摘要
中医药拥有数千年的悠久历史，它为中华民族的繁衍昌盛做出了伟大的贡献，是中华民族的宝贵财富。在抗击新冠疫情期间，我国中医药在医学领域发挥着重要的作用，对新冠疫情的防治取得了优异的成绩。中医药行业作为涉及国家民生和经济发展的重要产业，在推动健康中国建设中发挥着关键作用，并获得了多项政策支持。 现在，中医药行业的成长性是其最显著的特征之一，这不仅是吸引投资者的重要因素，也是企业自身在发展的过程中所关注的焦点，同时还是监管机构对该行业进行监督的重要信号。因此，对中医药行业的成长性进行预测和研究，对于引领行业未来发展方向和促进行业健康发展至关重要。在当今全球互联互通的时代，数字化技术和人工智能等快速发展，大数据内在联系的研究日益受到重视。在这种背景下，机器学习迎来了迅速发展，使得以大数据为基础，运用机器学习方法解决问题成为现实。因此，本文将利用机器学习方法对中医药企业的成长性进行预测和研究。 本文以构建适用于中医药企业的成长性预测模型并应用于广誉远中药股份有限公司为出发点。首先，在大量阅读文献的基础上，对成长性和机器学习相关的概念和理论进行了归纳、在理论层面阐述了机器学习方法在企业成长性预测中的适用性，并介绍了基于机器学习的企业成长性预测流程，同时描述了中医药行业的发展现状和特点，并阐明了中医药行业使用机器学习方法建立成长性预测模型的必要性和可行性。 随后，本文着手构建基于机器学习的广誉远中药股份有限公司的成长性预测模型，并划分为以下几个步骤：首先，选取了沪深两市2017年至2021年间71家中医药公司的财务数据、非财务数据和文本数据作为研究对象。通过梳理现有文献、结合中医药行业特点，从多个方面选取了25个相关的指标作为解释变量，以每股净资产增长率作为被解释变量，据此建立了支持向量机模型、随机森林模型和神经网络模型。其次，使用中医药行业上市公司的数据对模型进行训练，比较分析三种模型的表现，发现随机森林模型在预测中医药行业上市公司的成长性方面表现更为出色，因此将随机森林模型应用于目标案例公司广誉远中药股份有限公司。最后，使用模型成功预测出近两年案例公司为低成长性，预测正确率达到100%，并通过指标重要性排序得出文本指标、偿债能力及营运能力是影响中医药上市公司成长性最为重要的指标，并据此得出了研究结论：一是基于机器学习的企业成长性预测方法合理、科学有效；二是引入非财务指标后预测效果更佳；三是偿债能力和营运能力对中医药企业成长性有很大影响。最后，对研究结论进行总结，并提出了基于机器学习的成长性预测模型后续的改进方向。
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