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目錄摘要 1Abstract 2一、緒論 5（一）研究背景和意義 51.研究背景 52.研究意義 5（二）文獻綜述 61.財務預警的成因 62.財務預警的影響 63.預警指標體系的構建 74.財務預警模型的演進 8（三）研究內容與方法 91.研究內容 92.研究方法 9（四）創(chuàng)新和不足之處 101.研究創(chuàng)新點 102.研究局限性 11二、財務危機預警基本理論 13（一）財務危機相關概念界定 131.財務危機的定義 132.財務危機的成因 13（二）財務危機預警理論 151.信號傳遞理論 162.破產(chǎn)邊界理論 163.代理成本理論 16三、我國中醫(yī)藥上市公司財務預警模型研究樣本和指標選取 18（一）研究樣本與指標的選取 181.樣本與研究期間確定 182.樣本數(shù)據(jù)來源 19（二）預警指標體系的構建 201.指標選取原則 202.預警指標體系的初步確認 213.因子分析過程 23（三）隨機森林的訓練原理 291.隨機選取樣本 292.特征選擇機制 293.集成預測 30（四）隨機森林在財務危機預警中的應用優(yōu)勢 311.處理高維數(shù)據(jù)能力 312.防止過擬合現(xiàn)象 313.處理缺失數(shù)據(jù)能力 32四、財務預警模型實證結果與案例分析 33（一）隨機森林的設計和訓練 331.測試集與非測試集劃分 332.輸入節(jié)點與輸出節(jié)點的確定 333.隨機森林超參數(shù)優(yōu)化 34（二）隨機森林的檢驗和仿真結果 351.預警模型的檢驗 352.預警信號分解 363.關鍵財務維度深度解析 37（三）模型預警結果分析 401.模型指標預警區(qū)間 402.預警結果應用價值探討 41（四）針對天目山上市公司財務預警的案例分析 421.公司基本情況概述 422.公司現(xiàn)存風險識別 42五、結論與政策建議 45（一）研究結論 451.關鍵指標與風險特征揭示 452.預警結果的實踐價值 45（二）政策建議 451.強化風險控制與預警體系建設 452.健全行業(yè)服務與支持體系 463.優(yōu)化政策引導與監(jiān)督機制 464.建立風險管理機制 47六、結語 48參考文獻 49致謝 52一、緒論（一）研究背景和意義1.研究背景我國中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)在“健康中國”戰(zhàn)略實施中獲得了強有力的政策支持，行業(yè)整體發(fā)展狀況良好。中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)是我國優(yōu)秀傳統(tǒng)文化的重要組成部分，中醫(yī)藥在醫(yī)療領域具有獨特特色。中醫(yī)藥企業(yè)作為行業(yè)發(fā)展的一股重要力量，它的財務狀況對產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展也同樣起著非常重要的作用?？墒侨找婕ち业氖袌霏h(huán)境與復雜的經(jīng)濟形勢，也使得中醫(yī)藥企業(yè)的財務風險問題逐漸顯現(xiàn)。比如部分企業(yè)因為擴張過快導致引起資金周轉困難，還有部分企業(yè)則因為大量的研發(fā)投入導致短期盈利狀況不好。也有一些企業(yè)因為市場或者政策變化導致收入下滑，于是引發(fā)財務危機。中醫(yī)藥行業(yè)具有特殊性，它的財務風險不僅僅受到傳統(tǒng)財務因素影響，還與政策環(huán)境、特殊市場需求等非財務因素密切相關。如何科學準確的評估中醫(yī)藥上市公司財務風險，構建有效的財務預警機制，成為學術界和企業(yè)共同關注的重要課題。傳統(tǒng)財務預警研究很多使用線性模型或者單一機器學習的算法，用來捕捉財務數(shù)據(jù)的非線性特征與復雜關系十分困難，從而導致預警效果有限。但是隨著大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，隨機森林算法由于在處理高維數(shù)據(jù)、非線性關系與抗過擬合方面的突出優(yōu)勢，也逐漸被引入了財務預警領域。但是目前研究很多都是集中于傳統(tǒng)制造業(yè)或者金融行業(yè)，面對中醫(yī)藥行業(yè)的財務預警研究比較匱乏。所以，本研究以中醫(yī)藥上市公司為研究對象，加入財務維度和非財務維度構建財務預警指標體系，為了給中醫(yī)藥上市公司提供一種科學、高效的財務風險評估工具，助力企業(yè)實現(xiàn)健康可持續(xù)發(fā)展。2.研究意義本文以中醫(yī)藥上市公司為研究對象，使用隨機森林算法構建財務預警模型，有重要的理論與實踐。理論層面上本研究使用隨機森林算法構建中醫(yī)藥行業(yè)財務預警體系，為相關領域提供研究的新視角。隨機森林算法可以有效處理高維數(shù)據(jù)與非線性關系，可以克服傳統(tǒng)模型地局限性，也為財務預警研究提供更加強大的工具支持。本研究也聚焦了中醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的特殊之處構建起有行業(yè)適配性的財務預警體系。指標體系融合財務與非財務維度兩個變維度，突破了傳統(tǒng)單一財務指標的局限，可以更全面精準的表現(xiàn)中醫(yī)藥企業(yè)財務風險特征。本研究構建的隨機森林財務預警模型為中醫(yī)藥上市公司提供了創(chuàng)新性地解決方案。模型因為對高維財務數(shù)據(jù)的進一步挖掘，可以敏銳的獲取企業(yè)經(jīng)營中的潛在風險信號，而且進行量化分析定位了財務風險的關鍵節(jié)點。基于模型輸出的預警結果，企業(yè)可系統(tǒng)的評估自身財務狀況，結合行業(yè)特性與自身經(jīng)營特點，制定差異化的風險防控策略。其次，本研究以杭州天目山藥業(yè)為案例進行分析，能夠為其他中醫(yī)藥上市公司提供參考，助力整個行業(yè)的健康發(fā)展。（二）文獻綜述1.財務預警的成因財務預警的成因本文可以從內部管理因素和外部環(huán)境因素方面展開。在內部管理因素方面公司戰(zhàn)略決策失誤和治理缺陷都容易導致企業(yè)陷入財務危機狀況。前人認為企業(yè)內部導致的財務危機是難以計量的，但是隨著學術界的不斷進步，學者們漸漸發(fā)現(xiàn)，非財務維度也可以使用一些可統(tǒng)計的指標進行衡量。比如董事會規(guī)模可以衡量公司的監(jiān)管程度，再比如管理層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積極程度之類的。在外部環(huán)境因素，行業(yè)競爭加劇和政策法規(guī)變動都容易導致企業(yè)陷入財務危機狀況。隨著企業(yè)的出現(xiàn)和不斷發(fā)展，起初人們認為財務危機是突發(fā)性狀況，但是經(jīng)濟的發(fā)展和技術的進步，可以漸漸從上市公司的年報中獲取數(shù)據(jù)進行預測與推理，這些都進一步推動財務預警的呈現(xiàn)與發(fā)展。2.財務預警的影響財務預警是企業(yè)財務狀況的警示信號，常常會經(jīng)過復雜機制對利益主體產(chǎn)生重要影響。它不僅僅體現(xiàn)在近期的市場反應上，也會通過利益相關者的行為調整與企業(yè)戰(zhàn)略變化形成多層次的連鎖效應。我們從作用路徑來看，財務預警的帶來的影響大多數(shù)是沿著下面三個維度展開：資本市場反應方面，財務預警信號的釋放會在資本市場上引起連鎖反應，它的影響深度和廣度遠遠超過表面數(shù)據(jù)所表現(xiàn)的那樣?？梢愿鶕?jù)SEC（2023）的研究，研究顯示被出具非標準審計意見的上市公司的股價在公告后的30個交易日內平均跌幅能達到23%，而且它的負面效應有顯著持續(xù)性，常常要六到十二個月才可以消化。更嚴重的的是信用評級機構對這類企業(yè)的反應非常敏感，Moody's（2021）的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以看出，財務預警企業(yè)信用評級下調概率較正常企業(yè)大約超出3倍，這可能會直接導致它的債券融資成本迅速增長150到200個基點?？梢钥闯鲞@種融資約束會進一步形成一個惡性循環(huán)，制約企業(yè)的發(fā)展空間。利益相關者行為方面，財務危機如果爆發(fā)會改變企業(yè)與利益相關者的博弈格局，也會產(chǎn)生行為模式的根本性轉變。供應鏈方面，SupplyChainQuarterly（2022）的調研表示，83%的供應商在察覺到客戶的財務風險后，就會對它的收緊信用政策，把平均付款周期從常規(guī)的90天壓縮到30天以內，這對企業(yè)的營運資金周轉會造成十分大的打擊。但是金融機構的反應只會更加劇烈，BaselCommittee（2023）的監(jiān)管數(shù)據(jù)表示，如果企業(yè)Z值跌破1.8的警戒線時，銀行抽貸概率會馬上增加到75%，并且授信額度縮減幅度平均會到達60%。像這種信貸凍結常常會成為壓垮困境企業(yè)的最后一根草。企業(yè)方面，財務危機的持續(xù)深化會對企業(yè)價值造成非常大的實質性損害。Damodaran（2022）的研究表示，如果一個企業(yè)陷入財務危機，它的EV/EBITDA倍數(shù)就會普遍下降40-60%，這種價值折損不僅僅展示短期盈利能力的打擊，而且包含了市場對企業(yè)經(jīng)營能力的根本質疑。TurnaroundManagementAssociation（2023）的研究數(shù)據(jù)展示了企業(yè)重組的嚴峻狀況：陷入財務困境的企業(yè)就算啟動了重組程序，仍然平均需經(jīng)歷2.7年的時間，而且期間產(chǎn)生的重組成本常常占資產(chǎn)總額百分之十五到百分之二十。更需要注意的是，只有32%的重組案例能夠達到目標，超過百分之六十的企業(yè)在重組完成后仍然沒有辦法恢復到危機前的實力。3.預警指標體系的構建企業(yè)財務預警研究的重點是搭建完備的指標體系，從而實現(xiàn)財務風險的識別。學術界圍繞該領域曾經(jīng)展開許多探索，形成的成果為后面的研究打下了很好的基礎。本研究會從財務與非財務兩個維度接著剖析各指標在財務風險預警中的作用。財務維度方面，學者們大多數(shù)從企業(yè)財務報表數(shù)據(jù)入手構建預警模型，其中的現(xiàn)金流、償債能力、盈利能力、營運效率等維度被廣泛使用。Zhang等（2023）的研究表示，經(jīng)營現(xiàn)金流/流動負債比率具有很強的財務危機預測作用，這個指標可以有效表現(xiàn)企業(yè)短期償債壓力，但是這個指標如果低于臨界值，企業(yè)就有可能面臨流動性的危機。另外Chen&Li（2021）也提出了經(jīng)過行業(yè)調整后的資產(chǎn)負債率閾值，這個指標是通過橫向的對比行業(yè)均值，可以更精準地識別企業(yè)是否存在過度杠桿化的風險。非財務維度方面，傳統(tǒng)財務指標因為過于依賴歷史數(shù)據(jù)，所以有存在信號滯后之類的問題。Fitzpatrick（2020）經(jīng)過一定的實證分析后指出，僅僅依賴財務報表數(shù)據(jù)而構建的預警模型常常是比實際危機發(fā)生時間要晚三到六個月才發(fā)出信號，這會導致企業(yè)錯過最佳干預時機。于是為提高預警的及時性，學者們將目光轉向非財務指標，比如說公司治理、供應鏈穩(wěn)定性、市場行為之類的。4.財務預警模型的演進學者們對財務預警模型的研究經(jīng)過了長遠的發(fā)展，它的方法論體系也在不斷革新，比如方法從以前的統(tǒng)計模型階段慢慢發(fā)展到機器學習階段，最后會到達智能預警階段。這個發(fā)展路徑不僅僅體現(xiàn)了分析技術的進步，也體現(xiàn)了財務風險管理的精細化。統(tǒng)計模型階段，原來基于線性關系的模型構建不能滿足實際需要。比如AltmanZ-score（1968）在制造業(yè)中的預測準確率下降到58%（JFE,2021）。又比如說Ohlson模型對服務業(yè)企業(yè)的判斷誤差也達到了35%（AccountingReview,2022）這些都反映了模型隨著時代發(fā)展的不適應性。機器學習階段，隨機森林算法的AUC值可以達到0.89，但是卻存在"黑箱"問題（JMIS,2021）。而針對樣本不平衡問題，Chen和Huang（2021）針對財務預警中普遍出現(xiàn)的樣本不平衡狀況（也就是正常與危機企業(yè)樣本比例常常超過10:1），曾提出過要結合SMOTE過采樣技術進一步來改進隨機森林算法，她們的研究表示這個混合方法可以將少數(shù)類識別率從原來算法的62.4%提升到89.1%，也會保持著整體準確率在93%以上。智能預警階段，LSTM模型可以提前十八個月個月預警，準確率可以達到百分之八十二（NeuralNetworks,2023）。同時多模態(tài)學習也結合財報文本（NLP分析）將AUC數(shù)值提高到0.93（MISQuarterly,2023）。目前智能預警的理論知識還在不斷豐富，慢慢向行業(yè)化轉變。（三）研究內容與方法1.研究內容本文的研究主要內容分別包括以下六個部分：第一部分為緒論。介紹了本文的研究背景及意義，針對不同研究視角對學者們財務預警模型文獻成果做綜述，闡述了本文研究的內容及方法，同時指出本文的創(chuàng)新點與不足之處。第二部分是基本概念和相關理論界定。即對財務危機相關概念、財務危機預警理論進行概述，為下文打下良好的理論基礎。第三部分介紹研究樣本的確定、預警指標的選取與預警體系的構建，同時考慮了財務因素和非財務因素，從不同視角對中醫(yī)藥企業(yè)財務狀況進行評估，并介紹了隨機森林算法的訓練原理與財務預警應用優(yōu)勢。第四部分是構建中醫(yī)藥上市公司的財務危機預警模型，介紹了隨機森林算法怎樣訓練和檢驗模型成果。將訓練出來的模型應用于杭州天目山藥業(yè)，評估天目山藥業(yè)的財務狀況，指出天目山藥業(yè)財務存在的問題并提出建議。第五部分是結論和政策建議，利用隨機森林預警模型的預測結果，對中醫(yī)藥企業(yè)地財務發(fā)展趨勢與策略提出參考建議。第六部分是本文的結語。2.研究方法（1）文獻研究法研究伊始，要采用規(guī)范的文獻研究方法，需要對中國知網(wǎng)（CNKI）、萬方數(shù)據(jù)、維普資訊等國內核心學術數(shù)據(jù)庫進行系統(tǒng)性檢索。檢索范圍覆蓋財務預警理論、隨機森林算法應用及中醫(yī)藥行業(yè)財務風險管理等領域，采集國內外相關學術成果。梳理現(xiàn)有研究成果，明確研究方向和理論框架，為后文地案例研究提供充分的理論支持。（2）案例分析法本文選取杭州天目山藥業(yè)作為典型案例研究對象，基于其在中醫(yī)藥行業(yè)發(fā)展歷程中面臨的復雜財務狀況，具有較強的代表性與研究價值。研究過程中，通過多渠道收集案例相關資料，除了詳細查閱企業(yè)年報、審計報告、招股說明書等官方披露文件，還密切關注企業(yè)官網(wǎng)發(fā)布的動態(tài)信息、新聞媒體報道以及行業(yè)研究機構的分析報告。將案例與理論相結合，將訓練出的模型應用于分析天目山藥業(yè)的財務狀況，并針對其存在的問題提出對應優(yōu)化措施。（3）指標體系構建法指標體系構建法是實現(xiàn)精準財務預警的關鍵步驟。充分考慮中醫(yī)藥行業(yè)具有原材料價格波動大、研發(fā)周期長、政策依賴性強等獨特特點，綜合運用文獻研究法與主成分分析法構建財務預警指標體系。首先，通過文獻研究，梳理國內外財務預警指標體系的經(jīng)典研究成果，篩選出適用于中醫(yī)藥企業(yè)的通用財務指標，如流動比率、資產(chǎn)負債率、凈利潤率等。（4）基于機器學習的實證分析法基于機器學習的實證分析法是本研究驗證模型有效性的核心方法。以杭州天目山藥業(yè)及其同行業(yè)上市公司為樣本，遵循數(shù)據(jù)完整性、準確性與時效性原則，收集樣本企業(yè)近年來的財務報表數(shù)據(jù)、市場交易數(shù)據(jù)等多維度信息。對收集到的數(shù)據(jù)進行嚴格的預處理，包括缺失值填充、異常值處理以及數(shù)據(jù)標準化等操作，確保數(shù)據(jù)質量。并對模型進行訓練和測試，通過ROC曲線、AUC值等指標評估模型性能。（四）創(chuàng)新和不足之處1.研究創(chuàng)新點（1）研究視角創(chuàng)新。在財務預警研究領域，過往文獻多將研究對象聚焦于制造業(yè)、金融業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)，對中醫(yī)藥行業(yè)這一特色產(chǎn)業(yè)的關注較少。中醫(yī)藥行業(yè)具有輕資產(chǎn)運營、研發(fā)投入周期長且風險高、原材料供應受自然環(huán)境影響大等獨特特性，傳統(tǒng)財務風險模型在該行業(yè)的適用性存在顯著缺陷。本文將隨機森林算法應用于中醫(yī)藥行業(yè)特定上市公司——杭州天目山藥業(yè)的財務預警研究。隨機森林算法作為一種強大的機器學習方法，具備處理高維數(shù)據(jù)、捕捉復雜非線性關系的能力，能夠更好地適應中醫(yī)藥企業(yè)財務數(shù)據(jù)的特點。（2）方法組合創(chuàng)新。在構建預警指標體系時，引入非財務指標，運用隨機森林算法的特征重要性排序功能，對傳統(tǒng)財務指標與新引入的非財務指標進行綜合評估與優(yōu)化組合，篩選出對財務風險預警貢獻度更高的指標。這種方法組合使構建的財務預警模型更貼合中醫(yī)藥企業(yè)的實際運營情況，能夠更準確地識別企業(yè)潛在的財務風險，為企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)自身財務不足、制定針對性的風險管理策略提供了更科學、有效的工具2.研究局限性（1）數(shù)據(jù)樣本局限。我們可以了解到中醫(yī)藥行業(yè)上市公司數(shù)量相對較少，與其他行業(yè)對比的話樣本基數(shù)明顯不足，部分企業(yè)也會存在數(shù)據(jù)披露不完整不規(guī)范的問題，于是可用于建模分析的數(shù)據(jù)有限。本文運用隨機森林算法進行建模時，核心的Bootstrap抽樣方法非常依賴于充足高質量的樣本數(shù)據(jù)。如果樣本量不夠，那么抽樣過程中我們就可能沒有辦法去覆蓋不同的財務風險場景，從而導致抽樣結果地穩(wěn)定性降低，就這樣影響模型的準確性。（2）行業(yè)特異性深化不足。我們都知道中醫(yī)藥行業(yè)具有鮮明的行業(yè)特點，并且政策環(huán)境和市場因素也會對企業(yè)財務狀況有重要影響。但是在本研究中，因為數(shù)據(jù)獲取方面的原因，本文對能夠體現(xiàn)中醫(yī)藥行業(yè)特色的指標挖掘也會不夠深入。比如中醫(yī)藥政策與中藥材價格波動等之類的變量，它們都對企業(yè)的成本控制、市場銷售與盈利水平有著非常直接地影響，但是在研究中我們沒有對這些因素進行充分的處理。（3）樣本案例單一。本研究選擇杭州天目山藥業(yè)做為單一案例進行分析，雖然天目山藥業(yè)在中醫(yī)藥公司中有一定的代表性，但是它的經(jīng)營模式、發(fā)展階段和企業(yè)規(guī)模等方面仍然有它的特殊性，研究結論可能沒有辦法完全適合其他中醫(yī)藥企業(yè)。后面的研究如果想要提高結論的普適性，可以從樣本拓展與對比分析等方面進行深化。也可以選擇不同規(guī)模的企業(yè)與多元業(yè)務領域的中醫(yī)藥企業(yè)作為研究對象。二、財務危機預警基本理論（一）財務危機相關概念界定1.財務危機的定義科學構建財務預警體系的前提，在于精準得界定財務危機的內涵。Altman提出的經(jīng)典Z-score模型，將企業(yè)破產(chǎn)狀態(tài)作為財務危機的核心判定標準，通過量化財務指標體系預測企業(yè)陷入破產(chǎn)境地的概率。在其理論框架中，財務危機被闡釋為企業(yè)喪失債務按期償付能力、瀕臨破產(chǎn)清算地經(jīng)營狀態(tài)，這一界定為后續(xù)預警模型的構建提供了重要理論參照。后續(xù)學者進一步發(fā)展了這一概念，認為財務危機不僅包括破產(chǎn)，還包括企業(yè)盈利能力持續(xù)下降、現(xiàn)金流緊張以及信用評級下調等情形。我國多數(shù)學者對財務危機定義的范圍較廣，不僅包括嚴重的破產(chǎn)清算，又包括較輕微的財務危機和介于兩者之間的情況，也就是將財務危機定義為一個過程。較輕微財務危機可能由于短期資金流動問題而導致的企業(yè)支付能力問題，可以通過積極的調整措施可較快擺脫困境；破產(chǎn)清算則是財務危機很嚴重的境況，企業(yè)由于長期無法償還債務支付貨款而破產(chǎn)清算。可見企業(yè)出現(xiàn)財務危機的程度有很大不同。在本文中，財務危機是指由于企業(yè)自身經(jīng)營管理失策及不能適應外部環(huán)境進行調整的原因，造成企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動陷于嚴重困境，在報表上表現(xiàn)為長期虧損而無扭轉的狀態(tài)，甚至出現(xiàn)資不抵債甚至面臨倒閉的危險狀態(tài)。2.財務危機的成因財務危機的發(fā)生對企業(yè)自身、債權人、投資者權益與金融市場等都會帶來比較大的影響，我們要進一步分析財務危機產(chǎn)生的原因，才可以使用有效措施降低它發(fā)生的可能性。財務危機的發(fā)生的原因復雜多樣，常常是很多種因素相互影響帶來的結果，現(xiàn)在的研究都是從企業(yè)內部因素和外部因素這兩個方面進行分析，這兩個維度常常相互交織、彼此影響，共同決定企業(yè)的財務狀況。企業(yè)財務風險的內部研究主要是集中于管理層戰(zhàn)略失誤、財務結構失衡與內控問題等方面。不管是管理層盲目實施業(yè)務擴張、未能建立精細化成本管控機制，或者是企業(yè)風險管理體系缺失，都會有可能去加劇財務困境。所以構建完善地財務預警體系，是可以幫助企業(yè)去監(jiān)測關鍵風險指標，針對潛在風險即時處理，比如說調整經(jīng)營策略、優(yōu)化資本配置等手段，都可以降低財務風險發(fā)生概率，保障企業(yè)持續(xù)穩(wěn)健運營。詳細地說，財務危機發(fā)生可能會包含以下幾個方面因素：（1）管理層決策失誤管理層戰(zhàn)略決策偏差會直接破壞企業(yè)財務穩(wěn)定性。比如過度擴張使企業(yè)資產(chǎn)負債率超過70%的警戒線時，財務危機發(fā)生概率會提升2到3倍（Jensen，2021）。投資決策失誤也會造成資本配置效率低下。管理層過度自信得傾向會導致項目投資回報率較行業(yè)平均水平低15-20個百分點（Malmendier，2022）。最后，財務決策失當會加劇資金流動性風險，采取激進型財務政策，如短債長投，現(xiàn)金流斷裂風險會大大增加。這些決策失誤往往會通過“認知偏差-錯誤決策-資源錯配-績效下滑-融資困難”的傳導鏈，最終演變?yōu)樨攧瘴C。（2）財務結構不合理財務結構失衡是企業(yè)財務危機的核心誘因之一。資本結構錯配會顯著放大財務風險。當企業(yè)資產(chǎn)負債率超過行業(yè)警戒線水平時，利息保障倍數(shù)每下降一個單位，破產(chǎn)概率將上升18%（Modigliani&Miller，2021）。同時，資產(chǎn)結構低效也會削弱抗風險風力，短期債務占比超過負債率過多的企業(yè)，面臨的資金鏈斷裂風險較普通企業(yè)也會翻倍，這些結構性缺陷通過“杠桿效應放大-流動性枯竭-資產(chǎn)效率下降”的傳導鏈，最終演變?yōu)樨攧瘴C。（3）內部控制缺陷內部控制缺陷通常是企業(yè)發(fā)生財務危機的隱形誘因。監(jiān)督機制失效會導致企業(yè)財務危機發(fā)生概率累計，當企業(yè)內部缺乏有效的審計體系時，重大財務舞弊未被發(fā)現(xiàn)的概率將提升至43%（COSO，2022）。同時制衡機制的確實也會引發(fā)決策失控。董事會中獨立董事占比低于三分之一的企業(yè)，其非效率投資規(guī)模平均超出合理水平的32%（Chen，2023）。而外部因素包括宏觀環(huán)境影響、行業(yè)競爭加劇、政策法規(guī)影響幾個方面，如經(jīng)濟衰退通貨膨脹、市場需求下降、稅收政策調整等。這些因素具有不可控性，但企業(yè)可以通過科學的戰(zhàn)略規(guī)劃和風險管理來應對外部環(huán)境的變化，降低其負面影響。具體包括以下幾個方面因素：（1）宏觀環(huán)境變化如果國內外政治、經(jīng)濟、法律政策等發(fā)生重大調整，又或自然災害、社會危機等突發(fā)性事件發(fā)生，將直接或間接的影響企業(yè)的經(jīng)營活動。企業(yè)可能因為外部環(huán)境變化而影響業(yè)務或產(chǎn)生重大財產(chǎn)損失，這些都會使企業(yè)陷入財務困境。如疫情期間行業(yè)萎縮，交易量大幅度下降，各行各業(yè)大大小小企業(yè)受到?jīng)_擊，難以維持生存與正常資金運轉。（2）行業(yè)競爭加劇當行業(yè)門檻降低，大大小小的競爭者開始進入這一行業(yè)爭奪市場空間，不斷進行技術迭代，價格競爭不斷加劇，企業(yè)可能因為生存空間被擠壓，產(chǎn)生利潤率坍塌效應導致成交額下降、利潤率降低而影響自身生存。（3）政策法規(guī)變動政策法規(guī)變動通過多重傳導路徑引發(fā)企業(yè)財務危機。一是直接成本沖擊，如環(huán)保標準提升迫使企業(yè)追加治污投資，某鋼鐵企業(yè)因超低排放改造使噸鋼成本增加180元，直接侵蝕60%的凈利潤。二是商業(yè)模式顛覆，如教培行業(yè)“雙減”政策導致某教培公司關閉一千余個教學點，計提43億元資產(chǎn)減值。這些變化往往產(chǎn)生鏈式反應，對企業(yè)經(jīng)營狀況造成沖擊。（二）財務危機預警理論財務危機預警理論是研究企業(yè)財務風險形成機理、預警指標體系和預測方法的系統(tǒng)性理論框架，關鍵是通過量化分析來提前識別企業(yè)財務的惡化信號，為風險防控提供決策依據(jù)。財務危機預警研究可以追溯到多個經(jīng)濟學和管理學理論，它起源于20世紀60年代的破產(chǎn)預測研究?；贐eaver(1966)提出的“財務困境預測”概念，預警理論開始關注財務指標的預測功能。比如Beaver開創(chuàng)性地提出單變量判別模型，通過現(xiàn)金流/負債比率等單一指標預測企業(yè)破產(chǎn)，奠定了預警研究地實證基礎。財務危機的三個典型特征為前瞻性、量化性和系統(tǒng)性，即基于歷史數(shù)據(jù)預測未來風險，通常采用提前1到3年的企業(yè)數(shù)據(jù)，通過建模將風險轉化為可度量指標，整合財務與非財務多維數(shù)據(jù)來預測企業(yè)未來財務走向。財務危機預警理論的理論基礎包括如下三個理論：1.信號傳遞理論信號傳遞理論是由MichaelSpence（1973）在勞動力市場調研中提出，后經(jīng)Rose（1977）引入財務領域，該理論認為在信息不對稱環(huán)境中，企業(yè)會通過特定行為向市場傳遞財務狀況信號。信號類型包括主動信號、被動信號和隱性信號等。在財務預警語境下，企業(yè)通過特定的財務行為和市場表現(xiàn)釋放危機信號。但其中只有不可逆的實質性行為才能構成有效信號，高質企業(yè)信號的發(fā)送成本普遍低于低質企業(yè)，信號傳遞同時具有雙向性，即包括積極和消極信號的傳遞。本文基于信號傳遞理論，研究構建指標體系時，將特別關注強信號指標，即具有高傳遞效率的財務比率，包括現(xiàn)金流信號、盈利信號、治理結構信號等。同時將23個指標按信號特征提取7個主成分因子，為進一步研究打下良好的基礎。2.破產(chǎn)邊界理論破產(chǎn)邊界理論源于Black-Scholes-Merton（1973）期權定價框架，經(jīng)Leland（1994）拓展形成完整體系。該理論將企業(yè)股權視為標的資產(chǎn)的看漲期權，當企業(yè)資產(chǎn)價值（V）低于負債價值（D）時觸發(fā)破產(chǎn)條件：V<D?其中r為無風險利率，T為債務期限。理論上具有行業(yè)差異化的邊界標準，企業(yè)管理層可以根據(jù)企業(yè)價值過程的動態(tài)調整邊界。其局限性在于依賴市場有效假設，對非上市公司適用性受限。基于破產(chǎn)邊界理論，本文在研究過程中尤其關注財務比率的區(qū)間，對極端數(shù)值投入更多關注，同時更加考慮A股特別處理（ST）制度的預警效應。同時通過破產(chǎn)邊界理論深化了財務危機的量化判定標準，為實證分析提供堅實的微觀理論基礎。3.代理成本理論代理成本理論是Jensen&Meckling（1976）在《企業(yè)理論：管理行為、代理成本與資本結構》中提出的，里面包括了三種代理成本，分別是監(jiān)督成本、約束成本與剩余損失。監(jiān)督成本是股東在進行監(jiān)督管理時所付出的成本代價，約束成本是管理者限制自己行為的成本比如說績效薪酬，常常是高管薪酬的百分之十五到百分之二十，剩余損失就是因為決策失誤導致的價值損失。企業(yè)在日常運營中，要加強對代理成本理論的研究，加強公司治理層的管理，避免內部控制失效的價值損失。在本文構建指標體系時，特別納入公司治理結構維度，包括董事會人數(shù)、監(jiān)事會人數(shù)、管理層薪酬等指標。通過代理成本揭示了財務危機的治理根源，為預警模型提供了制度性的解釋變量。三、我國中醫(yī)藥上市公司財務預警模型研究樣本和指標選?。ㄒ唬┭芯繕颖九c指標的選取1.樣本與研究期間確定中醫(yī)藥是我國特色產(chǎn)業(yè)，也是發(fā)揚傳統(tǒng)文化的關鍵戰(zhàn)場。中醫(yī)藥的繁榮發(fā)展，能夠為我國醫(yī)療健康做出一大貢獻。本次樣本選擇皆來自在上海股票交易所或深圳股票交易所上市的中醫(yī)藥上市A股公司，據(jù)我國證監(jiān)會規(guī)定，上市公司財務報表每年都要對外披露，信息獲取可靠且可操作性強，選取共71家A股上市中醫(yī)藥企業(yè)，可以從上市公司的財務數(shù)據(jù)和年報中獲取其經(jīng)營發(fā)展狀況。確定樣本對象的基礎上，還需要考慮研究數(shù)據(jù)區(qū)間選擇的問題，若距離目前時間節(jié)點太近，則建模缺乏實際價值，若距離目前時間節(jié)點太遠，那么模型準確度可能會降低。綜合考慮研究選擇2023年的數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)來進一步構建財務預警模型，為驗證模型準確性，選取的樣本中包含ST企業(yè)與非ST企業(yè)作為對照。ST企業(yè)即因“財務狀況異常”而被特別處理的企業(yè)。選取的樣本公司如下：表3.171家樣本公司股票代碼股票代碼股票代碼000423.SZ東阿阿膠301111.SZ粵萬年青000538.SZ云南白藥600080.SH金花股份000590.SZ啟迪藥業(yè)600085.SH同仁堂000623.SZ吉林敖東600129.SH太極集團000650.SZ仁和藥業(yè)600211.SH西藏藥業(yè)000919.SZ金陵藥業(yè)600222.SH太龍藥業(yè)000989.SZST九芝600252.SH中恒集團000999.SZ華潤三九600285.SH羚銳制藥002107.SZ沃華醫(yī)藥600329.SH達仁堂002166.SZ萊茵生物600332.SH白云山002198.SZ嘉應制藥600351.SH亞寶藥業(yè)002275.SZ桂林三金600422.SH昆藥集團002287.SZ奇正藏藥600436.SH片仔癀002317.SZ眾生藥業(yè)600479.SH千金藥業(yè)002349.SZ精華制藥600518.SH康美藥業(yè)002390.SZ信邦制藥600535.SH天士力002412.SZ漢森制藥600557.SH康緣藥業(yè)002424.SZST百靈600566.SH濟川藥業(yè)002566.SZ益盛藥業(yè)600572.SH康恩貝002603.SZ以嶺藥業(yè)600594.SH益佰制藥002644.SZ佛慈制藥600671.SHST目藥002728.SZ特一藥業(yè)600750.SH江中藥業(yè)002737.SZ葵花藥業(yè)600771.SH廣譽遠002750.SZ*ST龍津600976.SH健民集團002826.SZ易明醫(yī)藥600993.SH馬應龍002864.SZ盤龍藥業(yè)603139.SH康惠制藥002873.SZ新天藥業(yè)603439.SH貴州三力002907.SZ華森制藥603567.SH珍寶島300026.SZ紅日藥業(yè)603858.SH步長制藥300039.SZ上海凱寶603896.SH壽仙谷300147.SZ香雪制藥603963.SH*ST大藥300181.SZ佐力藥業(yè)603998.SH方盛制藥300391.SZ長藥控股832566.BJ梓橦宮300519.SZ新光藥業(yè)833266.BJ生物谷300534.SZ隴神戎發(fā)836433.BJ大唐藥業(yè)300878.SZ維康藥業(yè)2.樣本數(shù)據(jù)來源根據(jù)前文對上市公司財務危機界定是否為ST公司兩種形態(tài)，本文以我國A股中醫(yī)藥上市公司為樣本，分別獲取非ST企業(yè)和ST企業(yè)年報數(shù)據(jù)。在樣本數(shù)據(jù)的年份選擇上，從財務預警視角出發(fā)，不應選擇2024年的數(shù)據(jù)，因為在2024年，一些財務問題可能剛剛開始出現(xiàn)，而在2023年，財務問題已經(jīng)開始顯現(xiàn)，因此研究主要選用2023年的企業(yè)數(shù)據(jù)。本文從WIND數(shù)據(jù)平臺選取中醫(yī)藥企業(yè)2023年的年報數(shù)據(jù)，其中包含6家ST企業(yè)和65家非ST企業(yè)，獲得一個71個樣本的集合。為了驗證模型的預測準確性和精確度，按照7:3的比例將樣本分為兩組，分別為訓練樣本和測試樣本。（二）預警指標體系的構建1.指標選取原則財務預警系統(tǒng)的預測精確性高度依賴于指標選取的科學性與完整性，需嚴格遵循適用性、可獲得性、獨立性與完整性等核心規(guī)則，以此確保指標體系能夠有效服務于中醫(yī)藥上市公司的財務風險監(jiān)測與預警。（1）適用性適用性原則要求構建的指標體系貼合中醫(yī)藥上市公司特性。在選取財務預警指標時，需充分考量這些行業(yè)特性。通過深入分析行業(yè)特點，挖掘能夠體現(xiàn)中醫(yī)藥上市公司運營風險與財務狀況的關鍵要素，進而構建與之適配的指標體系。只有這樣，才能確保財務預警指標體系真正發(fā)揮作用，敏銳捕捉企業(yè)運營過程中的潛在風險，為企業(yè)管理層提供有價值的決策參考。（2）可獲得性可獲得性原則直接關系到財務預警系統(tǒng)的實際應用價值。指標體系的設計需確保數(shù)據(jù)來源清晰、獲取便捷且具備量化可行性。在指標量化方面，應優(yōu)先選擇可通過明確數(shù)學公式計算的指標，如資產(chǎn)負債率、流動比率等，避免使用“企業(yè)文化影響力”等難以通過客觀標準量化的指標，從而保證數(shù)據(jù)的準確性與預警系統(tǒng)的可操作性。（3）獨立性獨立性原則旨在確保指標體系的評價結果真實可靠。在中醫(yī)藥上市公司財務指標體系中，各指標應盡量減少信息重疊與功能交叉。例如，“應收賬款周轉率”與“存貨周轉率”分別從企業(yè)資金回籠與存貨管理的不同角度反映財務狀況，相互獨立；而“銷售毛利率”與“凈利率”可能存在一定相關性，需通過計算皮爾遜相關系數(shù)等方法進行篩選，剔除相關性過高的冗余指標，避免因指標重復計算導致對財務風險的過度或錯誤評估。（4）完整性也稱為全面性原則，指標選取要全面覆蓋評價對象的各個方面，避免遺漏重要指標，同時，各指標之間應具有邏輯關聯(lián)性，形成一個有機整體。所構建的企業(yè)財務危機預警體系分為數(shù)個維度，不同指標相互補充，共同構建一個相對完善的財務預警體系，實現(xiàn)全方位綜合衡量。2.預警指標體系的初步確認根據(jù)上文指標的選取原則，本文主要從上市公司年報中獲取公司數(shù)據(jù)，量化計算其財務預警指標。在構建財務危機預警模型時，財務指標雖然很重要，但更多學者逐漸認為企業(yè)治理結構對其長遠發(fā)展也有很大影響，如果僅僅選取財務指標構建模型，模型預測將有一定難以避免的的缺陷與片面性，故本文增添非財務指標入預警體系。結合近年來國內外學者的豐富研究成果，為了綜合評估中醫(yī)藥行業(yè)的財務狀況，本研究從償債能力、營運能力、盈利能力、發(fā)展能力和公司治理結構五個維度入手，一共選取了23個指標，包括18個財務指標和5個非財務指標，指標選取結果如下表：表3.2選取的預警指標表維度財務預警指標償債能力X1流動比率X2速動比率X3現(xiàn)金比率X4資產(chǎn)負債率X5產(chǎn)權比率X6應收賬款周轉率X7存貨周轉率營運能力X8營業(yè)周期X9流動資產(chǎn)周轉率X10固定資產(chǎn)周轉率X11股東權益周轉率盈利能力X12總資產(chǎn)凈利潤率X13流動資產(chǎn)凈利潤率X14凈資產(chǎn)收益率X15營業(yè)利潤率X16成本費用利潤率發(fā)展能力X17資本保值增值率X18總資產(chǎn)增長率管理結構指標X19管理層薪酬總額X20董事會規(guī)模X21監(jiān)事會規(guī)模X22高管人數(shù)X23員工人數(shù)（1）償債能力是公司現(xiàn)在或未來所擁有或控制的資產(chǎn)，可以償還在過去或現(xiàn)在產(chǎn)生的債務，企業(yè)能否繼續(xù)健康發(fā)展取決于公司是否擁有足夠的償債能力去償還企業(yè)債務。評價公司財務狀況如何，償債能力是最重要的指標之一，尤其流動性強的資產(chǎn)和負債需要重點關注。本文從長期和短期償債能力分別入手，選擇了5個財務指標進行衡量，分別為流動比率、速動比率、現(xiàn)金比率、資產(chǎn)負債率與產(chǎn)權比率。（2）營運能力是公司在經(jīng)營過程中反映的的資產(chǎn)效率，常常使用周轉能力來判斷，若企業(yè)的周轉能力強，則公司的日常經(jīng)營活動越頻繁，公司有足夠的經(jīng)營業(yè)務支撐其發(fā)展。本文共選擇6個指標來評估其營運能力，分別為應收賬款周轉率、存貨周轉率、營業(yè)周期、流動資產(chǎn)周轉率、固定資產(chǎn)周轉率和股東權益周轉率。應收賬款是企業(yè)在未來將要收回的資金，即企業(yè)未來將要獲得的資產(chǎn)；存貨是企業(yè)非常重要的流動資產(chǎn)，公司存貨需要不多不少適宜即可，過多容易導致存貨積壓，占用現(xiàn)金流，過少則難以支撐經(jīng)營業(yè)務需要；營業(yè)周期是指企業(yè)從購入原材料到銷售產(chǎn)品并收回現(xiàn)金的過程，營業(yè)周期過長則降低企業(yè)流動比率，不利于現(xiàn)金流周轉；流動資產(chǎn)周轉率反映公司對流動資產(chǎn)的利用程度，即企業(yè)一定時期內營業(yè)收入與平均流動資產(chǎn)總額的比率。固定資產(chǎn)周轉率過低則直接反映了產(chǎn)能利用不足，資源資源浪費；股東權益周轉率過低則表明權益資本創(chuàng)收能力過弱，財務杠桿風險放大，不利于提振股東信心。（3）盈利能力作為企業(yè)經(jīng)營成效的核心體現(xiàn)，反映其在經(jīng)營活動中獲取利潤的能力，是企業(yè)維持可持續(xù)發(fā)展的關鍵基礎。企業(yè)經(jīng)營本質在于創(chuàng)造價值，持續(xù)盈利為企業(yè)注入生存與發(fā)展的動力源泉，保障經(jīng)營活動的資金循環(huán)。在財務分析體系中，盈利能力是評估企業(yè)經(jīng)營質量的重要維度。本研究選取總資產(chǎn)凈利潤率、流動資產(chǎn)凈利潤率、凈資產(chǎn)收益率、營業(yè)利潤率及成本費用利潤率五項財務指標，從資產(chǎn)運營效率、股東權益回報、主營業(yè)務獲利水平及成本控制成效等多視角，綜合衡量企業(yè)的盈利表現(xiàn)。（4）企業(yè)發(fā)展能力表征其在未來經(jīng)營周期內的成長潛力與擴張態(tài)勢，常以增長率類指標作為量化依據(jù)，指標數(shù)值越高，預示企業(yè)未來發(fā)展動能越充足。持續(xù)穩(wěn)定的盈利能力是企業(yè)實現(xiàn)長遠發(fā)展的基石，唯有具備強勁的盈利水平，企業(yè)方能積累資源、拓展業(yè)務版圖。本研究從資本保值增值與資產(chǎn)規(guī)模擴張雙重視角出發(fā)，選取資本保值增值率、總資產(chǎn)增長率兩項核心指標，系統(tǒng)評估企業(yè)的發(fā)展?jié)摿εc成長趨勢，為財務預警模型提供動態(tài)化的分析維度。（5）公司治理結構指標都是非財務指標，表示了公司規(guī)模與治理質量。本文選擇5個指標來衡量公司治理質量，包括了管理層薪酬總額、董事會規(guī)模、監(jiān)事會規(guī)模、高管人數(shù)與員工人數(shù)。管理層薪酬總額應該維持在合適的范圍內，大量研究表示超額的管理層薪酬與財務舞弊概率成正比。一般來說小規(guī)模的董事會決策效率會比較高，平均審議時間可以有效縮短，但是大規(guī)模的董事會讓監(jiān)管成本快速的上升，不利于公司發(fā)展。監(jiān)事會規(guī)模表示公司的監(jiān)管程度，有效的監(jiān)管可以有利于防止貪污腐敗與提高周轉效率。高管與員工人數(shù)的比率表現(xiàn)公司的管理密度，正常值一般在0.5%與1.5%之間，如果有異常膨脹就預示著治理失控，需要加強關注。3.因子分析過程（1）樣本數(shù)據(jù)的標準化在進行因子分析時，樣本數(shù)據(jù)間量綱的不一致是影響分析結果準確性的關鍵因素。不同財務指標往往具有不同的度量單位和數(shù)量級，例如，企業(yè)的營業(yè)收入以“萬元”“億元”為單位計量，而毛利率則以百分比形式呈現(xiàn)，資產(chǎn)負債率通常是小于1的數(shù)值。若直接使用原始數(shù)據(jù)進行因子分析，數(shù)值較大的指標，如營業(yè)收入，在計算協(xié)方差矩陣或相關系數(shù)矩陣時，會產(chǎn)生較大的權重，其變化對模型結果的影響程度遠超過數(shù)值較小的指標。為避免這一問題，采取對數(shù)據(jù)的標準化處理是非常必要的。標準化的處理公式：式中，x*代表標準化后的數(shù)據(jù)，其取值范圍被限定在[0,1]區(qū)間內；xi為原始數(shù)據(jù)，是未經(jīng)處理的實際觀測值；xmin和xmax分別對應原始指標數(shù)據(jù)中的最小值和最大值。通過這種線性變換，不僅保留了原始數(shù)據(jù)的分布特征和相對關系，還使得每個指標在模型中的權重趨于均衡，有效避免了高數(shù)值指標對模型結果的過度主導，確保因子分析能夠更加客觀、準確地提取數(shù)據(jù)特征 （2）KMO和Bartlett球形檢驗本研究采用KMO和Bartlett檢驗方法對變量相關性進行了驗證。如表3.3所示，檢驗結果顯示KMO值為0.608，根據(jù)統(tǒng)計學標準，該數(shù)值處于可接受范圍，表明所選變量間存在一定相關性，適合進行因子分析。同時，Bartlett球形檢驗結果也達到了顯著性水平（p<0.05），進一步證實變量間并非完全獨立，滿足因子分析的前提條件。表3.3KMO和巴特利特檢驗結果KMO值0.604Bartlett球形度檢驗近似卡方1695.984df253sig0.001計算得出的KMO系數(shù)為0.608，依據(jù)統(tǒng)計學中普遍認可的判斷標準，當KMO值大于0.5時，即認為變量間的相關性處于可接受水平，具備進行因子分析的條件。Bartlett球形檢驗的顯著性水平為0.001，該值極接近于0，根據(jù)假設檢驗原理，在顯著性水平通常設定為0.05的情況下，當顯著性值小于0.05時，拒絕原假設（即相關矩陣為單位矩陣的假設）。這表明樣本數(shù)據(jù)的相關矩陣顯著不同于單位矩陣，各指標之間存在顯著的線性關系，能夠通過因子分析提取出有意義的公共因子。（3）因子提取 在財務預警研究中，原始數(shù)據(jù)往往包含眾多指標，這些指標不僅數(shù)量繁多，而且相互之間可能存在信息重疊，直接用于分析會增加模型的復雜性，同時也可能影響分析結果的準確性和有效性。因此，本研究運用因子分析方法提取主成分，旨在對原始數(shù)據(jù)進行深度處理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的縮減與精化。如下表所示：表3.4指標數(shù)據(jù)總方差解釋表成分初始特征值提取載荷平方和旋轉載荷平方和總計方差百分比累積%總計方差百分比累積%總計方差百分比累積%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在財務指標的因子分析過程中，成分特征值和累計方差貢獻率是來判斷因子有效性和數(shù)據(jù)解釋能力地核心指標。這次因子分析一共提取出23個成分，其中僅有7個成分的特征值超過1。我們可以依據(jù)因子分析基本原理，特征值也表示了對應因子對原始變量總方差的解釋程度，如果因子的特征值大于1那么意味著這個因子可以解釋的方差量超過了單個原始變量的平均方差，是具備提取價值的?？梢钥闯鲞@7個特征值大于1的成分，它們的累計方差貢獻率已經(jīng)達到了78.971%，這都表示它們可以解釋原始財務指標接近80%的信息，可以有效實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的降維與濃縮。而從碎石圖上來看，碎石圖中的線條從左至右表現(xiàn)出快速下降的趨勢，這也意味著前幾個成分的特征值比較大，也就是對原始數(shù)據(jù)的解釋力比較強，但是到第8段線段的時候，圖中的線條慢慢變的平緩，表示后面的成分特征值比較小，也就是對原始數(shù)據(jù)的解釋貢獻慢慢減弱?；谒槭瘓D的“肘部法則”，圖中折線由陡峭變?yōu)槠骄彽霓D折點，可以做為確定主成分個數(shù)的重要參考。碎石圖如圖3.1所示：圖3.1主成分特征值碎石圖因子得分結果下表為中醫(yī)藥上市公司財務指標的因子得分系數(shù)，展示了各因子基于財務數(shù)據(jù)的線性關系，通過線性方程可得出各因子分數(shù)?；谝蜃拥梅窒禂?shù)與原始財務數(shù)據(jù)構建的線性方程，為計算各因子分數(shù)提供了精確的量化路徑。在該線性方程中，每一個原始財務指標都與相應的因子得分系數(shù)相乘，再將所有乘積進行求和，最終得出的結果即為該樣本在特定因子上的得分。表3.5指標數(shù)據(jù)旋轉成分矩陣成分1234567流動比率-.014.275.112.053-.071-.021-.008流動比率-.010.282.069.070-.045.072.002現(xiàn)金比率-.018.275.040.102.073.104-.103資產(chǎn)負債率-.022-.133.030.143-.025.023.005產(chǎn)權比率)-.002-.021.025.337-.037.030-.040應收賬款周轉率.083.072-.016.164.065-.019-.445存貨周轉率-.121.018-.005-.156-.029.437.222營業(yè)周期-.048-.052.159-.079-.117-.576.046流動資產(chǎn)周轉率.062-.176.081-.100-.150.244-.245固定資產(chǎn)周轉率.015.104.232-.028-.108.103.381股東權益周轉率.035-.047.230.145-.162.128-.144總資產(chǎn)凈利潤率.201.000.004.062-.028.055-.013流動資產(chǎn)凈利潤率.199-.051-.028.012-.047.052-.055凈資產(chǎn)收益率.139-.043.058-.128-.029-.012-.074營業(yè)利潤率.202-.025-.036.077-.036-.017.031成本費用利潤率.209.022-.038.121-.010-.029.028資本保值增值率.073.101-.060.524.044-.047-.012總資產(chǎn)增長率.083.024-.033.183.086-.052.488管理層薪酬總額-.026.037.015-.031.498-.057.012董事會規(guī)模-.057.064.415.008-.026-.225-.188監(jiān)事會規(guī)模-.016.063.291-.044-.055-.036.152高管人數(shù)-.044.022-.128.038.568.073-.002員工人數(shù)-.032.014.273-.065.114-.084.078線性方程中的因子得分系數(shù)，是對原始財務指標進行降維和信息提煉后得出的權重參數(shù)，其反映了每個原始指標在構建綜合因子時的貢獻程度。在完成因子分析并確定因子得分系數(shù)后，將樣本數(shù)據(jù)代入預先構建的線性方程，即可精準計算出各上市中醫(yī)藥企業(yè)的因子綜合得分。表現(xiàn)其企業(yè)綜合財務狀況，即企業(yè)各指標的綜合表現(xiàn)水平。表3.6樣本公司財務指標總得分股票代碼綜合得分股票代碼綜合得分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因子綜合得分能夠全面、直觀地展現(xiàn)企業(yè)的綜合財務狀況，它整合了企業(yè)各項財務指標的表現(xiàn)水平，將復雜多元的財務信息濃縮為單一的量化數(shù)值。以上表為基礎，制作分布點圖。如下圖所示。從圖中可得知選取的樣本公司財務指標因子得分分布情況。圖3.2樣本公司指標數(shù)據(jù)因子得分點圖由圖中可得出，絕大多數(shù)公司位于-0.5到0.5之間，結合數(shù)據(jù)分布特點，接下來的研究將綜合得分小于-0.5的納入財務狀況不佳類別，高于0.5的則認為具有健康的財務狀況與發(fā)展能力，而居于-0.5到0.5之間的被認為財務狀況良好的企業(yè)。本文未采用傳統(tǒng)的ST與非ST企業(yè)作為分類類型，其一為若以是否ST為標準，業(yè)內被ST的企業(yè)并不多，此評判標準不能合理地對多數(shù)企業(yè)進行分類；其二為部分企業(yè)雖然財務狀況欠佳，目前發(fā)展態(tài)勢仍然良好，模型預測的周期較長，難以適應這一標準，故是否為ST企業(yè)對投資方、債權人和經(jīng)營者來說參考作用有限。因此本文采取因子分析進行進一步探討，結合綜合因子得分，成功分類中醫(yī)藥上市公司的財務類型，為下一步模型搭建提供良好基礎。（三）隨機森林的訓練原理隨機森林（RandomForest）是機器學習中很有影響力的集成學習算法，因為其獨特的架構與性能，也在眾多數(shù)據(jù)處理任務中展現(xiàn)出很強大的優(yōu)勢。該算法是著名統(tǒng)計學家Breiman提出，它的誕生也標志著集成學習邁向新發(fā)展階段。隨機森林同時建立在決策樹與Bagging集成方法堅實基礎上，決策樹是直觀的樹形結構模型，可以憑借數(shù)據(jù)特征進行逐步分類預測；但是Bagging（BootstrapAggregating）方法就通過對原始數(shù)據(jù)集有放回地隨機抽樣，因此形成跟多不同的子數(shù)據(jù)集，用來訓練一些基學習器，最終綜合這些結果來提升整體模型的穩(wěn)定性。隨機森林將這兩種技術巧妙融合，使用構建相互獨立的決策樹，并采用投票平均的方式綜合每棵樹的預測結果，有效降低單一決策樹出現(xiàn)的過擬合問題，提高了模型的準確性與科學性。1.隨機選取樣本隨機森林首先采用Bootstrap自助采樣法構建差異化訓練集。Bagging是隨機森林降低方差的關鍵技術，其具體過程包括從原始數(shù)據(jù)集中有放回的隨機抽取k個樣本子集，每個子集訓練一顆決策樹，通過投票或平均方式集成各樹的預測結果。每個Bootstrap樣本集大約包含63.2%的原始數(shù)據(jù)，未被抽中的樣本則形成袋外數(shù)據(jù)，可用于模型驗證，這種采樣方式保證了每顆決策樹的訓練數(shù)據(jù)都有差異性。2.特征選擇機制隨機森林引入特征選擇機制增加模型多樣性，在每顆決策樹的節(jié)點分裂過程中，算法并非考察所有特征，而是從m個原始數(shù)據(jù)中隨機選取d個候選特征，從中選擇最優(yōu)分裂點。這種雙重隨機性，即數(shù)據(jù)隨機和特征隨機，有效的降低了模型方差，避免了過擬合問題，同時保證了樹的多樣性，提高了模型的泛化能力。3.集成預測算法通過多數(shù)投票或均值聚類實現(xiàn)集成預測。對于分類任務，最終結果取所有決策樹預測類別的眾數(shù)；對于回歸類問題，則取各樹輸出的平均值。基于不同樣本和特征組合構建多顆差異化的決策樹這種集成策略顯著提升了模型預測的魯棒性，使其對噪聲數(shù)據(jù)和異常值具有更強的容忍性。圖3.3隨機森林算法流程圖 隨機森林模型（RF）的流程為：首先采用Bootstrap，用訓練用的樣本創(chuàng)建n組樣本集，每組數(shù)據(jù)量一致，接著對樣本集單獨訓練出一顆決策樹。最后基于決策樹的分類，由最終投票對預測結果進行明確。構建了部分彼此聯(lián)系且獨立的決策樹后，提升了模型的內部差異性，這幫助RF模型準確分辨出復雜數(shù)據(jù)集。通過Bootstrao抽樣得到n個數(shù)據(jù)集，進而訓練他們形成決策樹，組成了一個組合分類模型系統(tǒng)，此系統(tǒng)依據(jù)多數(shù)投票原則決定最后結果，其分類決策是：分別代表的是以n棵決策樹搭建出的組合分類模型、該組模型內單個決策樹、模型輸出變量。（四）隨機森林在財務危機預警中的應用優(yōu)勢以前的公司很多是使用多元線性回歸模型來進行財務風險預警的，但是這種模型僅僅應用了兩個或多個自變量進行回歸分析。如果是自變量較少、數(shù)據(jù)結構相對簡單的話，多元線性回歸模型還可以發(fā)揮一定作用，能夠較為清楚的呈現(xiàn)變量之間的關聯(lián)。但是企業(yè)的財務風險形成機制非常復雜，實際涉及的風險因素常常能夠達到數(shù)十甚至上百個，也會涵蓋多個維度。多元線性回歸模型不僅僅很難處理這樣多的變量，還會常常因為沒有辦法準確的刻畫各因素間的相互作用與非線性關系，從而導致分析的結果與實際的財務狀況相差較大，也會產(chǎn)生比較大誤差。與它進行相比，隨機森林算法在財務危機預警中有這非常突出的技術優(yōu)勢： 1.處理高維數(shù)據(jù)能力隨機森林算法構建的模型就好比復雜靈活的曲面，可以自適應地擬合數(shù)據(jù)的復雜的分布。在財務危機預警場景中，企業(yè)財務報表常常包括資產(chǎn)負債、盈利能力、營運能力之類的多類指標，隨機森林算法可以使用Bagging與隨機特征選擇機制，處理幾十甚至幾百個財務指標。比如在對上市企業(yè)進行財務風險評估的時候，它可以自動篩選出流動比率、資產(chǎn)負債率、凈利潤增長率等關鍵的預警指標，使用特征重要性從高到低的排序，展現(xiàn)各指標對財務危機預測的貢獻程度，也幫助企業(yè)有效的定位風險源頭。 2.防止過擬合現(xiàn)象財務數(shù)據(jù)具有較強波動性與噪聲，面對這種狀況傳統(tǒng)模型很容易出現(xiàn)“過度學習”訓練數(shù)據(jù)特征的情況，導致模型在實際應用中預測的誤差。隨機森林算法卻使用雙重隨機化策略有效避免了這個風險：在樣本層面，隨機森林使用有放回地Bootstrap抽樣方法，從原始數(shù)據(jù)集中產(chǎn)生許多不同的子樣本，用來訓練每棵決策樹，保證每棵樹基于不同的數(shù)據(jù)分布進行學習。特征層面上，每次分裂節(jié)點時只從隨機選取的部分特征中選擇最好的分裂特征，從而避免單棵樹過于依賴某些強的特征。這種雙重效應下，隨機森林可以有效的避免了過擬合現(xiàn)象的發(fā)生。 3.處理缺失數(shù)據(jù)能力 企業(yè)財務數(shù)據(jù)由于會計政策調整、數(shù)據(jù)錄入失誤等原因，常常存在數(shù)據(jù)缺失問題，傳統(tǒng)模型面對缺失值時往往束手無策，或采用簡單刪除、均值填充等方式，導致信息丟失或引入偏差。而隨機森林算法可通過替代分裂技術，充分利用數(shù)據(jù)中的其他特征對缺失值進行推斷與填補。當決策樹節(jié)點遇到缺失值樣本時，算法會尋找與該節(jié)點最相似的替代特征進行分裂，從而保證樹的構建過程不受缺失值干擾。四、財務預警模型實證結果與案例分析（一）隨機森林的設計和訓練1.測試集與非測試集劃分本文隨機劃分訓練集和測試集，訓練集與測試集分別比例為7:3，二者皆隨機抽取數(shù)據(jù)。由數(shù)據(jù)分布可知財務危機企業(yè)較少，屬于非常不平衡數(shù)據(jù)，為了減少數(shù)據(jù)失衡給模型訓練的誤差，研究采用SMOTE方法對樣本數(shù)據(jù)進行進一步的樣本平衡處理，原理為根據(jù)數(shù)據(jù)分布鄰近樣本，隨機在周圍生成新樣本，結果達到兩類樣本數(shù)據(jù)趨于平衡。其處理公式如下：x其中，xi是少數(shù)類樣本中的某個樣本，xzi是少數(shù)類樣本集中某個近鄰樣本，則增加的樣本即為xnew。r是在[0,1]范圍內的一個隨機數(shù)，用于控制合成的新樣本與原有樣本之間的距離。當r=0時，將是原始的樣本xi；當r=1時，xnew將是xi2.輸入節(jié)點與輸出節(jié)點的確定輸入層是被預警模型的預警指標構成的，在指標篩選階段，本文基通過文獻研究、理論分析與主成分分析等辦法，從眾多候選指標中進行不斷篩選，最后確定23條財務風險預警指標作為模型的輸入節(jié)點。它們可以涵蓋多個數(shù)據(jù)維度，用來表示企業(yè)的償債能力、營運能力和盈利能力等多維能力。模型也將財務與非財務指標結合使用，來保證能夠全面獲取企業(yè)經(jīng)營中的各種風險信號，能避免由于指標單一而導致地風險誤判，提升模型的預警能力與實用價值。 輸出節(jié)點是隨機森林財務預警模型的決策體現(xiàn)，它的結果反映企業(yè)的財務狀態(tài)。本研究采用的因子分析方法對財務狀況進行合理劃分，也就是對大量樣本數(shù)據(jù)的深入分析，把財務狀態(tài)劃分為“財務風險”與“財務正?！眱煞N，也分別標記為0和1。如果模型輸出結果為0時，也就表明企業(yè)存在較高地財務風險，可能是面臨資金鏈緊張、盈利能力下滑等問題，需企業(yè)及時采取風險應對措施；如果輸出結果為1時，那么則說明企業(yè)的財務狀況比較良好，經(jīng)營比較穩(wěn)健。經(jīng)過這種明確的輸出界定，可以為企業(yè)管理層、投資者和監(jiān)管機構提供了清晰的決策依據(jù)。3.隨機森林超參數(shù)優(yōu)化 （1）ntree優(yōu)化 在隨機森林算法中，樹的數(shù)量（ntree）決定泛化誤差上限，能防止模型過擬合。因此，選擇適當?shù)膎tree數(shù)值能提升分類效果并縮短模型訓練時長。設個ntree的數(shù)值區(qū)間為(0,100]，步長25并建模，觀察AUC值的變化。AUC值可評估分類器性能，其范圍歸屬在[0,1]之間，數(shù)值越高越好。本文使用網(wǎng)格調參，對ntree進行尋優(yōu)解。圖4.1參數(shù)ntree取值與AUC面積關系圖上圖中，橫軸為樹的數(shù)量，縱軸為隨之變化的AUC值。由圖中可知，樹的數(shù)量從0棵到50棵，AUC趨勢不斷增長；從50棵再增加，AUC趨勢平穩(wěn)無波動；可見模型中ntree的最優(yōu)解為50。（2）mtry優(yōu)化在分支中每次隨機選定變量的值為mtry，這樣能提升樹間的差異性，提升模型容噪力、泛化性，故應綜合選擇此參數(shù)，仍按最大AUC數(shù)值選定mtry參數(shù)，通過不斷調整mtry值觀察AUC的變動情況。圖4.2參數(shù)mtry取值與AUC面積關系圖由上圖可知，在mtry取[1,2]時，AUC的面積不斷減少，表明在此范圍內增加變量不能增強泛化力、容噪力；當mtry為1時，AUC達到最高值，隨著mtry上升，AUC值下降。因此，mtry的最優(yōu)解為1?？紤]到實際情況樣本量問題，采納mtry為1。（二）隨機森林的檢驗和仿真結果1.預警模型的檢驗通過ntree和mtry的參數(shù)調優(yōu)，最終形成中醫(yī)藥上市公司的財務風險隨機森林預警模型。從下表中可看出，觀察細分類指標，隨機森林模型的預測精度在測試集中約為96.2%，準確率為87.5%，說明模型具備較強的識別、泛化能力，能有效辨別財務健康公司。雖然存在小部分將財務穩(wěn)定公司判定為財務危機企業(yè)的情況，但從實際情況出發(fā)，有利于警示公司的財務問題，優(yōu)化其財務狀況。 圖4.3訓練集與測試集ROC曲線對比圖從上圖中可得出，模型全局分類能力出色，這驗證了隨機森林模型的高擬合力。在測試集上綜合準確率為87.5%，說明經(jīng)訓練，模型具備較強的識別能力，可普及使用。2.預警信號分解基于隨機森林算法，那些能夠在決策樹的構建過程中，更經(jīng)常地被用于劃分樣本，并且能夠使劃分后的子節(jié)點純度更高的指標，通常具有更高的特征重要性。這意味著這些指標對于區(qū)分不同財務狀況的企業(yè)樣本起到了更關鍵的作用，對模型的預測結果貢獻更大?；陔S機森林的特征重要性排序，識別關鍵預警指標，如下圖所示，表中數(shù)據(jù)嚴格按照特征重要性排序。圖4.4預警指標特征重要性排序圖由圖中可得知，在我國上市中醫(yī)藥企業(yè)財務狀況評估中，特征值最高，影響最大的五個指標分別為固定資產(chǎn)周轉率、凈資產(chǎn)收益率、成本費用利潤率、營業(yè)利潤率和管理層薪酬總額，說明它們在判斷企業(yè)是否面臨財務風險、未來財務狀況是否良好等方面具有重要作用。固定資產(chǎn)周轉率作為衡量企業(yè)資產(chǎn)運營效率的關鍵指標，對中醫(yī)藥上市企業(yè)很重要。在中醫(yī)藥行業(yè)企業(yè)的固定資產(chǎn)涵蓋中藥材加工設備、倉儲設施、研發(fā)實驗室等。企業(yè)較高的固定資產(chǎn)周轉率表明企業(yè)能夠有效的利用現(xiàn)有資產(chǎn)，將固定資產(chǎn)轉化為營業(yè)收入的能力比較強。凈資產(chǎn)收益率直接反映了企業(yè)股東權益的收益水平，體現(xiàn)企業(yè)運用自有資本的效率。對中醫(yī)藥上市企業(yè)來說，這個指標是投資者非常關心的要點。比較高的凈資產(chǎn)收益率也表示企業(yè)在經(jīng)營管理、資產(chǎn)運營等方面都表現(xiàn)比較出色，有能力為股東創(chuàng)造比較高的收益與回報。成本費用利潤率是衡量了企業(yè)每投入一元成本費用所獲取利潤的能力，也是評價一家企業(yè)成本控制與盈利能力的重要的點。在中醫(yī)藥行業(yè)中原材料的成本價格變化比較大，生產(chǎn)工藝也比較復雜，控制成本難度比較高。但是如果企業(yè)可以有效控制成本費用來提高成本費用利潤率，就說明這家企業(yè)在采購管理、生產(chǎn)流程優(yōu)化、費用管控等方面有著顯著成效。營業(yè)利潤率反映了企業(yè)主營業(yè)務的獲利能力，剔除了非經(jīng)常性損益的影響，能夠更真實地體現(xiàn)企業(yè)核心業(yè)務的經(jīng)營狀況。在中醫(yī)藥上市企業(yè)中，營業(yè)利潤率高意味著企業(yè)的產(chǎn)品或服務具有較強的市場競爭力，定價合理，成本控制有效。管理層薪酬總額作為非財務指標，卻在企業(yè)財務狀況評估中具有重要意義。合理的管理層薪酬體系能夠激勵管理層積極履行職責，制定科學的經(jīng)營策略，提升企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績。適度的管理層薪酬總額與企業(yè)業(yè)績掛鉤，表明管理層利益與股東利益一致，有助于促進企業(yè)的健康發(fā)展。3.關鍵財務維度深度解析在企業(yè)的財務狀況評估體系里，償債能力、營運能力、盈利能力、發(fā)展能力與公司治理結構這五大維度的特征重要性數(shù)值，都為分析企業(yè)運營能力與潛在風險提供了關鍵的標尺。經(jīng)過深入的分析可以知道，盈利能力用9.298404149的數(shù)值占據(jù)了主導的地位，表示這一指標對財務風險預警的有著重要的影響能力。營運能力數(shù)值為5.774773232，也成為了衡量企業(yè)運營質量的重要支撐；償債能力的3.214461051與公司治理結構的3.89945715分別位列第三與第四位，表示它們在風險防控中的基礎保障作用。發(fā)展能力數(shù)值2.123207507相對來說比較低，但是它是預判企業(yè)長期發(fā)展態(tài)勢的一個重要依據(jù)。這些數(shù)據(jù)差異清楚的勾勒出各維度在財務風險預警與經(jīng)營決策中的權重層級，為企業(yè)資源配置提供了良好的參考作用。（1）盈利能力維度盈利能力做為最高的權重維度，各指標特征重要性能夠達到9.298，也表示了它是企業(yè)生存之根本。盈利能力做為企業(yè)生存與發(fā)展的根本，也是直接決定企業(yè)價值創(chuàng)造的能力與發(fā)展?jié)摿ΑＶ嗅t(yī)藥領域中企業(yè)的盈利能力來自于產(chǎn)品市場競爭力、成本控制水平與研發(fā)創(chuàng)新能力。比如說片仔癀等老字號中醫(yī)藥企業(yè)，可以借助企業(yè)的獨家配方和品牌優(yōu)勢，能夠長時期創(chuàng)造高毛利率與凈利潤率，企業(yè)的強大的盈利能力為企業(yè)研發(fā)投入、市場拓展提供了良好的支撐，就算面臨行業(yè)政策調整之類的外部沖擊，也能夠保持財務狀況良好。與之相反，如果是盈利能力低下的企業(yè)，不僅僅很難去吸引投資和融資，還可能會因為無法覆蓋運營成本而陷入財務危機，可以證明這一維度是評估企業(yè)財務風險的核心指標。如果說企業(yè)盈利能力下降，那么財務危機概率將大大提升。（2）營運能力維度企業(yè)的營運能力是運營效率的標尺，各指標特征重要性達到5.775，是反映企業(yè)資產(chǎn)轉化率的實時指標。營運能力可以提現(xiàn)企業(yè)對資產(chǎn)的管理和運用效率，可以直接影響資金周轉速度與經(jīng)營效益。考慮到中藥材的庫存減值風險比如說保質期敏感之類的問題，企業(yè)營運能力一直是行業(yè)痛點。比較高的營運能力數(shù)值表示企業(yè)資源配置比較合理，可以用比較少的投入來實現(xiàn)更多的產(chǎn)出，增強企業(yè)抗風險能力。但是如果營運能力不夠，也會導致資產(chǎn)閑置、資金占用成本上升，就算盈利能力較強，也會可能因為資金鏈緊張而陷入財務困境。營運能力惡化的企業(yè)，現(xiàn)金流斷裂概率也會迅速的提升，危害財務狀況。（3）公司治理結構維度公司治理結構往往通過多重傳導路徑影響企業(yè)經(jīng)營狀況。完善的公司治理結構能夠規(guī)范企業(yè)決策流程，協(xié)調股東、管理層與員工利益，保障企業(yè)戰(zhàn)略有效執(zhí)行。公司治理結構存在缺陷則易引發(fā)企業(yè)經(jīng)營狀況頻發(fā)，如企業(yè)實控人變更期間財務異常交易頻發(fā)，獨立董事占比小于三分之一或董事會專業(yè)背景單一都容易導致戰(zhàn)略誤判。若股權過度集中、內部監(jiān)督失效等，則可能導致決策失誤、管理層短視行為，進而引發(fā)財務風險，因此該維度對企業(yè)財務穩(wěn)定具有重要的支撐作用。（4）償債能力維度償債能力維度的特征重要性數(shù)值為3.214，表明其在整體財務評估中具備一定重要性，但相對其他維度權重略低。償債能力反映企業(yè)償還到期債務的能力，是衡量企業(yè)財務風險的關鍵防線。該數(shù)值說明，雖然償債能力是企業(yè)財務健康的基礎保障，但若企業(yè)營運與盈利表現(xiàn)良好，在一定程度上可彌補償債能力的潛在不足。償債能力雖重要性中等但具有突發(fā)性風險，若企業(yè)忽視償債能力建設，當外部經(jīng)濟環(huán)境惡化或融資渠道收緊時，較低的償債能力數(shù)值可能成為觸發(fā)財務危機的導火索。就行業(yè)特殊性而言，中醫(yī)藥企業(yè)的固定資產(chǎn)抵押率普遍超過百分之七十。償債能力的下降，往往伴隨著企業(yè)信用評價的下調，難以盤活可用現(xiàn)金流，不利于企業(yè)的長遠發(fā)展。（5）發(fā)展能力維度我們可以看到發(fā)展能力在預警模型中權重比較低，但是發(fā)展能力也具有前瞻性。發(fā)展能力指標常?？梢蕴崆叭剿哪赀M行預警風險，它可以反映企業(yè)未來的增長潛力，比如包括營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率等之類的指標。較低的數(shù)值也可以表明，短期的財務風險預警中發(fā)展能力的顯式影響可能比較較弱，但是從長遠的方向來看，缺乏發(fā)展能力的企業(yè)也會慢慢失去市場競爭力