本文通过分析我国网络信用贷款在互联网金融发展的时代背景下的发展过程，分析网络信贷的评价因素和信贷风险的存在要素，指出网络信用贷款的风险成因。参考我国现有的信用评价体系和国外的信用评价体系，建立使用网络信用贷款的logistic回归分析模型，以此模型嵌入人人贷网络信贷业务，分析影响借款人信用风险的主要因素，得出网络信贷业务出现违约现象的各种成因，给出该模型对网络信贷业务的考核参考价值，以及我国众多开展网络信贷业务的公司体系建设参考，有利于我国网络借贷的风险控制和信息互通。
　　本文的框架分为绪论、文献综述、理论研究、实证分析和结论建议:
　　第一章为绪论，介绍了研究背景、选题意义、本文涉及的基础理论、本文的研究内容和方法。
　　第二章为文献综述，对网络信贷国内外文献研究、模式和网贷信用风险管理进行了介绍，包括网络信贷的概念及特点，网络信贷的四种风控模式，阐述了网络信贷信用风险管理的现状及存在的问题，以及网贷平台信用风险管理的重要性。
　　第三章为信用风险计量与管理，介绍了网贷平台风险管理的过程及内部风险控制体系的构建原则。选取了958个网络信贷借款人数据进行统计特征描述，为第四章建立Logistic回归模型提供数据基础。
　　第四章为实证研究，针对选取的958个借款人信息，通过建立Logistic回归模型构建了适合网络信贷的信用风险计量模型，并进行模型检验。
　　第五章为结合信用风险计量模型给出的政策建议。
　　第六章为总结与展望。
　　本文主要以网络信贷借款申请人的信用风险为对象开展研究，国内目前对网络信用贷款的风险判断、成本控制、征信信息传递等项目的研究不足，进而不能有效评价贷款申请人的个人信用和保证资金安全。通过对958个借款用户的数据采集，通过logistic回归分析模型进行实证分析，完善失信行为的形成要素参考指标，本文选择了7个区分正常借款用户和违约借款用户能力最强的变量指标，对借款申请人的信用评估和资金风险判断具有可靠依据。