信用风险是商业银行面临的最古老,最重要的金融风险之一。信用风险不仅直接影响到商业银行的经营与安全,也影响到一国的金融体系的稳定和宏观经济的健康发展,尤其是在金融全球化的新形势下,严重的信用风险还会引起世界性的经济波动。因此提高信用风险管理水平成为各国商业银行的重要任务和目标。信用风险的度量是信用风险管理的主要内容,近年来信用风险的度量研究已成为风险研究领域中一个富有挑战性的课题,受到国际金融业和学术界的关注和重视,信用风险的度量方法不断推陈出新,尤其是九十年代末期,信用风险度量研究取得了突破性的进展,以现代金融理论为基础开发出了现代信用风险度量模型,并在发达国家得到普遍应用。我国的信用风险评估和度量技术仍比较传统,单一,与发达国家相比存在很大差距,有鉴于此,本文选择信用风险的度量方法作为研究课题。本文从信用风险的概念,特点及产生的原因出发,阐述了巴塞尔新资本协议的基本内容、内部评级法的核心内容和对信用风险各要素的度量,分别给出了个体贷款和组合贷款预期损失和非预期损失的计算公式。然后着重回顾了信用风险的度量方法的发展历程,较为系统地总结了各种方法的思想原理,侧重评估信用风险度量的方法的优缺点,并将传统方法与现代模型进行分析比较,由此认为信用风险的定量化和模型化会是未来信用风险管理的发展趋势。在理论分析的基础上,本文根据我国实际选择了多元线性判别模型、Logistic回归模型对上市公司进行实证分析。实证结果表明两种模型对前溯1年和2年的样本违约准确率都具有较强的预测能力,但对前溯3年的样本的违约预测准确率则较低。在本文的研究中,两种模型的分类预测能力不相上下,都能在短期内较好的识别我国上市公司的信用风险,因此适合现阶段我国商业银行信用风险的度量。