商业银行面临的风险可以分为操作风险、市场风险和信用风险三类。银行界普遍认为信用风险在这三类风险中危害最大。金融领域的研究表明,信用风险是引起银行破产的最重要原因。中国的商业银行在日常经营活动中无时无刻不在经受着信用风险的考验。商业银行信用风险和商业银行的命运息息相关。然而,由于我国银行业缺乏风险量化经验,长期以来通过专家评分等方法进行风险管理,所以信用风险评估工作落后于西方银行业,信用风险问题较为严重。2008年危机之后,我国的实体经济也受到了严重的影响,不少企业因此破产,特别是2012年初,发生在全国各地的债务危机一度来势凶猛。比如浙江温州地区,企业互相担保的行为较为普遍,一家企业陷入债务危机时往往导致几家企业一起连带陷入流动性危机,难以偿还银行贷款。中国银行业的不良贷款是当前所面临的非常重大的风险,这严重阻碍了国民经济的未来发展。本文运用金融学相关知识和理论,从公司财务指标中选取运营能力、偿债能力盈利能力和发展能力指标,分别运用因子分析、’主成分分析、粗糙集方法对大量变量进行降维,获得一个更为精简的输入矩阵。最后,本文使用支持向量机方法建立违约判断模型,通过包含38个违约企业和40个正常企业的样本集进行模型训练,并对包含20个企业的预测集进行违约预测,最终对20个企业中的17个实现了正确分类。