近年来,新冠疫情在全球范围肆虐,我国宏观经济存在比较大的下行压力,2020年上半年为了应对疫情对实体制造业的冲击,我国各级部门采取了多项措施,上市企业违约趋势放缓。但是从下半年开始随着疫情逐步控制,货币政策有所收紧,叠加债务集中到期以及企业受疫情影响偿债能力变弱等原因,华晨集团、紫光集团、海航集团、华夏幸福、恒大地产等一些处于行业头部的企业相继“暴雷”。因此,如果高效,稳定的识别上市企业的信用风险,减少投资者无效投资和可能带来损失的投资成为了当前学术届和实务届关注的重点。本文从三个方面对KMV模型进行改进,首先针对模型的输入参数进行优化,使用基于高频数据的非参数估计RV模型来测度资产波动率。其次,将企业按照所在行业,所在地域进行分类,分别使用遗传算法针对KMV模型中的长短期债务系数进行优化。最后,通过违约距离与时间序列分别对细分大类的上市公司信用风险进行测度。本文实证检验,按照行业层面将上市企业分为10类,地域层面分类7类,分别选取各分类中的上市企业,使用GA-RV-KMV模型违约距离对其信用风险进行定量分析。数据选取范围为2016年6月30日至2021年6月30日之间的所有交易日。研究发现:（1）通过GA-RV-KMV模型得到的不同分类下的公司违约点参数不尽相同,但都体现出最优的短期负债系数均要大于最优长期负债系数,且均大于KMV模型违约点参数,说明我国市场对企业违约具有更高的容忍度。（2）从违约距离来看,GA-RV-KMV模型对于信用风险的识别准确率在70%左右,优于KMV模型的50%。配对样本T检验表明优化参数后的KMV模型对于高信用风险与低信用风险企业所计算的违约距离有明显的差异。最后通过时间序列将违约距离可视化,发现经过参数优化后的KMV模型可以较为准确的衡量不同企业类别总体信用风险的变化状况。（3）通过对整体市场上企业进行细分分别计算最优违约参数,可以建立起以KMV模型为基础的信用违约数据库,形成一个可持续,一体化的上市企业信用风险监测平台。