随着经济的快速发展,人类在享受其带来的成果的同时,与自然环境的矛盾也日渐凸显。绿色信贷是我国为了加大生态保护出台的一项重要举措之一,绿色信贷就是通过银行等金融机构对从事与生态保护建设与开发相关的公司给予一定优惠程度贷款政策的手段。近几年,在我国随着绿色信贷的提出又逐渐发展,中国工商银行、中国农业银行、浦发银行等多家银行相继推出了相应的绿色金融产品并且积极地加入赤道原则。纵观文献可得知国内外许多学者对信用风险进行了大量研究,建立的信贷风险相关的定量模型也可谓屡见不鲜,但是因为绿色信贷在我国的发展还尚不算成熟,目前国内较少有学者对于绿色信贷的风险评价问题进行实证研究。本文通过介绍绿色信贷的相关的概念、如何界定信用风险、阐述影响信用风险相关的因素并且通过运用科学的评价方法对信用风险进行评价,本文通过选用AHP和BP神经网络的方法来构建绿色信贷风险评价模型。同时,根据绿色信贷的设立的目的和“环保一票否决制”的原则把绿色信贷风险评价模型分为两个部分。第一部分,绿色信贷环保评级模型。因为企业的环保业绩在绿色信贷风险评价中占据着非常重要的位置,一旦企业及新建项目的环保评估不符合国际相关协议及国家相关法律法规标准被评为红色或黑色,银行将不给此类企业发放贷款;只有那些符合环保规定的企业,也就是说诸如那些被评价的结果是绿色、蓝色和黄色的企业,商业银行才会对此类企业进行信用风险的综合评价,即运用本文构建模型的第二部分。第二部分是运用信用风险评估模型对绿色、蓝色和黄色企业进行信用风险评估,通过对影响企业信用风险的因素进行分析、评估、计算,得出企业的信用评级。