伴随着计算机宽带网络的普及和现代通讯互联网技术的发展,互联网经济正迅速地影响着,确切地说是改变着传统经济模式。电子商务在近几年发展速度惊人,目前已经成为全球经济和社会生活发展中的热点问题,电子商务正逐渐渗透到社会生活和经济的各个方面。互联网经济时代的蓬勃发展和技术支持带来了电子商务的迅速发展,为企业的发展提供了全新的机会和平台,同时也影响着其他行业的发展。但是在市场经济背景下,对于高速发展的电子商务产业来说,信用风险如影随行,信用违约风险对金融系统的冲击也是巨大的。那么寻找能够及时、有效地预测公司信用情况的风险量化方法就尤为重要,有效的量化模型可以为构建企业的信用风险管理体系提供有力保障。首先,本文详细地阐述了使用KMV模型度量信用风险的原理和内容方法。以电子商务上市公司为研究对象,汇集整理了3家电子商务类上市公司的风险财务及市场实际数据作为样本,量化分析了2008-2013年电子商务公司的信用风险,并且演示了其演变过程。主要是实证分析由模型算法计算出主要的风险指标以及资产波动性指标,从理论方法研究和实证结果这两个方面考虑分析电子商务上市公司的信用风险。其次,本文应对现实市场经济风险的动态性和金融数据的复杂性,在构建风险度量模型时,引入最新的动态风险度量理论——G-期望。对G-布朗运动驱动下的KMV模型的原理和度量方法进行详细的介绍,然后根据2008-2013年电子商务上市公司的实际市场数据,计算出其信用风险的变化轨迹和主要信用风险指标。最后,通过实证结果(违约距离、违约概率和预期损失等风险指标)的对比,对本文中的两种度量信用风险的方法进行差异性分析。希望通过文中基于各类模型所建立的定量分析结果,能够为电子商务行业信用风险提供相应的管理和监控的实证支持。