2007年底美国次贷危机爆发,众多金融机构遭受重创,此后以摧枯拉朽之势迅速蔓延全球,最终演变成一场世界性的金融危机。经过漫长的衰退期后,全球经济逐步复苏,直至2017年,重现近十年一遇的提速增长。在世界经济品尝经济复苏的“甘甜”滋味的同时,我们必须深刻意识到金融机构在风险管理中存在着不足。展望全球,金融一向在国际竞争与国际关系中起决定性作用,因此维护金融稳定也是各国中央银行所应承担的本职工作。信用风险作为各国商业银行风险管理体系的核心对象,对其进行有效的监控和因其引发的危机预警是银行和监管部门的重点内容,对国家经济发展乃至世界经济稳定具有重大影响。据此,当下亟待构建一个科学、合理的商业银行信用风险度量模型,用以精准识别和评估银行信用风险。通过对比分析现代信用风险管理度量模型(主要是KMV模型、Credit Risk+模型、Credit Metrics模型以及CPV模型),本文发现当前的模型大多缺乏对宏观经济因素的探讨,而忽视这方面的影响必然是不合理且不全面的。基于前人的研究基础,本文以信用组合观点模型(Credit Portfolio View,以下简称CPV)为基础出发,建立一个与宏观经济因子挂钩的商业银行信用风险度量模型。充分认识并合理探究宏观经济波动给我国商业银行所带来的贷款违约风险影响,有利于商业银行提高自身信用风险管理,提高宏观审慎管理效率。在选择宏观经济因素作为自变量时,本文分析了我国宏观经济变化的“新常态”,尽可能多的考虑解释变量的覆盖范围,运用最小二乘法进行多元回归分析并进行一定改良,同时配合压力测试模拟预测商业银行抵御信用风险的能力,以考察信用风险在宏观经济波动环境下的变化水平。在实际操作中,遇到因变量(商业银行贷款违约概率)数据难以获取的困境,但在参考前人研究的基础上选择使用不良贷款率替换进行实证研究。同时还分析了不同股权结构商业银行间的信用风险管理在宏观经济波动影响下的差异。结果表明:通过构建CPV模型并辅以压力测试,量化宏观经济因素对商业银行贷款违约率产生的影响,有助于提高我国商业银行信用风险度量的准确性,为未来宏观经济环境变化时我国商业银行信用风险管理提供了参考。