信用评级在企业经营与发展中起到举足轻重的作用,在经济环境愈发复杂的当下,对信用风险的防范也越来越困难。医药行业作为国民经济中与人民生活联系最为紧密的行业之一,在其快速发展的过程中,由于企业内部管理不善或外部竞争压力的存在,难以避免地会出现信用问题,这不仅影响企业的健康发展,还可能使其投资者遭受损失。然而当前评级机构对于医药行业的信用评级还存在主观性较强等不足之处,在此背景下,优化医药行业上市公司的信用评级方法成为值得研究的课题。本文在大量阅读国内外文献的前提下,首先梳理了信用评级的理论基础,接着对我国医药行业信用评级现状与问题进行了总结,并对本文使用BP神经网络方法建立优化的信用评级模型可行性作出分析。以2020年的225家医药行业A股上市公司数据为样本,根据对我国医药行业风险特征的分析,从盈利能力、偿债能力、营运能力等7方面初步选取20项适用于医药行业的信用评级指标,使用因子分析法得到信用风险综合评分后,对K-Means聚类得出的评级分布合理性进行分析。基于此,训练出了经遗传算法优化的BP神经网络模型,模型的拟合优度达到97%。最终使用样本外的Y公司2016-2020年指标数据对其2017-2021年信用评级进行预测,并将预测结果与联合资信在此期间对Y公司给出的主体评级进行对比,以检验模型效果。结果显示,相较于联合资信的评级结果,模型更前瞻地对Y公司信用状况的恶化做出了判断。本文基于BP神经网络的评级模型在信用评级预测中降低了现行信用评级方法中对指标权重确认的主观性,减少了对评级的人为调整,在实际应用中具有一定参考价值。对于医药行业上市公司,可以根据本文优化后的信用评级模型及时观察评级变动,未雨绸缪,优化内部管理以防范信用风险,维护企业信用形象。对于信用评级机构,在对医药企业进行信用评级时可采用更为客观的方法,以提高结果的准确性,并且应对受评企业的信用状况进行及时跟踪,更好地发挥信用评级在风险预警中的作用。