债券作为企业的一种融资工具，也作为投资者投资的对象，其交易市场每年的交易量都在呈几何级数的增长。由于债券市场的发展状况与国民经济息息相关，对其研究有助于为国民经济的发展提供理论分析和决策，而信用风险一直伴随着债券的发展，所以研究债券的信用风险有着重要理论意义和实用价值。对于债券信用风险的探讨，现阶段国内外学者研究视角是信用价差，其文献主要涉及到债券的定价、信用价差的曲线形态及其影响因素。本文从以下几个方面分析企业债券:　　1.利用遗传算法的自由参数选择技术求解Svensson(1995)模型参数;针对上海证券交易所债券市场，选取2007年6月-2012年6月的企业债和国债月度交易数据，对静态利率期限结构Svensson参数模型利用遗传算法求解，可得到精准的企业债和国债的即期利率曲线，进一步得到债券的信用价差。　　2.将上海证券交易所的AAA级企业债按行业分为电信服务业、工业、公用事业、金融业，分别对每个行业按不同期限进行回归分析，发现各行业的信用价差期限结构如下:工业和电信服务业的曲线形态先下降后上升，公用事业和金融业的曲线形态是向上倾斜的;　　3.对不同行业不同期限的信用价差进行多元回归分析发现，不同行业不同期限企业债信用价差的影响因素各不相同，同一个影响因子对相同行业不同期限都有不同的影响，同一个影响因子对不同行业不同期限都有不同的影响。　　4.对不同行业不同期限的信用价差动态过程研究分析，每个行业按不同期限进行时间序列分析，结果发现各期限的序列呈现自回归和移动平均的特征，信用价差ARMA模型的拟合优度相比多元线性回归有一定的提高;信用价差VAR模型能很好的拟合不同行业不同期限企业债信用价差序列的动态过程。　　本文的实证分析结论为监管机构和投资者提供了独特的视角，分析了不同行业企业债的信用风险，监管机构可以根据不同行业企业债信用风险的程度来为企业债提供相应的政策，投资者可以利用信用风险的大小决定其投资策略。