根据最新的国家统计局数据,2019年中国大陆GDP突破99万亿,金融业增加值为77,077亿元,较上年增长7.2%,占GDP比重为7.8%。金融业已经成为国民经济重要的组成部分,在服务实体经济中得以高速发展。在我国当下的金融体系中,商业银行占据了核心的位置。城市商业银行近年来发展迅速,成为银行体系乃至金融体系中越来越重要的一部分。商业银行作为经营风险的特殊企业,其业务的开展也往往伴随着风险的发生。其中,信用风险是指交易对方未按约定条款履行其相关义务,商业银行将遭受损失的风险,在几大类风险中属于商业银行日常经营所面临的最普遍风险,也成为我国商业银行面临的最主要的金融风险。由于我国证券市场尚未成熟,我国企业尤其是中小型企业融资渠道相对单一,多依赖银行的间接融资方式,商业银行的资产也主要以贷款形式存在。当中小企业经营出现资金链问题,更多的采用商业银行的间接融资方式,而城市商业银行正是服务于地方经济和当地中小企业和居民的,因此面临的信用风险大幅提升。国内外学者对于商业银行信用风险的研究经历了从定性到定量的发展过程,2008年金融危机后,对商业银行信用风险的定量研究更成为研究商业银行的重点。南京银行是我国较早成立和上市的城市商业银行,有着较好的信用风险管理体系。截至2018年末,南京银行在南京、泰州、上海、无锡和北京等17个城市开设了191家支行机构,资产规模12,432.69亿元,员工人数10,721人,经营网点覆盖京沪杭及江苏省内地区。作为我国城商行中的“领头羊”,南京银行虽然有着较好的信用风险管理体系,但在信用风险的定量分析上还有较大的增长空间。本文在国内外学者对于商业银行信用风险分析研究的基础上,结合当下我国现阶段的特有国情,以及对南京银行的分析研究,对KMV模型进行修正,从而对南京银行的财务数据和股票数据进行定量研究。2008年以来,国际金融形势变动较大,我国近年来股票市场也在动荡中发展,股票价格波动也非常大,同时我国政策也有较多调整。南京银行自2007年上市,本文采用南京银行上市至2018年底的财务数据和股票数据,时间跨度较大,涵盖了我国股票市场的牛市和熊市。更能从多年的数据中找到本质的因素和原因,对现阶段同类型的城市商业银行的信用风险研究有一定的参考价值。本文主要通过excel公式计算和Matlab进行模型数据运算,得到南京银行的违约距离DD和理论预期违约概率EDF。本文还分析了南京银行信用风险的主要影响因素,从而对其经营管理提出相应建议。