基于随机森林算法的中医药上市公司财务预警评估-以杭州天目山药业为例

AbstractWiththerapiddevelopmentoftraditionalChinesemedicine(TCM)industry,thenumberofTCM-listedcompanieshascontinuedtogrow,whiletheirfinancialriskshavebecomeincreasinglyprominent.ToeffectivelypredictandmanagefinancialrisksinTCM-listedcompanies,thisstudyconstructsafinancialearlywarningmodelbasedontherandomforestalgorithm,usingHangzhouTianmuPharmaceuticalCo.,Ltd.asacasestudyforanalysisandrecommendations.First,23financialindicatorswereselectedfromfivedimensions:solvency,operationalefficiency,profitability,growthpotential,andcorporategovernancestructure.FactoranalysiswasappliedtocalculateacomprehensivefinancialscoreforTCM-listedcompanies,whichservedasthebasisforassessingfinancialhealth.Second,theSMOTEalgorithmwasusedtoaddressdataimbalanceissues.Afterprocessing,therandomforestalgorithmwasemployedtotrainandtestthesampledata,constructingthefinancialearlywarningmodel.ModelperformancewasevaluatedusingROCcurvesandAUCvalues.Finally,thedevelopedmodelwasappliedtoHangzhouTianmuPharmaceuticaltoassessitsfinancialrisk.Theresultsindicatethatthefinancialearlywarningmodeldemonstratesstronggeneralizationcapabilityandhighpredictionaccuracy,effectivelyidentifyingfinancialrisksinTCM-listedcompanies.ThisstudyprovidesanewapproachandmethodologyforfinancialriskearlywarninginTCMfirms,offeringvaluableinsightsforpromotingthehealthydevelopmentoftheTCMindustry.Keywords:Randomforestalgorithm;Chinesemedicinelistedcompanies;Financialearlywarning;HangzhouTianmushanpharmac目录摘要 1Abstract 2一、绪论 5（一）研究背景和意义 51.研究背景 52.研究意义 5（二）文献综述 61.财务预警的成因 62.财务预警的影响 63.预警指标体系的构建 74.财务预警模型的演进 8（三）研究内容与方法 91.研究内容 92.研究方法 9（四）创新和不足之处 101.研究创新点 102.研究局限性 11二、财务危机预警基本理论 13（一）财务危机相关概念界定 131.财务危机的定义 132.财务危机的成因 13（二）财务危机预警理论 151.信号传递理论 162.破产边界理论 163.代理成本理论 16三、我国中医药上市公司财务预警模型研究样本和指标选取 18（一）研究样本与指标的选取 181.样本与研究期间确定 182.样本数据来源 19（二）预警指标体系的构建 201.指标选取原则 202.预警指标体系的初步确认 213.因子分析过程 23（三）随机森林的训练原理 291.随机选取样本 292.特征选择机制 293.集成预测 30（四）随机森林在财务危机预警中的应用优势 311.处理高维数据能力 312.防止过拟合现象 313.处理缺失数据能力 32四、财务预警模型实证结果与案例分析 33（一）随机森林的设计和训练 331.测试集与非测试集划分 332.输入节点与输出节点的确定 333.随机森林超参数优化 34（二）随机森林的检验和仿真结果 351.预警模型的检验 352.预警信号分解 363.关键财务维度深度解析 37（三）模型预警结果分析 401.模型指标预警区间 402.预警结果应用价值探讨 41（四）针对天目山上市公司财务预警的案例分析 421.公司基本情况概述 422.公司现存风险识别 42五、结论与政策建议 45（一）研究结论 451.关键指标与风险特征揭示 452.预警结果的实践价值 45（二）政策建议 451.强化风险控制与预警体系建设 452.健全行业服务与支持体系 463.优化政策引导与监督机制 464.建立风险管理机制 47六、结语 48参考文献 49致谢 52一、绪论（一）研究背景和意义1.研究背景我国中医药产业在“健康中国”战略实施中获得了强有力的政策支持，行业整体发展状况良好。中医药产业是我国优秀传统文化的重要组成部分，中医药在医疗领域具有独特特色。中医药企业作为行业发展的一股重要力量，它的财务状况对产业的可持续发展也同样起着非常重要的作用。可是日益激烈的市场环境与复杂的经济形势，也使得中医药企业的财务风险问题逐渐显现。比如部分企业因为扩张过快导致引起资金周转困难，还有部分企业则因为大量的研发投入导致短期盈利状况不好。也有一些企业因为市场或者政策变化导致收入下滑，于是引发财务危机。中医药行业具有特殊性，它的财务风险不仅仅受到传统财务因素影响，还与政策环境、特殊市场需求等非财务因素密切相关。如何科学准确的评估中医药上市公司财务风险，构建有效的财务预警机制，成为学术界和企业共同关注的重要课题。传统财务预警研究很多使用线性模型或者单一机器学习的算法，用来捕捉财务数据的非线性特征与复杂关系十分困难，从而导致预警效果有限。但是随着大数据的快速发展，随机森林算法由于在处理高维数据、非线性关系与抗过拟合方面的突出优势，也逐渐被引入了财务预警领域。但是目前研究很多都是集中于传统制造业或者金融行业，面对中医药行业的财务预警研究比较匮乏。所以，本研究以中医药上市公司为研究对象，加入财务维度和非财务维度构建财务预警指标体系，为了给中医药上市公司提供一种科学、高效的财务风险评估工具，助力企业实现健康可持续发展。2.研究意义本文以中医药上市公司为研究对象，使用随机森林算法构建财务预警模型，有重要的理论与实践。理论层面上本研究使用随机森林算法构建中医药行业财务预警体系，为相关领域提供研究的新视角。随机森林算法可以有效处理高维数据与非线性关系，可以克服传统模型地局限性，也为财务预警研究提供更加强大的工具支持。本研究也聚焦了中医药产业的特殊之处构建起有行业适配性的财务预警体系。指标体系融合财务与非财务维度两个变维度，突破了传统单一财务指标的局限，可以更全面精准的表现中医药企业财务风险特征。本研究构建的随机森林财务预警模型为中医药上市公司提供了创新性地解决方案。模型因为对高维财务数据的进一步挖掘，可以敏锐的获取企业经营中的潜在风险信号，而且进行量化分析定位了财务风险的关键节点。基于模型输出的预警结果，企业可系统的评估自身财务状况，结合行业特性与自身经营特点，制定差异化的风险防控策略。其次，本研究以杭州天目山药业为案例进行分析，能够为其他中医药上市公司提供参考，助力整个行业的健康发展。（二）文献综述1.财务预警的成因财务预警的成因本文可以从内部管理因素和外部环境因素方面展开。在内部管理因素方面公司战略决策失误和治理缺陷都容易导致企业陷入财务危机状况。前人认为企业内部导致的财务危机是难以计量的，但是随着学术界的不断进步，学者们渐渐发现，非财务维度也可以使用一些可统计的指标进行衡量。比如董事会规模可以衡量公司的监管程度，再比如管理层薪酬可以在一定程度上反映管理者得管理能力和管理公司的积极程度之类的。在外部环境因素，行业竞争加剧和政策法规变动都容易导致企业陷入财务危机状况。随着企业的出现和不断发展，起初人们认为财务危机是突发性状况，但是经济的发展和技术的进步，可以渐渐从上市公司的年报中获取数据进行预测与推理，这些都进一步推动财务预警的呈现与发展。2.财务预警的影响财务预警是企业财务状况的警示信号，常常会经过复杂机制对利益主体产生重要影响。它不仅仅体现在近期的市场反应上，也会通过利益相关者的行为调整与企业战略变化形成多层次的连锁效应。我们从作用路径来看，财务预警的带来的影响大多数是沿着下面三个维度展开：资本市场反应方面，财务预警信号的释放会在资本市场上引起连锁反应，它的影响深度和广度远远超过表面数据所表现的那样。可以根据SEC（2023）的研究，研究显示被出具非标准审计意见的上市公司的股价在公告后的30个交易日内平均跌幅能达到23%，而且它的负面效应有显著持续性，常常要六到十二个月才可以消化。更严重的的是信用评级机构对这类企业的反应非常敏感，Moody's（2021）的统计数据可以看出，财务预警企业信用评级下调概率较正常企业大约超出3倍，这可能会直接导致它的债券融资成本迅速增长150到200个基点。可以看出这种融资约束会进一步形成一个恶性循环，制约企业的发展空间。利益相关者行为方面，财务危机如果爆发会改变企业与利益相关者的博弈格局，也会产生行为模式的根本性转变。供应链方面，SupplyChainQuarterly（2022）的调研表示，83%的供应商在察觉到客户的财务风险后，就会对它的收紧信用政策，把平均付款周期从常规的90天压缩到30天以内，这对企业的营运资金周转会造成十分大的打击。但是金融机构的反应只会更加剧烈，BaselCommittee（2023）的监管数据表示，如果企业Z值跌破1.8的警戒线时，银行抽贷概率会马上增加到75%，并且授信额度缩减幅度平均会到达60%。像这种信贷冻结常常会成为压垮困境企业的最后一根草。企业方面，财务危机的持续深化会对企业价值造成非常大的实质性损害。Damodaran（2022）的研究表示，如果一个企业陷入财务危机，它的EV/EBITDA倍数就会普遍下降40-60%，这种价值折损不仅仅展示短期盈利能力的打击，而且包含了市场对企业经营能力的根本质疑。TurnaroundManagementAssociation（2023）的研究数据展示了企业重组的严峻状况：陷入财务困境的企业就算启动了重组程序，仍然平均需经历2.7年的时间，而且期间产生的重组成本常常占资产总额百分之十五到百分之二十。更需要注意的是，只有32%的重组案例能够达到目标，超过百分之六十的企业在重组完成后仍然没有办法恢复到危机前的实力。3.预警指标体系的构建企业财务预警研究的重点是搭建完备的指标体系，从而实现财务风险的识别。学术界围绕该领域曾经展开许多探索，形成的成果为后面的研究打下了很好的基础。本研究会从财务与非财务两个维度接着剖析各指标在财务风险预警中的作用。财务维度方面，学者们大多数从企业财务报表数据入手构建预警模型，其中的现金流、偿债能力、盈利能力、营运效率等维度被广泛使用。Zhang等（2023）的研究表示，经营现金流/流动负债比率具有很强的财务危机预测作用，这个指标可以有效表现企业短期偿债压力，但是这个指标如果低于临界值，企业就有可能面临流动性的危机。另外Chen&Li（2021）也提出了经过行业调整后的资产负债率阈值，这个指标是通过横向的对比行业均值，可以更精准地识别企业是否存在过度杠杆化的风险。非财务维度方面，传统财务指标因为过于依赖历史数据，所以有存在信号滞后之类的问题。Fitzpatrick（2020）经过一定的实证分析后指出，仅仅依赖财务报表数据而构建的预警模型常常是比实际危机发生时间要晚三到六个月才发出信号，这会导致企业错过最佳干预时机。于是为提高预警的及时性，学者们将目光转向非财务指标，比如说公司治理、供应链稳定性、市场行为之类的。4.财务预警模型的演进学者们对财务预警模型的研究经过了长远的发展，它的方法论体系也在不断革新，比如方法从以前的统计模型阶段慢慢发展到机器学习阶段，最后会到达智能预警阶段。这个发展路径不仅仅体现了分析技术的进步，也体现了财务风险管理的精细化。统计模型阶段，原来基于线性关系的模型构建不能满足实际需要。比如AltmanZ-score（1968）在制造业中的预测准确率下降到58%（JFE,2021）。又比如说Ohlson模型对服务业企业的判断误差也达到了35%（AccountingReview,2022）这些都反映了模型随着时代发展的不适应性。机器学习阶段，随机森林算法的AUC值可以达到0.89，但是却存在"黑箱"问题（JMIS,2021）。而针对样本不平衡问题，Chen和Huang（2021）针对财务预警中普遍出现的样本不平衡状况（也就是正常与危机企业样本比例常常超过10:1），曾提出过要结合SMOTE过采样技术进一步来改进随机森林算法，她们的研究表示这个混合方法可以将少数类识别率从原来算法的62.4%提升到89.1%，也会保持着整体准确率在93%以上。智能预警阶段，LSTM模型可以提前十八个月个月预警，准确率可以达到百分之八十二（NeuralNetworks,2023）。同时多模态学习也结合财报文本（NLP分析）将AUC数值提高到0.93（MISQuarterly,2023）。目前智能预警的理论知识还在不断丰富，慢慢向行业化转变。（三）研究内容与方法1.研究内容本文的研究主要内容分别包括以下六个部分：第一部分为绪论。介绍了本文的研究背景及意义，针对不同研究视角对学者们财务预警模型文献成果做综述，阐述了本文研究的内容及方法，同时指出本文的创新点与不足之处。第二部分是基本概念和相关理论界定。即对财务危机相关概念、财务危机预警理论进行概述，为下文打下良好的理论基础。第三部分介绍研究样本的确定、预警指标的选取与预警体系的构建，同时考虑了财务因素和非财务因素，从不同视角对中医药企业财务状况进行评估，并介绍了随机森林算法的训练原理与财务预警应用优势。第四部分是构建中医药上市公司的财务危机预警模型，介绍了随机森林算法怎样训练和检验模型成果。将训练出来的模型应用于杭州天目山药业，评估天目山药业的财务状况，指出天目山药业财务存在的问题并提出建议。第五部分是结论和政策建议，利用随机森林预警模型的预测结果，对中医药企业地财务发展趋势与策略提出参考建议。第六部分是本文的结语。2.研究方法（1）文献研究法研究伊始，要采用规范的文献研究方法，需要对中国知网（CNKI）、万方数据、维普资讯等国内核心学术数据库进行系统性检索。检索范围覆盖财务预警理论、随机森林算法应用及中医药行业财务风险管理等领域，采集国内外相关学术成果。梳理现有研究成果，明确研究方向和理论框架，为后文地案例研究提供充分的理论支持。（2）案例分析法本文选取杭州天目山药业作为典型案例研究对象，基于其在中医药行业发展历程中面临的复杂财务状况，具有较强的代表性与研究价值。研究过程中，通过多渠道收集案例相关资料，除了详细查阅企业年报、审计报告、招股说明书等官方披露文件，还密切关注企业官网发布的动态信息、新闻媒体报道以及行业研究机构的分析报告。将案例与理论相结合，将训练出的模型应用于分析天目山药业的财务状况，并针对其存在的问题提出对应优化措施。（3）指标体系构建法指标体系构建法是实现精准财务预警的关键步骤。充分考虑中医药行业具有原材料价格波动大、研发周期长、政策依赖性强等独特特点，综合运用文献研究法与主成分分析法构建财务预警指标体系。首先，通过文献研究，梳理国内外财务预警指标体系的经典研究成果，筛选出适用于中医药企业的通用财务指标，如流动比率、资产负债率、净利润率等。（4）基于机器学习的实证分析法基于机器学习的实证分析法是本研究验证模型有效性的核心方法。以杭州天目山药业及其同行业上市公司为样本，遵循数据完整性、准确性与时效性原则，收集样本企业近年来的财务报表数据、市场交易数据等多维度信息。对收集到的数据进行严格的预处理，包括缺失值填充、异常值处理以及数据标准化等操作，确保数据质量。并对模型进行训练和测试，通过ROC曲线、AUC值等指标评估模型性能。（四）创新和不足之处1.研究创新点（1）研究视角创新。在财务预警研究领域，过往文献多将研究对象聚焦于制造业、金融业等传统行业，对中医药行业这一特色产业的关注较少。中医药行业具有轻资产运营、研发投入周期长且风险高、原材料供应受自然环境影响大等独特特性，传统财务风险模型在该行业的适用性存在显著缺陷。本文将随机森林算法应用于中医药行业特定上市公司——杭州天目山药业的财务预警研究。随机森林算法作为一种强大的机器学习方法，具备处理高维数据、捕捉复杂非线性关系的能力，能够更好地适应中医药企业财务数据的特点。（2）方法组合创新。在构建预警指标体系时，引入非财务指标，运用随机森林算法的特征重要性排序功能，对传统财务指标与新引入的非财务指标进行综合评估与优化组合，筛选出对财务风险预警贡献度更高的指标。这种方法组合使构建的财务预警模型更贴合中医药企业的实际运营情况，能够更准确地识别企业潜在的财务风险，为企业及时发现自身财务不足、制定针对性的风险管理策略提供了更科学、有效的工具2.研究局限性（1）数据样本局限。我们可以了解到中医药行业上市公司数量相对较少，与其他行业对比的话样本基数明显不足，部分企业也会存在数据披露不完整不规范的问题，于是可用于建模分析的数据有限。本文运用随机森林算法进行建模时，核心的Bootstrap抽样方法非常依赖于充足高质量的样本数据。如果样本量不够，那么抽样过程中我们就可能没有办法去覆盖不同的财务风险场景，从而导致抽样结果地稳定性降低，就这样影响模型的准确性。（2）行业特异性深化不足。我们都知道中医药行业具有鲜明的行业特点，并且政策环境和市场因素也会对企业财务状况有重要影响。但是在本研究中，因为数据获取方面的原因，本文对能够体现中医药行业特色的指标挖掘也会不够深入。比如中医药政策与中药材价格波动等之类的变量，它们都对企业的成本控制、市场销售与盈利水平有着非常直接地影响，但是在研究中我们没有对这些因素进行充分的处理。（3）样本案例单一。本研究选择杭州天目山药业做为单一案例进行分析，虽然天目山药业在中医药公司中有一定的代表性，但是它的经营模式、发展阶段和企业规模等方面仍然有它的特殊性，研究结论可能没有办法完全适合其他中医药企业。后面的研究如果想要提高结论的普适性，可以从样本拓展与对比分析等方面进行深化。也可以选择不同规模的企业与多元业务领域的中医药企业作为研究对象。二、财务危机预警基本理论（一）财务危机相关概念界定1.财务危机的定义科学构建财务预警体系的前提，在于精准得界定财务危机的内涵。Altman提出的经典Z-score模型，将企业破产状态作为财务危机的核心判定标准，通过量化财务指标体系预测企业陷入破产境地的概率。在其理论框架中，财务危机被阐释为企业丧失债务按期偿付能力、濒临破产清算地经营状态，这一界定为后续预警模型的构建提供了重要理论参照。后续学者进一步发展了这一概念，认为财务危机不仅包括破产，还包括企业盈利能力持续下降、现金流紧张以及信用评级下调等情形。我国多数学者对财务危机定义的范围较广，不仅包括严重的破产清算，又包括较轻微的财务危机和介于两者之间的情况，也就是将财务危机定义为一个过程。较轻微财务危机可能由于短期资金流动问题而导致的企业支付能力问题，可以通过积极的调整措施可较快摆脱困境；破产清算则是财务危机很严重的境况，企业由于长期无法偿还债务支付货款而破产清算。可见企业出现财务危机的程度有很大不同。在本文中，财务危机是指由于企业自身经营管理失策及不能适应外部环境进行调整的原因，造成企业生产经营活动陷于严重困境，在报表上表现为长期亏损而无扭转的状态，甚至出现资不抵债甚至面临倒闭的危险状态。2.财务危机的成因财务危机的发生对企业自身、债权人、投资者权益与金融市场等都会带来比较大的影响，我们要进一步分析财务危机产生的原因，才可以使用有效措施降低它发生的可能性。财务危机的发生的原因复杂多样，常常是很多种因素相互影响带来的结果，现在的研究都是从企业内部因素和外部因素这两个方面进行分析，这两个维度常常相互交织、彼此影响，共同决定企业的财务状况。企业财务风险的内部研究主要是集中于管理层战略失误、财务结构失衡与内控问题等方面。不管是管理层盲目实施业务扩张、未能建立精细化成本管控机制，或者是企业风险管理体系缺失，都会有可能去加剧财务困境。所以构建完善地财务预警体系，是可以帮助企业去监测关键风险指标，针对潜在风险即时处理，比如说调整经营策略、优化资本配置等手段，都可以降低财务风险发生概率，保障企业持续稳健运营。详细地说，财务危机发生可能会包含以下几个方面因素：（1）管理层决策失误管理层战略决策偏差会直接破坏企业财务稳定性。比如过度扩张使企业资产负债率超过70%的警戒线时，财务危机发生概率会提升2到3倍（Jensen，2021）。投资决策失误也会造成资本配置效率低下。管理层过度自信得倾向会导致项目投资回报率较行业平均水平低15-20个百分点（Malmendier，2022）。最后，财务决策失当会加剧资金流动性风险，采取激进型财务政策，如短债长投，现金流断裂风险会大大增加。这些决策失误往往会通过“认知偏差-错误决策-资源错配-绩效下滑-融资困难”的传导链，最终演变为财务危机。（2）财务结构不合理财务结构失衡是企业财务危机的核心诱因之一。资本结构错配会显著放大财务风险。当企业资产负债率超过行业警戒线水平时，利息保障倍数每下降一个单位，破产概率将上升18%（Modigliani&Miller，2021）。同时，资产结构低效也会削弱抗风险风力，短期债务占比超过负债率过多的企业，面临的资金链断裂风险较普通企业也会翻倍，这些结构性缺陷通过“杠杆效应放大-流动性枯竭-资产效率下降”的传导链，最终演变为财务危机。（3）内部控制缺陷内部控制缺陷通常是企业发生财务危机的隐形诱因。监督机制失效会导致企业财务危机发生概率累计，当企业内部缺乏有效的审计体系时，重大财务舞弊未被发现的概率将提升至43%（COSO，2022）。同时制衡机制的确实也会引发决策失控。董事会中独立董事占比低于三分之一的企业，其非效率投资规模平均超出合理水平的32%（Chen，2023）。而外部因素包括宏观环境影响、行业竞争加剧、政策法规影响几个方面，如经济衰退通货膨胀、市场需求下降、税收政策调整等。这些因素具有不可控性，但企业可以通过科学的战略规划和风险管理来应对外部环境的变化，降低其负面影响。具体包括以下几个方面因素：（1）宏观环境变化如果国内外政治、经济、法律政策等发生重大调整，又或自然灾害、社会危机等突发性事件发生，将直接或间接的影响企业的经营活动。企业可能因为外部环境变化而影响业务或产生重大财产损失，这些都会使企业陷入财务困境。如疫情期间行业萎缩，交易量大幅度下降，各行各业大大小小企业受到冲击，难以维持生存与正常资金运转。（2）行业竞争加剧当行业门槛降低，大大小小的竞争者开始进入这一行业争夺市场空间，不断进行技术迭代，价格竞争不断加剧，企业可能因为生存空间被挤压，产生利润率坍塌效应导致成交额下降、利润率降低而影响自身生存。（3）政策法规变动政策法规变动通过多重传导路径引发企业财务危机。一是直接成本冲击，如环保标准提升迫使企业追加治污投资，某钢铁企业因超低排放改造使吨钢成本增加180元，直接侵蚀60%的净利润。二是商业模式颠覆，如教培行业“双减”政策导致某教培公司关闭一千余个教学点，计提43亿元资产减值。这些变化往往产生链式反应，对企业经营状况造成冲击。（二）财务危机预警理论财务危机预警理论是研究企业财务风险形成机理、预警指标体系和预测方法的系统性理论框架，关键是通过量化分析来提前识别企业财务的恶化信号，为风险防控提供决策依据。财务危机预警研究可以追溯到多个经济学和管理学理论，它起源于20世纪60年代的破产预测研究。基于Beaver(1966)提出的“财务困境预测”概念，预警理论开始关注财务指标的预测功能。比如Beaver开创性地提出单变量判别模型，通过现金流/负债比率等单一指标预测企业破产，奠定了预警研究地实证基础。财务危机的三个典型特征为前瞻性、量化性和系统性，即基于历史数据预测未来风险，通常采用提前1到3年的企业数据，通过建模将风险转化为可度量指标，整合财务与非财务多维数据来预测企业未来财务走向。财务危机预警理论的理论基础包括如下三个理论：1.信号传递理论信号传递理论是由MichaelSpence（1973）在劳动力市场调研中提出，后经Rose（1977）引入财务领域，该理论认为在信息不对称环境中，企业会通过特定行为向市场传递财务状况信号。信号类型包括主动信号、被动信号和隐性信号等。在财务预警语境下，企业通过特定的财务行为和市场表现释放危机信号。但其中只有不可逆的实质性行为才能构成有效信号，高质企业信号的发送成本普遍低于低质企业，信号传递同时具有双向性，即包括积极和消极信号的传递。本文基于信号传递理论，研究构建指标体系时，将特别关注强信号指标，即具有高传递效率的财务比率，包括现金流信号、盈利信号、治理结构信号等。同时将23个指标按信号特征提取7个主成分因子，为进一步研究打下良好的基础。2.破产边界理论破产边界理论源于Black-Scholes-Merton（1973）期权定价框架，经Leland（1994）拓展形成完整体系。该理论将企业股权视为标的资产的看涨期权，当企业资产价值（V）低于负债价值（D）时触发破产条件：V<D∙其中r为无风险利率，T为债务期限。理论上具有行业差异化的边界标准，企业管理层可以根据企业价值过程的动态调整边界。其局限性在于依赖市场有效假设，对非上市公司适用性受限。基于破产边界理论，本文在研究过程中尤其关注财务比率的区间，对极端数值投入更多关注，同时更加考虑A股特别处理（ST）制度的预警效应。同时通过破产边界理论深化了财务危机的量化判定标准，为实证分析提供坚实的微观理论基础。3.代理成本理论代理成本理论是Jensen&Meckling（1976）在《企业理论：管理行为、代理成本与资本结构》中提出的，里面包括了三种代理成本，分别是监督成本、约束成本与剩余损失。监督成本是股东在进行监督管理时所付出的成本代价，约束成本是管理者限制自己行为的成本比如说绩效薪酬，常常是高管薪酬的百分之十五到百分之二十，剩余损失就是因为决策失误导致的价值损失。企业在日常运营中，要加强对代理成本理论的研究，加强公司治理层的管理，避免内部控制失效的价值损失。在本文构建指标体系时，特别纳入公司治理结构维度，包括董事会人数、监事会人数、管理层薪酬等指标。通过代理成本揭示了财务危机的治理根源，为预警模型提供了制度性的解释变量。三、我国中医药上市公司财务预警模型研究样本和指标选取（一）研究样本与指标的选取1.样本与研究期间确定中医药是我国特色产业，也是发扬传统文化的关键战场。中医药的繁荣发展，能够为我国医疗健康做出一大贡献。本次样本选择皆来自在上海股票交易所或深圳股票交易所上市的中医药上市A股公司，据我国证监会规定，上市公司财务报表每年都要对外披露，信息获取可靠且可操作性强，选取共71家A股上市中医药企业，可以从上市公司的财务数据和年报中获取其经营发展状况。确定样本对象的基础上，还需要考虑研究数据区间选择的问题，若距离目前时间节点太近，则建模缺乏实际价值，若距离目前时间节点太远，那么模型准确度可能会降低。综合考虑研究选择2023年的数据作为样本数据来进一步构建财务预警模型，为验证模型准确性，选取的样本中包含ST企业与非ST企业作为对照。ST企业即因“财务状况异常”而被特别处理的企业。选取的样本公司如下：表3.171家样本公司股票代码股票代码股票代码000423.SZ东阿阿胶301111.SZ粤万年青000538.SZ云南白药600080.SH金花股份000590.SZ启迪药业600085.SH同仁堂000623.SZ吉林敖东600129.SH太极集团000650.SZ仁和药业600211.SH西藏药业000919.SZ金陵药业600222.SH太龙药业000989.SZST九芝600252.SH中恒集团000999.SZ华润三九600285.SH羚锐制药002107.SZ沃华医药600329.SH达仁堂002166.SZ莱茵生物600332.SH白云山002198.SZ嘉应制药600351.SH亚宝药业002275.SZ桂林三金600422.SH昆药集团002287.SZ奇正藏药600436.SH片仔癀002317.SZ众生药业600479.SH千金药业002349.SZ精华制药600518.SH康美药业002390.SZ信邦制药600535.SH天士力002412.SZ汉森制药600557.SH康缘药业002424.SZST百灵600566.SH济川药业002566.SZ益盛药业600572.SH康恩贝002603.SZ以岭药业600594.SH益佰制药002644.SZ佛慈制药600671.SHST目药002728.SZ特一药业600750.SH江中药业002737.SZ葵花药业600771.SH广誉远002750.SZ*ST龙津600976.SH健民集团002826.SZ易明医药600993.SH马应龙002864.SZ盘龙药业603139.SH康惠制药002873.SZ新天药业603439.SH贵州三力002907.SZ华森制药603567.SH珍宝岛300026.SZ红日药业603858.SH步长制药300039.SZ上海凯宝603896.SH寿仙谷300147.SZ香雪制药603963.SH*ST大药300181.SZ佐力药业603998.SH方盛制药300391.SZ长药控股832566.BJ梓橦宫300519.SZ新光药业833266.BJ生物谷300534.SZ陇神戎发836433.BJ大唐药业300878.SZ维康药业2.样本数据来源根据前文对上市公司财务危机界定是否为ST公司两种形态，本文以我国A股中医药上市公司为样本，分别获取非ST企业和ST企业年报数据。在样本数据的年份选择上，从财务预警视角出发，不应选择2024年的数据，因为在2024年，一些财务问题可能刚刚开始出现，而在2023年，财务问题已经开始显现，因此研究主要选用2023年的企业数据。本文从WIND数据平台选取中医药企业2023年的年报数据，其中包含6家ST企业和65家非ST企业，获得一个71个样本的集合。为了验证模型的预测准确性和精确度，按照7:3的比例将样本分为两组，分别为训练样本和测试样本。（二）预警指标体系的构建1.指标选取原则财务预警系统的预测精确性高度依赖于指标选取的科学性与完整性，需严格遵循适用性、可获得性、独立性与完整性等核心规则，以此确保指标体系能够有效服务于中医药上市公司的财务风险监测与预警。（1）适用性适用性原则要求构建的指标体系贴合中医药上市公司特性。在选取财务预警指标时，需充分考量这些行业特性。通过深入分析行业特点，挖掘能够体现中医药上市公司运营风险与财务状况的关键要素，进而构建与之适配的指标体系。只有这样，才能确保财务预警指标体系真正发挥作用，敏锐捕捉企业运营过程中的潜在风险，为企业管理层提供有价值的决策参考。（2）可获得性可获得性原则直接关系到财务预警系统的实际应用价值。指标体系的设计需确保数据来源清晰、获取便捷且具备量化可行性。在指标量化方面，应优先选择可通过明确数学公式计算的指标，如资产负债率、流动比率等，避免使用“企业文化影响力”等难以通过客观标准量化的指标，从而保证数据的准确性与预警系统的可操作性。（3）独立性独立性原则旨在确保指标体系的评价结果真实可靠。在中医药上市公司财务指标体系中，各指标应尽量减少信息重叠与功能交叉。例如，“应收账款周转率”与“存货周转率”分别从企业资金回笼与存货管理的不同角度反映财务状况，相互独立；而“销售毛利率”与“净利率”可能存在一定相关性，需通过计算皮尔逊相关系数等方法进行筛选，剔除相关性过高的冗余指标，避免因指标重复计算导致对财务风险的过度或错误评估。（4）完整性也称为全面性原则，指标选取要全面覆盖评价对象的各个方面，避免遗漏重要指标，同时，各指标之间应具有逻辑关联性，形成一个有机整体。所构建的企业财务危机预警体系分为数个维度，不同指标相互补充，共同构建一个相对完善的财务预警体系，实现全方位综合衡量。2.预警指标体系的初步确认根据上文指标的选取原则，本文主要从上市公司年报中获取公司数据，量化计算其财务预警指标。在构建财务危机预警模型时，财务指标虽然很重要，但更多学者逐渐认为企业治理结构对其长远发展也有很大影响，如果仅仅选取财务指标构建模型，模型预测将有一定难以避免的的缺陷与片面性，故本文增添非财务指标入预警体系。结合近年来国内外学者的丰富研究成果，为了综合评估中医药行业的财务状况，本研究从偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力和公司治理结构五个维度入手，一共选取了23个指标，包括18个财务指标和5个非财务指标，指标选取结果如下表：表3.2选取的预警指标表维度财务预警指标偿债能力X1流动比率X2速动比率X3现金比率X4资产负债率X5产权比率X6应收账款周转率X7存货周转率营运能力X8营业周期X9流动资产周转率X10固定资产周转率X11股东权益周转率盈利能力X12总资产净利润率X13流动资产净利润率X14净资产收益率X15营业利润率X16成本费用利润率发展能力X17资本保值增值率X18总资产增长率管理结构指标X19管理层薪酬总额X20董事会规模X21监事会规模X22高管人数X23员工人数（1）偿债能力是公司现在或未来所拥有或控制的资产，可以偿还在过去或现在产生的债务，企业能否继续健康发展取决于公司是否拥有足够的偿债能力去偿还企业债务。评价公司财务状况如何，偿债能力是最重要的指标之一，尤其流动性强的资产和负债需要重点关注。本文从长期和短期偿债能力分别入手，选择了5个财务指标进行衡量，分别为流动比率、速动比率、现金比率、资产负债率与产权比率。（2）营运能力是公司在经营过程中反映的的资产效率，常常使用周转能力来判断，若企业的周转能力强，则公司的日常经营活动越频繁，公司有足够的经营业务支撑其发展。本文共选择6个指标来评估其营运能力，分别为应收账款周转率、存货周转率、营业周期、流动资产周转率、固定资产周转率和股东权益周转率。应收账款是企业在未来将要收回的资金，即企业未来将要获得的资产；存货是企业非常重要的流动资产，公司存货需要不多不少适宜即可，过多容易导致存货积压，占用现金流，过少则难以支撑经营业务需要；营业周期是指企业从购入原材料到销售产品并收回现金的过程，营业周期过长则降低企业流动比率，不利于现金流周转；流动资产周转率反映公司对流动资产的利用程度，即企业一定时期内营业收入与平均流动资产总额的比率。固定资产周转率过低则直接反映了产能利用不足，资源资源浪费；股东权益周转率过低则表明权益资本创收能力过弱，财务杠杆风险放大，不利于提振股东信心。（3）盈利能力作为企业经营成效的核心体现，反映其在经营活动中获取利润的能力，是企业维持可持续发展的关键基础。企业经营本质在于创造价值，持续盈利为企业注入生存与发展的动力源泉，保障经营活动的资金循环。在财务分析体系中，盈利能力是评估企业经营质量的重要维度。本研究选取总资产净利润率、流动资产净利润率、净资产收益率、营业利润率及成本费用利润率五项财务指标，从资产运营效率、股东权益回报、主营业务获利水平及成本控制成效等多视角，综合衡量企业的盈利表现。（4）企业发展能力表征其在未来经营周期内的成长潜力与扩张态势，常以增长率类指标作为量化依据，指标数值越高，预示企业未来发展动能越充足。持续稳定的盈利能力是企业实现长远发展的基石，唯有具备强劲的盈利水平，企业方能积累资源、拓展业务版图。本研究从资本保值增值与资产规模扩张双重视角出发，选取资本保值增值率、总资产增长率两项核心指标，系统评估企业的发展潜力与成长趋势，为财务预警模型提供动态化的分析维度。（5）公司治理结构指标都是非财务指标，表示了公司规模与治理质量。本文选择5个指标来衡量公司治理质量，包括了管理层薪酬总额、董事会规模、监事会规模、高管人数与员工人数。管理层薪酬总额应该维持在合适的范围内，大量研究表示超额的管理层薪酬与财务舞弊概率成正比。一般来说小规模的董事会决策效率会比较高，平均审议时间可以有效缩短，但是大规模的董事会让监管成本快速的上升，不利于公司发展。监事会规模表示公司的监管程度，有效的监管可以有利于防止贪污腐败与提高周转效率。高管与员工人数的比率表现公司的管理密度，正常值一般在0.5%与1.5%之间，如果有异常膨胀就预示着治理失控，需要加强关注。3.因子分析过程（1）样本数据的标准化在进行因子分析时，样本数据间量纲的不一致是影响分析结果准确性的关键因素。不同财务指标往往具有不同的度量单位和数量级，例如，企业的营业收入以“万元”“亿元”为单位计量，而毛利率则以百分比形式呈现，资产负债率通常是小于1的数值。若直接使用原始数据进行因子分析，数值较大的指标，如营业收入，在计算协方差矩阵或相关系数矩阵时，会产生较大的权重，其变化对模型结果的影响程度远超过数值较小的指标。为避免这一问题，采取对数据的标准化处理是非常必要的。标准化的处理公式：式中，x*代表标准化后的数据，其取值范围被限定在[0,1]区间内；xi为原始数据，是未经处理的实际观测值；xmin和xmax分别对应原始指标数据中的最小值和最大值。通过这种线性变换，不仅保留了原始数据的分布特征和相对关系，还使得每个指标在模型中的权重趋于均衡，有效避免了高数值指标对模型结果的过度主导，确保因子分析能够更加客观、准确地提取数据特征 （2）KMO和Bartlett球形检验本研究采用KMO和Bartlett检验方法对变量相关性进行了验证。如表3.3所示，检验结果显示KMO值为0.608，根据统计学标准，该数值处于可接受范围，表明所选变量间存在一定相关性，适合进行因子分析。同时，Bartlett球形检验结果也达到了显著性水平（p<0.05），进一步证实变量间并非完全独立，满足因子分析的前提条件。表3.3KMO和巴特利特检验结果KMO值0.604Bartlett球形度检验近似卡方1695.984df253sig0.001计算得出的KMO系数为0.608，依据统计学中普遍认可的判断标准，当KMO值大于0.5时，即认为变量间的相关性处于可接受水平，具备进行因子分析的条件。Bartlett球形检验的显著性水平为0.001，该值极接近于0，根据假设检验原理，在显著性水平通常设定为0.05的情况下，当显著性值小于0.05时，拒绝原假设（即相关矩阵为单位矩阵的假设）。这表明样本数据的相关矩阵显著不同于单位矩阵，各指标之间存在显著的线性关系，能够通过因子分析提取出有意义的公共因子。（3）因子提取 在财务预警研究中，原始数据往往包含众多指标，这些指标不仅数量繁多，而且相互之间可能存在信息重叠，直接用于分析会增加模型的复杂性，同时也可能影响分析结果的准确性和有效性。因此，本研究运用因子分析方法提取主成分，旨在对原始数据进行深度处理，实现数据的缩减与精化。如下表所示：表3.4指标数据总方差解释表成分初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%15.98726.02926.0295.98726.02926.0295.19422.58122.58124.63720.16046.1884.63720.16046.1883.78916.47639.05632.2109.61055.7992.2109.61055.7992.52110.96150.01741.6036.97162.7691.6036.97162.7692.1349.27959.29651.3565.89568.6641.3565.89568.6641.7047.40966.70561.2075.24673.9101.2075.24673.9101.5416.69973.40471.1645.06178.9711.1645.06178.9711.2805.56778.9718.9294.03883.0099.7613.30986.31810.6202.69489.01211.6062.63491.64612.5102.21793.86313.3651.58895.45214.2961.28696.73815.2641.14697.88416.177.77198.65517.141.61299.26718.068.29799.56419.043.18899.75120.028.12399.87421.013.05899.93322.013.05599.98823.003.012100.000在财务指标的因子分析过程中，成分特征值和累计方差贡献率是来判断因子有效性和数据解释能力地核心指标。这次因子分析一共提取出23个成分，其中仅有7个成分的特征值超过1。我们可以依据因子分析基本原理，特征值也表示了对应因子对原始变量总方差的解释程度，如果因子的特征值大于1那么意味着这个因子可以解释的方差量超过了单个原始变量的平均方差，是具备提取价值的。可以看出这7个特征值大于1的成分，它们的累计方差贡献率已经达到了78.971%，这都表示它们可以解释原始财务指标接近80%的信息，可以有效实现了数据的降维与浓缩。而从碎石图上来看，碎石图中的线条从左至右表现出快速下降的趋势，这也意味着前几个成分的特征值比较大，也就是对原始数据的解释力比较强，但是到第8段线段的时候，图中的线条慢慢变的平缓，表示后面的成分特征值比较小，也就是对原始数据的解释贡献慢慢减弱。基于碎石图的“肘部法则”，图中折线由陡峭变为平缓的转折点，可以做为确定主成分个数的重要参考。碎石图如图3.1所示：图3.1主成分特征值碎石图因子得分结果下表为中医药上市公司财务指标的因子得分系数，展示了各因子基于财务数据的线性关系，通过线性方程可得出各因子分数。基于因子得分系数与原始财务数据构建的线性方程，为计算各因子分数提供了精确的量化路径。在该线性方程中，每一个原始财务指标都与相应的因子得分系数相乘，再将所有乘积进行求和，最终得出的结果即为该样本在特定因子上的得分。表3.5指标数据旋转成分矩阵成分1234567流动比率-.014.275.112.053-.071-.021-.008流动比率-.010.282.069.070-.045.072.002现金比率-.018.275.040.102.073.104-.103资产负债率-.022-.133.030.143-.025.023.005产权比率)-.002-.021.025.337-.037.030-.040应收账款周转率.083.072-.016.164.065-.019-.445存货周转率-.121.018-.005-.156-.029.437.222营业周期-.048-.052.159-.079-.117-.576.046流动资产周转率.062-.176.081-.100-.150.244-.245固定资产周转率.015.104.232-.028-.108.103.381股东权益周转率.035-.047.230.145-.162.128-.144总资产净利润率.201.000.004.062-.028.055-.013流动资产净利润率.199-.051-.028.012-.047.052-.055净资产收益率.139-.043.058-.128-.029-.012-.074营业利润率.202-.025-.036.077-.036-.017.031成本费用利润率.209.022-.038.121-.010-.029.028资本保值增值率.073.101-.060.524.044-.047-.012总资产增长率.083.024-.033.183.086-.052.488管理层薪酬总额-.026.037.015-.031.498-.057.012董事会规模-.057.064.415.008-.026-.225-.188监事会规模-.016.063.291-.044-.055-.036.152高管人数-.044.022-.128.038.568.073-.002员工人数-.032.014.273-.065.114-.084.078线性方程中的因子得分系数，是对原始财务指标进行降维和信息提炼后得出的权重参数，其反映了每个原始指标在构建综合因子时的贡献程度。在完成因子分析并确定因子得分系数后，将样本数据代入预先构建的线性方程，即可精准计算出各上市中医药企业的因子综合得分。表现其企业综合财务状况，即企业各指标的综合表现水平。表3.6样本公司财务指标总得分股票代码综合得分股票代码综合得分0004230.653011110.110005380.65600080-0.3000590-0.326000850.430006230.126001290.270006500.576002110.41000919-0.01600222-0.37000989-0.08600252-0.210009990.696002850.19002107-0.116003290002166-0.416003320.330021980.4600351-0.210022750.0960042200022870.36004361.070023170.076004790.10023490.28600518-0.39002390-0.276005350.15002412-0.126005570.16002424-0.436005660.57002566-0.72600572-0.14002603-0.01600594-0.24002644-0.356006710.20027280.03600750-0.090027370.53600771-0.47002750-0.616009760.36002826-0.276009930.660028640.27603139-0.57002873-0.336034390.45002907-0.12603567-0.21300026-0.05603858-0.33000390.196038960.16300147-0.78603963-0.593001810.06603998-0.37300391-1.338325660.383005190.91833266-0.07300534-0.15836433-0.45300878-0.37因子综合得分能够全面、直观地展现企业的综合财务状况，它整合了企业各项财务指标的表现水平，将复杂多元的财务信息浓缩为单一的量化数值。以上表为基础，制作分布点图。如下图所示。从图中可得知选取的样本公司财务指标因子得分分布情况。图3.2样本公司指标数据因子得分点图由图中可得出，绝大多数公司位于-0.5到0.5之间，结合数据分布特点，接下来的研究将综合得分小于-0.5的纳入财务状况不佳类别，高于0.5的则认为具有健康的财务状况与发展能力，而居于-0.5到0.5之间的被认为财务状况良好的企业。本文未采用传统的ST与非ST企业作为分类类型，其一为若以是否ST为标准，业内被ST的企业并不多，此评判标准不能合理地对多数企业进行分类；其二为部分企业虽然财务状况欠佳，目前发展态势仍然良好，模型预测的周期较长，难以适应这一标准，故是否为ST企业对投资方、债权人和经营者来说参考作用有限。因此本文采取因子分析进行进一步探讨，结合综合因子得分，成功分类中医药上市公司的财务类型，为下一步模型搭建提供良好基础。（三）随机森林的训练原理随机森林（RandomForest）是机器学习中很有影响力的集成学习算法，因为其独特的架构与性能，也在众多数据处理任务中展现出很强大的优势。该算法是著名统计学家Breiman提出，它的诞生也标志着集成学习迈向新发展阶段。随机森林同时建立在决策树与Bagging集成方法坚实基础上，决策树是直观的树形结构模型，可以凭借数据特征进行逐步分类预测；但是Bagging（BootstrapAggregating）方法就通过对原始数据集有放回地随机抽样，因此形成跟多不同的子数据集，用来训练一些基学习器，最终综合这些结果来提升整体模型的稳定性。随机森林将这两种技术巧妙融合，使用构建相互独立的决策树，并采用投票平均的方式综合每棵树的预测结果，有效降低单一决策树出现的过拟合问题，提高了模型的准确性与科学性。1.随机选取样本随机森林首先采用Bootstrap自助采样法构建差异化训练集。Bagging是随机森林降低方差的关键技术，其具体过程包括从原始数据集中有放回的随机抽取k个样本子集，每个子集训练一颗决策树，通过投票或平均方式集成各树的预测结果。每个Bootstrap样本集大约包含63.2%的原始数据，未被抽中的样本则形成袋外数据，可用于模型验证，这种采样方式保证了每颗决策树的训练数据都有差异性。2.特征选择机制随机森林引入特征选择机制增加模型多样性，在每颗决策树的节点分裂过程中，算法并非考察所有特征，而是从m个原始数据中随机选取d个候选特征，从中选择最优分裂点。这种双重随机性，即数据随机和特征随机，有效的降低了模型方差，避免了过拟合问题，同时保证了树的多样性，提高了模型的泛化能力。3.集成预测算法通过多数投票或均值聚类实现集成预测。对于分类任务，最终结果取所有决策树预测类别的众数；对于回归类问题，则取各树输出的平均值。基于不同样本和特征组合构建多颗差异化的决策树这种集成策略显著提升了模型预测的鲁棒性，使其对噪声数据和异常值具有更强的容忍性。图3.3随机森林算法流程图 随机森林模型（RF）的流程为：首先采用Bootstrap，用训练用的样本创建n组样本集，每组数据量一致，接着对样本集单独训练出一颗决策树。最后基于决策树的分类，由最终投票对预测结果进行明确。构建了部分彼此联系且独立的决策树后，提升了模型的内部差异性，这帮助RF模型准确分辨出复杂数据集。通过Bootstrao抽样得到n个数据集，进而训练他们形成决策树，组成了一个组合分类模型系统，此系统依据多数投票原则决定最后结果，其分类决策是：分别代表的是以n棵决策树搭建出的组合分类模型、该组模型内单个决策树、模型输出变量。（四）随机森林在财务危机预警中的应用优势以前的公司很多是使用多元线性回归模型来进行财务风险预警的，但是这种模型仅仅应用了两个或多个自变量进行回归分析。如果是自变量较少、数据结构相对简单的话，多元线性回归模型还可以发挥一定作用，能够较为清楚的呈现变量之间的关联。但是企业的财务风险形成机制非常复杂，实际涉及的风险因素常常能够达到数十甚至上百个，也会涵盖多个维度。多元线性回归模型不仅仅很难处理这样多的变量，还会常常因为没有办法准确的刻画各因素间的相互作用与非线性关系，从而导致分析的结果与实际的财务状况相差较大，也会产生比较大误差。与它进行相比，随机森林算法在财务危机预警中有这非常突出的技术优势： 1.处理高维数据能力随机森林算法构建的模型就好比复杂灵活的曲面，可以自适应地拟合数据的复杂的分布。在财务危机预警场景中，企业财务报表常常包括资产负债、盈利能力、营运能力之类的多类指标，随机森林算法可以使用Bagging与随机特征选择机制，处理几十甚至几百个财务指标。比如在对上市企业进行财务风险评估的时候，它可以自动筛选出流动比率、资产负债率、净利润增长率等关键的预警指标，使用特征重要性从高到低的排序，展现各指标对财务危机预测的贡献程度，也帮助企业有效的定位风险源头。 2.防止过拟合现象财务数据具有较强波动性与噪声，面对这种状况传统模型很容易出现“过度学习”训练数据特征的情况，导致模型在实际应用中预测的误差。随机森林算法却使用双重随机化策略有效避免了这个风险：在样本层面，随机森林使用有放回地Bootstrap抽样方法，从原始数据集中产生许多不同的子样本，用来训练每棵决策树，保证每棵树基于不同的数据分布进行学习。特征层面上，每次分裂节点时只从随机选取的部分特征中选择最好的分裂特征，从而避免单棵树过于依赖某些强的特征。这种双重效应下，随机森林可以有效的避免了过拟合现象的发生。 3.处理缺失数据能力 企业财务数据由于会计政策调整、数据录入失误等原因，常常存在数据缺失问题，传统模型面对缺失值时往往束手无策，或采用简单删除、均值填充等方式，导致信息丢失或引入偏差。而随机森林算法可通过替代分裂技术，充分利用数据中的其他特征对缺失值进行推断与填补。当决策树节点遇到缺失值样本时，算法会寻找与该节点最相似的替代特征进行分裂，从而保证树的构建过程不受缺失值干扰。四、财务预警模型实证结果与案例分析（一）随机森林的设计和训练1.测试集与非测试集划分本文随机划分训练集和测试集，训练集与测试集分别比例为7:3，二者皆随机抽取数据。由数据分布可知财务危机企业较少，属于非常不平衡数据，为了减少数据失衡给模型训练的误差，研究采用SMOTE方法对样本数据进行进一步的样本平衡处理，原理为根据数据分布邻近样本，随机在周围生成新样本，结果达到两类样本数据趋于平衡。其处理公式如下：x其中，xi是少数类样本中的某个样本，xzi是少数类样本集中某个近邻样本，则增加的样本即为xnew。r是在[0,1]范围内的一个随机数，用于控制合成的新样本与原有样本之间的距离。当r=0时，将是原始的样本xi；当r=1时，xnew将是xi2.输入节点与输出节点的确定输入层是被预警模型的预警指标构成的，在指标筛选阶段，本文基通过文献研究、理论分析与主成分分析等办法，从众多候选指标中进行不断筛选，最后确定23条财务风险预警指标作为模型的输入节点。它们可以涵盖多个数据维度，用来表示企业的偿债能力、营运能力和盈利能力等多维能力。模型也将财务与非财务指标结合使用，来保证能够全面获取企业经营中的各种风险信号，能避免由于指标单一而导致地风险误判，提升模型的预警能力与实用价值。 输出节点是随机森林财务预警模型的决策体现，它的结果反映企业的财务状态。本研究采用的因子分析方法对财务状况进行合理划分，也就是对大量样本数据的深入分析，把财务状态划分为“财务风险”与“财务正常”两种，也分别标记为0和1。如果模型输出结果为0时，也就表明企业存在较高地财务风险，可能是面临资金链紧张、盈利能力下滑等问题，需企业及时采取风险应对措施；如果输出结果为1时，那么则说明企业的财务状况比较良好，经营比较稳健。经过这种明确的输出界定，可以为企业管理层、投资者和监管机构提供了清晰的决策依据。3.随机森林超参数优化 （1）ntree优化 在随机森林算法中，树的数量（ntree）决定泛化误差上限，能防止模型过拟合。因此，选择适当的ntree数值能提升分类效果并缩短模型训练时长。设个ntree的数值区间为(0,100]，步长25并建模，观察AUC值的变化。AUC值可评估分类器性能，其范围归属在[0,1]之间，数值越高越好。本文使用网格调参，对ntree进行寻优解。图4.1参数ntree取值与AUC面积关系图上图中，横轴为树的数量，纵轴为随之变化的AUC值。由图中可知，树的数量从0棵到50棵，AUC趋势不断增长；从50棵再增加，AUC趋势平稳无波动；可见模型中ntree的最优解为50。（2）mtry优化在分支中每次随机选定变量的值为mtry，这样能提升树间的差异性，提升模型容噪力、泛化性，故应综合选择此参数，仍按最大AUC数值选定mtry参数，通过不断调整mtry值观察AUC的变动情况。图4.2参数mtry取值与AUC面积关系图由上图可知，在mtry取[1,2]时，AUC的面积不断减少，表明在此范围内增加变量不能增强泛化力、容噪力；当mtry为1时，AUC达到最高值，随着mtry上升，AUC值下降。因此，mtry的最优解为1。考虑到实际情况样本量问题，采纳mtry为1。（二）随机森林的检验和仿真结果1.预警模型的检验通过ntree和mtry的参数调优，最终形成中医药上市公司的财务风险随机森林预警模型。从下表中可看出，观察细分类指标，随机森林模型的预测精度在测试集中约为96.2%，准确率为87.5%，说明模型具备较强的识别、泛化能力，能有效辨别财务健康公司。虽然存在小部分将财务稳定公司判定为财务危机企业的情况，但从实际情况出发，有利于警示公司的财务问题，优化其财务状况。 图4.3训练集与测试集ROC曲线对比图从上图中可得出，模型全局分类能力出色，这验证了随机森林模型的高拟合力。在测试集上综合准确率为87.5%，说明经训练，模型具备较强的识别能力，可普及使用。2.预警信号分解基于随机森林算法，那些能够在决策树的构建过程中，更经常地被用于划分样本，并且能够使划分后的子节点纯度更高的指标，通常具有更高的特征重要性。这意味着这些指标对于区分不同财务状况的企业样本起到了更关键的作用，对模型的预测结果贡献更大。基于随机森林的特征重要性排序，识别关键预警指标，如下图所示，表中数据严格按照特征重要性排序。图4.4预警指标特征重要性排序图由图中可得知，在我国上市中医药企业财务状况评估中，特征值最高，影响最大的五个指标分别为固定资产周转率、净资产收益率、成本费用利润率、营业利润率和管理层薪酬总额，说明它们在判断企业是否面临财务风险、未来财务状况是否良好等方面具有重要作用。固定资产周转率作为衡量企业资产运营效率的关键指标，对中医药上市企业很重要。在中医药行业企业的固定资产涵盖中药材加工设备、仓储设施、研发实验室等。企业较高的固定资产周转率表明企业能够有效的利用现有资产，将固定资产转化为营业收入的能力比较强。净资产收益率直接反映了企业股东权益的收益水平，体现企业运用自有资本的效率。对中医药上市企业来说，这个指标是投资者非常关心的要点。比较高的净资产收益率也表示企业在经营管理、资产运营等方面都表现比较出色，有能力为股东创造比较高的收益与回报。成本费用利润率是衡量了企业每投入一元成本费用所获取利润的能力，也是评价一家企业成本控制与盈利能力的重要的点。在中医药行业中原材料的成本价格变化比较大，生产工艺也比较复杂，控制成本难度比较高。但是如果企业可以有效控制成本费用来提高成本费用利润率，就说明这家企业在采购管理、生产流程优化、费用管控等方面有着显著成效。营业利润率反映了企业主营业务的获利能力，剔除了非经常性损益的影响，能够更真实地体现企业核心业务的经营状况。在中医药上市企业中，营业利润率高意味着企业的产品或服务具有较强的市场竞争力，定价合理，成本控制有效。管理层薪酬总额作为非财务指标，却在企业财务状况评估中具有重要意义。合理的管理层薪酬体系能够激励管理层积极履行职责，制定科学的经营策略，提升企业的经营业绩。适度的管理层薪酬总额与企业业绩挂钩，表明管理层利益与股东利益一致，有助于促进企业的健康发展。3.关键财务维度深度解析在企业的财务状况评估体系里，偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力与公司治理结构这五大维度的特征重要性数值，都为分析企业运营能力与潜在风险提供了关键的标尺。经过深入的分析可以知道，盈利能力用9.298404149的数值占据了主导的地位，表示这一指标对财务风险预警的有着重要的影响能力。营运能力数值为5.774773232，也成为了衡量企业运营质量的重要支撑；偿债能力的3.214461051与公司治理结构的3.89945715分别位列第三与第四位，表示它们在风险防控中的基础保障作用。发展能力数值2.123207507相对来说比较低，但是它是预判企业长期发展态势的一个重要依据。这些数据差异清楚的勾勒出各维度在财务风险预警与经营决策中的权重层级，为企业资源配置提供了良好的参考作用。（1）盈利能力维度盈利能力做为最高的权重维度，各指标特征重要性能够达到9.298，也表示了它是企业生存之根本。盈利能力做为企业生存与发展的根本，也是直接决定企业价值创造的能力与发展潜力。中医药领域中企业的盈利能力来自于产品市场竞争力、成本控制水平与研发创新能力。比如说片仔癀等老字号中医药企业，可以借助企业的独家配方和品牌优势，能够长时期创造高毛利率与净利润率，企业的强大的盈利能力为企业研发投入、市场拓展提供了良好的支撑，就算面临行业政策调整之类的外部冲击，也能够保持财务状况良好。与之相反，如果是盈利能力低下的企业，不仅仅很难去吸引投资和融资，还可能会因为无法覆盖运营成本而陷入财务危机，可以证明这一维度是评估企业财务风险的核心指标。如果说企业盈利能力下降，那么财务危机概率将大大提升。（2）营运能力维度企业的营运能力是运营效率的标尺，各指标特征重要性达到5.775，是反映企业资产转化率的实时指标。营运能力可以提现企业对资产的管理和运用效率，可以直接影响资金周转速度与经营效益。考虑到中药材的库存减值风险比如说保质期敏感之类的问题，企业营运能力一直是行业痛点。比较高的营运能力数值表示企业资源配置比较合理，可以用比较少的投入来实现更多的产出，增强企业抗风险能力。但是如果营运能力不够，也会导致资产闲置、资金占用成本上升，就算盈利能力较强，也会可能因为资金链紧张而陷入财务困境。营运能力恶化的企业，现金流断裂概率也会迅速的提升，危害财务状况。（3）公司治理结构维度公司治理结构往往通过多重传导路径影响企业经营状况。完善的公司治理结构能够规范企业决策流程，协调股东、管理层与员工利益，保障企业战略有效执行。公司治理结构存在缺陷则易引发企业经营状况频发，如企业实控人变更期间财务异常交易频发，独立董事占比小于三分之一或董事会专业背景单一都容易导致战略误判。若股权过度集中、内部监督失效等，则可能导致决策失误、管理层短视行为，进而引发财务风险，因此该维度对企业财务稳定具有重要的支撑作用。（4）偿债能力维度偿债能力维度的特征重要性数值为3.214，表明其在整体财务评估中具备一定重要性，但相对其他维度权重略低。偿债能力反映企业偿还到期债务的能力，是衡量企业财务风险的关键防线。该数值说明，虽然偿债能力是企业财务健康的基础保障，但若企业营运与盈利表现良好，在一定程度上可弥补偿债能力的潜在不足。偿债能力虽重要性中等但具有突发性风险，若企业忽视偿债能力建设，当外部经济环境恶化或融资渠道收紧时，较低的偿债能力数值可能成为触发财务危机的导火索。就行业特殊性而言，中医药企业的固定资产抵押率普遍超过百分之七十。偿债能力的下降，往往伴随着企业信用评价的下调，难以盘活可用现金流，不利于企业的长远发展。（5）发展能力维度我们可以看到发展能力在预警模型中权重比较低，但是发展能力也具有前瞻性。发展能力指标常常可以提前三到四年进行预警风险，它可以反映企业未来的增长潜力，比如包括营业收入增长率、净利润增长率等之类的指标。较低的数值也可以表明，短期的财务风险预警中发展能力的显式影响可能比较较弱，但是从长远的方向来看，缺乏发展能力的企业也会慢慢失去市场竞争力