自2007年美国次贷危机以来，无论是实业界还是监管当局都把信用风险的评估与管理放到首要位置，信用风险已经成为金融机构及监管部门最关心的问题之一。在这样的金融大背景下，了解信用风险度量方法的发展历程和趋势、借鉴世界先进的信用风险度量方法，有效地防范风险，特别是信用风险，将成为我国银行业面临的重大课题之一。对研究开发适合我国国情的信用风险度量方法、提高银行等金融机构的信用风险管理水平，具有重要的理论意义和现实意义。本文在考察我国商业银行信用风险管理现状的基础上，结合银行信用风险管理的实际情况，在信用风险度量中引入基于VaR方法的Credit Metrics模型，且对VaR方法进行优化，引入非对称拉普拉斯分布，用非对称拉普拉斯分布VaR来量化和表示风险，构建了基于非对称拉普拉斯分布VaR的Credit Metrics模型。并且通过对非对称拉普拉斯分布VaR的Credit Metrics模型应用中的若干个关键问题进行实证研究，提出该模型应用于我国商业银行信用风险管理的思路，对我国商业银行提高信用风险管理水平有一定现实意义。