商业银行是我国整个金融体系的核心,在国民经济平稳运行和发展中具有纽带和桥梁的作用,因此,商业银行的稳健经营是经济发展和社会进步的前提和基础。对于我国,目前金融市场自由化还处于起步阶段,企业贷款仍然占据商业银行总资产的绝大部分比重,商业银行面临的最主要风险也是信贷风险。本文选择上市公司作为研究对象,因为其实力较为雄厚,影响力较大。从令人触目惊心的巨额不良贷款到屡见不鲜的金融危机频发,无不根源于信贷风险问题。因此,本文致力于研究我国商业银行信贷风险管理的理念、体系及技术发展,不仅具有很强的现实意义,而且具有一定的前瞻性。本文作者在回顾相关理论和对各种风险度量方法进行比较的基础上建立实证分析模型,最终选择Logistic度量模型来对企业的信贷风险进行度量。其中分析了每种度量方法的各自优缺点,将在我国的适用性进行比较,得出Logistic模型更加符合我国现行的金融市场。运用密切值法对可贷企业整体风险水平进行排序,将密切值法和Logistic度量模型相结合,提高了银行资金利用率和评估体系的完整度,使模型作用更加完善。在对所选的45家上市公司的财务数据进行分析及相关运算的情况下,利用SPSS软件对企业的贷款风险程度进行实证研究,建立实证模型。Logistic度量模型与密切值法排序相结合,使整个度量体系更加有效。