基于Logistic回归模型与神经网络模型的医疗器械企业财务预警研究

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随着经济的发展以及生活水平的提高,医疗健康问题获得了广泛关注。近年来,医疗制造行业上市企业数量显著增加,一是由于我国是世界人口大国,医疗卫生市场空间庞大,人们对医疗健康越来越高的关注度使得医疗器械市场需求不断增加,二是医疗器械制造业事关国计民生,国家出台了一系列的优惠政策鼓励创新,支持医疗器械企业的发展。为推动医疗器械行业健康发展,企业财务风险防范问题应当引起重视。我国的医疗器械企业在运营过程中存在较大的风险。医疗器械企业与健康安全息息相关,面临严格的监管,经营风险较大;医疗器械单笔订单数额大,回款期限较长,容易造成资金紧张,流动性风险较大;此外,医疗器械的注册审核制度以及上市前的临床实验数据反馈,使得医疗器械产品研发周期较长,研发风险大,从而导致企业的投资决策风险也较大。而大量研究表明,企业破产风险在前期财务中有所体现,通过选取企业财务指标,进行定性或定量的研究,可以提前预测企业财务风险,从而预警企业破产风险。首先,本文对财务预警模型发展历史、重要研究成果进行综述。其次,进行模型基础设计部分,以所选公司股票是否标有“ST”或“ST*”作为本文医疗器械企业财务预警区间划分的依据。选取2018-2019年目标企业财务数据,通过正态性检验、显著性检验,选出合适的指标建立Logistic模型和神经网络模型,将模型拟合、预测准确度进行比较,结果表明,神经网络预警模型在拟合程度或者预测精准度都略优于Logistic模型,非财务指标的纳入可提升模型预测准确度,且三种模型对于医疗器械企业财务风险预警均适用,其中BP神经网络模型的预测结果较好。
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