由于世界各国长期过度重视经济发展而忽略了生态问题,导致二氧化碳等温室气体排放增加,从而导致全球气候变暖。控制碳排放逐渐成为重中之重。绿色发展模式是化解上述难题的可用方法,以商业银行为代表的金融业可以为绿色发展提供金融服务。随着低碳经济的兴起,绿色信贷业务逐渐成为商业银行助力低碳经济发展的重要金融创新领域,科学合理的风险控制是商业银行参与这项金融创新的关键。本文界定了绿色信贷及其风险的含义,并对其特征及成因进行详细的阐述。对六家涉及绿色信贷的中国商业银行进行风险分析,引入copula函数以间接方法通过潜在变量模拟相应的绿色信贷信用风险和市场风险。运用结合KMV和GARCH模型的copula函数方法分析绿色信贷的四大公共因素,即汇率,利率,CER(核证减排量)价格和布伦特原油价格,其中KMV和GARCH模型用于生成反映与每家银行相关的整体信用和市场风险的数据,copula和t-copula函数都用于模拟参数估计以便以更适合的函数进行比较。接着,通过计算每个要素的冲击估计,来探讨在经济冲击下信用风险和市场风险的变化,再次,通过5万次蒙特卡罗模拟计算每个商业银行的绿色信贷的市场风险和信用风险价值。并对经济冲击对共同因素的影响进行假设分析。最后针对我国绿色信贷面临的风险,从商业银行层面和政府监管层面提出对策建议。根据本文的实证分析,汇率和原油价格是绿色信贷中需要考虑的关键因素。在六家样本商业银行中,平安银行面临的绿色信贷风险最大,而中国工商银行面临的绿色信贷风险最小。国有控股银行的绿色信贷面临的信用风险和市场风险基本上都优于股份制商业银行。