高等教育學費建模與分析.doc
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高等教育學費建模與分析,摘要本文根據(jù)網(wǎng)上所能搜索到的數(shù)據(jù),結(jié)合高等教育經(jīng)費的來源,國內(nèi)高等教育的特點:過高的學費會使很多學生無力支付,過低的學費又使學校財力不足而無法保證質(zhì)量。在收集了生均培養(yǎng)費用、全國近幾年來高校收費平均變化情況,城鄉(xiāng)人均可支配收入、城鄉(xiāng)人均儲蓄額等相關數(shù)據(jù)的基礎上,針對不同地區(qū)差異,城鄉(xiāng)差異等分別建立...
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高等教育學費建模與分析
摘要
本文根據(jù)網(wǎng)上所能搜索到的數(shù)據(jù),結(jié)合高等教育經(jīng)費的來源,國內(nèi)高等教育的特點:過高的學費會使很多學生無力支付,過低的學費又使學校財力不足而無法保證質(zhì)量。在收集了生均培養(yǎng)費用、全國近幾年來高校收費平均變化情況,城鄉(xiāng)人均可支配收入、城鄉(xiāng)人均儲蓄額等相關數(shù)據(jù)的基礎上,針對不同地區(qū)差異,城鄉(xiāng)差異等分別建立了高等教育學費標準相關探討模型。
模型一是高等教育生均培養(yǎng)費用模型。在這個模型里,我們結(jié)合一些當前對生均培養(yǎng)比較成熟的算法,建立了基于四因素計算法模型。我們根據(jù)高校實際分別給出了四個因素的表達式。用四個表達式之和作為生均培養(yǎng)費用額。其最終算法模型為:
通過對該模型求解,得到以河南、北京、甘肅為代表的中、東、西部地區(qū)不同學科的2006年的生均培養(yǎng)費用和全國生均培養(yǎng)費用。
模型二是高等教育學費制定標準模型。在這個大模型里我們基于搜索到的模型算法,建立了兩大類高等教育學費計算方法。并作了相應改進后采納。
模型二(1)是基于教育部有關規(guī)定和家庭支付學費能力建立的模型。并建立以下兩個公式進行求解。
收費標準= 生均培養(yǎng)成本×政府確定的收費比例
高教學費的基準額=家庭年均收入×15 % + 年末戶均儲蓄額×20 %。
模型二(2)基于能力支付原則和利益獲得原則的兩個模型:全國所有專業(yè)平均學費模型[1]、全國某個專業(yè)平均學費模型[2]。
…………… …[1]
………………[2]
模型三是高等教育收費標準與城鄉(xiāng)人均可支配收入關系模型。該模型里利用
加權平均算法求得城鄉(xiāng)人均可支配收入,在此基礎上討論高校收費額與之關系。并擬合出高校收費關于城鄉(xiāng)人均可支配收入二元一次回歸分析模型:
關鍵字:四因素計算法 能力支付原則 利益獲得原則 加權平均算法
二元線性回歸
摘要
本文根據(jù)網(wǎng)上所能搜索到的數(shù)據(jù),結(jié)合高等教育經(jīng)費的來源,國內(nèi)高等教育的特點:過高的學費會使很多學生無力支付,過低的學費又使學校財力不足而無法保證質(zhì)量。在收集了生均培養(yǎng)費用、全國近幾年來高校收費平均變化情況,城鄉(xiāng)人均可支配收入、城鄉(xiāng)人均儲蓄額等相關數(shù)據(jù)的基礎上,針對不同地區(qū)差異,城鄉(xiāng)差異等分別建立了高等教育學費標準相關探討模型。
模型一是高等教育生均培養(yǎng)費用模型。在這個模型里,我們結(jié)合一些當前對生均培養(yǎng)比較成熟的算法,建立了基于四因素計算法模型。我們根據(jù)高校實際分別給出了四個因素的表達式。用四個表達式之和作為生均培養(yǎng)費用額。其最終算法模型為:
通過對該模型求解,得到以河南、北京、甘肅為代表的中、東、西部地區(qū)不同學科的2006年的生均培養(yǎng)費用和全國生均培養(yǎng)費用。
模型二是高等教育學費制定標準模型。在這個大模型里我們基于搜索到的模型算法,建立了兩大類高等教育學費計算方法。并作了相應改進后采納。
模型二(1)是基于教育部有關規(guī)定和家庭支付學費能力建立的模型。并建立以下兩個公式進行求解。
收費標準= 生均培養(yǎng)成本×政府確定的收費比例
高教學費的基準額=家庭年均收入×15 % + 年末戶均儲蓄額×20 %。
模型二(2)基于能力支付原則和利益獲得原則的兩個模型:全國所有專業(yè)平均學費模型[1]、全國某個專業(yè)平均學費模型[2]。
…………… …[1]
………………[2]
模型三是高等教育收費標準與城鄉(xiāng)人均可支配收入關系模型。該模型里利用
加權平均算法求得城鄉(xiāng)人均可支配收入,在此基礎上討論高校收費額與之關系。并擬合出高校收費關于城鄉(xiāng)人均可支配收入二元一次回歸分析模型:
關鍵字:四因素計算法 能力支付原則 利益獲得原則 加權平均算法
二元線性回歸
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