信用风险是债务人未来不能按期还本付息的可能性,它是银行面临的主要风险。由于银行信用风险不仅影响银行的改革和发展,而且严重影响宏观经济的健康运行,甚至可能引发严重的金融危机和社会危机。因此,如何防范和化解银行的信用风险,是理论和实践都迫切需要解决的问题。目前,在西方发达国家,商业银行的信用风险管理已经比较成熟,在理论和实践上形成了相应的管理体系,信用风险测算的方法和模型也在不断推陈出新。相比之下,我国商业银行测量风险的有效数据储备不足,并且信用风险测量方法还处在传统的比例分析和专家的经验判断上,还远远不能达到巴塞尔新资本协议内部评级法的要求。基于此,本文尝试性的采用国际上先进的信用风险测量模型中数据量需要相对较少的聚合信用风险模型(CreditRisk+),结合我国的现实情况对模型在我国商业银行的适应性进行了实证分析。本文首先简要介绍了信用风险量化管理的重要性,并根据巴塞尔新资本协议中内部评级法对信用风险计量的要求,对国外商业银行现代信用风险度量方法进行了比较分析,并对非预期损失和信用风险度量方法之间的内在关系作了重点解析。其次,通过对我国商业银行现行的风险测量方法的不足之处作了探讨,并对聚合信用风险模型在我国商业银行的适用作了可行性分析。在此基础上,借助于我国某商业银行的数据,并结合我国银行的现实情况重点对聚合信用风险模型的参数进行了检验和对模型应用的有效性进行了分析。最后,根据实证过程和结果,提出了借鉴和拓展聚合信用风险模型以提高我国商业银行信用风险度量水平的具体建议:(1)借鉴国外方法来提高计算违约概率的精确性;(2)数据挖掘及其整理的深化;(3)在聚合信用风险模型中纳入经济景气循环因素;(4)考虑违约损失率与违约概率的相关性。(5)与RAROC结合研究我国商业银行的经济资本配置方法。