自2005年,世界第一家P2P网络借贷平台Zopa在英国诞生以来,作为一种新兴的借贷市场模式,随着互联网技术的发展,在全世界异军突起的发展起来。2007年,国内第一家P2P网络借贷平台拍拍贷在国内上线,而在2013年之后迎来大规模的发展,势头非常迅猛。为我国金融市场注入了新的活力,为消费者个人信贷和小微企业融资提供了新的途径。P2P网络借贷平台有效补充了传统银行难以服务到的中小微企业,有效满足了中小微企业及个人的融资需求,成为传统金融的有效补充,因而出现了爆发式增长。中国P2P网络借贷井喷之势发展的背后,反映了我国传统借贷模式难以满足民间借贷的实际需求。P2P网络借贷行业虽解决了融资难的问题,同时还一定程度上使资金配置效率得以提升,但风险也不容忽视。据不完全统计,截至2015年9月倒闭跑路平台数已达到1004家。但P2P网贷在国内尚属新兴事物,一方面存在着身份模糊、法律缺位、监管不足等弊端,另一方面,与该借贷模式密切相关的统一的征信体系尚未在我国实现,这使得P2P网络借贷在我国的发展面临着许多新问题,阻碍了P2P网贷行业在我国的进一步发展。目前,投资者与P2P网络借贷平台之间存在着严重的信息不对称性,使得投资者难以选择出优质的P2P网络借贷平台,对P2P网络借贷平台难以建立信任,P2P网络借贷平台增加了平台的成本,引发诚信危机。为了解决信息不对称问题而产生了信用评级。通过信用评级,可以对P2P网络借贷平台进行从内到外的综合评定,形成专业的信用分析,同时,投资者可以了解P2P网络借贷平台的真实情况,为投资者提供决策前的风险信息,从而增加投资者对P2P网络借贷平台的信任度,选择出正确的投资平台,使资金免受损失以实现保值增值,这将促进整个行业的发展。本文开始通过对相关文献的总结,阐述了信用评级理论、信息不对称理论、全面风险管理思想以及信用要素分析法,之后对我国P2P网络借贷平台信用评级进行了理论分析,为文章之后的开展提供论据。之后,对国内目前主流机构的评级指标体系进行研究,结合我国P2P网络借贷平台的天然特征,构建了一套符合我国国情的P2P网络借贷平台信用评级指标体系,并进行了适用性分析。然后,阐述了传统BP模式基础上发展的改进的BP神经网络模型。本文利用8家P2P网络借贷平台样本的12个一级指标,33个二级指标,以及实际评级结果,用改进的BP神经网络模型,通过Matlab软件进行仿真训练,使网络模型输出的评级结果与实际评级结果之间的总体误差满足设定要求,从而训练出P2P网络借贷平台信用评级模型。并努力对平台的评级进行预测,用于提前进行风险预警以防范风险的发生。文章的最后,论证了一家实例公司的详情情况来验证该模型的准确性和适用性,结果表明训练的网络模型得出的评级结果符合该平台的实际情况,比较正确地反映了公司的信用等级。因此,可以通过此模型对P2P网络借贷平台的信用等级进行预测。