我国作为世界上发展最迅速的发展中国家，在世界贸易分工的格局下充分发挥了劳动力和资源上的比较优势，在全球的经济地位日益强盛，逐步成为世界上的制造业大国。然而我国制造业以出口为导向、缺乏核心竞争力、风险抵御能力差的特性，使得该行业在2008年的金融危机中遭受重创。正确评价制造业上市公司信用风险，有助于加快该行业的产业结构调整和升级。同时，制造业上市公司作为我国商业银行重要的信贷客户，其信用状况直接影响着商业银行的信贷资产质量，因此对制造业信用风险进行有效度量也有助于商业银行防范信用风险。以我国商业银行的角度度量制造业上市公司信用风险，立足于我国的现实环境，结合制造业上市公司信用风险的特点，通过比较分析四种现代信用风险度量模型得出结论：KMV模型是最适合度量我国制造业上市公司信用风险的模型。然后，运用KMV模型对我国制造业上市公司进行实证研究，在调整了KMV模型的两个参数——违约点和预期资产增长率后，对实证效果进行检验发现：修正后的KMV模型比未修正的模型能更好地区分正常公司和违约公司之间的信用风险。最后，应用修正后的KMV模型对我国中证100指数中12家具有代表性的大型制造业上市公司的信用风险进行分析，发现这些制造业上市公司从2011到2013年三年间的信用状况都在持续恶化。主要完成了三个方面的创新工作：第一，考虑分行业研究上市公司信用风险，仅以制造业行业为研究对象，通过实证探索适合我国制造业上市公司信用风险研究的违约点。第二，比较三种不同的计算预期资产增长率的方法，确立了历史平均资产增长率为计算资产增长率的最佳方法。第三，选用中证100指数中的12家具有代表性的制造业上市公司作为研究对象，应用修正后的KMV模型分析近三年这些公司的信用风险变化情况，通过实证了解到我国制造业信用状况在恶化。