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我国高校贷款风险的预警研究 被引量:16

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摘要 针对高校贷款风险的严重性和现有预警模型的不足,本文以我国31个地区的高校整体情况为研究对象,应用Logistic回归分析和BP神经网络技术两种方法,分别建立了两种预警高校贷款风险的模型。结果表明:Logistic模型对高校贷款风险识别和预警的准确率高达80%左右,总体上好于BP神经网络模型,可以应用于当前我国高校贷款风险的预警。最后,给出结论和政策建议:贷款风险指数操作性强,能够用于我国高校贷款风险的监测;Logistic模型是当前我国高校贷款风险识别和预警的最优模型;高校贷款风险预警指标不宜过于细化,也需适当纳入高校非财务指标;增加对高校的财政拨款,拓宽高校收入来源渠道;严格控制高校基础设施建设盲目扩张。
作者 郑鸣 朱怀镇
出处 《高教探索》 CSSCI 北大核心 2007年第6期36-39,共4页 Higher Education Exploration
基金 教育部社会科学基金项目"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)的研究成果。
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参考文献9

二级参考文献15

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引证文献16

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