医药行业是维护民众健康与保障生命安全的基石，在我国国民经济体系中扮演着重要的角色。由于激烈的竞争环境和一些不确定性因素，该行业面临诸多风险。在此背景下，为医药企业构建财务风险预警模型，辅助企业管理者实时监控财务风险，并提前采取风险管理措施，对于降低或规避财务风险的发生具有至关重要的意义。

单变量模型仅仅是财务风险预警领域的一个初步探索，随着各国学者对此领域的深入研究，财务风险预警模型已经逐渐发展出了多种主要表现形式，包括多元线性判定模型、Logistic回归模型以及神经网络模型等。其中，Altman（1968）是率先使用多变量线性方法的学者，他精心挑选了五个关键的财务比率，并以此为基础构建了Z-Score模型，该模型通过衡量Z值的高低来全面评估企业的财务风险状况。Barboza等（2017）利用Python语言，选择其中的随机森林为技术手段推进财务风险预警模型。我国学者陈静（1999）通过单变量模型，选取了财务状况良好与不佳的上市公司作为样本，并利用六个指标进行了实证研究，推动了我国财务风险预警领域的发展。李红琨等人（2011）从经营效率、偿债能力、盈利能力及资本收益四个维度，挑选了现金流及非现金流指标，对比了线性概率模型与logistic模型，结果显示logistic模型更为适用。张静瑜、林娟等（2017）选取了60家信息技术企业，采用逻辑回归方法进行了财务风险预警的实证研究，所构建的模型准确率达到了100%。严莉红（2023）开发了基于长短期记忆神经网络的财务风险预警系统，其研究表明，该系统的预测准确性优于其他现有模型。罗昌友、叶一军（2024）基于BP神经网络构建了白酒企业财务风险预警模型，不仅评估了BP神经网络在白酒企业财务风险预警中的适用性和准确性，还验证了BP神经网络在处理复杂财务数据和应对多变市场环境中的优越性。

尽管国内外学者在财务风险预警指标体系的构建以及模型建立方法上已进行了深入的探索，但针对医药行业特定财务风险预警模型的研究却相对匮乏。所以，运用财务指标和因子分析法来构建医药企业财务风险预警模型，有一定的创新价值。

财务风险预警模型构建

样本选取及指标构建主要包括以下内容：

样本选取。我们选取了沪深两市共计28家医药类企业作为样本对象，其中有6家为被ST的企业，另外22家为正常企业。