P2P网络借贷平台虽然已经从最开始的迅猛发展转变成如今的衰退平稳,但是仍然存在着各种各样的风险,并且P2P网贷行业的风险一直处于快速变化过程中,如提现困难、平台倒闭、借款人跑路、延期兑付等问题层出不穷。随着新平台继续不断的进入市场,投资风险越来越受到广大投资者的重视,特别是在平台收益率跳跃度很大的时期,投资者承受的投资压力和风险也越大,投资者想要在P2P网贷市场获得满意的投资回报,就要提前预测投资收益并判断投资风险。文章立足于投资者的角度,从投资者主要关注的两个研究方向展开对投资风险的讨论,一是投资依据,二是投资时点。文章大体内容如下:首先,文章对国内P2P网络借贷平台的历史发展状况进行三阶段的描述,分别为早期发展阶段、高速扩张阶段和衰退稳定阶段,并对平台成交量、平台数量和借贷双方进行简单的变动分析。从P2P网络借贷平台的运作模式和三方关系人运作流程着手,概述国内P2P网络借贷平台的发展现状,简述信息中介模式、平台保证模式和第三人担保模式,并说明了借款人业务流程、投资者业务流程和平台业务流程。最后对投资风险来源进行梳理和归纳,来源于借款人的风险包括信息不对称、虚假借款信息等,来源于P2P网络借贷平台的风险包括平台准入门槛低、平台建立的初衷、平台经营不善等。其次,文章基于国内外文献的理论分析和研究成果,分别从平台资质、风控能力、投资评价和平台透明度四个维度出发,将投资风险影响因素分为四大类,构造出可能对投资风险产生影响的10个主要变量,分别为注册资本、公司类型、高管背景、运营时间、保障模式、监管协会、受关注度、用户评分、网民舆论和信息披露情况。根据网贷之家和网贷天眼提供的数据,对选取的58个问题平台和142个合规经营平台数据进行整理和分类处理,采用二元Logistic模型,探究投资风险的影响因素,得出影响投资风险的主要因素为保障模式、信息披露和用户评分,三个因素的影响系数分别为0.798、0.885和0.746,影响系数越大,对投资风险的影响程度也越大。接着,构建基于P2P网络借贷平台的投资月收益率指标的风险预测模型,根据网贷之家和网贷天眼收集到的行业数据,选取的月度参考收益率数据的时间段为2015年1月到2019年10月。将58个月的P2P网络借贷平台月参考收益率数据作为样本数据,利用灰色预测模型预测各月的月参考收益率数据,在此预测结果的基础上,利用马尔科夫预测模型,采用均值——标准差分级法,按照数据由小到大划分,将预测残差划分为五个状态,分别代表着极度低估、较低估、较准确、较高估和极度高估五个状态类型,以2019年11到2019年12月的月参考收益率作为测试数据,验证灰色马尔科夫修正模型的准确性,并预测2020年1月到4月的参考收益率。接着计算出投资的最大损失值VaR,并对2020年1月至3月的VaR值进行预测,给出可供投资者参考的损失风险。结果表明,2019年11月和12月的残差状态都将处于状态₄,预测区间为（4.2363,10.12998）,均值为7.18314,处于比较低估状态。灰色马尔可夫预测模型较灰色GM（1,1）预测模型计算出的相对误差更小,能更好的体现预测的真实性和可靠性。根据样本数据得出投资的最大损失值VaR,在95%的置信水平下,模型的实际失败率与估计失败率相等,说明所建的模型基本上涵盖了可能出现的风险。最后,结合前述实证分析所得出的平台投资的有利因素和各时段的投资风险预测结论,探究平台借贷行为存在的投资风险以及如何进行有效的风险识别问题,确定投资风险衡量指标,给出投资者应关注的平台发展方向,以及对P2P网络借贷平台的评估和选择,为投资者规避投资风险提供理论依据。并在此基础上提出利用高效的预测模型进行P2P网络借贷平台投资风险预测,对投资风险进行预测不仅可以达到风险预警的积极效果,同时也为投资者的投资决策和资金管理行为提出可供参考的数据基础,使得投资者在自己所能承受的风险范围内进行投资,并得到满意的回报,加强了P2P网贷市场对投资者权益的维护。两者相辅相成,为投资人甄选平台和选择投资时点提供较为有利的参考依据,为P2P网络借贷行业的持续稳定发展提供合理性建议。