信用风险是债务人到期不能还本付息的风险，是商业银行面临的最主要风险形式之一。信用风险的计量和管理是国际金融界普遍关注的重点。经过过去几十年的发展，西方发达国家的信用风险管理水平已经比较成熟，有着较完善的信用风险计量模型。国际上比较典型的信用风险计量模型有CreditMetrics模型、KMV模型、CPV模型和CreditRisk+模型。前三个模型都侧重于分析产生违约的原因，并认为违约是可以预见的内生事件，所以这些模型往往需要成熟的资本市场和大量的数据积累，而我国商业银行信用风险管理起步较晚，信用评级制度尚不健全，储备的有效数据也比较缺乏，因此CreditMetrics模型等在我国受到各种条件的限制，不具有很好适用性。相对于其他模型，CreditRisk+模型则较为简单实用。模型不对违约原因做任何假设，不分析违约产生的原因，而是认为违约是随机事件，所需估计变量很少，从而更适应我国商业银行传统业务中缺乏数据的状况。　　本文借鉴国内外CreditRisk+模型修正的思想和方法，依据现代金融、高等数学等理论和方法，对违约率可变条件下的CreditRisk+模型在我国商业信用风险计量中的具体应用进行了分析和实证检验。文章首先论述了CreditRisk+模型在我国的适用性，并简要介绍了模型的基本原理，对风险度量方法和非预期损失之间的内在关系做了解释。在此基础上，借助于我国某商业银行地级市分行的数据，并结合我国商业银行的现状对违约率可变的CreditRisk+模型进行了实证检验，对模型的有效性进行了分析。最后，本文根据实证的过程和结果提出了违约率可变的CreditRisk+模型在我国商业银行中的拓展应用和建议。其中拓展应用包括计量零售资产业务信用风险、与RAROC方法相结合来完善我国经济资本管理以及在管理不良资产证券化信用风险中的应用等。建议包括从建立完善数据库和健全风险管理体系以及建立良好的信用文化等方面夯实模型应用基础、完善银行信用风险管理的外部环境和在模型中纳入其他因素等。本文旨在为我国商业银行运用违约率可变的CreditRisk+模型进行信用风险度量提供一种较为准确和有效的方法，具有较强的理论和现实意义。