信用风险管理一直处于银行风险管理的核心位置,随着金融全球化进程的加快、银行业竞争的加剧等,这些都要求信用风险度量与管理技术的不断改进。默顿模型以企业的资产价值与负债的关系为特征,假设二者结构不变,开创性的研究了企业债券违约的可能性,奠定了结构化模型的理论基础。杰诺等研发的简约模型放宽了结构模型的诸多假设,使度量中小客户信用风险成为可能。在这些诸多的信用风险度量模型中,以默顿的期权定价理论为框架的KMV模型被认为是度量违约风险的有效工具。在KMV模型的框架下,模型假设唯一引起股票价格不稳定的因素就是来源于公司净资产价值的不稳定,所以模型中唯一考虑的风险就是公司风险。然而,股票价格是要受市场因素影响的,特别是在股票市场剧烈波动的时候,市场因素对股票价格的影响可能更大。本文的主旨在于证明剔除了股票价格变化过程中市场因素的影响后,股票价格变化将不受市场因素的影响,完全反映公司资产价值变化,得到的EDF值将更加真实的反应公司的信用风险状况,KMV模型将更加有效的度量违约风险。信用风险量化是一项极其复杂的系统工程,本文首先从信用风险量化的核心地位出发,以信用风险量化要素为线索,阐述了信用风险管理的理论基础。主要包括信用风险的概念,特点。紧接着,本文对常用的信用风险量化方法的思想、假设前提、输入变量和输出变量进行了简要的介绍。文章从传统方法与现代量化方法两个方面入手,对比分析了这些模型的特点,用法,优势和缺陷。其中传统方法以专家法和信用评分法为例,现代量化模型主要介绍结构化模型,KMV模型就属于其中之一。在讨论KMV模型的股价修正时,论文首先阐述了KMV模型的建模思想、假设前提,并结合我国金融市场的实际环境,提出了在应用KMV模型度量公司的违约风险之前要剔除股票价格变化过程中的市场因素,这样才能使违约风险的量化更为精确和科学。文章最后给出了制约我国商业银行信用风险量化的一些因素,得出经过股价修正的KMV模型是适合我国国情的信用风险量化模型的选择。