信用风险的度量是信用风险管理的难点之一,它往往与公司的财务状况有着直接和本质的联系。本硕士论文将通过建立上市公司违约概率与相关财务比率的多元线性回归关系,把公司未来信用风险发展和历史财务状况联系起来。这种联系不但可以使银行通过关注企业的财务状况,识别信用危机,而且对于非上市公司信用风险的度量也有一定的借鉴意义。文中首先介绍了运用期权定价理论计算上市公司违约概率的具体过程,其中包括模型中各个参数选取的详细讨论。并以上海证券交易所上市的,发行A股的,2005年标明ST的10家公司和相同行业的10家非ST的公司,以2004年12月31日为基准计算一年的违约概率。对比图和成对样本的T统计分析检验了该模型在中国的适用性。结果表明,基于期权定价理论的KMV模型计算得到的上市公司的违约概率在ST公司和非ST公司之间有显著不同,即该模型对上市公司的违约概率有较好的预测能力。随后,利用该期权定价模型计算出零售行业中的15家上市公司2002年至2005年的违约概率,结合国内外相关财务预警研究成果,收集了20个相关财务比率,运用逐步回归法,通过剔出异常值、识别共线性、分析等方差性以及检验回归模型的假设条件是否成立,建立违约概率对财务比率之间的多元线性回归关系。最终有7个指标入选回归方程,它们分别为:负债总额/资产总额、短期负债/负债总额、主营业务收入/资产总额、总资产增长率、流动资产/主营业务收入、资产的对数(资产规模)和营业利润/主营业务收入。最后选取5家零售行业的上市公司作为检验样本,对回归方程的有效性进行了检验与分析。结果表明,历史财务比率对企业未来信用风险的预测有积极的作用,对非上市公司信用风险的度量提出了一个新的方向。