信用风险是商业银行风险种类中重大风险之一,对商业银行经营的好坏有着重大影响。关于信用风险监测研究,国内外大多数学者将注意力集中在通用监测模型的构建方面。由于银行缺乏相关的历史数据支持,使得风险不能被量化。较多银行采用的五级分类及内部评级贷款法都具有一定的片面性和主观依赖性,导致评级结果无法达到客观公正的要求。鉴于此,本文以解决JZ商业银行信贷资产质量较差,不良贷款率偏高、资本充足率较低、贷款面向客户的集中度较高等问题为导向,对JZ银行信用风险监测方法进行实验研究。本文的主要研究内容及结论如下:(1)通过实验法选择信用风险监测的指标,采用非参数检验法对JZ商业银行43家上市企业客户2015年的信用风险监测指标数据进行均值检验。均值检验结果显示销售净利润率、总资产周转率、流动资产周转率、净利润增长率、现金流动负债比率、联盟伙伴间合作量表、企业绩效、企业组织文化,这些指标在高风险企业和低风险企业之间存在显著差异,能有效识别信用风险,具有较强的信用风险监测能力。(2)构建Logistic综合监测模型,发现的四个指标有:盈利指标,资产管理指标,发展能力指标和企业绩效比重指标具有显著监测能力。(3)利用43家上市企业2016年的信贷数据对最终得到的Logistic财务模型和Logistic综合模型的预测能力进行检验,结果显示Logistic财务模型预测总体准确率为79.0%,综合模型总体预测准确率为90.6%。这一结果表明,在引入非财务指标后模型的整体预测能力提高。本文研究结论对JZ商业银行信用风险监测方法的改进有着重要的参考价值,对其他银行也具有一定的借鉴意义。