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关于互联网借贷的定性研究中，谢平等人(2012)介绍了互联网金融的含义和特征；莫易娴 (2011)介绍了互联网借贷的起源、分类和现状以及将来的发展趋势；吴晓光和曹一(2011)总结了互联网借贷业务包含的风险，并且给出了防范这些风险的建议；李雪静(2013)通过分析国外更加健全的互联网借贷监管体系，对中国规范互联网借贷平台的发展提出了政策建议，例如在加强政府监管的同时也要建立相关的风险控制体系；赵沁乐（2017）研究了我国互联网借贷平台信用风险产生的外部原因和内部原因，认为我国应该完善对平台的评级机制。
第二类研究中，李悦雷等(2013)选取拍拍贷的交易数据进行回归分析，发现我国参与互联网借贷的投资人具有明显的羊群效应，这一效应会影响借款成功率，同时借款利率、借款人信用等级以及借款人的资产情况也对借款成功率会产生影响；李金阳、朱钧(2013)以拍拍贷网站为例，采用多元线性模型进行实证研究，研究结果表明:借款成功率、是否加入优先计划、是否具有视频认证与借款利率不具有显著关系，流标率与借款利率呈正相关关系，信用等级、借款金额与借款利率呈负相关关系；陈霄(2013)通过对互联网借贷平台的交易数据进行回归，发现借款人信用等级、生活状况、居住地区等因素对借款人的信用风险有负的显著影响，而逾期还款次数、受教育年限、借款利率等对借款人信用风险有正的显著影响；廖理等(2014)采用Probit模型对人人贷的数据进行回归分析，探究了影响P2P网络借贷成功率的因素，研究结果表明我国互联网借贷市场中的投资者拥有较好的风险识别能力；卢馨(2015)以P2P网络借贷为例，用数据分析的结果表明互联网金融可以有效地帮助小微企业以较低的成本获得资金。
（三）文献评述
通过阅读文献可以看出，国外学者重点研究了信息披露对参与互联网借贷交易的影响，例如信息披露对借款人是否能够取得借款的影响。我国的互联网金融行业发展已经有十年的时间，国内学者对该行业的研究也在逐步深化。除了通过基本的定性研究为我国互联网借贷市场的监管提出了合理意见之外，也进一步的通过对数据进行实证分析来探究影响互联网借贷平台信用风险的影响因素。然而，国外研究学者的研究数据主要来自国外的互联网借贷平台，这些平台与国内平台经营模式具有很大差异，研究结论也不一定适用于我国的互联网借贷市场。本文在国内学者对互联网借贷平台信用风险影响因素研究的基础上，抓住了利率这一主要因素进行研究，研究结论更具针对性，从而能够更加具体的为降低互联网借贷平台的信用风险提出意见或建议。
参考文献
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）：11-22．
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[3]吴晓光，曹一.论加强P2P网络借贷平台的监管[J].南方金融，2011(26):32-35．
[4]李雪静．众筹融资模式的发展探析[J]．上海金融学院学报，2013（06）：73-79．
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[7]李金阳，朱钧.影响P2P网络借贷市场借贷利率的因素分析[J].广东商学院学报，2013(05)：34-40．
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[9]廖理，李梦然，王正位.聪明的投资者:非完全市场化利率与风险识别---来自P2P网络借贷的证据[J]. 经济研究，2014（07）:125-137．