作为互联网金融的先行军,P2P网络借贷于2007年开始在中国境内兴起,这一小微借贷新模式经历了短暂的宣传与发展之后,就以迅雷不及掩耳之势开始为大众所接受,所依仗无疑是它的高收益、低门槛与操作简便。截止2015年3月31日,全国运营中的P2P网络借贷平台有1728家,并且仍在以2%左右的速度增长,单月成交量为492.6亿元,可谓规模盛大且一直在扩张。但无准入门槛、无行业标准、无监管机构的现状,使得P2P平台也频频上演“跑路”戏码,截止到2015年3月底,已有550家平台出现问题。不考虑法律的漏洞、监管的无力,本文旨在研究在监管正规、法律健全的市场环境下,P2P平台健康发展时,其自身信用风险管控的方法。本文所选作为实证分析的“人人贷”网站是国内最早一批提供P2P融资服务的互联网金融平台,并以诚信、公平、透明、创新、高效的特征赢得市场口碑,其网站上每一标的借款人信息披露较为充分,提高了数据收集的效率和准确性。P2P网站在国外的发展历史也不过十年时间,全面的监管和健康的市场环境使之保持着良性的发展循环。P2P网络借贷公司,因其规模所限,风险控制能力远不如传统的商业银行,所存在的风险有：基本风险如信用风险、法律风险和监管风险,以及特定风险如信息不对称风险、投资风险、自律风险、结算风险和信息安全风险。所面临最大的风险就是信用风险,且大多数P2P平台并未根据目前互联网借贷新的特征而改进信用风险评估模型,而仅是简单沿用经典的、传统金融模式下的信用风险评估模型。本文从P2P平台信用风险的角度出发,研究借款人这一主体的信用风险,从“人人贷”网站上收集若干组实验数据,并参考商业银行个人风险评估体系指标选取,选取出若干备选指标,通过数据处理、分类和量化的方法,并借助信息增益技术筛选出最终建模指标,继而对建模指标进行Logistic回归,得到新的信用风险评估模型。同时收集若干组检验数据,代入新得到的信用风险评估模型中运算,计算出违约比率,与网站实际存在的违约比率以及现有评估模型计算得到的违约比率进行对比,得出新的评估模型具有较好的解释力的结论。本文最后根据基于Logistic回归模型的P2P平台借款人信用风险评估的研究结论,对完善P2P平台借款人信用评估体系提出改进意见。本文的主要创新之处使用传统的Logistic回归模型对新兴的P2P平台的借款人信用风险进行评估,同时运用信息增益以及Woe值引入,得到了很好的研究结果和结论,并与P2P平台现有信用风险评估进行对比,检验结果也略胜一筹。