在当今时代,伴随着经济全球化发展,每一家上市公司都面临着各种机遇和挑战,每一家上市公司也都或多或少会因为多方面原因而遭遇财务困境。运用统计学相关知识,构建一个合适的预测模型,为公司发生财务危机提供预警,能够帮助上市公司在当今复杂多变的环境下提供新的思路,也能够给广大投资者提供合理有效的投资建议。因此有必要对上市公司的财务状况进行预测。最近几年,在人们生活水平提高的情况下,对健康的关注度也越来越高,开始将目光投入到医药领域。国家对医药产业的发展也做出了详尽的规划,在相关政策的不断推动下,医药市场的宏观环境逐渐变好,但是在医药类公司快速发展的情况下,财务风险发生的可能性越来越大,公司在财务管理方面也产生了更多的压力。因此,构建合适的预测模型,对医药行业上市公司的财务危机进行预警是十分必要的。目前,针对上市公司财务危机预警的研究方面,大部分学者把整个制造业选作研究对象,但是这种选取方法忽略了不同行业的上市公司之间的显著差异,可能造成模型预测出现误差。考虑这一问题以及医药行业的重要特性,本文决定选择医药行业上市公司进一步研究,除了选取上市公司财务报表中的现金流能力、运营保障能力、成长能力等五个方面指标进行研究外,还选取了具有医药行业特色的研发投入比,因为医药行业的研发投入在整个公司发展中具有战略性的意义,研发能力强的医药公司未来的发展具有更加广阔的前景,这一指标在很大程度上决定了公司在未来市场中的地位,选取这一指标进行研究,能够更好地衡量医药行业的特点,提高模型预测的针对性。综合以上考虑,本文首先选取80家医药类上市公司作为研究对象,经过分析对比确定20个预警指标后,根据指标间的相关性,对其进行多重共线性的判别,通过得到的多重共线性判别结果发现本文初选的20个指标之间存在多重共线性。随后运用因子分析方法对指标降维,确定了7个主因子,这7个主因子能够很好的代表所有指标。之后构建BP神经网络模型进行研究,将7个主因子作为输入层输入神经网络模型进行训练,极大地提高了财务指标的合理性,同时也降低了输入层的复杂度,简化了模型。在神经网络模型构建时,将80家公司分为两组,一组50家公司供BP神经网络进行训练,另一组30家公司供模型进行检验,最终得到了 t-3期、t-2期、t-1期正确率分别为66.67%、80%、93.33%。通过预测准确率可以看出该神经网络模型具有较高的精度,并且预测准确率随着财务危机时间的临近逐渐增高,这一点符合我们的预期,从预测准确率以及模型的拟合状况可以看出,本文训练的神经网络模型可以用来对我国医药行业上市公司财务危机进行预警。之后选取一家2021年发生财务危机的医药上市公司进行模型仿真,通过模型仿真,发现此模型能够在该公司发生危机的前三年得到预警,进一步说明了该模型的合理性以及应用价值。本文通过神经网络模型对医药行业上市公司财务危机预警之后,又从多角度出发,给医药行业上市公司财务危机预警提出一定的建议,其中包括政府部门加强对医药行业的财务监管、增加财务信息透明度、医药行业上市公司增加研发投入、高度关注企业风险点、建立科学有效、符合行业及自身发展状况的财务预警模型、结合自身情况对财务预警系统进行动态调整等方面。希望企业通过自身在财务危机方面的预警来及时调整,规避风险,维护公司自身稳定性的同时,也促进整个投资行业的稳定。本文把研究对象确定在医药行业上市公司,根据医药行业的特殊性,创新性的引入研发投入比指标,使构建的神经网络模型更加符合医药行业特点,更加有针对性。同时将财务危机公司划分为一年亏损和被标记为ST或*ST两类,使其在预测上更有针对性,也可以使企业能够更加快速对危机进行预警。但是由于上市公司财务披露的不充分以及行业特殊限定的原因,导致研究样本本身较少,训练模型时可能在准确度上还有待进一步的提高。同时在选择预警模型时只用了单一的神经网络模型,因为神经网络模型黑匣子的特性,不能清楚准确的了解模型内部的整个运算过程,在模型组合上有一定改进优化的空间。