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1、经济纵横·2008年第5期我国高校财务困境预测研究郑鸣,黄光晓(厦门大学经济学院,福建厦门361005)摘要:近年来,随着高校教育体制的改革,高校贷款带来的财务风险问题成为全社会关注的焦点。本文对高校财务风险困境进行预测,分析财务困境状况和形成机制,促使高校有针对性地采取对策,有效控制和转化分解高校财务风险,避免其陷入财务困境。关键词:高校;财务困境;贝叶斯网络;预警中图分类号:F230文献标识码:A文章编号:1007-7685(2008)05-0079-03一、文献综述二、指标体系设计和数据处理贝叶斯网络模型基于贝叶斯分析方法,是一本文采用72所教育部直属高校2003～2004种用于数据挖
2、掘、分类、聚类、因果分析以及决策年财务数据,根据非营利组织财务管理理论,建立的数学模型,广泛应用于医疗诊断、统计决策、项相应财务预警指标体系。该体系涵盖以下四方目管理、投资分析和可靠性分析等领域。贝叶斯面:偿债能力(高校偿付各种到期债务的能力)、分类模型是一种特殊的贝叶斯网络,通过对训练管理绩效(高校有效、合理利用教育资源完成预集学习而归纳出分类器,利用分类器对没有分类期目标的能力)、收益能力(高校及其产业获取经的数据进行分类。Gemela(2001)利用贝叶斯网济效益的能力)和发展潜力(高校可持续性发展络进行金融风险分析,Giudici(2001)利用贝叶斯的能力)。指标体系的构建主要借鉴
3、相关研究的方法进行信用等级评定。国内学者也采用贝叶斯前期成果和非营利组织财务活动的特点,利用聚网络进行风险管理研究,郭百钢等(2004)运用贝类分析和筛选优化方法获得。具体过程如下:首叶斯网络分类模型进行项目投资风险评估,李旭先运用功效系数法对原始指标进行无量纲处理,升等(2006)运用贝叶斯网络分类模型建立个人X-Xmin功效系数转化公式:X′=±()×40+信用评估系统。贝叶斯网络在风险管理中具有独Xmax-Xmin特优势,利用这种方法构建的财务困境预测模型60(+表示正向指标,-表示反向指标)。然后,通可涵盖财务和非财务因素,预测指标体系不易受过计算指标间相关系数进行聚类分析,即根据指
4、高校人为因素影响,具有良好的预测能力。本文标间的相关性或样本间的相似性对指标或样本进以我国72所教育部直属高校为研究对象,应用贝行归类。最后,再利用极大不相关法进行筛选优叶斯网络分类模型对我国高校财务困境进行预测化。极大不相关法建立在变量的相关矩阵基础上,和分析。是通过计算分析一个变量同其他变量之间的线性注:本文系教育部“中国高校资金风险预警及控制研究”(教育部教财司预函[2006]157号)课题项目组阶段性研究成果。收稿日期:2008-02-25作者简介:郑鸣(1957-),男,福建福州人,厦门大学经济学院教授、博士生导师。研究方向:金融机构与风险管理、公司金融与投资银行。—79—经济纵横
5、·2008年第5期2相关程度(复相关系数)Xi实现的。计算得到的Xi再利用2004年数据对模型进行测试。对指标进最大的一个,表示它与其余变量相关性最大,当行预离散化处理,将连续属性变量的取值范围分2Xi大于指定的临界值D,就可删除变量i。我们利为若干个区间,使连续属性转化为离散属性,参见用2003年数据作为建立模型的训练样本,建模后表1。表1高校财务风险指标离散化12345资产负债比率≤40%40%～50%50%～60%60%～70%≥70%流动比率≥180%150%～180%130%～150%110%～130%≤110%现实支付比率≥107～105～73～5≤3潜在支付比率≥107～105
6、～73～5≤3收入负债比率≤50%50%～100%100%～200%200%～300%≥300%经费自给比率≤30%30%～40%40%～50%50%～70%≥70%生均收支比率≤30%30%～40%40%～50%50%～70%≥100%公用支出比率≤30%30%～40%40%～50%50%～70%≥70%固定资产增长比率≤5%5%～10%20%～10%20%～30%≥30%自筹收入比率≤30%30%～40%40%～55%55%～70%≥70%资产收入比率≤30%30%～40%40%～55%55%～70%≥70%净资产收入比率≤30%30%～40%40%～55%55%～70%≥70%投资收益
7、比率≤4%4%～6%6%～10%10%～15%≥15%固定收入增长率≤4%4%～5%5%～6%6%～7%≥7%其他收入增长率≤4%4%～6%6%～8%8%～10%≥10%资产权益比率≤60%60%～70%70%～80%80%～90%≥90%自有资金动用比率≥80%60%～80%40%～60%20%～40%≤20%其他资金动用比率≥80%60%～80%40%～60%20%～40%≤20%货币资金支出比率≤20%
