Rockfeller T和Uryaser S.提出了在VaR的基础上进行修正的CVaR方法,该方法在具有VaR的优点同时修正了其中的不足,是一种符合一致性风险度量标准的方法。因此笔者将其引入到我国商业银行信用风险管理中希望能为我国研究人员在这方面的工作提供一些参考价值。　　文中选取了 CreditMetricsTM模型来进行商业银行信用风险管理的研究。采用历史模拟的计算方法和Lindo6.0软件工具对CVaR作为度量商业银行风险的方法进行了模拟验证的研究。模拟验证数据获取的方法是用股票收益数据代替银行信用贷款的收益。模拟验证了以下结论:1.CVaR的值随着置信水平的提高而增大。2.CVaR方法具有次可加性等其它性质,即证明了 CVaR方法符合一致性风险度量的标准。3.在收益一定的情况下,通过调整信用贷款组合中的各种信贷的权重可以降低信用风险CVaR值,并使其得到最优解。　　在模拟验证的基础上,本文创新性地将CVaR引入“RAROC系统”的应用中;推导出CVaR在RAROC中运用的具体数学表达式。进一步运用该表达式并验证以下结论:单个资产的权重与该单个资产的 RAROC值成反方向变动。由此调整各单个资产的权重,使其 RAROC值均相等,在银行给定的经济资本约束下,达到资产组合的收益最大化。从而指导金融机构及监管机构信用风险经济资本的配置。