于谦龙所著的《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)》基于企业财务预警模式，结合高校的特点，对高校财务困境的预警展开了系统的研究。首先，提出高校财务状态的分类方法，并对该分类方法进行了验证，结果证明该分类方法是有效的和合理的；其次，分析了高校产生财务困境的主要影响因素；再次，构建和选择指标，根据高校财务困境状态的判断标准，判定各年度高校是否处于财务困境，把判定为财务正常或者财务困境的高校再组成一个新的样本集，把这个样本集划分为训练组和测试组，再采用Logistic、神经网络、支持向量机方法建立财务预警模型，选择并评价最优的预警模型；最后，提出了预防或者治理高校财务困境的措施与建议。

在过去的十几年中，中国高等教育的规模取得了快速的发展，完成了由精英教育向大众化教育的过渡。随着高校大规模的扩张，高校的运营资金日益短缺。高校不可能完全依靠提高学杂费来弥补资金的短缺，因此，向银行贷款已逐步成为高校解决资金紧张问题的基本出路。然而，随着高校贷款规模的不断扩大，有些高校为了支付巨额利息，甚至不能维持高校的正常运转。

限于获取财务报表数据的困难，于谦龙所著的《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)》研究的样本确定为教育部直属高校，样本所涉及的财务问题是我国大多数高校的通病。其他类型的一些高校由于来自政府的财政拨款额偏小、资金自筹能力较弱、管理效率较差等原因，财务状况甚至更困难。在我国公立高校还没有破产的先例，但是如果有些高校的债务不是政府的及时“买单”，这些高校可能会破产，这将产生一系列严重的社会问题。因此，对我国高校财务困境状态的合理判定和及时预防，以及对已经陷入困境的高校进行妥善治理的研究，都具有十分重要的意义。

《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)》的研究有助于及时发现致使高校产生财务困境的问题，避免高校的财务状况在群体性陷人病人膏肓时，政府付出更加沉重的救助成本；有助于循序渐进地治理我国高校的财务问题，分阶段性地解决我国高校的财务问题；有助于高等教育财政资源的优化配置；有利于保护高校利益相关者的利益；有利于高校提高危机意识，广开财源，降低成本，增强竞争力，稳健发展；为各级教育主管部门识别高校财务困境，有效监管高校提供适用的工具和手段；在高校财务困境的基本特征识别、产生原因、预警和防范等方面产生积极的理论价值。

第1章 绪论

 1.1 研究的背景及意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

 1.2 研究方法和技术路线

1.2.1 研究方法

1.2.2 技术路线

 1.3 研究目标

 1.4 主要内容

 1.5 主要创新点

第2章 高校财务困境预警的相关研究综述

 2.1 财务困境的内涵

2.1.1 企业财务困境的內涵

2.1.2 高校财务困境的内涵

 2.2 企业财务困境预警的研究

2.2.1 国外研究

2.2.2 国內研究

 2.3 高校财务困境预警的研究

2.3.1 国外研究

2.3.2 国內研究

 2.4 企业财务预警模式及其在论文的适用性评析

2.4.1 企业财务预警模式的评述

2.4.2 高校的准非营利组织属性评述

2.4.3 企业财务预警模式在论文的适用性分析

第3章 高校财务状况分类研究

 3.1 高校财务状况分类的理论分析

3.1.1 现有相关研究的不足

3.1.2 高校财务状况分类

 3.2 高校财务状况分类的实证检验

3.2.1 研究思路

3.2.2 样本设计与指标选择

3.2.3 实证分析

 3.3 不同财务状况高校的绩效差异

3.3.1 研究思路

3.3.2 数据包络分析技术

3.3.3 指标选择

3.3.4 结果分析

 3.4 本章小结

第4章 高校财务困境的诱因分析

 4.1 高校财务困境的历史背景

4.1.1 高等教育大众化发展的相关理论

4.1.2 外国实现高等教育大众化的主要模式

4.1.3 我国高等教育大众化进程

4.1.4 财政拨款不足

4.1.5 高校盲目扩张

 4.2 高校行政管理体制缺陷

4.2.1 产权所有者缺位

4.2.2 內部事务行政权力主导

4.2.3 权责不对等导致监督失灵

 4.3 高校负债运营

4.3.1 高校负债的现状

4.3.2 预算软约束导致高校过度负债

 4.4 学费欠收对高校的影响

 4.5 捐赠收入相对较少

 4.6 信息披露机制不健全

 4.7 本章小结

第5章 基于企业财务预警方法的高校财务预警实证研究

 5.1 样本设计与指标筛选

 5.2 高校财务困境预警的Logistic模型

 5.3 高校财务困境预警的神经网络模型

5.3.1 BP神经网络模型

5.3.2 RBF神经网络模型

 5.4 高校财务困境预警的支持向量机模型

5.4.1 标准支持向量机模型

5.4.2 最小二乘支持向量机模型

 5.5 高校财务困境预警的最优模型评价

 5.6 预警模型的案例应用

 5.7 本章小结

第6章 高校财务困境的预防与治理研究

 6.1 增加高校收入的策略

6.1.1 实施高等教育的绩效拨款制度

6.1.2 改善高校财务状况的其他政策选择

6.1.3 提高高校自筹经费的能力

 6.2 高校内部行政管理机制的优化

6.2.1 有关我国高校內部治理的研究

6.2.2 校长的遴选

6.2.3 教授治学

6.2.4 健全教职工代表大会制度

6.2.5 实行全员聘任制

 6.3 高校负债的治理对策

6.3.1 高校预算软约束的治理

6.3.2 建立贷款风险防范机制

6.3.3 政府化解高校债务的方案

 6.4 基于作业成本法的高校成本控制研究

6.4.1 教育成本的概念探讨

6.4.2 作业成本法应用的背景介绍

6.4.3 基于作业成本法的高校教育成本的核算体系

 6.5 高校财务会计管理制度的改良

 6.6 实现高校信息公开

 6.7 本章小结

第7章 研究结论及展望

 7.1 研究结论

 7.2 研究局限

 7.3 未来研究方向

参考文献

附录

 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

 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

 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

 附录4 T年财务正常组高校和财务困境组高校的效率值

 附录5 训练组高校T-2年的财务指标

 附录6 测试组高校T-2年的财务指标

 附录7 Ls-svm1.7工具箱中的LSSVM程序

后记