借款人逾期现象是投资人面临的最大风险之一。本文先对已有的P2P网络借贷相关的文献基础进行总结,主要以P2P运营模式以及借款人逾期行为的分析。对已有的描述性语言对P2P网络借贷逾期影响的文献进行总结,提出研究假设,在国内外关于描述性信息进行量化处理的基础上,提取了描述性信息的几个特征变量,主要包括顾家、稳定、讲道义、诚信、刷信用、有进取心、提高生活质量、体验,在这八个特征变量中讲道义和顾家两个的一致性检验没有通过,进行剔除,之后利用Logistic模型回归,最后对结果进行实证研究并进行分析,包括对描述性信息的统计分析以及假设检验和相关计量模型。本文从描述性信息对P2P网络借贷逾期率的影响进行分析,研究P2P网络借贷逾期率是否受描述性信息的影响且影响程度如何,并尝试对P2P违约预测的准确率进行相应的提高,以便投资人和网上借贷平台能够更准确地对风险进行相应的识别和控制。本文的研究表明,对于客观信息不足也就是信用等级较低的借贷人来说,他们为了要得到所需的贷款,更加倾向于能够从描述性的信息中得到更多的特征,以便打造对自己有利的形象。与此同时,在借贷人中,那些特征信息提供越多的人,反而有着更大的违约概率。最后,在对借贷人的违约率的影响方面,不同的特征信息变量也有着不同的影响。特征变量中有三个变量与借贷人的逾期率是呈正相关关系,分别是刷信用、诚信以及提高生活质量,而与借贷人的逾期率呈负相关关系的特征变量,则为有进取心、稳定以及体验。