信用风险是我国资本市场普遍存在的风险,它渗透到了我国的各行各业。从1994年互联网进入中国以来,在不到三十年的时间里,互联网行业已成为我国经济发展的新业态和支柱产业。互联网行业的迅速扩张也带来了一些问题,比如,互联网企业波动比较大,平均而言公司寿命较短,行业整体ST比率较高等。因此互联网行业的信用评价对未来该行业的健康持续发展愈加重要。本文采用是我国2015-2019年67家上市互联网企业数据来构建互联网企业信用评价模型。从资产结构、营运能力、偿债能力、现金流能力、盈利能力等六个方面中选取了26个财务指标,然后运用降维的因子分析法提取主成分因子,并且加入质押比率、管理层人数、董事会人数3个公司治理指标,作为Logistic回归模型的输入协变量,以此基础上构建Logistic模型进行信用风险评价以及预测。本文的实证表明,我国互联网企业盈利能力、偿债能力及营运能力,成长性能力的提高可以有效降低信用风险,从公司治理角度而言,降低质押比率,高管人数的增加以及董事会人数的较少,可以降低企业信用风险。本文构建的Logistic模型预测准确性为81.6%,本文认为Logistic模型能够有效对我国互联网行业的信用风险进行度量,并且用于前瞻性风险预测。最后,本文以中昌大数据为例进行案例分析,得出经营不善和亏损是发生信用风险的重要原因。针对我国上市企业信用管理提出了政策建议:企业应该加强信用风险管理意识、建立企业信用风险传导预警机制、加快建立和完善上市企业信用库。