一、建立高校财务预警系统的探讨（论文文献综述）
杨晔[1]（2021）在《高校财务管理的风险成因及防范》文中认为随着经济的不断发展,很多高校为了顺应市场的发展,不断扩张规模,加上政府投入不足,内部财务管理薄弱,导致高校在扩张规模后,出现了负债经营的情况,出现极大的财务管理风险,不仅对于教学活动的顺利开展造成了一定的不利影响,同时,也使得高校的运营难以为继,不利于高校的未来发展。基于此,本文对于高校财务管理的风险成因及防范措施进行了探究。
吕国生[2]（2021）在《互联网背景下高校财务管理的创新路径探索》文中提出随着高校招生规模的不断扩大以及高校教学管理工作的日益复杂,高校财务部门在适应教学管理工作改革的同时,应创新传统财务管理模式,并利用互联网的公开性、实时性等特点,提升高校财务管理质量,降低高校财务管理风险。《新时期高校财务管理创新探索与发展》一书以现阶段高校财务管理工作面临的实际情况为切入点,结合高校教学管理工作具体内容,提出与之相适应的解决对策,从而为新时期高校财务管理工作的开展指明方向。该书共分为八个章节,
罗丽娟,吕勇杰[3]（2021）在《大数据背景下高校财务管理风险成因、类型与防范举措探究》文中研究表明随着高等院校教育改革进程不断推进,高校建设规模不断扩大,使得整体建设水平快速提升,但随之而来的在财务管理方面风险日渐突出,促使财务防范以及管理控制工作,成为高校进行财务管理的重点。基于此,本文主要围绕高校财务管理风险进行分析,探讨大数据背景下,高校财务管理风险发生原因以及财务管理主要类型,并探讨在大数据环境下加强高校财务管理风险防范的有效措施,旨在提升财务管理水平。
余璐[4]（2021）在《基于神经网络算法的企业财务预警模型构建》文中研究指明本文详细介绍了基于神经网络算法的企业财务预警模型构建思路,明确提出了财务预警机制中的各项指标,在财务预警基本模型的基础上通过人工神经网络实施了进一步的优化,解决了常规反向误差传播算法收敛速度过慢的问题。
王芬芬,张军[5]（2021）在《基于敏捷型BI的高校财务数据中心架构设计》文中研究表明随着国家政府会计制度的实施,高校对财务管理水平的提升更加重视。当前,高校中普遍存在财务和业务数据相分离,信息孤岛现象凸显,无法满足高校对财务和业务数据融合分析的需求。针对这种现象,文章引入了敏捷型BI的实施特点,分析了高校财务数据中心的建设需求,给出了高校财务数据中心的架构设计,并采用分层结构实现了财务和相关业务数据的抽取、转换和加载,实现了业财数据集成,为高校建设财务数据中心提供了参考。
孙肖坤[6]（2021）在《复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计》文中认为随着全球范围内经济形势的动态稳定发展,复杂大型建设项目在国内外均呈持续增长的态势,国际工程项目市场的竞争愈发激烈。复杂大型建设项目事关民生和经济效益,其开发建设会对国家和社会产生广泛而深远的影响。在工程建设领域,许多投资主体拥有雄厚的资金实力和丰富的开发建设经验,并开始涉足复杂大型建设项目的开发建设,项目投资规模越来越大,建设周期越来越长,参与建设的单位越来越多,不确定性带来的项目风险也愈发复杂。随着时代的发展,复杂大型建设项目逐渐成为项目管理领域的研究热点。然而,在项目建设过程中,投资效率低下、费用超支等现象屡见不鲜,项目执行情况在各层面上不尽如人意,传统的项目管理理论已经不能适应现阶段管理实践的需求。因此,从复杂性视角出发对项目管理领域进行研究就成为一种新的解决思路。如何对项目复杂性进行科学、系统以及深入的分析,如何在项目建设过程中动态、全面地掌握项目费用状态,如何判断工程费用实际状态与计划的偏差严重程度,如何对项目费用偏差做出科学的警报和预测,如何有依据地对工程项目的费用偏差进行有效纠偏控制,就成为摆在管理者面前的一个理论和实践问题。为了更加科学有效地针对复杂大型建设项目费用实施监控管理,本文运用系统动力学相关理论和方法,建立了基于复杂性视角的建设项目费用偏差影响因素的系统动力学模型,构建了项目费用偏差的警报及预测模型,梳理了项目全生命周期不同费用偏差程度下的纠偏流程,进而分析并设计了以理论模型为基础的复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统。具体研究内容包括以下四个部分:（1）基于系统动力学的费用偏差关键影响因素识别研究。首先,对复杂大型建设项目的费用监控模式进行概述;在此基础上,对系统动力学相关基础理论及其应用在建设项目费用偏差控制领域的可行性进行分析;然后,将复杂大型建设项目作为一个整体系统,对项目建设各阶段内费用偏差影响因素之间的关系进行分析识别,构建系统动力学反馈图模型,确定主要变量,内生变量、外生变量,建立各变量之间方程关系;最后,通过Vensim软件模拟仿真,建立动态控制模型并验证其可行性和有效性,识别出费用偏差关键影响因素及其影响程度,并对模拟结果进行分析。（2）复杂大型建设项目费用偏差警报及预测模型研究。首先对复杂大型建设项目不同阶段费用偏差计算的需求及特点进行分析,据此选取适用于复杂大型建设项目费用偏差警报的方法模型;然后对K-Means聚类算法进行缺陷分析,引入贴近度概念,并将边界均值算子作为主要方法对经典K-means聚类进行改进,有效克服了主观随意性和警情区间不连续的问题;最后通过算例分析证实了本模型的有效性。复杂大型建设项目费用偏差预测模型是偏差警报模型的后续研究。首先,全面论述了神经网络模型的相关原理,对其在复杂大型建设项目费用偏差预测研究中的可行性和适用性进行了分析;然后,利用仿生算法对传统BP神经网络进行改进,优化神经网络模型中的初始网络权值和阈值,并将历史数据输入模型中进行训练获得成熟模型;同时,将现阶段的费用偏差进行子目费用分析,将总偏差最终分摊至每一个子目费用的扰动因素,深度分析复杂大型建设项目中不同活动对费用偏差的影响,在当前费用偏差情况已知的情况下,研究其对未来费用偏差的影响程度并予以量化,判定即将发生的项目警情及其位置,有效辅助项目费用管理方采取措施进行处理,实现真正意义上的项目费用事前控制。（3）复杂大型建设项目费用偏差控制策略及效果评价研究。首先,针对复杂大型建设项目费用偏差控制策略,挖掘了流程再造和协同理论与之相适应的契合点,梳理了费用偏差控制中流程再造和协同的目标和原则;其次,针对复杂大型建设项目在前期决策阶段、中期实施阶段、后期运维阶段所面临的不同费用偏差警情,明确各阶段责任方,梳理并总结出具体的纠偏操作流程和控制策略;为了增强该纠偏流程的适用性,本节首次提出了纠偏效果评价,从控制能力、控制效果、经济和社会效果等角度构建指标体系,构建了基于支撑度理论的模糊群决策模型,对纠偏效果进行评价,给出反馈结果,推动纠偏策略的持续改进。（4）复杂大型建设项目费用偏差控制系统设计研究。把研究的理论和构建的模型拓展到实际的项目费用管理中,提出了复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统设计。首先,对复杂大型建设项目费用偏差控制系统进行了定义,对系统建设目标、系统用户和系统需求进行分析,确定了系统的非功能需求和功能需求;然后构建费用偏差控制系统的总体设计框架结构,从系统开发方法、系统开发平台、系统功能模块、系统数据库四个角度对系统进行详细深入的设计;在涉及到系统关键的实施技术方面,对开发技术选型进行了结构性论述,并对数据仓库的核心设计理念进行了详细介绍,设计了系统模型管理模块的结构和重点功能。该系统包括费用偏差警报、费用偏差预测、费用偏差控制、纠偏效果评价等功能。
陈志奕[7]（2021）在《基于数据挖掘技术的财务分析与预警系统构建及应用》文中进行了进一步梳理
黄楚钧[8]（2021）在《GY公司财务预警系统研究》文中提出
王逸晨[9]（2021）在《JSNK集团公司财务风险预警模型优化研究》文中认为
徐刘阳[10]（2021）在《基于BP神经网络的新能源上市公司财务风险预警研究》文中研究说明
二、建立高校财务预警系统的探讨（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、建立高校财务预警系统的探讨（论文提纲范文）
（1）高校财务管理的风险成因及防范（论文提纲范文）
| 一、高校财务管理风险的特点 |
| (一)客观性 |
| (二)不确定性 |
| (三)复杂性 |
| (四)可识别性 |
| 二、高校财务管理风险的形式 |
| (一)内部控制风险 |
| (二)资金管理风险 |
| (三)财务信息化风险 |
| (四)会计核算风险 |
| 三、高校财务管理的风险成因 |
| (一)管理层缺乏风险意识 |
| (二)财务管理制度不够完善 |
| (三)财务预算不合理 |
| (四)缺乏财务管理风险预警系统 |
| 四、高校财务管理风险的防范策略 |
| (一)形成良好的财务风险意识 |
| (二)建立完善的财务管理制度 |
| (三)提升财务部门的管理意识 |
| (四)构建财务风险预警系统 |
| (五)坚持科学发展观 |
| 五、结束语 |
（3）大数据背景下高校财务管理风险成因、类型与防范举措探究（论文提纲范文）
| 一、高校财务管理风险发生原因 |
| (一)风险意识薄弱 |
| (二)预算管理不到位 |
| (三)信息化系统问题 |
| (四)管理系统缺失 |
| (五)内部控制制度缺失 |
| (六)人员素质水平低下 |
| 二、高校财务管理风险主要类型 |
| (一)系统运行风险 |
| (二)数据缺失风险 |
| (三)会计核算风险 |
| (四)资金经营风险 |
| 三、大数据背景下高校财务管理风险防范措施 |
| (一)增强风险防范意识 |
| (二)建立财务管理风险机制 |
| (三)建立“杀毒”和“加密”体系 |
| (四)健全内控监督体系 |
| (五)增强会计人员专业素质 |
| 四、结束语 |
（5）基于敏捷型BI的高校财务数据中心架构设计（论文提纲范文）
| 引言 |
| 一、商业智能与高校财务信息化 |
| 二、高校财务数据中心架构设计 |
| 1.高校财务数据中心设计需求 |
| (1)满足业务、财务数据融合集成的需求。 |
| (2)满足数据标准化、规范化的需求。 |
| (3)满足财务数据分析需求多变、分析多样的需求。 |
| (4)满足智能分析、决策支持的需求。 |
| (5)满足敏捷部署、快速调整的需求。 |
| 2.高校财务数据中心分层架构设计 |
| (1)业务系统原始数据层。 |
| (2)数据ETL及元数据管理层。 |
| (3)标准数据层。 |
| (4)主题数据层。 |
| (5)业务分析模型层。 |
| (6)应用展现层。 |
| 三、应用分析与展望 |
（6）复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 复杂大型建设项目研究现状 |
| 1.2.2 项目费用控制研究现状 |
| 1.2.3 预警方法研究现状 |
| 1.2.4 纠偏策略研究现状 |
| 1.2.5 信息系统应用研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 复杂大型建设项目特点及费用控制分析 |
| 2.1.1 复杂大型建设项目特点分析 |
| 2.1.2 复杂大型建设项目费用偏差控制参与主体 |
| 2.1.3 复杂大型建设项目费用控制复杂性分析 |
| 2.2 费用偏差控制相关理论研究 |
| 2.2.1 费用偏差控制内涵 |
| 2.2.2 费用偏差影响因素分析 |
| 2.2.3 费用偏差控制基本原则 |
| 2.3 费用偏差控制模型及方法研究 |
| 2.3.1 偏差特征系统动力学理论 |
| 2.3.2 神经网络模型 |
| 2.3.3 费用偏差预警聚类方法 |
| 2.3.4 费用偏差控制策略及评价理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于系统动力学的费用偏差影响因素识别研究 |
| 3.1 复杂大型建设项目费用监控模式 |
| 3.1.1 费用监控模式特征分析 |
| 3.1.2 费用监控模式构建 |
| 3.1.3 费用监控模式运行流程 |
| 3.2 费用偏差影响因素的系统动力学模型构建 |
| 3.2.1 系统动力学的基本理论 |
| 3.2.2 基于系统动力学的费用偏差控制的可行性分析 |
| 3.2.3 系统动力学模型构建 |
| 3.3 费用偏差影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.3.1 系统动力学建模中涉及到的数学方法 |
| 3.3.2 影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.4 系统动力学模型仿真和分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进神经网络模型的费用偏差控制方法研究 |
| 4.1 工程建设项目费用偏差计算需求及特点分析 |
| 4.2 基于K-means算法的费用偏差警情计算模型研究 |
| 4.2.1 K-means聚类理论及缺陷分析 |
| 4.2.2 K-means聚类方法改进及适用性研究 |
| 4.2.3 基于改进K-means算法的费用偏差计算模型构建 |
| 4.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型研究 |
| 4.3.1 神经网络模型原理分析 |
| 4.3.2 神经网络模型的改进及适用性研究 |
| 4.3.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型构建 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于流程再造的费用偏差控制策略及效果评价 |
| 5.1 复杂大型建设项目费用偏差控制中的流程再造与协同 |
| 5.1.1 费用偏差控制中流程再造与协同的目标 |
| 5.1.2 费用偏差控制中流程再造与协同的原则 |
| 5.2 复杂大型建设项目各阶段费用偏差控制策略 |
| 5.2.1 前期决策阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.2 中期实施阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.3 后期运维阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.3 复杂大型建设项目费用偏差控制效果评价 |
| 5.3.1 费用偏差控制效果评价指标体系 |
| 5.3.2 基于支撑度理论的纠偏控制效果评价群决策模型 |
| 5.3.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 复杂大型项目费用偏差控制信息系统分析与设计 |
| 6.1 复杂大型建设项目CDMIS分析 |
| 6.1.1 复杂大型建设项目CDMIS的定义 |
| 6.1.2 复杂大型建设项目CDMIS的建设目标 |
| 6.1.3 复杂大型建设项目CDMIS的用户分析 |
| 6.1.4 复杂大型建设项目CDMIS的需求分析 |
| 6.2 复杂大型建设项目CDMIS设计 |
| 6.2.1 系统的总体设计原则及开发方法 |
| 6.2.2 系统的平台整体设计 |
| 6.2.3 复杂大型建设项目CDMIS的功能及模块设计 |
| 6.2.4 复杂大型建设项目CDMIS的数据库设计 |
| 6.3 复杂大型建设项目CDMIS关键技术 |
| 6.3.1 复杂大型建设项目CDMIS的开发技术选型 |
| 6.3.2 复杂大型建设项目CDMIS的数据仓库设计 |
| 6.3.3 复杂大型建设项目CDMIS的模型管理模块设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
四、建立高校财务预警系统的探讨（论文参考文献）
- [1]高校财务管理的风险成因及防范[J]. 杨晔. 大众投资指南, 2021(24)
- [2]互联网背景下高校财务管理的创新路径探索[J]. 吕国生. 食品研究与开发, 2021(23)
- [3]大数据背景下高校财务管理风险成因、类型与防范举措探究[J]. 罗丽娟,吕勇杰. 大众投资指南, 2021(21)
- [4]基于神经网络算法的企业财务预警模型构建[J]. 余璐. 自动化技术与应用, 2021(10)
- [5]基于敏捷型BI的高校财务数据中心架构设计[J]. 王芬芬,张军. 中国多媒体与网络教学学报(中旬刊), 2021(10)
- [6]复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计[D]. 孙肖坤. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [7]基于数据挖掘技术的财务分析与预警系统构建及应用[D]. 陈志奕. 北京邮电大学, 2021
- [8]GY公司财务预警系统研究[D]. 黄楚钧. 哈尔滨工业大学, 2021
- [9]JSNK集团公司财务风险预警模型优化研究[D]. 王逸晨. 江西理工大学, 2021
- [10]基于BP神经网络的新能源上市公司财务风险预警研究[D]. 徐刘阳. 江苏科技大学, 2021