近年来新的信用风险模型取得了长足的进步,自从1997年J.P摩根的信用计量模型以及CSFP的CreditRisk+公开发表以来,这两个新模型已成为内部信用风险管理模型的基准。本文对这两个商业模型进行介绍,并归纳出它们的基本假设、度量风险所需要的输入数据,以及核心内容,最后将这两个模型纳入同一框架之下。介绍了近年来在组合信用风险的度量方面的成果之后,我们致力于解决组合成分风险贡献的计算问题,进而实现组合优化,与组合整体风险度量相比,组合成分风险贡献的度量还是比较新颖的领域。我们建立了与马科维茨的均值-方差模型类似的均值-VaR模型,用于信用资产组合优化,该模型求解的关键是找到组合边际VaR的计算方法。计算边际VaR,首先要求VaR可微,我们给出了VaR的可微条件,并引入“同质性”等一系列概念、性质。本文介绍了两种计算边际风险的方法:条件期望法与鞍点计算法。其中,条件期望法的计算涉及到采用Panjer Recursion,Hermann Haaf指出了该方法的局限性。本文将鞍点近似法应用于条件期望法的计算中,避免了Panjer Recursion的应用。实证分析显示:改造后的条件期望法与鞍点计算法相比,结果相当接近。此外,对于均值-VaR模型,我们也进行了实证分析。由于VaR难以以解析式的形式表述,我们采用带约束遗传算法求解均值-VaR模型,求出近似最优解。实证表明,新的组合形式在不改变组合收益率的条件下,明显降低了组合风险。