Page 189 - 高校财务管理转型与发展

第六章 风险防控体系重构

四、新预警模型的实证检验

（一）样本选取与数据来源
为了对新构建的高校债务风险预警模型进行实证检验，我们选取了全国范围

内不同地区、不同层次的 50 所高校作为研究样本。这些高校涵盖了综合类、理
工类、师范类等多种类型，具有广泛的代表性。数据来源于各高校公开的财务报
表、教育部门统计数据以及相关数据库，时间跨度为近 5 年，以确保数据的时效

性和稳定性。
（二）指标计算与模型运行
根据所构建的预警模型，我们首先对选取样本高校的各项财务指标进行计算。
这些指标包括偿债能力指标（如资产负债率、流动比率等）、运营能力指标（如
存货周转率、应收账款周转率等）以及发展能力指标（如净资产增长率、收入增

长率等）。通过对这些指标的量化分析，将数据输入新构建的预警模型中进行运
行。在模型运行过程中，我们采用了分层抽样和交叉验证的方法，以提高模型的
准确性和可靠性。同时，为了确保模型的有效性，我们对模型的参数进行了多次

调整和优化，以使其能够更好地适应不同高校的实际情况。
（三）预警结果分析
将样本高校的实际债务风险状况与模型预警结果进行对比分析。结果显示，
新预警模型能够较为准确地识别出高校的债务风险水平。在 50 所样本高校中，
模型准确预警出高风险高校 8 所，中风险高校 15 所，低风险高校 27 所。与实际

情况相比，预警准确率达到了 80% 以上，表明模型具有较高的实用性和有效性。
对于预警结果为高风险的高校，进一步分析其债务风险的主要成因。发现这些高
校普遍存在债务规模过大、债务结构不合理、资金使用效率低下等问题。而对于

预警结果为低风险的高校，其财务状况相对较好，具有较强的偿债能力和资金运
作能力。
（四）模型验证与优化
为了验证新预警模型的稳定性和可靠性，我们采用了回测检验和前瞻性检验
的方法。回测检验结果表明，模型在过去 5 年的时间里能够准确地反映高校的债

务风险变化趋势。前瞻性检验则选取了部分未参与建模的高校进行测试，结果显
示模型同样具有较高的预警准确率。

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