信用风险是商业银行所面临的主要风险之一，对信用风险的准确度量在微观上有利于商业银行的经营安全，宏观上有利于整个金融体系的稳定和经济的健康持续发展。我国商业银行尤其是国有银行信贷资产质量低下，不良贷款比率一直居高不下，银行信用风险成为我国金融风险的最大隐患。随着外资银行的大举进入，我国银行业将受到更严峻的挑战。如何提高我国银行风险管理水平是我国金融界的一个重要研究课题，怎样加强信用风险管理成为各商业银行的当务之急。鉴于此，本文借鉴国内外研究和应用的一些成果，并结合我国商业银行的具体特征，尝试在我国商业银行信用风险管理中引入模型和量化管理方法。 本文在对CreditMetrics模型进行分析和研究的基础上，结合我国的实际情况，对如何加强我国信用风险分析量化和管理进行了初探。本文分为三章，第一章首先阐述了信用风险的基本概念及其评估方法，对信用风险的各种度量模式和方法进行了介绍和比较，然后概述了我国商业银行信用风险管理现状，强调了加强风险度量与管理的紧迫性。第二章首先介绍了CreditMetrics模型的基本原理，特别是适用于虽然尚未发生违约，但借款人信用等级已经发生了变化的情况，然后基于我国实际提出以CreditMetrics模型为核心构建风险度量和管理方法的相关设想。第三章在对我国商业银行应用模型的可行性分析基础上，提出了存在的问题和对策，以期全面提升我国商业银行信用风险度量和管理水平。 本文的创新有两处： 第一，本文用CreditMetrics模型计算所得的VaR(Value at Risk)值，将之作为RAROC(Risk—Adjusted Return On Capital)的计算数据，进行绩效量化，通过VaR将两者有效结合起来，从而实现资本有效配置。 第二，CreditMetrics模型的核心部分是信用等级迁移矩阵，笔者对资信公司的数据进行了整理，建立信用等级迁移矩阵。