基于企业财务预警模式的高校财务困境预警研究 以教育部直属高校为例PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

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第1章 绪论1

1.1 研究的背景及意义1

1.1.1 研究背景1

1.1.2 研究意义2

1.2 研究方法和技术路线3

1.2.1 研究方法3

1.2.2 技术路线4

1.3 研究目标5

1.4 主要内容6

1.5 主要创新点7

第2章 高校财务困境预警的相关研究综述10

2.1 财务困境的内涵10

2.1.1 企业财务困境的内涵10

2.1.2 高校财务困境的内涵13

2.2 企业财务困境预警的研究13

2.2.1 国外研究14

2.2.2 国内研究18

2.3 高校财务困境预警的研究20

2.3.1 国外研究20

2.3.2 国内研究23

2.4 企业财务预警模式及其在论文的适用性评析26

2.4.1 企业财务预警模式的评述26

2.4.2 高校的准非营利组织属性评述29

2.4.3 企业财务预警模式在论文的适用性分析31

第3章 高校财务状况分类研究34

3.1 高校财务状况分类的理论分析34

3.1.1 现有相关研究的不足34

3.1.2 高校财务状况分类35

3.2 高校财务状况分类的实证检验38

3.2.1 研究思路38

3.2.2 样本设计与指标选择38

3.2.3 实证分析41

3.3 不同财务状况高校的绩效差异50

3.3.1 研究思路50

3.3.2 数据包络分析技术51

3.3.3 指标选择52

3.3.4 结果分析54

3.4 本章小结56

第4章 高校财务困境的诱因分析57

4.1 高校财务困境的历史背景57

4.1.1 高等教育大众化发展的相关理论57

4.1.2 外国实现高等教育大众化的主要模式59

4.1.3 我国高等教育大众化进程61

4.1.4 财政拨款不足63

4.1.5 高校盲目扩张63

4.2 高校行政管理体制缺陷66

4.2.1 产权所有者缺位67

4.2.2 内部事务行政权力主导67

4.2.3 权责不对等导致监督失灵68

4.3 高校负债运营69

4.3.1 高校负债的现状69

4.3.2 预算软约束导致高校过度负债70

4.4 学费欠收对高校的影响73

4.5 捐赠收入相对较少74

4.6 信息披露机制不健全75

4.7 本章小结76

第5章 基于企业财务预警方法的高校财务预警实证研究77

5.1 样本设计与指标筛选77

5.2 高校财务困境预警的Logistic模型80

5.3 高校财务困境预警的神经网络模型82

5.3.1 BP神经网络模型83

5.3.2 RBF神经网络模型86

5.4 高校财务困境预警的支持向量机模型88

5.4.1 标准支持向量机模型88

5.4.2 最小二乘支持向量机模型93

5.5 高校财务困境预警的最优模型评价96

5.6 预警模型的案例应用98

5.7 本章小结100

第6章 高校财务困境的预防与治理研究102

6.1 增加高校收入的策略102

6.1.1 实施高等教育的绩效拨款制度102

6.1.2 改善高校财务状况的其他政策选择106

6.1.3 提高高校自筹经费的能力110

6.2 高校内部行政管理机制的优化114

6.2.1 有关我国高校内部治理的研究114

6.2.2 校长的遴选117

6.2.3 教授治学119

6.2.4 健全教职工代表大会制度121

6.2.5 实行全员聘任制122

6.3 高校负债的治理对策123

6.3.1 高校预算软约束的治理123

6.3.2 建立贷款风险防范机制124

6.3.3 政府化解高校债务的方案126

6.4 基于作业成本法的高校成本控制研究126

6.4.1 教育成本的概念探讨127

6.4.2 作业成本法应用的背景介绍128

6.4.3 基于作业成本法的高校教育成本的核算体系128

6.5 高校财务会计管理制度的改良136

6.6 实现高校信息公开138

6.7 本章小结139

第7章 研究结论及展望141

7.1 研究结论141

7.2 研究局限144

7.3 未来研究方向145

参考文献146

附录163

附录1 T年财务正常组高校及各类财务困境组高校的财务指标163

附录2 财务正常组高校和财务困境组高校的各指标的正态检验分布166

附录3 T年财务正常组高校和财务困境组高校的投入产出指标167

附录4 T年财务正常组高校和财务困境组高校的效率值169

附录5 训练组高校T-2年的财务指标172

附录6 测试组高校T-2年的财务指标174

附录7 Ls-svm1.7工具箱中的LSSVM程序175

后记176