随着市场的发展和金融业的扩张,“信用风险”因其传染性和可控性等特殊性质,对一个企业的生存和发展起着极大的制约作用,尤其是近年来,随着新的金融工具的迅速发展,人们对信用风险在可利用性和可预测性的要求越来越高。为了满足市场的需求,我们应当对信用风险进行更加精确的分析和更为精准的预测。如今,人们越来越多的意识到,利用数学工具尤其数学建模对信用风险进行量化分析具有很好的前瞻性和实用价值,这也是目前市场发展的主流趋势,它的发展给风险控制方向带来了革命后的改变,也让我们对违约等信用风险有了更为敏感的感知力。在现行的几个主流模型中,KMV模型因为其对市场的贴合度高,预测性好等优势,较为精准的反应了信用风险的变动,能将可能出现违约的公司用数据的方式真实显露出来,给投资者提供更好的参考意见,越来越受到行业的关注。本文套用了国外机构定义的KMV模型,但主旨倾向于利用模型研究国内不同情况的公司的信用风险。利用的是诸家上市公司的股票价格.财务报表等信息,得到了公司信用风险和违约率的具体刻画,并通过数据间的比较和整理,得到以下三个基本结论：1、通过对KMV模型的实证研究,证实了KMV模型在我国市场中的有效性和可实用性。2、通过对公司间资产状况和违约距离的比较,发现公司资产规模和违约距离间有正相关关系。3、通过对不同行业公司间资产状况和违约距离的比较,发现同行业的违约距离在一段时间内的变化趋势有一定相似性,得出违约距离与行业属性有关的结论。根据以上三条结论,本文有一下建议：1.建议各公司尤其是金融业公司加强对KMV模型的应用,更好的预测风险、规避风险。2.建议公司投资行业多元化,对大中小型企业的投资合理分配,避免因投资过于集中而出现巨大损失。3.建议政府加大对中小型企业的扶持力度,保障中小型企业健康发展。另外,本文还简要介绍了KMV模型的一些改良方案和几个更精确的计算方法,以备读者参考。