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当前，贷款组合、资产证券化以及信用衍生工具等金融创新技术的发展，不仅为商业银行信用风险管理提供了积极主动的管理手段，更使商业银行信用风险管理理念发生了根本性的改变。然而，与这些信用风险管理技术发展不相适应的是，对信用风险度量方法的研究相对来说发展较为滞后，并已逐渐成为制约信用风险管理技术进一步深入发展的瓶颈。近些年来，金融市场风险度量模型的不断发展完善极大地推动了信用风险度量模型的研究，一些新型的信用风险内部度量模型得以开发，其中一些已经在实际的经营管理中得到应用。但是，这些新型信用风险内部度量模型的研究开发目前仍然还是处于发展的早期阶段，现有模型依然存在诸多缺陷，因此，对信用风险度量模型进行更为深入地研究，对商业银行正确进行贷款决策、优化贷款组合、动态风险控制以及有效的绩效评估都具有重大意义。对于我国商业银行而言，随着金融改革的不断深入，商业银行经营的市场化程度将会越来越高，因此，信用风险度量模型的深入研究也就对提高我国商业银行竞争力具有更为深远的意义。
本文将商业银行贷款信用风险管理过程中的信用风险度量模型作为主要的研究对象，在以往专家学者所取得的研究成果基础上，对信用风险度量模型进行了较为深入的理论剖析和推广研究，主要研究内容和技术路径如下：
(1)结构模型和简化式模型是当前无套利均衡分析理论框架下的两类最为重要的信用风险度量模型。在对这两类模型的研究中，实证分析是国外最为广泛采用的研究手段，然而，对这两类模型之间内在关联的理论剖析却极为少见。本文对这两类模型进行了理论剖析，通过对两类模型所描述的Q-测度概率下违约概率和平均违约清偿率的表达形式进行统一化，发现两类模型实际上具有一个统一的表述形式，其差别主要是在于构建模型的出发点不同。因此，两种模型本质上是有较为紧密的内在联系的，通过给与一定的假设条件，可以将两类模型结合起来以建立新型的信用风险度量模型。
(2)信用风险结构模型假定企业资产价值变化服从一个扩散过程，这就意味着企业违约不可能突然发生，因此，短期贷款信用利差也几乎为零，这显然与实际不相符合。简化式模型没有考虑违约与企业资产价值之间的关系，而是将违约视为违约强度为一个外生过程的Poisson事件，虽然这类模型可以生成非常丰富的信用利差期限结构的动态特征，但是由于这种违约过程假定的经济学机理并不明确，因此对产生这些动态特征的理论解释也就十分匮乏，这无疑会束缚这类模型在信用风险控制中的实际应用。本文将结构模型与简化式模型相结合，应用简化式模型确定企业资产的跳跃强度，并且，还进一步地将模型扩展到考虑多个优先等级债务的情况。由于采用了将理论为先导的建模方法和以数据描述为先导的建模方法相结合的建模方法，因此，这种模型在具有较好的理论解释的同时，也具有更高的客观性，这就在一定程度上弥补了以往模型的不足之处。
(3)大量实证研究结果已经证明，信用风险与市场风险具有高度的相关性，短期利率的变化对违约概率以及信用利差的影响是显著的。在以往对这类考虑了信用风险与市场风险相关性的信用风险度量模型研究中，主要由两种模型结构，即单因子模型和多因子模型。在多因子模型中，几乎都是假定债务价格是状态变量的线性函数。而在本文的研究中，则是采用了一种在风险债券利率期限结构模型研究中被称之为“Affine模型”的模型结构，这种模型假定债券价格的对数是状态变量的线性函数，因此，与以往的多因子模型相比，这种模型结构更具有一般性，以往的模型实际上都可以看成是这种模型的一种特例。
(4)以往研究得到的各种信用评级模型都不同程度地面对着如下问题：①信用评级是属于多分类的判别分析问题，但是，其判别准则的设定一般由评级人员凭经验设定，理论依据不够充分，缺乏客观性；②各评级指标间具有不可公度性，即各指标间没有统一量纲，因此也就不能用同一标准来直接进行评估；③各评级指标间还具有不同类型和不同程度的相关性，有的表现为相互关联，有的则表现为相互冲突。这些问题很大程度上影响了评级模型的有效性。为此，在本文的研究中，基于分段决策的基本思想，将信用评级过程转化为多阶段的两分类判别决策问题，并引入决策效用的概念，建立了基于决策效用的判别模型和判别准则，并通过求解两个线性规划问题和一个混合整数规划问题来进行参数估计。
(5)由于很多宏观经济变量多为非平稳时间序列，而这些模型在对参数估计中都隐含假定变量为平稳时间序列，虽然模型对样本数据具有较好的拟合优度，但模型所描述的并非系统真实的行为特征，对这些变量间的传统模型回归很可能是伪回归。大量的实证研究结果也证明了，当受到较大的外部经济环境变化的冲击后，基于以往的一些信用评级转移概率预测模型得到的转移概率预测值与实际的信用评级变化频率具有很大的差异。本文结合美国经济系统的实际数据，构建了反映债务人信用评级变化与宏观经济变量变化之间的误差修正模型(ECM)。由于这种基于ECM的预测方法是根据变量间的协整关系来选择模型中的解释变量，因此可以使模型参数估计具有牢固的数据基础和良好的统计性质。结果表明，基于ECM的预测结果可以更好地反映债务人信用质量的实际变化规律。
最后，总结了全文的工作，并指出了今后进一步研究的方向。