随着我国银行业的不断发展、创新、壮大,银行已经在金融系统之中处于不可或缺的重要地位,而商业银行更是为银行业的发展注入强劲的动力。然而近年来商业银行的不良贷款不断增多,其所面临的信用风险不容忽视。况且巴塞尔委员会对银行的全部风险进行排序,将信用风险排在首位。可见信用风险管理具有重大意义是全人类的共识。而且在2020年年初爆发了全球性的新冠肺炎,此次疫情给经济带来了不容忽视的冲击,使得信贷违约情况大幅增加,因此,对于研究商业银行的信用风险管理就显得格外重要。本文选取平安银行作为研究对象,它是一家跨地区运营的全国性股份制商业银行,其总部位于深圳,在全中国各地设有34家分行。本文通过梳理总结国内外学者对于商业银行信用风险管理概念的发展、商业银行信用风险的影响因素、商业银行信用风险的度量方法等内容的研究,并在充分理解信用风险、信息不对称原理、信用风险管理等相关理论之后,查找背景资料发现平安银行存在一些信用违规事件,因此研究平安银行信用风险管理很有必要。本文通过比较众多商业银行的信用风险度量模型并分析了这些模型的优缺点以及对于本文研究主体的可操作性,最后选择了KMV模型作为平安银行信用风险的度量模型,选取了平安银行在2010年-2020年的半年度财务数据,计算出其违约距离及相应的违约概率。可以发现平安银行的违约概率在2013年最大,在2017年的最小,并且在近两年内平安银行的违约概率一直稳定在较低的水平,这说明平安银行比较重视对于信用风险的管理,但仍需加强关注这方面。接着本文使用多元线性回归对平安银行信用风险的影响因素进行研究,选择平安银行的违约距离作为被解释变量,选择银行业景气指数、贷款/生息资产、拨备充足率、贷存比、不良贷款拨备覆盖率五个变量作为被解释变量。结果显示,贷款/生息资产会对平安银行信用风险的影响最强,不良贷款拔备覆盖率的影响最弱。最后本文在前文研究结果的基础上围绕加强对平安银行生息资产的管理、适当补充平安银行的资本、加强平安银行信用风险管理的企业文化、精准细化宏观经济波动之下的信用风险管理措施这四个方面对平安银行信用风险的管理提出了建议,以帮助平安银行更好地进行信用风险的管理。