基于最小二乘支持向量机的高校财务困境预警研究  

作　　者：于谦龙[1,2] 顾晓敏[1] 

机构地区：[1]东华大学旭日工商管理学院,上海200051 [2]石河子大学商学院,新疆五家渠831300

出　　处：《统计与决策》2011年第8期142-144,共3页Statistics & Decision

基　　金：教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(07JZD0020);河南省教育科学"十一五"规划课题(2008-JKGHAZD-062)

摘　　要：文章借鉴现有的财务困境预警的研究成果,从高校的教研绩效、偿债能力、学生欠费状况、支付能力四方面选择和构造14个财务指标,评价教育部直属高校的财务状况,判定高校是否处于财务困境。然后,选择样本,把样本分为训练组和测试组,分别采用Logistic、最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建模,评价两种建模方法在训练组和测试组的预警效果。文章研究结论,对高校利益相关方的决策具有一定参考价值。

关 键 词：高校 财务困境预警 LOGISTIC LS-SVM 

分 类 号：F230[经济管理—会计学]