随着社会科技的进步,我国信息产业不断繁荣发展,而依托于互联网的P2P网络借贷得以迅速发展。据统计,截至2015年8月,我国共有P2P网络借贷公司3109家,与2013年底的638家相比翻了5倍。随着网络环境的进一步优化以及公众对网络借贷认知度的不断提高,我国P2P网络信贷行业仍有极大的发展空间。然而,目前我国P2P网络借贷信用风险问题突出,大部分平台缺乏专业的风险管理人员,对借款人信用的审核大都限于借款人上传的资料,信用评级很大部分依赖风控人员和审核人员的主观判断,这远远不能满足投资者对其资金安全的要求。因此,如何对借款人的信用风险进行合理客观的评价,为借款人的信用风险的预测建立一套有效的信用评估方法,提高借款人的信用风险管理水平迫在眉睫。本文首先从我国互联网金融迅猛发展的大背景出发,分析了我国P2P网络借贷发展现状。从P2P网络信用风险的特征、成因入手,揭示了P2P网络信用风险的生成机理。其次,梳理了国内外主要的信用风险评估方法及信用风险评价模型,选择适合P2P网络信用风险评估的logistic模型。再次,本文以拍拍贷公司为例,进行实证研究,通过决策树模型对存在违约行为的借款人特征进行分析,以此为基础,结合logistic模型找出违约行为的关键影响因素,构建借款人信用风险的评价方法,通过样本测试,验证模型的信用评价情况。最后,对我国P2P网络借贷风险的控制提供具体的政策建议。本文的特色在于选取国内新兴的P2P网络借贷这一金融模式的借款人信用风险为研究对象。目前国内缺乏针对P2P网络借贷信用风险评估和控制的研究,对借款人信用风险评估和控制的研究更为少见。另外,结合决策树模型和logistic模型找出借款人违约行为的关键影响因素,使得借款人信用风险的预测模型同时包含决策树及logistic模型的解释能力,结果将更加准确。