目前,国内外许多学者对商业银行的信用风险管理问题进行了深入的研究,但研究的重点主要是集中在模型构建与实证检验上,而很少有文献关注国内区域性中小商业银行的信用风险管理问题,这也是本文研究的出发点。本文首先对区域性中小商业银行的概念进行了界定,然后详细分析了区域性中小商业银行信用风险的特点与形成原因。本文比较分析了传统的信用风险评估方法以及国际上主流的现代信用风险度量模型,并对各类模型之间的区别以及对区域性中小商业银行的适用性进行了分析。最后,本人结合自身在银行业的工作经验,对东莞银行的信用风险管理状况进行了综述与评价,并运用东莞银行的信贷数据建立了Z评分模型与Logit模型,实证分析了这两种模型在东莞银行信用风险管理中对违约风险的判别能力。本文的创新工作主要有如下几点。首先本文分析了区域性中小商业银行信用风险的特点,发现区域性中小商业银行的信用风险具有地域上高度集中、行业上高度集中、个体公司上高度集以及历史遗留风险较高的特点。其次,本文比较分析了包括传统信用风险模型在内的6个信用风险度量模型,并从理论依据、违约定义、风险驱动因素等八个方面进行了对比分析。再次,本文提出了制约区域性中小商业银行信用风险模型选择的4点重要因素,即客户类型和特征、数据可利用情况、信用风险的整体特征以及信用风险管理所处的阶段,并对每类信用风险模型的适用性程度做了具体分析。从实证分析的角度来看,本文尝试利用东莞银行有限的样本数据建立了Z评分模型与Logit模型。研究发现,这两类模型在区域性中小商业银行的信用风险管理中均表现良好,其中Z评分模型的预测准确率在75%以上,而Logit模型则表现更为良好,预测准确率平均来说超过90%。最后本文从培育信贷控制文化、加强全面信贷管理的地位、提高信贷评估技术、建立有效信息系统的角度对东莞银行的信用风险管理问题提出了相应的政策建议。