近年来,我国对生态文明建设和绿色发展越来越重视,推动绿色金融高质量发展上升为国家战略。公开数据显示,截至2020年底,我国绿色信贷累计余额为90451.97亿元,相较2017年增长67.15%,探索绿色信贷发展之道是绿色金融高质量发展的重要环节。绿色信贷是借助金融杠杆实现环保资源合理分配的金融产品,区别于传统信贷,其风险来源除企业经营风险外,还包含潜在的环境风险,故论文将探讨如何量化绿色信贷风险并通过差异化定价实现环保资源的合理分配。首先,论文在传统信用风险评估理论的基础上,增加环境风险细化指标,拟定了包含环境特征在内共计35个指标的绿色信贷风险评估指标体系。在此基础上,以2010-2019年间我国上市公司数据作为数据源,拆分训练集与测试集,使用递归特征删减法进行指标的二次筛选,利用ROSE算法均衡正负样本后,依次构建了基于LDA、贝叶斯、XGboost以及随机森林的风险评估模型。通过对比各模型在测试集上的表现,发现使用ROSE算法的随机森林模型在AUC、Accuracy、Precision等评价指标上表现最佳,模型AUC达到0.933,能够较好地识别高风险企业,合理量化绿色信贷信用风险。其次,对常见信贷定价方法进行理论研究,结合实际情况论证了 RAROC模型对于我国绿色信贷定价问题的适用性。与此同时,对RAROC模型基础公式进行推导,通过建立计入环境风险成本的RAROC模型在风险评估与贷款定价之间建立联系。该模型能够通过量化环境风险成本,实现绿色信贷差异化定价,促进环保资源的合理分配。最后,分别选取绿色行业与高污染行业的真实企业借贷样本进行实证研究,通过绿色信贷风险评估模型预测借贷企业违约概率,使用定价模型计算样本利率,再将其与实际利率对比,对整体模型效果进行检验。通过实证研究,发现使用ROSE算法的随机森林模型能够综合企业经营风险和环境风险预估绿色信贷违约概率,进而有效识别高风险企业;计入环境风险成本的RAROC模型能够根据企业对环境的影响动态调控贷款利率,使得资本优先流向低风险的绿色企业,推动银行和企业绿色可持续发展。论文研究结果可以为绿色信贷风险防控及定价策略提供参考,并为我国绿色信贷规模化背景下实现精细化管理提供理论依据。