能源是社会生产活动至关重要的物质基础,也是决定经济稳健发展的关键要素。能源是否充足、能源是否得以充分利用,在很大程度上影响了经济建设质量。然而,能源的不可再生性和工业化发展前期的资源大量开采,使得能源总量大幅减少,阻碍了经济的可持续发展。与此同时,频频爆发的极端天气事件和自然灾害,也使得人们开始正视能源产出问题,并开始探索出更合理、更符合经济发展规律的能源利用模式。新能源的出现极大缓解了新时代下的能源危机,同时也为人们实现经济和环境的协调发展提供了新的思路,有利于弥补当今社会生产活动能源的不足,保障能源安全,同时也有利于克服了传统经济模式的局限性,提供了全新的经济建设路径。然而,也必须要承认的是,新能源行业投资回报周期长,对技术和资金的要求高,这也使得部分新能源项目融资难,对政府的依赖性强。鉴于此,要想促进新能源行业的高速发展,突破其目前融资困难的困境,企业就必须要强化信用风险意识,合理规划资产负债结构。现阶段,学术界主要采取统计学和机器学习等方法,考察与评价上市公司的信用风险,而这一系列理论方法的应用,也解决了金融数据非线性等问题,保证了风险评价的准确性。然而,新能源产业属于战略新兴产业,因此国内关于这类企业的主体信用评级信息较为匮乏,这也无形之中加大了观察学习的难度,阻碍了新能源上市公司的信用风险评价,更抑制了新能源行业信用体系的成熟发展。另外,国内关于新能源上市公司信用评价的研究较少,而且很少有学者建立综合评估模型整体分析与探究这类公司的信用风险问题。鉴于此,为了弥补现有风险评价研究的不足,同时为了给国内新能源企业的信用风险评估提供必要的理论指导,本文从如下方面展开研究分析:首先,阐述了新能源产业的发展背景,系统归纳总结了国内外关于信用风险评价的文献成果,强调了信用评价对于新能源企业解决融资问题,促进新能源产业高质量发展的积极作用。其次,全方位探讨了新能源行业的结构以及融资现状,深入剖析了该行业企业的信用风险影响因素。最后,基于前文的研究成果,建立了包括财务与非财务指标在内的信用风险评估体系,并以国内上百家新能源上市企业作为研究样本,探讨分析了支持向量机等不同评估模型的分类精准度,同时综合探究了现阶段我国新能源行业信用风险水平,指出了其目前存在的风险问题。实证分析发现:支持向量机在样本不均衡且总量少的条件下能够保持较高的分类精确率,能够较好地对新能源上市企业的信用风险进行评估;基于因子分析的多元Logistic回归普遍适用于样本数量较多的风险评估问题,在样本分布不均且总量较少的情况下,难以得出准确的风险评估结果;Catboost则适用于离散变量多的问题,无法有效解决金融数据的非线性问题,难以对新能源上市企业作出客观而准确的风险评价;BP神经网络则主要是通过持续性调整数据权值,以此作出风险评估,这也决定了其通常适用于样本数量大的风险问题中,而在小样本中分类准确率偏低,因此同样难以得出科学准确的新能源上市企业信用评级结果。新能源行业属于朝阳产业,投资成本高、回报周期长,对财政支持和政策倾斜有着极高的依赖性,而其天然的特征也决定了新能源上市企业融资难。但是从长远的角度而言,新能源作为国家重点扶持的战略产业,投资前景可观,因此研究与分析新能源行业信用风险评估问题具有较强的现实意义。