20世紀70年代以前，金融機構在測定和管理信用風險方面將定性與定量分析相結合，主要通過分析財務報表對客戶的信用品質進行主觀評價。20世紀80年代以後，隨著金融理論及計量技術的發展，基於金融市場資訊和金融理論的現代信用風險量化模型逐漸發展起來。國際上一些大型金融機構開發出各自的信用風險評估系統。這些模型為實現投資分散化和具體的授信決策提供量化的、科學的依據，為傳統信用分析方法提供很好的補充。

　　專家分析法對信用風險的評估取決於專家的主觀判斷，通過定性分析有關指標來評價客戶信用風險。常用的要素分析法有5C分析法，由品格（Character）、資本（Capital）、償付能力（Capacity）、抵押品（Collateral）和經濟週期（Cycle Condition）五個因素對借款人進行判斷和權衡。專家分析法是一種比較有效的評價分析債務人信用品質的方法，這種方法對分析者的要求和依賴性很高，還需要培訓後備專家，成本很高。此外，這種方法很多時候依賴於債務人的歷史表現和專家的主觀判斷，比較缺乏客觀的評價分析。

　　財務比率模型採用定量的手段以及判別分析來進行信用風險評價。1968年，Altman提出了Z計分模型。該模型主要是從上市公司財務報告中計算出一組能夠反映企業財務危機程度的財務比率，並根據這些比率對財務危機警示作用的大小給予不同的權重，最後進行加權計算得到企業的信用風險總判別分Z，將其與臨界值對比就可知企業財務危機或信用風險的大小。

　　Logit模型是採用一系列財務比率變數來分析公司破産或違約的概率，然後根據投資者的風險偏好程度設定風險警界線，以此進行風險定位和決策。Logit方法克服了線性判別函數統計假設過於苛刻的不足，對預測企業破産儘管有所改進，但仍不夠理想。

　　現代信用風險模型主要有以下幾種。Credit Metrics由J.P.摩根公司和一些合作機構于1997年推出，是一種信用在險值（Credit VAR）模型。信用在險值是指給定的信用風險期限內，在一定的置信水準下，信貸資産可能遭受的最大損失。Credit Metrics模型簡單不複雜，透明度高。Credit Risk+由瑞士信貸銀行于1997年發佈。模型源於保險精算學，只考慮違約和不違約兩種狀態，同時假定違約率是隨機的。Credit Portfolio View（簡稱CPV）基於Credit Metrics的思路，通過輸入宏觀經濟變數，如利率、失業率、經濟增長率和政府支出等，對各國不同産業間的信用等級轉移概率和違約概率的聯合條件分佈進行模擬。CPV克服了Credit Metrics關於不同時期的評級轉移矩陣固定不變的缺點。KMV模型是將期權定價理論應用於貸款和債券估值而開發出的信用監控模型，它通過對上市公司股價波動的分析，來預測股權公開交易公司發生違約的可能性。