我國高校貸款風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警研究

摘要：針對高校貸款風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重性和現(xiàn)有預(yù)警模型的不足，本文以我國31個(gè)地區(qū)的高校整體情況為研究對象，應(yīng)用Logistic回歸分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)兩種方法，分別建立了兩種預(yù)警高校貸款風(fēng)險(xiǎn)的模型。結(jié)果表明：Logistic模型對高校貸款風(fēng)險(xiǎn)識別和預(yù)警的準(zhǔn)確率高達(dá)80％左右，總體上好于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以應(yīng)用于當(dāng)前我國高校貸款風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警。最后，給出結(jié)論和政策建議：貸款風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)操作性強(qiáng)，能夠用于我國高校貸款風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測；Logistic模型是當(dāng)前我國高校貸款風(fēng)險(xiǎn)識別和預(yù)警的最優(yōu)模型；高校貸款風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)不宜過于細(xì)化，也需適當(dāng)納入高校非財(cái)務(wù)指標(biāo)；增加對高校的財(cái)政撥款，拓寬高校收入來源渠道；嚴(yán)格控制高校基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)盲目擴(kuò)張。

關(guān)鍵詞：高校；貸款風(fēng)險(xiǎn)；預(yù)警模型

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文