本文根据国内外对商业银行信用风险的研究，首先分析了我国商业银行信用风险状况，阐明了信用风险识别和度量模型在我国的适用情况。然后，从微观层面入手，以KMV模型的违约距离DD为切入点，实证分析了违约距离作为判别上市企业信用状况的适用性和局限性，即在同一年份中，上市企业的外部宏观经济状况既定，违约距离能够作为商业银行衡量企业信用状况的指标，但使用面板数据后，由于不同年份外部宏观经济状况影响到企业信用状况，仅以违约距离作为判别指标的模型准确性大大下降。笔者通过引入宏观经济变量，构建Logit回归模型以得到判别准确率更好的模型组合。另一方面，从宏观层面实证分析各个宏观经济变量与商业银行不良贷款的相关性，实证结果表明，GDP增长率、固定资产投资增长率、上证指数收益率与不良贷款变动率呈负相关，而CPI变动率和上证指数波动率变化情况与不良贷款变动率呈正相关。最后根据实证分析结果，对商业银行经营和政府及监管机构提出政策建议，即宏观经济对商业银行的信用风险影响应当引起银行经营管理者和监管机构的足够重视，在经济发展状况良好，投资预期较高时，股市收益率和波动较为稳定时，可以适度放宽贷款政策，为实体经济提供良好融资环境和资金支持；在经济拐点，逐步衰退或通货膨胀过度时应特别注意潜在风险，提高风险警惕意识。