在全球信用不断膨胀的背景下，信用风险暴露越来越严重，已成为各国金融系统所面临的主要风险之一。如何有效地控制和管理信用风险已经成为各国金融监管当局、金融机构和投资者关注的焦点。在这样的国际金融背景下，学习和借鉴国际先进的信用风险计量技术，建立在中国行之有效的信用风险计量和管理模型，提高我国风险管理水平，是金融界面临的最大挑战之一。由此，本文对我国上市公司的信用风险计量及其相关问题做出研究。 本文分析了信用风险的概念和特征，着重研究了信用风险的计量方法，力求通过研究找到适合我国实际情况的上市公司信用风险计量模型，从而增强我国信用风险测定与管理的能力。首先简单介绍了传统的“5C”专家法、信用评分和信用评级法等传统的信用风险计量方法；接着着重研究了现代信用风险计量模型，主要有J.P。摩根的Credit Metrics模型，KMV公司研发的KMV模型，CSFP的的CreditRisk+模型，还有Credit Portfolio view模型。文章重点对模型的理论基础和在我国的适用性进行了研究。在此基础上，本文根据我国上市公司违约的条件，将因子分析结合Logit回归分析法引入到上市公司信用风险的研究中，选取了信用风险评价的财务指标和上市公司的相关数据，进行因子分析，分别对各类指标加以提炼，得到综合因子。通过因子分析发展了可靠、有效的上市公司信用风险的财务指标体系，丰富了理论界关于信用风险计量的相关研究。进一步按照Logit回归理论模型，构建了上市公司信用风险违约判别模型，对公司的违约率进行判别，分析其内在的信用风险，起到早期预警的作用。并运用模型对中国股票市场上市公司的信用风险进行了实证研究，得到了有意义、有价值的结论。