P2P网络借贷作为互联网金融变革下的新兴产业,凭借其门槛低、流程简单、产品灵活等优势不断发展壮大。P2P网络借贷的出现有效填补了金融机构在金融普惠方面的空缺,然而,早期监管的缺位导致风险在P2P行业的累积,作为金融创新下互联网金融的新型金融形态,P2P网贷平台由于其自身运营模式的特殊性,集互联网金融与传统金融的双重风险于一身。而在众多发生风险的平台中,民营系平台占据绝大多数,因此,本文将以风险最为突出的民营系P2P网贷平台作为研究对象。目前我国P2P网贷行业尚未建立起统一有效的风险预警系统,难以提前识别风险并实施监管。针对这一现象,本文将对民营系P2P网贷平台进行风险预警模型的构建和实证研究。本论文首先全面分析了 P2P网贷行业发展现状,介绍了 P2P网贷平台的不同资本背景及不同背景对平台风险的影响,接着通过理论层面的分析揭示网贷风险的产生,引入金融风险预警的相关方法,综合分析各方法在P2P网贷平台风险预警实际操作中的利弊,选择最适合本文的模型。其次,深度剖析民营系P2P网贷平台风险形成机理,引入风险节点理论,立足民营系网贷平台运行机制和风险形成机制,从理论和典型案例两个方面,深刻揭示网贷平台风险暴露节点和关键环节。通过理论和案例的归纳总结,筛选出预警指标并建立民营系P2P风险预警指标体系,运用因子分析法进行指标降维处理后,引入支持向量机(SVM)方法构建网贷平台风险预警模型。选取30家信息披露全面的正常在运营平台,21家典型风险平台和12家爆雷平台,共计63家典型平台作为样本进行基于4个不同核函数的支持向量机模型的构建和检验,结果表明:基于Sigmoid-Kernel的SVM模型对民营系P2P网贷平台的风险预警具有良好效果。接着选取40家在运营民营系P2P网贷平台数据进行实证研究,结果显示低风险平台有9家,中风险平台21家,高风险平台10家。最后,结合前文理论和实证研究对民营系P2P网贷平台风险防范提出了相应的对策建议。