P2P网贷平台作为一种金融创新产品,是对传统金融的补充,凭借着审核门槛低、贷款效率高和操作方便等优势被个体和中小企业所追捧。但P2P网贷平台在迅速成长的同时,风险也时刻伴随其左右,而如何有效避免平台风险的出现,减少对投资者造成的损失,构建和谐的发展氛围是当前的重点。尤其是如何进行P2P平台财务风险有效识别和预警,指导政府对平台监督管理的方向,制定有效的措施以更好的防范平台风险的发生是当前互联网金融函需解决的问题,也是本文研究的重点。基于P2P网贷平台的发展现状,本文选取20个财务指标对61个P2P网贷平台构建财务风险预警模型,首先运用主成分分析法计算平台的综合因子得分并使用KLR信号分析法显示平台所处的风险等级及警示状态,然后构建BP神经网络风险预测模型,将预测结果与前面的预警结果进行对比,得出预警正确率,为判断模型的准确率提供参考。最后构建P2P借贷平台和政府监管部门之间的演化博弈模型,并引入风险等级水平,进行两者的策略博弈分析,找到政府监管的指导方向。通过对我国P2P网贷平台财务风险预警和政府监管的研究,主要得出以下结论:风险预警结果与平台实际发展情况大体相符,大多数平台都存在程度不同的风险问题,其中多数平台处于基本安全区或警戒区,甚至有的平台已经爆发了财务风险,而仅仅少数平台虽然现在处于安全区但也同样存在着潜在的财务风险。同时通过P2P网贷平台和政府监管部门之间的决策仿真可以发现,P2P网贷平台和政府监管部门的决策会互相产生影响。P2P网贷平台行为选择与惩罚金系数α、违规产生的超额收益M*和激励金T有关,其中惩罚金系数高,平台选择合规经营;惩罚金系数低,平台选择违规经营。违规产生的超额收益M*越高,平台会选择违规经营,M*越来越小,平台可能会改变行为选择,进行合规经营;奖励金T很大时,平台选择合规经营,随着T值慢慢减小,会先选择继续合规经营,慢慢的开始违规经营。政府监管部门行为选择与惩罚金系数α和政府损失效用D有关,当惩罚金系数很小时,政府监管部门倾向于选择严格监管;当惩罚金系数很大时,政府监管部门倾向于选择宽松监管;随着效用损失D逐渐上升,政府监管部门会选择严格监管行为,且变化概率加快。当平台风险等级不同时,P2P网贷平台为高风险平台时,奖励金D、效用损失D和惩罚金系数α都不会影响政府选择严格监管行为,P2P网贷平台为低风险平台时,奖励L高,平台会选择严格监管,平台奖励低会存在波动情况;效用损失D低时,会选择宽松监管,而随着D逐渐增大,政府监管部门会越来越倾向于选择严格监管;惩罚系数α低时,会存在波动情况,但会选择严格监管,惩罚系数α高时,会直接选择严格监管。通过对博弈结果分析提出了政府需要加大对平台违规经营的处罚力度;完善监督管理体系和缩减政府监管成本;缩减P2P平台运营成本和增设合规运营激励金制度;完善信息披露机制和增加信息透明度的等建议,为构建和谐的P2P网贷平台发展环境提供良好氛围。