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世界银行对全球银行业危机的研究表明，信用风险是银行破产的主要诱因。因此，对银行信用风险管理技术的研究已经越来越引起银行业和学术界的注意。尤其是现在金融市场环境变化多端、银行业务不断创新、愈加多元化的市场参与者、交易品种日渐多样化、金融衍生产品的迅猛发展，使得信用风险的概念和内涵得到了拓展和延伸。目前，对商业银行信用风险管理的研究已经成为金融领域内最具挑战性的课题之一。
目前银行业信用风险管理方法也在不断创新，风险度量的技术也在日臻完善，新的管理方法也开始在金融领域中得到了广泛的应用。在国内，银监会也正式申明将按照新协议监管框架和标准履行对国内商业银行、外资银行业务经营的监管职责。新巴塞尔资本协议的推广，标志着商业银行的风险管理由以前单纯的信贷风险管理阶段向信用风险、市场风险、操作风险并举，信贷资产与非信贷资产并举，组织流程再造与技术手段创新并举的全面风险管理阶段迈进。
目前我国的金融市场尚处于转轨和新兴发展阶段，在信用风险度量和管理方面的研究和运用也相当滞后，主要采用定性方法对信用风险进行度量和评级，比较简单和粗糙。目前我国商业银行在信用风险管理上存在的问题主要有以下几个方面：
风险管理意识淡薄，对风险管理缺乏有效的约束和激励机制；国有商业银行信用风险量化管理技术落后；缺乏专业化的风险管理人才队伍；内部控制机制不健全；信息披露存在一定缺陷；数据积累和实践经验缺乏；金融市场中介服务机构不健全等，所以如何提高我国国有商业银行的信用风险管理水平成为重要而且现实的问题。
本文首先介绍了商业银行信用风险的内涵、特点、成因分析以及信用风险对银行自身、行业、社会的影响。现代商业银行的信用风险至少包括三个方面的内涵：一是商业银行的信贷风险；二是信用风险还包括了商业银行在证券投资中由于证券发行人不能按时还本付息而使银行遭受损失的可能性；三是商业银行自身的信用风险，或称为流动性风险。商业银行信用风险产生的前提是社会分工与交易方式多元化：形成的必要条件是经济人；理论基础是不对称信息论。
本文还阐述了从20世纪70年代国内外对商业银行信用风险管理的研究发展情况。20世纪80年代之前商业银行风险管理着重于市场风险的管理，到了20世纪80年代各国开始注重对信用风险的管理。进入20世纪90年代对商业银行信用风险的研究进入到模型研究的时代。结构模型方面的研究主要有CreditMetrics模型、KMV模型、CSFP CreditRisk+模型、CreditPortfolioView模型。
我国引入现代信用风险管理模型具有可行性：首先，我国不断的学习借鉴西方国家信用风险量化管理经验；其次，技术基础逐渐走向完善；再次，外部条件逐渐具备；最后，金融机构内部条件逐步成熟。
本文主要介绍了KMV模型的基本内容、国内外学者对KMV模型的研究。并且从我国A股市场22个行业中选择了收益率较高和较低的82家公司的股价数据运用KMV模型进行了实证研究，在三种违约距离的情况下检验KMV模型识别信用风险的能力，并进行了配对样本T检验说明在三种违约点下的违约距离是否显著。考虑到负的违约距离可能会影响其他配对样本差距的判断，本文还对剔除了负值后的样本进行了T检验，研究结果表明KMV模型对违约距离有较强的风险识别能力。
本文还对KMV模型在我国的适用性进行了分析。我国学者对KMV模型的研究采用两种方法，一是直接运用国外的KMV模型，二是对KMV模型进行了适当的修改，然后把国内上市公司的数据输入模型。KMV模型的优点主要有：拥有强有力的理论支持；不要求有效市场假设；以股票市场数据为基础的，而不是“历史记载”的账面价值这样的会计核算数据，所以具有前瞻性；KMV模型是一种动态模型。但该模型还是存在一定的缺点，本文也对此进行了客观分析：历史违约数据缺乏；无法适用于我国非流通股的股权结构情况；权益市场繁荣时可能导致预测的误导等。
通过分析我们发现KMV要在我国使用必须做一定程度的改进：KMV模型中国化；完善股票市场，使股票价格能反映公司运行情况；提高数据准确性和完善性，建立数据库；探讨KMV模型在非上市公司中的应用。经过改进后KMV模型还是比较适合我国情况的。
最后，本文从内、外部途径两方面探讨了如何提高我国商业银行信用风险管理水平。
本文的创新点在于紧密从我国的实际情况出发探讨KMV模型在我国商业银行信用风险管理中的运用。在KMV模型的实证研究中，同时采用两种不同方法选取样本，而且设置了三种不同的违约点分别计算违约距离，两个样本的实证结果都验证了KMV模型对我国上市公司具有风险识别能力。论文深入客观的分析了KMV模型在我国的适用性，并对如何在我国有效使用KMV模型提出了改进建议。针对KMV模型主要是针对上市公司进行风险测量而我国市场中存在非上市公司的情况，本文也提出了一种解决方案，即从同行业中选取风险等级大致相同的上市公司参照进行数据转换。KMV模型在我国上市公司中的应用被广泛的证明是有效的，对该模型在中小企业中的应用，学术界也有过一些探讨，但专门对非上市公司的应用还有一些需要进一步完善的地方，例如应用上市公司的资产波动率代替非上市公司的资产波动率，尽管这个财务假设是有效的，但是上市公司的波动率不可能和非上市公司完全一致，且上市公司还受到一些股票市场投机因素的影响。这些问题值得我们以后进行更深入的研究。