中国上市公司的信用风险已成为我国金融领域一类非常重要的风险,越来越受到金融理论界和实务界的关注。本文分别从个体信用风险分析的角度和组合信用风险分析的角度对中国上市公司信用风险的评估方法进行了研究。在个体信用风险分析方面,本文首先选取了两个典型的信用风险评估模型进行了实证研究,即实证比较基于会计信息的logit模型和基于市场信息的期权理论模型-EDF模型对我国上市公司信用风险的判别能力;然后根据新巴塞尔协议中有关公式对中国上市公司信用风险评估进行了进一步的讨论。从中本文得到了如下的一些结论:第一,从直观上看,基于会计信息的logit模型对我国上市公司的信用风险具有明显的判别能力,基于市场信息的期权理论模型—EDF模型也似乎具有一定的判别能力;但从严格的统计意义上来看,logit模型仍然具有显著的判别能力,但EDF模型的判别能力不明显;第二,本文的实证结果同时也说明,虽然KMV公司提出的EDF模型在美国等发达国家的应用具有较为良好的表现,但将EDF模型直接应用到我国显然并不适合;第三,新巴塞尔协议中将公司的违约风险与公司间资产收益率相关系数联系起来的经验公式也不能很好地捕捉中国上市公司信用风险方面的市场信息。因此,关于如何利用上市公司的市场信息来有效评估其信用风险的研究还需要进一步深入。在组合信用风险分析方面,本文在以往研究的基础上,并针对中国信用数据十分稀少的实际情况,提出了一种对中国上市公司间违约相关系数进行度量的非参数方法,最后用一个数值例子来说明这种方法在实际中的应用。该方法的主要特点是:简单易行且可利用中国股票市场上的大量股票价格数据和专业评级机构提供的评级信息。在目前中国很难直接对中国上市公司间违约相关系数进行量化的情况下,这种方法可以作为当前一些金融机构如商业银行进行贷款决策的一种参考工具。