在全球积极应对气候变化、大力推动可持续发展的背景下，绿色信贷作为商业银行实现可持续发展的重要工具，正逐步在商业银行的业务布局中占据关键地位，成为商业银行调整信贷结构、践行社会责任的关键手段。
本研究旨在通过基于 KMV 模型深入剖析绿色信贷与商业银行信用风险之间的关系，为商业银行优化绿色信贷的投放策略、提升风险管理水平提供理论支持。
本研究梳理了国内外关于绿色信贷与信用风险的研究成果，发现绿色信贷对信用风险的影响机制存在显著差异，且绿色信贷政策在实施过程中面临诸多挑战。
本研究采用文献综述、理论分析和实证研究相结合的方法，通过KMV模型进行实证分析，以全面评估绿色信贷对商业银行信用风险的影响。
本文共分为六个核心章节，系统性地探讨了绿色信贷与商业银行信用风险的关系。绪论部分从全球气候治理和可持续发展目标出发，明确了研究目标。
绿色信贷作为金融机构响应可持续发展战略的重要工具，其核心是通过信贷资源的定向配置推动环境友好型产业发展。
商业银行信用风险是指借款人因履约能力下降或主观违约行为导致银行资产遭受损失的可能性。信用风险的度量方法随着金融工程学发展经历了从定性到定量的演变过程。
KMV模型将企业股权视为基于公司资产的看涨期权，通过逆向推导方法估算企业资产市场价值及其波动率。
数据收集遵循多层次、多来源的原则，以保障样本的代表性和结果的稳健性。本研究选取2015-2022年中国42家上市商业银行作为研究对象。
我国绿色信贷市场近年来呈现快速发展态势，已成为全球规模最大的绿色信贷市场之一。截至2024年第三季度，本外币绿色贷款余额达35.75万亿元，同比增长36.8%。
商业银行信用风险的总体水平可通过不良贷款率、拨备覆盖率等核心指标进行量化分析。根据国家金融监督管理总局数据，2023年第四季度末，我国商业银行不良贷款率为1.59%。
绿色信贷对商业银行信用风险的影响机制可通过多维度路径实现，其核心逻辑在于通过资产配置优化与风险管理能力提升形成风险缓释效应。
本研究样本选取基于中国境内开展绿色信贷业务的商业银行，遵循全面性、代表性和数据可得性原则。研究对象覆盖国有大型商业银行、股份制商业银行及城市商业银行三类机构。
在实证模型构建中，本研究以KMV模型为基础框架，结合商业银行信用风险特征与绿色信贷业务属性，构建了动态面板数据模型。
基于KMV模型对商业银行信用风险的实证分析显示，绿色信贷规模与信用风险水平呈现显著负相关关系。
稳健性检验是实证研究的关键环节，其核心在于验证模型结果对参数设定、变量选择及样本范围的敏感性。
本文通过KMV模型对商业银行绿色信贷与信用风险的关联性进行实证分析，发现绿色信贷业务对商业银行信用风险具有显著抑制作用。
商业银行需从战略高度构建绿色信贷业务的制度体系，将环境、社会和治理（ESG）标准全面融入信贷政策框架。
未来研究可从模型优化与数据扩展、政策动态跟踪、跨学科方法融合以及国际经验比较四个维度深化绿色金融与信用风险管理的理论框架与实践应用。