当前,我国致力于经济结构转型升级,随着金融体制的改革深化,各种金融产品推陈出新,同时也给商业银行带来了各种金融风险,其中信用风险尤为突出。商业银行信贷资产质量由于经济下行趋势而面临劣变压力,不良贷款率不断上升,导致信用风险备受银行业及监管机构关注。所以为了规避这一背景下信用风险给银行带来的巨大损失,本文主要致力于研究解决信用风险的准确测度及科学管理,从而为银行等一系列金融机构提出规避信用风险的意见与建议。根据KMV模型的假设条件、数据要求以及我国股票市场性质和商业银行特点的分析,表明KMV模型适用于我国商业银信用风险的测度,所以本文选取该模型作为商业银行信用风险的量化方法。首先,在用KMV模型进行实证分析的过程中对KMV模型进行了修正,主要涉及三点,分别为预期资产增长率的估计、股权价值波动率的估计和违约点参数的优化。资产增长率以资产历史增长因子的几何平均数估计;股权价值波动率由GARCH模型进行估计;违约点参数使用迭代法修正。针对每一点的修正都与前一个模型进行比较,并由ROC曲线判断修正的合理性及准确性。结果显示,修正后的KMV模型更加准确地量化信用风险。然后,本文将16家银行根据其性质分成三类,比较其违约距离,验证KMV模型对这三种不同性质的银行信用风险测度是否合理和准确。最后,在研究得出银行的违约距离一定程度上可以表征信用风险后,本文进而将修正后的KMV模型计算出的违约距离作为商业银行信用风险的代表变量进一步分析,选取GDP增长速度、利率水平、银行资产规模相对占比、每股收益、资本充足率和资产增长率作为解释变量,用广义最小二乘法(FGLS)对7个变量17个季度组成的面板数据进行计量建模分析。结果显示各变量系数均显著,除利率与违约距离是负向关系外,其余变量均对违约距离产生正向影响,证明外部经济环境和自身内部微观因素对商业银行信用风险存在较明显影响,值得关注。基于以上分析,文章对商业银行信用风险管理提出了几点建议。首先,应当提高宏观经济指标的关注度,防范经济波动带来的信用风险。其次,由于商业银行内部各因素对其信用风险有较大的影响,所以应当对资本充足率等指标保持密切的监测,防止其异常波动带来信用风险。第三,各商业银行应积极引进现代风险管理人才,完善其内部评价体系。此外,信用体系不完善,信用数据积累量不足是多数先进信用风险测度模型在我国应用的瓶颈之一,应予以重视。最后应该提高外部评级机构建立水准,提升评级结果的公正客观性。