21世纪制造业仍是我国国民经济的支柱产业,是国家经济发展的基石。改革开放以来,中国经过30多年的持续发展,现已成为世界上制造业大国,但与制造业强国仍有相当大的差距。2008年全球金融危机严重影响了我国的实体经济,给中国制造业带来了双重影响,既对中国制造业造成了更大的困难,又正面促进了制造业的发展。长期以来,商业银行为制造业的持续和发展提供了充足的资金支持。然而金融危机中发生的制造业企业信用危机不仅给商业银行造成了大量的坏帐。如果能正确评价制造业企业的信用风险,发挥银行的有效作用,将会提高商业银行和国民经济的发展速度。本文立足于我国制造业企业的现实情况,以现代信用风险度量和管理的相关理论为基础,对制造业企业信用风险问题做了深入研究,探讨适合我国制造业企业的信用风险度量的思路。论文采用了理论分析和实证分析相结合方法,首先,概述了制造业信用风险的定义和现状,对相关的研究文献做了梳理和归纳总结,在信用风险理论的基础上分析制造业企业的信用风险模型的选择和构建。然后,对我国制造业上市公司进行实证研究,运用KMV模型对我国46家制造业上市公司的信用风险进行评估。最后得出结论:我国商业银行能够运用KMV模型对制造上市公司的信用风险进行度量,并且根据实证结果选择的违约点和引入公司资产价值增长率后的违约距离能够很好地区分ST和业绩优良的制造业上市公司;修正后KMV模型比传统模型有区分能力更好,为我国商业银行提供了针对制造业上市公司信用风险更有效的工具。国内学者的信用风险研究很多是将KMV模型与我国整个证券市场联系在一起,而较少针对某一行业进行违约水平分析。而对制造业的风险评估侧重于以制造业企业为主体、采用历史企业财务报表数据进行的研究,而鲜有学者采用制造业上市公司市场价格对制造业风险进行评估。本文在借鉴现在研究成果的基础上,完成了两方面创新性的研究工作:第一,以制造业上市公司为研究对象,从商业银行角度考虑制造业企业由于财务困境造成的对商业银行的信用风险;第二,同时对传统KMV模型的两个参数进行修正,提高了信用风险度量的准确性。