从西方发达国家的金融体系发展历史来看，信用风险已然成为了制约商业银行发展的重要因素，因此，加强商业银行信用风险管理，也是当今值得重视的问题。从我国的金融市场来看，商业银行作为其中的主力军，虽然发展迅速，但在面临外资银行和其他金融机构的巨大竞争压力下，还是呈现出不良贷款额和不良贷款率双升的不利状态，暴露出了极大的信用风险管理方面的问题。因此，我国商业银行应该如何合理有效的控制信用风险的发生，也成为了目前商业银行亟需解决的问题。　　本文首先对商业银行信用风险的定义及其相关性问题进行了分析，并对传统信用风险度量工具和现代信用风险管理工具的优点和不足进行了比对分析，发现KMV模型因为数据容易获取以及对财务报表依赖较少的优势比较符合我国商业银行对上市公司进行信用风险度量分析的要求，因此，本文选择了KMV模型对我国上市公司的信用风险进行评估，并对违约点公式进行了一定的修正，以此来检验KMV模型在我国的适用性情况。从本文的研究来看，由于制造业上市公司在我国的基数非常庞大，因此，从样本上的选择上来看，主要选取了80家沪深两地具有代表性的制造业上市公司，其中40家为经营业绩较差公司，另外40家为经营业绩较好公司，并对其在2013年和2014年两年在7个不同违约点公式情况下的违约距离通过matlab软件进行计算分析。从实证结果上来看，经营业绩较差的公司的违约距离普遍小于经营业绩较好的公司，KMV模型很好的甄别了上市公司的实际信用风险情况，并且随着我国股市的进一步流通，KMV的适用性也到了进一步的加强。同时，对于最佳违约点的选取上来看，当违约点公式等于短期负债加上0.7倍的长期负债时，KMV模型对于上市公司信用风险的甄别能力最强。最后，本文在最佳违约点公式的基础上对单个上市公司的违约距离和净利润进行了比较分析，结果也与其实际经营情况相吻合，也验证了KMV模型能够识别我国上市公司的实际信用风险变化趋势。　　最后，本文基于目前我国信用风险管理的实际情况，认为我国商业银行可以将修正过后的KMV模型用于度量上市公司信用风险水平。同时，为了使KMV模型的适用性得到进一步的加强，本文认为我国商业银行应该通过加强内部管理以及完善信用衍生品市场等措施进一步完善自身的信用风险管理水平。