结论:一是公司的硬信息是可以预测贷款的违约情况的;二是银行获得的软信息对信贷违约预测的作用确实存在;三是银行内部信用评级中包含借款人的软信息和硬信息;四是银行掌握借款人的软信息（残差项）中包含借款人的基本财务情况（硬信息），甚至软信息的预测效果已经超过了硬信息。因此可以用企业的软信息作为替代变量，取代那些可能被操纵的财务指标。 因此，商业银行在经营过程中，一方面不能一边倒的以硬信息为判断依据，针对不同企业，要对软信息和硬信息进行综合考虑，充分发挥两种信息在信贷违约预测方面的独有优势。对于硬信息可靠的企业，可以以硬信息为主，软信息为补充来进行判断;对于硬信息不可靠，尤其是财务报表不完整、欠规范的中小企业，可以侧重于企业软信息的度量分析。另一方面需要加强信用风险评价理论在实际应用中的探索和创新，运用和发展更趋于完备的模型或度量方法，以发达的信息处理技术作为平台，不断完善内部评级，使其更全面准确地反映硬信息和软信息。从而更科学有效的把握风险，提高商业银行信用风险管理水平。