随着我国金融体制改革的不断深入,市场上创新型金融产品的持续增加,各种风险也随之出现。十九大中曾明确指出:“有效防控银行业信用风险,着力于深化银行业改革是提供金融新产能的有利抓手。”信用风险管理的核心在于信用风险度量,科学建立信用风险检测评估体系不仅是有效管理信用风险的必要条件,也是缓释信用风险的重要依据。KMV模型以财务数据与股市波动为输入数据,得到企业的违约距离和预期违约概率,并在此基础上对上市企业的信用风险进行度量和预测。本文首先对包括KMV模型在内的四种重要信用风险度量模型进行比较分析,认为与其他模型相比,KMV模型更适合我国的金融环境,而我国的资本市场也基本能满足KMV模型的数据输入要求。然后,本文从商业银行的角度出发,以我国上市化工企业为研究对象,对模型中的股权价值的计算方式、违约点的设置进行了修正,并通过Matlab工具计算出样本公司的违约距离和预期违约率;继而对样本中的ST公司和非ST公司进行了T检验,发现将违约点设置在(0.5,1)的区间内,KMV模型能对不同化工上市企业的信用风险进行显著区分;此外,本文在所得数据基础上建立了我国化工行业信用风险违约预警线。最后,本文认为KMV模型能够有效对我国上市化工企业的信用风险进行度量,能用于进行前瞻性风险预测。基于理论与实证的结合分析,本文提出建议:应推进我国征信系统的完善以及违约数据库的建立;帮助金融机构加快信用风险量化进程;加强市场监管,防范信息失真等建议。