随着我国经济的快速发展，大量企业在此机遇下迅速成长，许多企业通过上市来募集快速发展所需要的资金。由于上市公司的快速扩张，造成资金链压力加大并造成财务状况恶化，导致上市公司信用风险的增加，并有可能给投资者或债权方带来损失。因此，通过对信用风险管理工具的研究，寻找适合我国上市公司信用风险测量模型来识别管理和控制上市公司的信用风险。这样有助于我国经济的健康发展以及金融体系的稳定。　　 论文首先研究了信用风险研究进展。介绍了传统的信用风险管理工具：专家评分法等，并对应用较为广泛的Z计分模型和ZETA模型做了详细的介绍，它们主要侧重于定性分析；其次，对现代信用风险度量模型：CreditMetrics模型、CreditMetric+模型、以及KMV模型做了研究，现代信用风险度量模型更多的定量分析，可以更好的反映公司所处的违约水平。接着，文章重点介绍了KMV模型的理论基础，模型推演，以及相关参数的修正，由于我国经济环境与国外存在着一定的差异，部分上市公司还存在着大量未解禁的股票不能进入流通领域，导致这些信用风险管理模型并不能直接在我国适用。如何借鉴这些先进的风险管理技术，建立有效的信用风险度量模型是研究的重点。文章选取了35个样本，通过计算各样本公司的违约距离，以及公司的EDF。研究结果表明，经过对KMV模型的修正，模型能够更好的测量上市公司的信用风险。最后，提出了论文中所存在的不足，以及以后研究的方向。　　 通过对KMV模型的修正与检验，寻找适合我国金融风险管理工具，有助于我国经济健康稳定发展。随着我国资本市场不断发展，上市公司的不断增加，市场监管更加完善，信息披露更加及时，KMV模型将在上市公司信用风险管理发挥更大的作用。