信用风险已经成为世界银行和金融机构乃至企业所面临的最主要的风险。据麦肯锡公司的一项调查表明，以世界银行业为例，信用风险占银行总体风险的60％，而市场风险和操作风险则仅各占20％；中国从90年代出现大量的赊销开始，并没有形成真正的商业信用环境，相反，现实情况是人们正直面信用危机。据中国的一项调查表明，有接近50％的经济合同带有欺诈性。国内外的研究学者对信用风险这一研究课题开展了大量的研究工作，研究方法从传统的5C要素分析法、财务比率综合分析法、多变量判别模型方法发展到现代的默顿模型、密度模型等等。虽然这些方法都得到了大家的公认，在一些国家也得到了很好地运用，但是这些方法是否真正的适合中国的国情呢?本文拟从中国实际情况出发，对中国上市公司的信用风险进行实证研究。 对企业信用状况评级是本文的主旨。本文首先对信用以及信用风险的概念进行了阐述，对国外对信用风险的研究现状以及中国的信用风险现状进行了回顾，然后运用主成份分析法，以随机抽取的中国上市公司财务数据为样本进行了研究。首先根据由简到繁的思路选取了11项人们常用的财务指标作为变量，运用SPSS软件进行运算，得到了4个主成分，发现这组变量集合所得出的主成分的经济涵义并不太明确，还不能反映出中国企业的信用风险特征。然后借鉴商业银行评价贷款企业信用的17项指标，通过SPSS运算，得到了4个主成分，在这次运算中发现了一个非常有趣的现象：应付账款周转率和应收账款周转率表现出很高的相关性。然而从财务分析角度看这两个指标在理论上并不具有很强的相关程度。但这种事实上的高相关正好反映了中国企业信用风险的显著特征之一：三角债现象严重，即企业抱有别人还我钱，我才能还别人钱；别人不还我钱，我也不还别人钱的想法，导致了应收账款和应付账款才有如此高的相关度。此外还发现，用应付账款周转率反映还款意愿的效果并不明显。最后，通过对企业还款意愿进行了定性和定量的描述，通过分析，得到5个主成分。可将得到的结果与传统5C模型做一个对应分析。第1主成分对应于Capacity；第2和第4主成分对应于Capital；第3主成分对应于Character；第5主成分