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随着世界金融一体化趋势和金融市场波动性的加剧，商业银行信用风险管理已成为国内外政府、金融机构乃至企业关注的焦点问题。因此，对商业银行信用风险进行有效监管就显得非常迫切。本文以上海证券交易所上市的山东板块的24家公司作为样本，通过选取相对合理的指标体系，使用主成分分析对指标数据信息进行有效的压缩，进而构建了主成分分析与神经网络技术相结合的混合评估判别模型。实证结果表明，该种混合模型的识别误差很小且效率较高，为商业银行有效地评估和识别信用风险提供了一种可行的方法。