本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中國(guó)醫(yī)藥行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究　出處：《安徽大學(xué)》2012年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：隨著商品經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越來越激烈,企業(yè)時(shí)時(shí)刻刻都要面臨著被市場(chǎng)淘汰出局的威脅。財(cái)務(wù)危機(jī)是影響企業(yè)生存、獲利、發(fā)展最直接也是最主要的因素,為了求得生存、獲利和發(fā)展,避免被市場(chǎng)淘汰出局,企業(yè)必須不斷地加強(qiáng)自身的經(jīng)營(yíng)管理,解除影響公司生存發(fā)展的危機(jī)因素,這樣才能長(zhǎng)期在市場(chǎng)中屹立不倒。 近幾年來,我國(guó)醫(yī)藥行業(yè)發(fā)展迅速,醫(yī)藥市場(chǎng)規(guī)模以14%-17%的速度飛速增長(zhǎng),有望成為僅次于美國(guó)的藥品市場(chǎng)。然而醫(yī)藥行業(yè)是一個(gè)弱周期行業(yè),同時(shí)具備典型的“三高”特征——投入資金高、風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)高、投資回報(bào)高。步入2012年以來,我國(guó)整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度放緩,藥品的成本上升趨勢(shì)也愈發(fā)的明顯。目前我國(guó)已經(jīng)進(jìn)入了醫(yī)藥行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、轉(zhuǎn)型升級(jí)的攻堅(jiān)時(shí)期,國(guó)家的醫(yī)改也進(jìn)入了醫(yī)藥分百的深水區(qū)。面對(duì)日趨激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和國(guó)家政策的擠壓,一些規(guī)模較小、經(jīng)營(yíng)能力不足的制藥工廠和醫(yī)藥商業(yè)公司將會(huì)被淘汰出局,整個(gè)醫(yī)藥行業(yè)將面臨重新洗牌。因此,對(duì)于我國(guó)醫(yī)藥行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究迫在眉捷。 本文建立的是針對(duì)我國(guó)醫(yī)藥行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型,以2008年-2010年期間在滬深股市上市的醫(yī)藥公司為研究對(duì)象。筆者閱讀了大量的國(guó)內(nèi)外有關(guān)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究的文獻(xiàn),并且對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行了整理。在前人研究的基礎(chǔ)上,選取了45個(gè)指標(biāo)(包括財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)),并將上市公司的財(cái)務(wù)狀況劃分為3個(gè)警度,分別是健康、輕度危機(jī)、重度危機(jī)。本文構(gòu)建的是針對(duì)我國(guó)醫(yī)藥行業(yè)上市公司短期的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型,即提前1年的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型及提前2年的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。對(duì)于初選的45個(gè)指標(biāo),筆者對(duì)其進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)、因子分析,分別得到了(t-1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型及(t-2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的輸入,設(shè)計(jì)并構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過對(duì)構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和檢測(cè),結(jié)果發(fā)現(xiàn)(t-1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型與(t-2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的預(yù)測(cè)效果都比較理想,并且通過比較發(fā)現(xiàn),(t-1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警模型要比(t-2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警模型預(yù)測(cè)效果要好�？傮w來說本文構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)效果還是較為理想的,能夠?yàn)樯鲜泄镜慕?jīng)營(yíng)管理者和企業(yè)的投資者、債權(quán)人及早地發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的征兆并及早地做出相應(yīng)的措施提供幫助。 最后,本文對(duì)安徽省首家上市的醫(yī)藥公司“豐原藥業(yè)”2008年-2010年的財(cái)務(wù)狀況利用本文構(gòu)建并訓(xùn)練好的(t-1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型及(t-2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型進(jìn)行了仿真預(yù)測(cè),仿真結(jié)果顯示：(t-1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型對(duì)“豐原藥業(yè)”2008年—2010年的財(cái)務(wù)狀況識(shí)別全部正確,而(t-2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型對(duì)“豐原藥業(yè)”2008年—2010年的財(cái)務(wù)狀況識(shí)別出現(xiàn)了一個(gè)誤判。同時(shí)筆者又利用“豐原藥業(yè)”2010年的數(shù)據(jù)指標(biāo)對(duì)其2011年及2012年的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行了預(yù)測(cè)。
[Abstract]:With the rapid development of commodity economy , the market competition is becoming fiercer and fiercer . The financial crisis is the most direct and most important factor that affects the survival , profit and development of the enterprise . In order to get the survival , profit and development , avoid being out of the market by the market , the enterprise must strengthen its own management and management continuously , and lift the crisis factors that affect the survival and development of the company . In recent years , China ' s pharmaceutical industry has developed rapidly , and the market size of medicine has increased rapidly at 14 - 17 % . It is expected to be the second - only drug market in the United States . However , the medical industry is a weak - cycle industry , with high risk coefficient and high return on investment . In this paper , a BP neural network early - warning model for the financial crisis of listed companies in China ' s pharmaceutical industry is set up , which is based on BP neural network financial crisis early - warning model and ( t - 2 ) BP neural network financial crisis early - warning model . In the end , the financial crisis early - warning model and ( t - 2 ) BP neural network financial crisis early - warning model and ( t - 2 ) BP neural network financial crisis early - warning model of the first Chinese medicine company listed in Anhui province are predicted . The simulation results show that ( t - 1 ) BP neural network early - warning model is correct in recognition of the financial position of " Fengyuan pharmaceutical industry " 2008 - 2010 , and ( t - 2 ) BP neural network early - warning model has a misjudgment on the recognition of " Fengyuan pharmaceutical industry " 2008 - 2010 . At the same time , the author forecasts the financial position in 2011 and 2012 by using the data index of " Fengyuan pharmaceutical industry " in 2010 .

【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F406.72;F426.72;F832.51;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1436879