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P2P网络借贷服务行业作为一种典型的互联网金融模式,行业的稳定关系着国家互联网金融行业的安全和稳定。随着互联网金融的蓬勃发展,如何合理地评估中国P2P网贷服务行业中个人借款者的信用风险成为了一个重要议题。本文在大数据背景下,采用生存分析方法从动态的角度来评估P2P平台借款人的违约风险。生存分析方法提供了一个框架将宏观经济变量作为时间依存变量纳入到模型中,然而这些变量很难被纳入到传统的信用风险评估方法Logistic回归模型中来。首先,本文在理论分析的基础上,通过宏观和微观两个层面选取影响借款人违约率的指标来建立本文的信用风险评估指标体系,纳入了多个与中国个人借款者信用密切相关的宏观经济变量,包括广义货币供应量、居民消费价格指数、国房景气指数等;其次,通过COX PH生存分析方法评估P2P借贷平台上个人借款者的违约概率,并验证了 P2P平台借款人的违约率会随着宏观经济波动而变化这一假设;同时生存分析方法可以对随时间变化的宏观经济变量进行建模,这也就构成了压力测试的基础,因此本文最后运用离散时间生存分析模型针对P2P平台借款人的整体违约率进行压力测试。利用蒙特卡洛方法模拟极端的宏观经济情境,产生估计借款者违约概率的损失分布,并利用风险价值和预期缺口作为衡量指标对压力测试进行评估,从而改进了以往主观设定的压力情境生成方法。研究结果表明:(1)相比较传统的个人信用风险评估方法Logistic回归,生存分析方法通过纳入动态的宏观经济变量显著改善了模型对借款者违约率和第二类错误的预测精度;(2)宏观经济变量是P2P平台个人信用风险的重要影响因子,其中广义货币供应量、国房景气指数、消费者信心指数以及经济景气指数是相对比较重要的几个宏观经济指标;(3)在百分之一极端经济情境下P2P平台借款者的整体预期违约率为正常情况下的5.88倍,高于相应情况下发达国家零售借款者的整体违约水平。根据研究结论本文提出了进一步规范中国P2P网贷服务行业的对策建议,首先,结合传统的信用评估方法和生存分析方法来进一步完善国内零售信用评分系统;其次,将宏观经济指标纳入国内个人借款者的信用风险评估指标体系中;最后,以压力测试为工具定期对P2P平台借款者违约风险在极端情境下的表现进行评估和预警,可以有效防范借款者的违约风险。