改革开放以来，我国经济飞速发展，金融经济一体化程度也不断加大。随之而来，我国金融市场所面临的金融风险也越来越严峻。商业银行作为我国金融产业中一个非常重要的组成部分，它所面临的风险将很大程度上影响金融市场的稳定和发展。然而，信用风险作为我国商业银行最为重要的金融风险，所以如何有效地预测和控制商业银行的信用风险是我国金融市场面临的首要问题。本文首先介绍国内外信用风险度量模型的研究现状，认识到我国商业银行在信用风险管理中存在的缺陷和不足。其次，为了更好地研究模型，本文对模型的应用方向，信用风险的相关知识，风险存在的原因，风险管理系统的建设，以及如何降低信用风险等方面进行初步的介绍。再次，将传统的和现代的度量模型拿来进行分析，介绍他们的原理、应用范围以及优缺点等，最终选出一个能更好对公司进行风险预测模型。最后，本文用面板门槛模型对违约临界值的设定进行改进，分别用流动负债率、非流动负债率作为阈值变量进行分析，并采取了自主抽样法对改进的违约临界值公式是否存在分割现象进行显著性检验。接下来将模型应用到9家上市公司，发现改进的模型能都很好的区分违约企业与正常企业。另外挑选出了2009年到2013年间信用良好的企业83家与发生违约的企业100家，运用了两个独立样本的Kolmogorov一Smirnov检验，将改进后的KMV模型与原始的KMV模型的识别能力进行了对比分析，结果显示改进后的新模型有更好的识别能力。