我国医药制造业上市公司财务风险预警研究

发布时间：2023-10-02 07:37

　　我国医药制造行业近年来发展情况整体向好,自2013年到2019年主营业务收入增速都保持着较高的增长率且均高于同期整体制造业的主营业务收入增速,体现了医药制造业的行业地位在我国社会中逐步提升。尤其是在2020年新冠疫情爆发以来,我国医药制造业上市公司充分发挥自身的行业优势,为保障人民生命安全和打赢抗疫战争做出了重要贡献。加之我国目前呈现出的老龄人口逐渐增多、人民医疗保健意识逐渐增强等特点,医药制造业必将在未来继续发展。医药制造业因其行业特性,容易在生产经营中产生财务风险。因此,基于医药制造业上市公司在国家社会中具有重要地位和易发生财务风险这两点,建立一个对医药制造业上市公司行之有效的财务风险预警模型非常具有实际意义。本文完善了医药制造业上市公司财务风险预警指标体系,并构建了SVM-FOAAdaboost财务风险预警模型。首先对财务风险的相关情况、医药制造业的行业特性以及本文所涉及到的模型方法进行介绍;收集整理了沪深两市A股市场医药制造业上市公司共1270个研究样本,并将其中因为“财务状况出现异常”而被证监会特别处理(ST)的39个样本作为财务风险样本,由于证监会关于对上市公司实施特别处理...

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

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摘要
abstract
第一章 绪论
    第一节 研究背景及意义
        一、研究背景
        二、研究意义
    第二节 文献综述
        一、财务风险研究现状
        二、财务风险预警研究现状
        三、我国医药制造业相关研究现状
        四、研究现状评述
    第三节 研究内容及创新点
        一、研究内容
        二、创新点
第二章 相关理论概述
    第一节 财务风险及医药制造业相关理论
        一、财务风险概念及界定
        二、财务风险成因
        三、财务风险表现形式
        四、医药制造业行业概述
    第二节 相关算法介绍
        一、SMOTE算法
        二、支持向量机(SVM)
        三、果蝇优化算法(FOA)
        四、Adaboost算法
第三章 医药制造业上市公司财务风险预警模型构建
    第一节 SVM-FOA-Adaboost集成模型构建流程
    第二节 研究样本选择与数据预处理
        一、研究样本选择
        二、数据预处理
    第三节 指标体系构建与模型结果评价方法
        一、指标选取原则
        二、指标选取
        三、指标筛选与特征降维
        四、模型结果评价方法
第四章 实证分析
    第一节 数据来源及预处理
        一、数据来源
        二、数据预处理
    第二节 指标选取及特征降维
        一、K-S检验
        二、独立样本T检验
        三、Mann-Whitney-U检验
        四、主成分分析
    第三节 实验结果与分析
        一、集成模型实验结果及分析
        二、对比实验结果及分析
第五章 结论与展望
    第一节 结论
    第二节 对策建议
        一、对于医药制造业上市公司
        二、对于监管机构
        三、对于债权人
        四、对于投资者
    第三节 不足与展望
参考文献
致谢



本文编号：3850389