自20世纪九十年代以来,信用风险作为最关键的金融风险持续影响着全球经济的发展。如何有效管理信用风险成为社会各界最热门的研究课题。至今为止、巴塞尔委员会、世界各大银行以及主要的评级机构都致力于开发各种信用风险度量模型。其中,信用评级就是一个历史悠久、方法较为成熟、结果普遍认可的信用度量模型,信用等级变化在一定程度上预示了信用风险的变化。因此通过构建信用等级转移矩阵可以识别未来若干年内信用等级的变化趋势,进而预测并掌握信用风险的动态。本文基于对信用风险、信用评级以及信用等级转移相关概念与理论的理解,借鉴前人关于信用风险管理、信用等级转移矩阵的研究成果,提出通过构建信用等级转移矩阵模型预测信用风险动态变化的想法。本文构建了马尔科夫模型和半马尔科夫模型两类信用等级转移预测模型,其中马尔科夫模型在信用风险管理领域的应用较为成熟,而半马尔科夫模型是针对马尔科夫模型应用过程中存在的部分问题进行的改进。为比较这两个模型的模拟效果以及应用于中国市场的情况,本文将两个模型分别运用于平均一年期的穆迪信用等级转移矩阵和平均一年期的大公信用等级转移矩阵。针对两个模型的预测结果,本文主要从信用等级转移趋势和违约概率两方面进行分析。基于半马尔科夫模型在预测过程中考虑了停留状态时间变量,因此针对半马尔科夫预测结果增加了状态停留时间分析,包含了某段时间内企业都不发生状态转移的概率以及企业第一次转移的概率分布。分析结果显示,半马尔科夫模型的预测结果较马尔科夫模型更稳定,更适合目前国内经济稳定情况。由于中国信用体制建设较晚,信用数据库相对国外不够完善,从而导致大公的预测结果趋势与穆迪公司有所区别。文章的最后,基于研究过程中存在的问题提出关于该课题研究的展望。