[INTRODUÇÃO] O risco de crédito, ou risco de inadimplência, é a probabilidade de uma empresa não honrar as suas obrigações com seus investidores (acionistas e credores). É possível mensurar esse risco em diversos modelos criados ao longo do tempo, dentre eles temos o modelo criado por Merton em 1974. O objetivo da pesquisa aqui proposta é utilizar o modelo de mensuração do risco de crédito de KMV-Merton para o cálculo de probabilidade de default de grandes empresas do mercado financeiro brasileiro, a fim de analisar a capacidade desse modelo de prever pioras do rating dessas empresas. Ao realizar esses cálculos, foi possível validar esse método de cálculo e analisar sua taxa de acerto em comparação às agências externas de classificação de risco.  [METODOLOGIA] Foram selecionadas onze empresas de capital aberto inseridas no mercado brasileiro, entre os períodos de 2010 e 2017, nas quais tiveram sua classificação de risco de crédito alterada nesse período. As empresas são de diversos setores: Braskem, BRF, CSN, Gol Linhas Aéreas, JBS, Marfrig, Natura, Oi, Petrobras, Usiminas e Vale. Os dados de mercado de cada empresa foram retirados através da ferramenta disponível da Bloomberg. Os dados de mercado extraídos foram: os preços diários das ações ordinárias, o capital de mercado da empresa, e sua dívida (passivo circulante e passivo não circulante). Para taxa livre de risco, considerou-se a meta da taxa Selic ao ano. Após toda a coleta de dados, foram estimados os valores do ativo e a volatilidade deste ativo. Para realizar esse as estimativas, foi utilizada a ferramenta Solver do Excel. Para verificar a taxa de acerto do modelo, foram retiradas, também da ferramenta disponível da Bloomberg, as alterações de rating das agências Moody’s, S&P e Fitch. O rating considerado nesse estudo foi o rating global. Com isso, foram analisadas 105 alterações de ratings nesse período para as onze empresas. [Resultados] A análise do modelo foi dividida em duas partes. A primeira foi uma análise superficial, na qual foi realizada a comparação gráfica entre os resultados do modelo e as variações da classificação de crédito das agências de classificação. Essa comparação inicial serviu para começar o processo de interpretação dos resultados. É possível concluir com essa comparação de que os downgrades dos ratings, ocorrem, na maioria das vezes, nos momentos que a probabilidade de inadimplência aumenta. E ao mesmo tempo, os upgrades dos ratings ocorrem quando a empresa está com sua probabilidade de inadimplência muito baixa. A segunda análise foi uma comparação quantitativa, na qual foi confrontado as probabilidades de default encontradas no Excel com as variações de rating das agências. O modelo de cálculo de probabilidade de default de KMV-Merton possui um bom potencial de previsão, visto que conseguiu prever com acerto até 78,1% no dia da mudança do rating, 76,2% uma semana antes, 72,38% um mês antes, 71,43% dois meses antes, 68,63% três meses antes e 53,92% seis meses antes. Fica claro que a maior taxa de acerto do modelo ocorre quando ele mais se aproxima da data da alteração. [CONCLUSÃO] Nesse estudo, foi observado um total de 78,1% de acertos, de um total de 105 observações. Portanto, o modelo KMV-Merton, do modo que foi realizado nessa pesquisa, é sim muito capaz de prever alterações na classificação do rating. Até três meses antes da alteração, o modelo pode ser considerado como bom, visto que se mantém na média de 70%. Ao passo que se aumenta a distância de dias da alteração, a precisão do modelo também diminui. Com 6 meses de distância, o modelo apresenta 53,92% de taxa de acerto, configurando uma precisão medíocre.