在经济全球化和金融一体化的大背景下，如何有效管理并防范金融风险是每个国家乃至每家企业都必须面对与解决的重要问题。目前，金融领域的风险主要分为市场风险、信用风险、流动性风险和操作风险四大类，其中尤为值得重视的是信用风险，因为信用风险涉及到财务困境、交易违约甚至是企业破产，严重的还会引发金融危机。另一方面，银行是中国经济金融体系的主体部门，而商业银行又是银行部门的核心，对于社会运行和经济发展起着十分重要的作用。因此需要关注商业银行的信用风险，转变“银行大而不倒”或者“银行永远不会违约和破产”的传统观念。
　　本文选取在A股上市的14家商业银行作为研究对象，研究区间是从2007年第一季度至2019年第二季度的50个季度。鉴于众多学者对于KMV模型在中国市场的适用性研究以及KMV模型本身具有的独特优势，本文选择使用KMV模型来度量中国上市商业银行的信用风险。更进一步，本文还针对性地修正了KMV模型运用在中国市场时一些重要参数的计算方法，并使用修正的KMV模型对样本内14家商业银行的信用风险进行评估。在利用KMV模型得到14家商业银行的信用风险评估结果之后，通过构建面板数据回归模型来识别商业银行信用风险的影响因素。
　　本文的主要实证结果如下。首先，经过参数修正的KMV模型在中国市场的适用性较强，能较准确地反映出14家商业银行的信用风险变化情况。其次，国有大型商业银行的信用风险明显小于股份制商业银行和城市商业银行，股份制商业银行和城市商业银行之间则没有显著差别，但总体来看风险都可控。然后，本文创新性地发现了商业银行获取非经营业务收益的能力对信用风险的缓解作用并提出两个可能的影响渠道：固定资产处置和政府扶持，而且这种效应对国有大型商业银行最为明显。接着，经营业绩、资本结构和业务多样性也会显著影响商业银行的信用风险，具体来说，经营业绩越好、资产负债率越高和业务多样性越低会增加商业银行的信用风险。最后，分组回归结果显示，不同类型商业银行信用风险的主要影响因素有所差异。具体而言，国有大型商业银行信用风险的主要影响因素是获取非经营业务收益的能力和业务多样性，股份制商业银行信用风险的主要影响因素是获取非经营业务收益的能力、经营业绩和资本结构，而城市商业银行信用风险的主要影响因素是获取非经营业务收益的能力和经营业绩。
　　本文的贡献主要包括三方面。首先，本文基于中国特有的宏观经济条件及上市商业银行的具体特征，对KMV模型的参数计算方式进行修正，得到更加适用于中国市场的模型，是在该领域的一次有意义的探索研究。其次，现有文献大多都只关注信用风险的度量结果，而未进一步剖析实证结果背后的影响因素，本文的研究拓宽了金融风险领域的研究视角，丰富了该领域的研究成果。最后，本文通过面板数据回归分析，发现了商业银行获取非经营业务收益的能力对信用风险的缓解作用并提出两个可能的影响渠道：固定资产处置和政府扶持，这是该领域值得继续深入研究的课题。