| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-13页 |
| ·问题的提出 | 第8页 |
| ·国内外的相关研究 | 第8-10页 |
| ·国外相关研究 | 第9-10页 |
| ·国内相关研究 | 第10页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第10-12页 |
| ·本文研究的主要内容与方法 | 第12-13页 |
| 第2章 高校财务风险概述 | 第13-20页 |
| ·风险的概念 | 第13-14页 |
| ·财务风险的涵义及风险的基本特征 | 第14-15页 |
| ·财务风险的含义 | 第14-15页 |
| ·财务风险的基本特征 | 第15页 |
| ·高校财务风险的表现形式与成因 | 第15-20页 |
| ·资金运作风险 | 第16-17页 |
| ·财务状况总体失衡风险 | 第17-18页 |
| ·规模扩建带来的债务风险 | 第18页 |
| ·校办产业的连带责任风险 | 第18-20页 |
| 第3章 普通高校财务风险的评价与预警模型构建 | 第20-43页 |
| ·高校财务风险预警的涵义和功能 | 第20页 |
| ·高校财务风险评价的指标体系 | 第20-26页 |
| ·偿债能力指标 | 第21-23页 |
| ·运行绩效指标 | 第23-24页 |
| ·收益能力指标 | 第24-25页 |
| ·发展潜力指标 | 第25-26页 |
| ·常用财务风险评价模型及其分类 | 第26-31页 |
| ·单变量判定模型 | 第26页 |
| ·多元线性判别模型 | 第26-30页 |
| ·费歇(Fisher)判别法 | 第27-29页 |
| ·距离判别法 | 第29页 |
| ·贝叶斯(Bayes)判别法 | 第29-30页 |
| ·概率模型 | 第30-31页 |
| ·基于神经网络分析的模型 | 第31页 |
| ·变异系数和理想解相结合模型在高校财务风险评价中的应用 | 第31-36页 |
| ·样本数据选取 | 第32页 |
| ·评价指标预处理 | 第32-33页 |
| ·评价指标权数的确定 | 第33-34页 |
| ·高校财务状况的综合评价 | 第34-36页 |
| ·普通高校财务风险预警多元判别模型的构建与实证分析 | 第36-43页 |
| ·普通高校财务风险预警指标的选取 | 第37页 |
| ·普通高校财务风险预警多元判别模型的构建 | 第37-40页 |
| ·普通高校财务风险判别模型的实证分析 | 第40-43页 |
| 第4章 高校财务风险防范与控制的措施 | 第43-49页 |
| ·建立健全财务风险经济责任制，提高财务风险防范意识 | 第43页 |
| ·加强内控制度建设，强化财务管理 | 第43-44页 |
| ·合理控制贷款规模，优化贷款结构 | 第44-45页 |
| ·强化全面预算管理，有效规避财务风险 | 第45-46页 |
| ·提高财务人员素质，积极识别和防范财务风险 | 第46页 |
| ·加强财务风险管理体系建设，建立风险管理机构和管理核心 | 第46-49页 |
| 第5章 结语 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录1 | 第53-55页 |
| 附录2 | 第55-56页 |
| 附录3 | 第56-57页 |
| 附录4 | 第57-58页 |
| 附录5 | 第58-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论著 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
