本文研究的对象为P2P网贷市场，即个人向其他个人借款人通过互联网金融提供小额贷款的市场。P2P网贷市场是一个高度去中心化的市场，潜在的借款人和贷款人之间没有机会进行面对面的接触。因此，与普通贷款相比，P2P贷款的投资者对借款人状况了解较少，也就加深了本文研究的问题——信息不对称问题。本文研究的核心问题是信息不对称的强弱会不会影响违约率。根据信息不对称的定义，不同的经济主体拥有的信息数量和质量不同。在P2P市场中，投资者拥有的借款人信息无论是质量还是数量都不如借款人自己拥有的信息，投资者在市场中处于不利地位，投资者很依赖P2P平台提供的信息来筛选借款人。P2P平台提供给投资者的信息就是本文题目中的“信号”，“信号”质量越高，说明信息不对称程度越低。本文引入“信号”的原因是信息不对称程度很难衡量。用信号的优劣来衡量是符合信息不对称定义的。如果一个披露的借款人信息与其违约率高度相关，那么这个信息就是好的“信号”，因为投资者可以更好地筛选借款人，使得“劣币驱逐良币”的情况较少出现。以上是本文研究的理论概况。除了理论的研究，本文还提出实证问题并进行了实证分析。
　　本文研究的第一个问题是信息不对称会影响违约率吗？本文解答这一问题的方法是引入两个相反的事件，其中一个事件会使得信息不对称增强，另一个则会缓解信息不对称。实证结论是当信息不对称增强时，借款人的违约率随之升高。反之，当信息不对称减弱时，借款人的违约率出现了下降。两个事件对信息不对称程度有着相反影响的原因是两个事件过后，投资者得到的“信号”质量不同。其中使得投资者得到好的“信号”的事件可以缓解信息不对称，进而降低违约率;而当事件使得给投资者提供的“信号”质量变差，信息不对称加强，违约率也随之上升。
　　本文选择LendingClub的原因之一是希望LendingClub特殊的收入验证机制可以为缓解我国P2P平台的信息不对称提供借鉴。LendingClub有一个特殊的信号——收入验证，被选中收入验证的借款人在未通过收入验证时无法获得贷款。本文的第二个问题在于收入验证是否可以提升收入这一“信号”的质量进而降低违约率？结论出乎意料，收入验证增加了违约率。本文尝试用两种方法解释该结论。首先，本文考虑了异质性，即分别考虑收入验证对于不同信用借款人的影响。结论显示，只有高信用等级（A或者B级）的借款人经过收入验证以后违约率降低。其次，本文考虑了反向因果问题。即正因为有部分借款人违约的可能性大，他们才会接受收入验证。
　　本文为了解决反向因果问题，再次引入了LendingClub的收入验证改革，而不仅仅研究收入验证的作用。因为收入验证改革的发生与其他变量无关，是外生的，不存在反向因果问题。本文的第三个问题是收入验证改革是否能为经历收入验证的借款人提供较好的“信号”，进而降低收入验证者的违约率？结果发现同样是经历收入验证的借款人，在收入验证改革之后，他们与其他借款人之间的违约率差异显著缩小。说明收入验证改革降低了信息的不对称、增强了LendingClub的筛选能力。
　　本文第1章是绪论，首先介绍了互联网金融和P2P网贷在世界范围内发展的情况。然后介绍了研究内容和研究方法。研究意义与本文的创新点紧密结合。最后是文献综述，分国内和国外两个方面，两个方面又各分3个角度进行叙述。
　　本文第2章是对于P2P网贷发展的介绍，也是分国内发展状况、问题平台的情况、地区发展情况、国内外P2P发展模式、LendingClub企业简介来进行介绍。本章目的是对于本文研究对象概况和出现的问题进行描述，表现研究价值。
　　本文第3章介绍了信息不对称理论在借贷领域的应用，信息不对称性有两个重要的表现形式，一个是逆向选择，一个是道德风险。该部分的意义是从理论角度解释信息不对称程度为何可以影响违约率，表现了本文研究的意义以及理论上高质量“信号”为什么可以降低信息的不确定性。
　　本文第4、5章进行了模型构建与实证分析，先根据摘要中提到的问题和上文的文献综述提出了三个假设并构建具体模型，然后就是对变量的介绍和描述性统计。第5章进行了Logit模型的构建并运用Probit模型进行稳健性检验。
　　本文第6章是结论和建议，本文主要是针对缓解P2P平台中的信息不对称性问题提出建议，目的是通过更有效的“信号”降低违约率。