行业信用风险度量是一个重要的研究课题,各行业信用风险的波动不仅会影响到其内部企业,还会波及到整个金融市场.本文选择我国具有代表性的九个行业,对每个行业内的信用风险进行度量,并探究行业之间信用风险的周期性和传染性相依关系.本文的主要工作集中在以下三大部分:第一部分是修正的KMV模型的构建及其对行业信用风险的度量与分析.考虑到我国在非流通股价值与长期债务方面与国外不同,并且数据呈现出不同的波动特征,所以度量信用风险时有必要对基本的KMV模型进行修正.本文选取九大行业2016年到2021年的正常公司和ST公司的股价和负债为样本数据,以软件业为例,首先,分别使用净资产定价法、GARCH（1,1）模型、违约点系数变化等5种方法对KMV模型进行了修正,得到三组修正的KMV模型并对其信用风险进行了度量.进一步通过均值差分析验证其有效性,通过秩和检验和方差分析确定了软件业最优的KMV模型,从而得出了最优的软件业信用风险度量结果.其次,使用与软件业类似的方法确定了其他八大行业的KMV修正模型并对其信用风险进行了度量.最后,根据九大行业信用风险度量结果及其违约距离时间序列图,发现采矿业在2016年和2020年的信用风险显著增加,在2020年下半年开始出现恢复的趋势.制造业在2020年到2021年期间信用风险显著降低.批发零售业在2017年和2020年表现出明显的信用风险增加,但随后迅速降低.软件业和交通运输业在2017年表现出明显的信用风险增加,而其他年份则相对较为安全.金融业和电热水燃气业在各年份的波动始终较为剧烈.并对其风险变化原因进行了分析.第二部分是基于BALQR模型和Copula函数的行业信用风险影响因素和周期性相依分析.首先,推导构建了BALQR理论模型,在对模型求解时,推导了各参数的满条件后验分布,并给出相应的Gibbs抽样的步骤.其次,进行变量选择和数据说明,选取第一部分求得的九个行业在2016-2021年的风险度量结果作为因变量,选择gdp、cpi等九个变量作为自变量.然后,根据前文构建的理论模型和每个行业的具体变量数据,分别建立了九个行业的BALQR模型,并基于以上模型分析了每个行业在不同的分位点上各自变量对其信用风险的影响.研究发现:不同自变量对于各行业信用风险的影响在不同分位点时存在显著差异.以软件业为例,在信用风险危机期,增加固定资产投资可以降低软件业风险;通货膨胀率的影响总体偏大,并随分位值上升大幅波动;利率的影响普遍较小;货币供应量在信用危机期正向作用显著;在信用风险危机期和安全期,国内生产总值都会对软件业信用风险产生负向影响;沪深300指数收益率总体影响微弱;在信用风险危机期和安全期,消费者信心指数都能降低软件业信用风险,且在危机期效果显著.最后,将上述BALQR模型得出的上尾下尾结果图和使用二元Copula计算出的行业尾部系数对比,验证周期性相依的存在,得到一系列周期性相依的结果.研究发现:行业间存在信用风险的尾部相依性,部分行业间的尾部相依性由宏观变量引起,例如制造业和建筑业之间,金融业和交通运输业之间,验证了周期性相依的存在.而有些行业间的尾部相依性与宏观变量的周期性反应不符,例如建筑业和交通运输业之间,批发零售业和房地产业之间,说明存在行业间传染性相依关系.第三部分是基于动态藤Copula模型研究行业间的传染性相依.首先,计算了各行业间的无条件归一化测度,并选择较大相关性的行业对作为研究对象.其次,使用生成树算法确定了模型的树形结构,进而计算了各行业间条件归一化相关关系测度.最后,通过对比无条件Pair Copula和条件Pair Copula的结果,证实了传染性相依的存在,并发现有些行业可以催化信用风险传染,例如当已知采矿业信用风险时,制造业和电热水燃气业信用风险相关性会增强,而有些条件行业在目标行业间的信用风险传染中起到隔离作用,例如在已知批发零售业和房地产业信用风险时,电热水燃气业和金融业相关性会减弱.这些发现对于研究信用风险传染机制,理解不同行业之间的关联度和风险传染性具有一定的参考价值.