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信用风险管理是金融市场发展中的一个重要课题，特别是商业银行风险管理的重中之重。随着我国金融体系不断完善，特别是资本市场的发展，商业银行有条件逐步探索运用现代风险测量技术和模型度量信贷风险。本文首先简要回顾了银行信用风险管理理论的发展历史，对四种主要的现代信用风险管理模型进行了比较研究和适用性分析，认为KMV模型在我国最具有可行性。进而本文尝试运用实证研究的方法在KMV模型的框架下建立上市公司行业违约点，选取了2008～2010三年中我国工业类ST公司共45家，同时选取了45家非ST公司作为配对样本，采用最小误判法求得针对我国工业行业的违约点参数设定并对新的参数进行了t检验，发现新参数设定使得模型判别结果的显著性得到提高。最后本文提出了健全KMV模型应用环境的政策建议。 全文共分为五章。 第一章阐述了选题背景及意义、论文框架和研究方法以及本文的创新和不足之处。 第二章梳理了商业银行信用风险管理理论的发展脉络，对各主要理论进行了简要介绍。 第三章对四种现代信用风险管理模型进行了比较研究，分析其在我国的适用性，认为KMV模型是目前最适合在我国实际应用的信用风险管理方法。进而本章介绍了国内外学者对KMV模型的研究情况，并着重介绍了国内学者在违约点修正方面的主要研究方法。 第四章在KMV模型的框架下进行实证研究，运用最小误判法开发适用于我国的行业违约点设定，并对研究结果的正确性进行了检验，发现新违约点设定提高了模型的合理性和判别的准确性。 第五章针对实证研究过程中遇到的问题对未来研究进行了展望，并提出了健全KMV模型使用环境的建议。