自2007年第一家P2P平台在国内诞生以来,在金融服务回归实体经济的大背景下,以服务小微企业为代表的P2P网络借贷开始崭露头角,但在互联网金融发展前期,P2P网络借贷准入门槛较低,行业内良莠混杂,风险不断累积,最终在2018年6月集中爆发了P2P风险事件,拉开了“伪P2P”、风控能力薄弱的P2P违约潮和退出潮。在一系列违规事件发生后P2P网贷行业迎来了监管的及时介入,且随着监管部门出台的一系列政策与举措,网贷行业在加速整顿的同时,也在逐渐回归正轨,在被大众质疑的同时,也在努力重建与完善自己。事实上,唯有回归本质,P2P网贷行业才能在资本市场上拥有更长远的发展之路。在行业整治取得一定成效,平台合规性有所保证后,借款人违约风险自然而然成为投资者关注的重点,因此,如何帮助投资者识别P2P网络借贷过程中的信用风险,降低投资风险成为学术界和P2P网络借贷行业亟待解决的难题。本文以我国P2P网络借贷行业的发展现状为切入点,通过理论分析,论证网络借贷市场中存在的信息不对称现象和羊群效应,研究网络借贷交易中信用风险的产生机理和影响因素。在理论指导下,分析P2P网络借贷平台和借款人的信息披露机制,探究不同信息因素对信用风险产生的影响。再借助“人人贷”进行实证研究,验证“部分市场化”条件下利率反映信用风险的能力,挖掘非完全市场化条件下已披露信息中对违约风险具有显著影响的其他信息因子。本文正文分为六个部分。第一章绪论部分是确立文章研究问题的基础,主要说明研究背景、研究问题的发现以及研究的目的和价值,同时对研究内容和方法做了简要描述;第二章梳理了国内外相关文献,分别从利率与信用风险之间的关系、投资者行为学角度对相关文献进行了梳理与评述;第三章主要分析了我国P2P网贷行业的发展现状,同时阐明了当前我国P2P网络借贷存在的主要风险类型;第四章阐述了P2P网络借贷信用风险产生的理论基础,以理论为导向分析了借款人和平台的信用风险识别因子,重点分析了借款人违约的主要影响因素,在此基础上提出本文的研究问题假设1到假设4;第五章是本文的实证模型设计,介绍了数据的来源和变量的选取标准,同时对Probit模型的选取标准、模型原理和假设条件进行了描述;第六章实证结果分析,主要内容包括对数据的描述性统计及相关性分析,对回归结果的实证分析和稳健性检验。本文以人人贷平台的历史交易数据构建模型数据库,进行实证分析后得出了以下几条研究结论:(1)“部分市场化”是我国P2P网络借贷平台的特有属性,这种属性对利率定价机制起着决定性的作用。因此,我国的投资者无法仅通过借款利率来判断和识别投资风险,需要借助其他公开信息对投资风险进行识别;(2)对P2P网络借贷平台——人人贷进行实证研究后发现,在借贷过程中平台和借款人会在一定程度上披露与借款订单相关的信息,其中包括借款项目信息、借款人信用信息、借款人个人信息等,这些公开信息也能够部分反映借款订单的违约风险,对利率反映信用风险具有补充效应;(3)在平台和借款人披露的公开信息中,利率仍然是反映信用风险的主要指标,借款人信用信息变量组对信用风险的传递效用最强,揭露风险的能力仅次于利率,投资者可综合利用这两组指标对一笔借款订单进行风险评估,在其他条件相同的情况下可加入其他两组变量对订单进行更深入的风险评估。换言之,平台和借款人披露的公开信息可以作为理性投资者的风险识别工具,从而降低投资风险,提高资金安全性。这也间接说明我国P2P网贷市场中披露的信息具有良好的风险识别能力。