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债务抵押债券（CDO）是一种基于信用资产池现金流为支撑，以分券的方式发行的结构性衍生金融产品。由于其复杂的内在结构和交易流程，使得对其进行定价尤为困难。本文基于国内二级市场流动性严重不足，市场缺乏信用违约数据的现状，以及国内市场所发行的CDO普遍存在资产评级高、集中度高等特点。运用KMV模型，利用国内市场数据估算出资产池中各资产的违约概率。针对违约事件导致资产价值发生跳跃的情形，在模型中引入“跳跃”过程进行描述。然后，针对信用资产收益序列的“尖峰厚尾”的特征，信用资产的相关结构是动态的，非线性相关的。本文引入Gaussian Copula和Student-t Copula函数估算出各债务人相互的违约相关结构。最后，利用无套利定价原理求解出各分券的收益面和损失面，并运用Monte Carlo模拟估算出各个分券的合理信用价差。实证结果显示，针对资产的突变过程，通过在模型中引入“跳跃”过程加以刻画，运用KMV模型估算“债务人”的违约概率是有效的。并且，在高级券层的定价精度优于次级券层。其次，引入Copula函数能够很好的拟合信用资产的尾部非线性风险特征，并且Student-t Copula函数相对于Gaussian Copula函数的模拟结果更优，平均能缩小3-5个bps。最后，本文发现KMV模型中，运用虚拟“债务人”进行分类，会提高资产的信用，进而使得次级券层的定价误差加大。