本文主要是基于当前我国股票市场股改进程基本结束,股票市场行将全流通的大背景之下,探讨运用KMV模型相关知识,来对一部分上市公司因经营不善而被冠名ST的概率进行预测,进而得到较好的预测效果的重大意义和现实的可行性。　　 本文的研究思路主要是剖析成熟的KMV模型,通过不同模型的比较和客观总结前人的研究成果,从模型原理和实证案例两方面来阐明该模型计量和预测的有效性。本文研究重点是力图证明KMV模型由于其自身的特点,是最适合于在股票市场作相关上市公司信用风险预测的模型。　　 本文论述的层次是这样展开的:首先,本文提出了如何保护投资者利益,有效进行上市公司信用风险预测的问题,然后本文列举了公司信用风险计量研究这个课题发展和演进的历史过程和前人在公司信用风险计量领域的研究成果,接着本文简明扼要地介绍了几种当今世界上常用的公司信用风险计量方法,并指出了它们的优缺点,在此基础之上本文进而推出了KMV模型。在对该模型的理论原理和计算方法进行了详实的阐述的同时,本文着重突出了KMV模型相对于别的模型而言在对上市公司这类特殊公司群体进行信用风险计量和预测方面的独特优势。接下来本文详细介绍了所做的实证案例研究。本文的实证分为三大部分:第一部分是选取60家样本公司(其中30家ST类公司,30家正常公司)并运用KMV模型对其统计期内的违约距离和违约概率进行测算,以两类公司违约距离和违约概率的巨大反差来证明KMV模型的有效性；第二部分是运用KMV模型,以23家上证50样本股为研究对象,简要分析了2000年至2007年我国上市公司整体信用风险变化的路径；第三部分是运用KMV模型对36家2007年的绩差上市公司作了信用风险计量和预测,并结合前一部分的实证结果从行业角度来分析和评价了样本公司的信用违约风险,籍此来初步考察各行业的上市公司信用违约风险的分布。　　 在文章的结语中,本文对KMV模型在我国运用的可行性作了分析,并简述了我国上市公司信用风险的整体现状和行业现状,最后指出了KMV模型在我国运用需要的各种条件及其今后须完善的地方。