我國醫(yī)藥制造行業(yè)近年來發(fā)展情況整體向好,自2013年到2019年主營業(yè)務收入增速都保持著較高的增長率且均高于同期整體制造業(yè)的主營業(yè)務收入增速,體現(xiàn)了醫(yī)藥制造業(yè)的行業(yè)地位在我國社會中逐步提升。尤其是在2020年新冠疫情爆發(fā)以來,我國醫(yī)藥制造業(yè)上市公司充分發(fā)揮自身的行業(yè)優(yōu)勢,為保障人民生命安全和打贏抗疫戰(zhàn)爭做出了重要貢獻。加之我國目前呈現(xiàn)出的老齡人口逐漸增多、人民醫(yī)療保健意識逐漸增強等特點,醫(yī)藥制造業(yè)必將在未來繼續(xù)發(fā)展。醫(yī)藥制造業(yè)因其行業(yè)特性,容易在生產經營中產生財務風險。因此,基于醫(yī)藥制造業(yè)上市公司在國家社會中具有重要地位和易發(fā)生財務風險這兩點,建立一個對醫(yī)藥制造業(yè)上市公司行之有效的財務風險預警模型非常具有實際意義。本文完善了醫(yī)藥制造業(yè)上市公司財務風險預警指標體系,并構建了SVM-FOAAdaboost財務風險預警模型。首先對財務風險的相關情況、醫(yī)藥制造業(yè)的行業(yè)特性以及本文所涉及到的模型方法進行介紹;收集整理了滬深兩市A股市場醫(yī)藥制造業(yè)上市公司共1270個研究樣本,并將其中因為“財務狀況出現(xiàn)異�！倍蛔C監(jiān)會特別處理(ST)的39個樣本作為財務風險樣本,由于證監(jiān)會關于對上市公司實施特別處理...

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    第一節(jié) 研究背景及意義
        一、研究背景
        二、研究意義
    第二節(jié) 文獻綜述
        一、財務風險研究現(xiàn)狀
        二、財務風險預警研究現(xiàn)狀
        三、我國醫(yī)藥制造業(yè)相關研究現(xiàn)狀
        四、研究現(xiàn)狀評述
    第三節(jié) 研究內容及創(chuàng)新點
        一、研究內容
        二、創(chuàng)新點
第二章 相關理論概述
    第一節(jié) 財務風險及醫(yī)藥制造業(yè)相關理論
        一、財務風險概念及界定
        二、財務風險成因
        三、財務風險表現(xiàn)形式
        四、醫(yī)藥制造業(yè)行業(yè)概述
    第二節(jié) 相關算法介紹
        一、SMOTE算法
        二、支持向量機(SVM)
        三、果蠅優(yōu)化算法(FOA)
        四、Adaboost算法
第三章 醫(yī)藥制造業(yè)上市公司財務風險預警模型構建
    第一節(jié) SVM-FOA-Adaboost集成模型構建流程
    第二節(jié) 研究樣本選擇與數(shù)據(jù)預處理
        一、研究樣本選擇
        二、數(shù)據(jù)預處理
    第三節(jié) 指標體系構建與模型結果評價方法
        一、指標選取原則
        二、指標選取
        三、指標篩選與特征降維
        四、模型結果評價方法
第四章 實證分析
    第一節(jié) 數(shù)據(jù)來源及預處理
        一、數(shù)據(jù)來源
        二、數(shù)據(jù)預處理
    第二節(jié) 指標選取及特征降維
        一、K-S檢驗
        二、獨立樣本T檢驗
        三、Mann-Whitney-U檢驗
        四、主成分分析
    第三節(jié) 實驗結果與分析
        一、集成模型實驗結果及分析
        二、對比實驗結果及分析
第五章 結論與展望
    第一節(jié) 結論
    第二節(jié) 對策建議
        一、對于醫(yī)藥制造業(yè)上市公司
        二、對于監(jiān)管機構
        三、對于債權人
        四、對于投資者
    第三節(jié) 不足與展望
參考文獻
致謝



本文編號：3850389