KMV模型在實際應用中的不足之處在於:壹是側重於違約預測，忽略了企業信用評級的變化，只適合評估與企業資產價值直接相關的信貸資產(基本上只是貸款)的風險；第二，該模型適用於上市公司信用風險評估。由於我國股票市場不是有效市場，上市公司的股票價格往往偏離公司的實際價值，企業尤其是國有企業的資產價值不能完全反映在股票市值中，從而影響模型預測的準確性。然而，該模型可以應用於跨國集團信貸資產的風險管理。跨國企業的信貸資產大多由母公司擔保，母公司所在國的股票市場相對成熟有效。第三，模型基於資產價值服從正態分布的假設，與現實不符，模型無法區分不同類型的長期債務。該模型有兩個優點:壹是屬於MTM(market to market)模型，信用風險的VaR是以其為基礎計算的，與國有商業銀行的經營理念基本壹致；二是模型首次將組合管理的概念引入信用風險管理領域，適用於商業信用、債券、貸款、貸款承諾、信用證、市場工具(互換、遠期等)等信用資產組合的風險度量。).
這種模式的局限性是:
首先，該模型對信用風險的評估很大程度上取決於借款人信用等級的變化。在中國現有的信用環境下，大量虧損的概率可能很高。
第二，模型假設信用等級轉移的概率是壹個穩定的馬爾可夫過程，但實際中信用等級轉移與過去的轉移結果有很高的相關性。
第三，模型假設無風險利率是事先確定的，且我國債券市場不發達，尚未形成合理的基礎利率，基礎利率是計算貸款現值的重要因素。
第四，目前國內沒有客觀權威的信用評級公司，沒有現成的企業信用等級轉換概率和不同信用等級企業違約回收率的數據。在商業銀行的歷史貸款數據庫中，某壹信用等級的企業在不同時期轉為另壹信用等級的概率可能不同，某壹信用等級的企業在不同時期的平均違約回收率也可能不同。這些不同時期的轉移概率和企業違約回收率的平均值構成了混沌時間序列。如果假設經濟的宏觀因素沒有大的波動，可以用混沌時間序列來預測短期未來的信用評級轉換概率矩陣和企業的平均違約回收率。有了這些數據，國有商業銀行可以利用信用計量模型量化和管理信用風險。
第五，模型在實際應用中需要能夠做好信用評級評估的高素質工作人員。另外，由於模型采用蒙特卡羅模擬，計算量較大。以國有商業銀行現有的計算機網絡系統，每次計算VAR值需要幾個小時甚至十幾個小時，這種速度有時可能無法滿足業務發展的需要。該模型的主要優點是:利用死亡率表很容易計算出單個債券和債券組合的期望損失和波動率，特別是債券組合的計算非常方便；死亡模型是從大量樣本中統計出來的模型，所以使用的參數較少。該模型的主要缺點是:沒有考慮不同債券的相關性對計算結果的影響；不考慮宏觀經濟環境對死亡率的影響，需要不定期更新死亡率表；數據更新和計算非常繁重；不能處理非線性產品，如期權和外幣掉期。
信用度量模型的意義
作為新巴塞爾協議的框架，信用計量模型的意義在於確定銀行所承擔的風險水平。貸款等各類金融產品的合理定價；合理配置銀行資本抵禦各種風險。
下面以基於VaR的風險度模型為例，說明新巴塞爾公約框架下風險計量模型的積極意義。
2001年，巴塞爾委員會發布新巴塞爾資本協議(以下簡稱新巴塞爾協議)取代舊巴塞爾協議。在此框架下，商業銀行面臨的風險分為三類:信用風險、市場風險和操作風險。
VaR在商業銀行風險管理中的應用始於對市場風險的監管。傳統的市場風險管理技術可分為敏感性分析和波動性分析，但這兩種方法在準確性、依賴性和全面性方面存在明顯缺陷。正如Jorion所指出的，VaR方法利用標準化的統計技術對市場風險進行綜合度量，彌補了敏感性分析和波動性分析的缺陷，將市場風險管理技術提升到了壹個新的高度。巴塞爾委員會也明確表示，采用VaR方法結合內部模型方法來度量銀行面臨的市場風險。
信用風險是商業銀行面臨的最重要的風險。由於信用風險本身的壹些特性，用VaR度量它在技術上有壹定的難度。然而，隨著量化技術的發展，新壹代金融工程師利用新的建模技術和分析方法，建立了壹些比VaR技術更暴力的信用風險度量模型。其中，著名的方法有CIBC提出的CreditVaR級數和J.P.Mrgan提出的CreditMetrics
在商業銀行的風險中，操作風險壹直缺乏明確的定義和足夠的重視。新巴塞爾協議中的壹項重要修改是將操作風險納入風險資本的計算和監管框架。新巴塞爾協議中計算操作風險資本箱有多種可供選擇的方法，其中較為復雜的損失分配法需要使用VaR方法來確定操作風險資本。