科技型中小企业是科技创新的主体，是推动技术进步的主要力量，在调整产业结构、推动新兴产业健康发展、加快经济发展方式转变以及促进社会就业等方面起到了突出的作用，目前已经成为我国经济发展的新生力量。但融资渠道匮乏，融资额度受限等因素限制了科技型中小企业的发展。造成科技型中小企业融资难的根本原因在于信用问题，信用风险是科技型中小企业融资风险中最主要也是最重要的风险。KMV模型具有动态性、前瞻性等特点，是衡量科技型中小企业信用风险高低的高级模型。本文将利用该模型来度量我国科技型中小企业信用风险的高低。本文首先对科技型中小企业做了理论研究。其次，对四种主要的现代信用风险评价模型：Credit Metrics模型、Credit Risk+模型、Credit Portfolio View模型和KMV模型进行了阐述并相比较，最后得出KMV模型更适合科技型中小企业信用风险评价的结论。再次，基于KMV模型对科技型中小企业信用风险进行了实证分析。然后，从事前预防、事中控制和事后治理三个环节对科技型中小企业信用风险的控制提出了对策建议。最后，对全文内容进行总结的同时提出研究的不足与展望。本文的核心部分在第五章。不仅运用KMV模型对上市科技型中小企业信用风险进行评价分析，还对KMV模型进行了修正，使之也适合对非上市科技型中小企业信用风险的评价。对已经上市的科技型中小企业，文中收集了45家企业的年度数据，并按股价日标准差的大小将这些企业分为三个样本，运用KMV模型将它们的违约距离和违约概率进行对比分析，结果表明股价标准差大的企业一般信用风险较高；而对未上市的科技型中小企业，本文运用KMV公司研发的PFM模型的基本思想对KMV模型进行修正，即通过同一行业上市公司披露的信息来求解非上市公司的一些关键变量。文中选取了96家科技型中小企业，并将这些企业按行业进行了分类，利用统计软件对不同行业的方程分别进行回归，求解出了KMV模型中需要的变量，以方便对同行业非上市科技型中小企业违约距离和违约概率的计算。