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    基于SVM的醫(yī)藥企業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警研究

    2018-02-08 09:35:35湯?;?/span>
    中國集體經(jīng)濟(jì) 2017年29期
    關(guān)鍵詞:醫(yī)藥企業(yè)

    湯海花

    摘要:隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,財務(wù)危機(jī)預(yù)警在企業(yè)中發(fā)揮著重要的作用。正是由于財務(wù)危機(jī)預(yù)警的重要性,對其的研究也逐漸成為企業(yè)重要的活動。根據(jù)各行業(yè)之間的不同特征建立相應(yīng)的指標(biāo)體系和模型成為了研究過程中的一大重點(diǎn)。文章簡單介紹了財務(wù)危機(jī)預(yù)警,根據(jù)醫(yī)藥企業(yè)的特征,構(gòu)建了醫(yī)藥企業(yè)財務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系;并在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用支持向量機(jī)(SVM)建立了其財務(wù)預(yù)警模型,最后對其模型進(jìn)行測試和實(shí)證分析。

    關(guān)鍵詞:SVM;醫(yī)藥企業(yè);財務(wù)危機(jī)預(yù)警

    根據(jù)各行業(yè)間的不同特征,由于市場的特殊性以及研發(fā)的難易程度,使醫(yī)藥企業(yè)處在典型的“三高”行業(yè)中,其風(fēng)險、投入、收益都高于其他行業(yè)。與其他企業(yè)相比,在醫(yī)藥企業(yè)中,其利益相關(guān)者更為重視企業(yè)日常的財務(wù)狀況,更為迫切地需要進(jìn)行財務(wù)危機(jī)預(yù)警。

    根據(jù)以往已有的文獻(xiàn)中,許多學(xué)者建立了一些財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型,例如:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、對比數(shù)列模型、一元判定模型、多元線性判定模型等,但這些已建立的模型,存在著判斷精度不夠、樣本容量較大、假設(shè)存在局限性等問題。本文為了彌補(bǔ)以上模型存在的缺陷,選用SVM建立了醫(yī)藥企業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型,并對此進(jìn)行了實(shí)證分析。

    一、醫(yī)藥企業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系

    (一)醫(yī)藥企業(yè)的基本概況

    目前,我國已有近萬家醫(yī)藥企業(yè),其中有一半以上通過了GMP認(rèn)證。近幾十年來,醫(yī)藥行業(yè)一直快速發(fā)展,但在行業(yè)中醫(yī)藥企業(yè)存在著一些問題,主要表現(xiàn)在以下幾個方面,一是在行業(yè)中,醫(yī)藥企業(yè)的數(shù)量較多但是規(guī)模都相對較小。二是由于醫(yī)藥企業(yè)處在高投入的行業(yè)中,一直面臨著創(chuàng)新和研發(fā)的壓力。但在我國的醫(yī)藥行業(yè)中,企業(yè)對創(chuàng)新和研發(fā)的投入力度不夠,大概每年的投入額只占銷售額的2%左右。三是對于醫(yī)藥企業(yè)的產(chǎn)品銷售較單一,由于該行業(yè)對產(chǎn)品銷售的嚴(yán)格把控,這些醫(yī)藥品通常是經(jīng)過醫(yī)藥企業(yè)—各個經(jīng)銷商—醫(yī)院或藥店—病人這單一的渠道進(jìn)行銷售的。除此之外,在這單一的銷售渠道中,往往還存在著一些違規(guī)的銷售行為,導(dǎo)致醫(yī)藥企業(yè)的銷售費(fèi)用增加。四是隨著醫(yī)藥品的成本在逐漸增加,再加上各企業(yè)間的競爭,使得部分醫(yī)藥企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益較低。

    高風(fēng)險是醫(yī)藥企業(yè)的一大特征,主要體現(xiàn)在財務(wù)、經(jīng)營、技術(shù)創(chuàng)新三個方面,其中技術(shù)創(chuàng)新風(fēng)險是最為主要的。主要是因?yàn)樵撔袠I(yè)的特殊性,在對某種新藥進(jìn)行資金投入后,未來一段時間內(nèi)發(fā)生的事情都具有不確定性,例如,新藥專利權(quán)的取得具有不確定性;研發(fā)成功后所達(dá)到的效果具有不確定性;新藥的壽命具有不確定性等。這一特征直接影響著醫(yī)藥企業(yè)的發(fā)展。

    (二)財務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系的建立

    財務(wù)危機(jī)預(yù)警是指企業(yè)根據(jù)財務(wù)報表等相關(guān)會計資料,結(jié)合會計、企業(yè)管理等方面的理論,設(shè)置相關(guān)的預(yù)警指標(biāo),并通過各種相關(guān)方法分析預(yù)警指標(biāo)的變化,通過這些變化來對企業(yè)的經(jīng)營和財務(wù)活動進(jìn)行預(yù)測,進(jìn)而發(fā)現(xiàn)企業(yè)可能面臨的財務(wù)危機(jī),并在發(fā)生之前給予警告,以便企業(yè)及時采取相應(yīng)的措施。結(jié)合已有的文獻(xiàn),多數(shù)學(xué)者主要選取盈利能力、償債能力、營運(yùn)能力和現(xiàn)金能力作為該體系的指標(biāo)。對于醫(yī)藥企業(yè),在選取以上指標(biāo)的基礎(chǔ)上,結(jié)合醫(yī)藥企業(yè)高風(fēng)險的特征以及銷售渠道的特殊性,還應(yīng)考慮發(fā)展能力和風(fēng)險水平這兩個指標(biāo)。本文在遵循相關(guān)原則的基礎(chǔ)上,建立了如下的醫(yī)藥企業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系。

    1. 償債能力:X1流動比率;X2速動比率;X3資產(chǎn)負(fù)債率;

    2. 營運(yùn)能力:X4總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率;X5存貨周轉(zhuǎn)率;X6應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率;

    3. 盈利能力:X7銷售凈利潤率;X8營業(yè)毛利率;X9成本費(fèi)用利潤率;

    4. 現(xiàn)金能力:X10每股現(xiàn)金流;X11現(xiàn)金股份支付率;

    5. 發(fā)展能力:X12凈利潤增長率;X13總資產(chǎn)增長率;

    6. 風(fēng)險水平:X14財務(wù)杠桿系數(shù)。

    二、基于SVM的醫(yī)藥企業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型

    (一)SVM原理

    SVM是由Vapnik等提出的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,它是在結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小的基礎(chǔ)上,根據(jù)選取的樣本數(shù)據(jù),在相應(yīng)的模型中尋找最優(yōu)的平衡點(diǎn)。該種方法會避免過于擬合的問題發(fā)生,在解決小樣本、非線性等問題上有著特有的優(yōu)勢,而且彌補(bǔ)了傳統(tǒng)方法假設(shè)存在局限性、樣本容量大等缺陷,是一種值得推廣的學(xué)習(xí)方法。

    SVM方法是需要建立一個最優(yōu)的分類面,用此分類面將樣本劃分為兩大類,但并不是簡單地將此分為兩類,即一個超平面H:wx+b=0,將樣本總體D={xi,yi|i=1,2,… ,n}(x∈Rp,y∈Rq),正確分開,且分開的兩類集合應(yīng)與超平面之間的距離到達(dá)最遠(yuǎn),這樣才能使風(fēng)險最小。對于線性的樣本(xi,yi),i=1,2,…,n,在建立最優(yōu)分類面時可以用如下方法進(jìn)行描述:

    min ||W||=min WTW s.t. yi[(w·xi)+b]-1≥1 i=1,2,…,n

    引入Lagrange系數(shù)αi,并對上述公式進(jìn)行對偶得到:

    max αi- αiαjyiyj(xixj) s.t. yiαi=0,αi>0,i=1,2,…,n

    對上述公式進(jìn)行求解得到相應(yīng)的決策函數(shù):

    f(x)=sgn{ αiyi(x·xi)+b} 其中sgn為符號函數(shù),b為分類閾值。

    對于非線性,可以通過符合條件的核函數(shù)將非線性轉(zhuǎn)化成高維的特征空間來取得最優(yōu)分類面,在這一轉(zhuǎn)化中得出相應(yīng)的決策函數(shù):

    f(x)=sgn{ αiyi K(x·xi)+b}

    (二)SVM模型核函數(shù)的選擇

    通常情況下,對于醫(yī)藥企業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動,呈現(xiàn)的是非線性問題,則需要選擇合適的核函數(shù)將其進(jìn)行轉(zhuǎn)換。常用的核函數(shù)有:

    1. 線性核函數(shù):K(Xi,Xj)=XiTXj;

    2. Polynomial核函數(shù):K(Xi,Xj)=(θXiTXj+r)d ,θ>0;endprint

    3. RBF徑向基函數(shù):K(Xi,Xj)=exp(-θ|xi-xj|2),θ>0;

    4. Sigmiod核函數(shù):K(Xi,Xj)=tanh(θXiTXj+r)

    其中,θ、r、d均為參數(shù)。

    (三)SVM模型的參數(shù)選擇

    對于參數(shù)的選擇,其實(shí)是對已有的模型進(jìn)行優(yōu)化的一個過程。本文選擇了RBF核函數(shù)對其進(jìn)行轉(zhuǎn)換,選擇交叉驗(yàn)證法進(jìn)行參數(shù)選擇對其模型進(jìn)行優(yōu)化,最終得到醫(yī)藥企業(yè)財務(wù)預(yù)警模型的決策函數(shù):

    f(x)=sgn{ αiyi K(x·xi)+b}

    三、實(shí)證分析

    (一)樣本選擇

    為了數(shù)據(jù)的可獲取性,本文選擇了深滬兩市的醫(yī)藥企業(yè)作為樣本,對其進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。本文選擇了30家醫(yī)藥企業(yè)作為樣本,其中包括18家ST公司,12家非ST公司。ST公司是指財務(wù)狀況出現(xiàn)異常的企業(yè);非ST是指財務(wù)正常的企業(yè)。對于選擇的30家醫(yī)藥企業(yè),將其中的18家作為訓(xùn)練樣本,12家作為驗(yàn)證樣本。對于取得的30家財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行輸入,將輸出結(jié)果用1和-1進(jìn)行表示,即-1為ST公司,1為非ST公司。根據(jù)選取的樣本,建立相應(yīng)的模型,并進(jìn)行訓(xùn)練和測試,最終達(dá)到預(yù)警的作用。

    (二)模型訓(xùn)練

    本文選取了RBF核函數(shù)和交叉驗(yàn)證法對模型進(jìn)行訓(xùn)練。運(yùn)用相關(guān)的軟件對選取的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化訓(xùn)練,通過RBF核函數(shù)轉(zhuǎn)化非線性關(guān)系,確定其所需要的參數(shù):Langerange乘數(shù)αi、分類閾值b。在上述樣本的選擇中,18家作為訓(xùn)練樣本,其中12家是ST企業(yè),6家是非ST企業(yè),根據(jù)實(shí)際的訓(xùn)練情況,實(shí)際值和預(yù)測值是一致的,且ST企業(yè)和非ST企業(yè)的訓(xùn)練精確度均為100%。

    (三)驗(yàn)證分析

    通過對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到的核函數(shù)和參數(shù),對選取的驗(yàn)證樣本進(jìn)行測試,其驗(yàn)證結(jié)果如下,驗(yàn)證樣本為12家企業(yè),實(shí)際值與預(yù)測值一致。其中,ST企業(yè)為6家,精確度為100%;非ST企業(yè)為6家,精確度為90%,最終的精確度95%。也就是說,對于該模型來說,在操作過程中不會把ST公司誤認(rèn)為非ST公司;而有10%的概率會把非ST公司當(dāng)作為ST公司。出現(xiàn)這種情況的原因,可能是因?yàn)橐恍┘磳⒚媾R危機(jī)的公司為了不讓被作為特別處理的對象,對本企業(yè)對外所公示的財務(wù)報表進(jìn)行了修改,以致于該模型在判斷時出現(xiàn)此類誤差。

    另外,該模型僅將財務(wù)正常的康恩貝企業(yè)錯判為出現(xiàn)財務(wù)危機(jī)的企業(yè),對于可能出現(xiàn)危機(jī)的6家企業(yè)都預(yù)測正確。對于任何一個企業(yè),如果預(yù)測結(jié)果為-1,則說明該企業(yè)有91.67%(11/12)的概率在兩年之后會出現(xiàn)財務(wù)危機(jī),會被視為特別處理的對象;如果預(yù)測結(jié)果為1,則說明該企業(yè)在兩年之后不會出現(xiàn)財務(wù)危機(jī),可以正常經(jīng)營和發(fā)展。通過該結(jié)果可以看出,該模型對醫(yī)藥企業(yè)的財務(wù)預(yù)警精確度較高,可以較為準(zhǔn)確的判斷出醫(yī)藥企業(yè)的財務(wù)狀況。

    四、結(jié)語

    目前,對醫(yī)藥企業(yè)財務(wù)預(yù)警的研究較少,本文是在財務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上建立的SVM模型。通過該模型對醫(yī)藥企業(yè)預(yù)警的結(jié)果表明,在訓(xùn)練樣本中的精確度為100%,說明該模型的學(xué)習(xí)能力非常強(qiáng);在驗(yàn)證樣本中的精確度為95%,說明該模型推廣能力較好。綜上,SVM模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測和判斷醫(yī)藥企業(yè)的財務(wù)狀況,能夠彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法假設(shè)限制、樣本量的缺陷,能夠解決一些非線性的問題。因此,SVM模型作為一種新的學(xué)習(xí)方法,可以將其運(yùn)用在各個行業(yè)中,對企業(yè)的財務(wù)預(yù)警具有較高的實(shí)用性,可以將其加以推廣。

    參考文獻(xiàn):

    [1]朱發(fā)根,劉拓,傅毓維.基于SVM的高新技術(shù)企業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警研究[J].科技進(jìn)步與對策,2009(06).

    [2]楊濤.基于SVM的中國醫(yī)藥制造企業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警研究[D].廈門大學(xué),2009.

    [3]李勛.淺議企業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警[J].財務(wù)管理,2015(09).

    (作者單位:江西百神醫(yī)藥有限公司)endprint

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