P2P网络信贷是英文”peer to peer lending”的缩写，意思是”个人对个人”,是基于网络平台的个人直接借贷模式。作为一种新的投资途径，自诞生以来，P2P网络信贷因其简单快捷的特点获得了人们的高度关注，并从一定程度上改变了传统金融的借贷模式。世界上第一家P2P网络信贷公司是英国的Zopa，其于2005年3月在伦敦上线运营。如今Zopa的业务已扩至意大利、美国和日本，规模庞大。相对而言，我国的P2P网络信贷则出现的较晚，直到2007年才诞生了国内首个个人网络借贷平台--拍拍贷。但依托于我国整体经济与金融行业的迅速发展，我国的P2P网络信贷得到了快速发展。历经8年的时间，现如今国内已建立包括人人贷在内的许多平台公司，并且几乎每个月都会有不少新平台的创建，行业的发展速度超过国内任何一个行业的发展速度。

然而，投资方在P2P网贷信贷中也面临着很高的信用风险。首先，多数网络借贷在借贷过程中都没有抵押，借贷完全在过往信用的基础上进行，一旦借款方毁约，投资方将极有可能面临巨大的损失；其次，信息不对称，即投资方仅能够凭借P2P网络平台所提供的借款方的信息进行投资决策；最后，个人投资者缺乏相关的专业知识，在实际投资过程中很难做出最优的决策。

因此，借款人违约预测成为P2P网贷行业信用风险管理的基础，也是控制与决策、复杂系统建模与分析等领域中的研究热点问题。但作为新兴的金融事物，学术界对其研究才刚刚起步，国内外相关的文献并不多，现将相关文献进行归纳和综述。

国外方面，”匿名交易”是各国 P2P 网络贷款的共同特征，Steelmann（2006）【1】指出”匿名交易”导致交易双方的信息不对称，再加上借款方无需提供抵押品或担保，必然导致信用风险的存在。

Ravina (2007)【2】指出，人种、性别、体重、容貌、年龄等特征是成功获取 P2P 网络贷款的重要因素。

然而 Herzenstein，Andrews，Dholakia和 Lyandres (2010)【3】指出，种族和性别等特征对于成功获取贷款的影响很小。

Freedman (2008)【4】和Lin(2009)【5】基于对Prosper网站上数据的研究，提出借款者的信用评级与借款成功率之间呈正相关关系，与违约率与利率水平之间呈负相关关系。

Puro(2010)【6】的研究却得出不同的结论：借款利率越高，借款的成功率越低。

Iyer(2009) 【7】,Larrinlore(2011) 【8】等学者主要研究了投资人如何判断借款人的信用状况，以及进行不同的投资决策所产生的结果。研究发现P2P网络信贷中利用”软信息”来区别借款人非常重要。

Capotorti等（2012）【9】提出了基于粗糙集、条件概率评估和模糊集的混合算法并应用于P2P信用风险评估。