| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1. 绪论 | 第7-10页 |
| ·问题的提出 | 第7页 |
| ·课题研究的背景 | 第7-8页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·本文的研究方法、路线和框架 | 第9-10页 |
| ·本文的研究方法 | 第9页 |
| ·本文研究的技术路线 | 第9页 |
| ·本文研究的框架 | 第9-10页 |
| 2. 高校财务风险预警概述 | 第10-23页 |
| ·高校财务风险的概念 | 第10-17页 |
| ·风险的概念 | 第10-11页 |
| ·高校财务风险的类型 | 第11-13页 |
| ·高校财务风险的来源 | 第13-17页 |
| ·高校财务风险预警的概念 | 第17-19页 |
| ·预警的概念 | 第17页 |
| ·高校财务风险预警研究的内容 | 第17-19页 |
| ·国内外研究现状 | 第19-23页 |
| ·国外财务预警的起源与发展 | 第19-21页 |
| ·我国财务预警的研究现状 | 第21-23页 |
| 3. 功效系数法在高校财务预警中的应用 | 第23-37页 |
| ·高校财务风险预警指标体系的设计 | 第23-29页 |
| ·指标体系设计的原则 | 第23-24页 |
| ·高校财务风险指标体系的建立 | 第24-29页 |
| ·改进的功效系数法 | 第29-33页 |
| ·功效系数法的原理 | 第30-31页 |
| ·层次分析法 | 第31-33页 |
| ·高校财务预警实证研究 | 第33-37页 |
| ·求各指标权重系数 | 第33-34页 |
| ·功效系数法的应用 | 第34-37页 |
| 4. 人工神经网络在高校财务预警中的实证研究 | 第37-46页 |
| ·BP神经网络模型及其算法实现 | 第37-39页 |
| ·MATLAB人工神经网络的实现 | 第39-40页 |
| ·功效系数和人工神经网络两种方法进行财务风险预警的比较 | 第40-41页 |
| ·高校财务风险的防范 | 第41-46页 |
| ·高校财务风险分析 | 第41-42页 |
| ·高校财务风险防范措施 | 第42-46页 |
| 5. 结束语 | 第46-47页 |
| ·结论 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研情况 | 第51-52页 |
| 附录 | 第52-57页 |