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R医疗器械公司财务投资模型优化 工商管理硕士(MBA)

发布时间:2020-02-17 01:16
伴随一年多前公司创新项目的启动,一颗想要优化公司财务投资模型的种子 也在心中深深的种下,经过一年多以来的持续不断的修正,论文终于如期完成。 无论是在论文写作中还是项目的实践中,虽有无数的波折和坎坷,但始终坚信成 功破浪会有时,直挂云帆济沧海。因为有导师的智囊在后,同学和朋友的鼓励在 旁,每当有一丝丝动摇的时候,他们都会给陪着我共度难关。在此向上海外国语 大学MBA中心的各位指导老师,特别是恩师李妍教授,表达我衷心的感谢及感 恩之情,正是她在无数的业余课外时间的无私帮助及指导,不断启发我进行创新 并给与深刻透彻的理论解答,才有后来理论价值的提炼,同时对于财务投资创新 概念的优化带来十分宝贵的建议和意见。
感谢各位学者、前辈及众多该领域专家对于相关概念的铺垫,正是你们的启 发才有了本文扎实的理论依据。我从事的是医疗器械行业,目前在国内处于高速 发展阶段,特别是精准医疗计划地提出,更是将人类健康和医疗推向高潮。所以 我也将财务投资模型应用到智慧医疗中,希望能更好地解决医疗财务问题。万丈 高楼平地起。也正是在各位相关领域内专家、学者多年如一日孜孜不倦潜心研究 发表的文献的基础上,才有了我进一步完善并且最终能够得以完成该篇论文的机 会。在此再次表达对各位的感激之情。
最后,我还要感谢我的家人和同事,对我学业及平时工作的理解与支持,他 们在我学业和工作进展停滞不前时,经常讨论和指导我在工作和学习中遇到的问 题,包容并给与理解;在我繁忙的工作时,常常给我鼓励,感谢他们的陪伴和激 励。
由于我的学术理论水平有限,加之创新项目财务投资模型优化尚未正式开始 实施,对于本文中的不足之处敬请谅解,也请各位读者多多批评及指正,不胜感
R公司作为最早进入中国并在华投资的外资医疗器械的公司,经历二十多年 来的快速发展,也见证了国内医疗器械行业的兴起。面对如今百舸争流的现状, 随着国家政策的调整,医疗器械行业正处于转型发展的关键时期,原有的医疗行 业中,药品、器械、诊断试剂等等外资公司的产品都受到来自国内公司模仿和创 新的挑战,而医疗行业的发展与推动,往往又与新药、新产品的研发上市及项目 并购投资分不开,企业在追求更好发展更高利润率的同时也面临着诸多潜藏的不 确定风险,比如如何兼顾公司正常经营的现金流与负债率关系,如何面对研发成 败的不确定性,建立健全完善公司对于项目的投资评估及财务投资流程,对R 医疗器械公司未来的发展具有重要意义,同时对行业其他公司也有很好的现实指 导意义。
本论文以R医疗器械公司为例,通过财务投资理论系统性梳理了 R医疗器 械公司财务投资指标,并运用竞争对手分析法来结合评估R医疗器械公司投资 风险;发现目前存在财务投资目标考虑不全面、模型预测精准性、非财务指标未 纳入评估范围,财务投资权责不清,人员配合协调存在问题,投资反馈机制可借 鉴性不强等等问题。
根据行业公司投资评估的标准模式,结合财务投资的评估方法及理论。我们 提出在项目筛选阶段,基于BP神经网络Python的算法的优点对原有的财务投资 模型进行优化,有效的解决财务投资目标维度单一考虑不全面、模型预测精准性 差等问题。得到的结果再用于评估阶段辅助投资专委会进行投资决策,成立投资 专委会也有效解决之前未考虑到非财务相关指标、指标不全面等问题。在优化的 过程中,我们探索构建基于BP神经网络的财务投资模型同时尝试不断完善公司 内部投资制度及相关评估标准,设计建立有效的公司内部投资评估方案用于帮助 减少在投资业务各个环节的运行风险,保障公司投资权益,促进公司资产管理健 康、稳步发展,最终为医疗行业投资建立标准提供实践参考。
第1章绪论
本章将介绍论文具体写作背景,阐述论文撰写目的和范围,介绍R医疗器械 公司及行业现状,重点阐述采用的相关研究的方法和思路,阐述研究和主要创新
内容。
1.1研宄背景 1.1.1医疗行业发展回顾与现状
近年来随着人口老龄化的显现,医疗器械市场规模递增与老龄人口的增多趋 势密不可分。截止到2017年末,我国人口总量已达到13.90亿人,其中65岁及 以上人口占总人口的比重为11.40%,同比增长0.6个百分点,2020年我国总人 口将达到14.20亿。预计65岁及以上人口占总人口的比重将升至12.68%,老年 人由于生理结构退变,生理机能普遍降低,患病率较高,对医疗服务的需求也较 大;2010-2017年,我国城镇居民年人均可支配收入从19,109元增长至36,396 元,居民的消费能力不断增强,医疗保健支出占比不断上升,2017年人均医疗 保健消费支出1,451元,增长11.0%,预计人均医疗保健消费支出仍将保持持续 增长态势。
可以预见的是国家医保随着医疗服务需求的增大,赤字问题也逐渐显现。所 以近几年来国家开始加大对国产医疗器械公司的政策扶持,比如2015年国务院 印发的关于《全国医疗卫生服务体系规划纲要(2015 — 2020年)》意见中就明确提 出要降低医疗成本,逐步提高国产医用设备配置水平。这无疑为国内医疗器械企 业提供了良好的成长环境,持续释放的利好,不断出台的扶持政策也为健康产业 持续发展创造良好的政策背景。医疗行业成为了过去几年的投资热点之一,相信 未来五年也依旧是投资市场的宠儿,相关民营资本的介入带来了更多的活跃资金, 而财务投资经营管理的经验也日益丰富。
此时的外企医疗器械公司如何在先发优势的情况下,面对虎视眈眈的国内企 业,保持现有产品市场份额、公司利润及保持企业发展的高速成长,相信是每一 家外企公司高管所头疼的问题。也正是每一项挑战都看上去困难重重,倒逼着外 资企业不断创新与加大对国内市场的投入。其实政策并没有一边倒的倾向国内企 业,在鼓励创新药、原研药上的减税及专利保护政策,进口靶向抗癌药物零关税 的执行,也增强了外资公司对华投资的信心。而医疗行业面对最大的投资问题就 是投资周期长,投资金额高、回报率不确定的困难。因此面对种类繁多的新产品 投资项目或者有助于现有产品扩大市场份额的投资项目时,需要运用可量化的财 务投资模型进行评估。
而原有的投资决策往往是由通过财务部和投资部商榷进行。这种模式存在投 资决策不够全面的硬伤,而通过在项目评估阶段建立内部投资专委会,不仅可以 集中有限的研究精力,还可以提局的内部跨部门沟通协作效率,提局各部门对行 业趋势热点的把控,多方面对投资进行分析从而实现差异化的经营策略和竞争模 式,可谓一箭三雕。
1.1.2医疗行业投资现状
在医保大控费下,医药行业在2015年进入最低谷,不过随着新政策导向, 整个医药行业在2016开始重新焕发生机,未来10年,整个行业将进入新时代。 主要有以下三个趋势:药品将更注重治疗效果;药企会加大研发投入;医疗服务 会从线上转向线下。
目前,医保控费成果显著,15年城镇基本医疗保险收入增速首次超过支出 增速,16年医保收入1.3万亿元,增速16.9%,支出1.1万亿元,增速15.6%, 继续收入增速超过支出增速,2017年和2018年也继续保持了这种趋势。医保基 金压力有所缓解,增长稳定,受惠于这样的大环境,医药行业迎来了新的春天, 医疗投资也迎来爆发。
医药投资中创新药物无疑是最火热的方向,国内医药龙头企业恒瑞医药、复 星医药在创新药方向研发投入长期处于行业前列,且年增速达到20%以上。国内 政策也在推动着创新药物的审批和上市,创新药、儿童药、专利过期药、临床急 需药和国内“首仿药”都会进入优先审批,大大加快药品上市速度,促进用药升 级,惠及广大患者。因此,国内创新药上市频率也在逐步加快,在18年后更是 迎来大爆发。
而在医疗器械投资领域热点方向在智能化,可以预见随着医用机器人技术的 成熟,家庭医疗器械的普及化的趋势显现,未来十年依旧是医疗器械投资的“黄 金时代”,虽然有种种机遇利好政策存在,但医疗器械投资周期长、风险高,企 业在做投资决策时更需要深入研究。因此医疗器械投资需要多方面多种评估方法 来分析潜在的驱动因素,主要是因为医疗行业项目之间往往差异大,投资者在做 出投资决策前又很难借鉴以往的评判指标。当然在做财务投资决定时,可以参考 如下趋势,因为这些趋势的变化或延续,未来会进一步对医疗器械行业的产生影 响。其中积极趋势包括:人口老龄化和婴儿潮一代、人们长期患有慢性疾病、肥 胖和糖尿病流行病、科技方面的优势、疾病的全球化、个性化医疗。负面趋势包 括:单一付款人制度(Medicare/政府医保)、支出占国内生产总值(GDP)的比 重越来越大、无保险的公民增多、成本控制和消费主义。
而医药器械公司通常将大部分收入用于研发(R&D)以发现新化合物或者 推出新型的高值器械设备。药物研发“命中率”非常低,是因为新化合物的发现 非常困难和繁琐。在制药公司进行投资时,需要重点解一下:特定药物治疗的潜 在疾病或病症、受影响的人数、目前可用的化学类药品数量、关注进入市场的过 程,特别是食品和药物管理局(FDA)要求的严格临床试验、仿制药的市场规模, 包括上市药物专利、整体营销框架,最后可能还包括与其他公司的共同推广、收 入和利润分享协议。
这是一个受临床试验数据影响很大的行业,数据结果会极大地影响股价。积 极的消息一一好于预期的临床数据,更快的上市时间等可能导致股票在短时间内 显着升值,而负面消息则可能产生相反的效果。此外,销售数据例如处方数量、 市场份额、FDA警告或专利损失将影响投资。这也是企业投资者需要积极监控。
1.2研宄目的
基于对医疗行业及投资环境背景分析,汇总工作中收集到的反馈信息。本人 与财务部一起对R公司现有的财务投资模型进行了深入剖析,再结合BP(back propagation)神经网络的优点,提出针对R公司优化出一套基于BP神经网络的财 务投资模型方案来适应新投资环境。同时成立投资专委会的提议,也能够有效的 避免目前财务投资模型中存在的责任不清、非财务投资指标衡量的问题。怀着提 高财务投资量化精准性及效率,缩短决策时间,并把风险控制在合理的范围之内 为目标进行优化设计的初衷,本文的研究目的具体有以下两个方面:
(1) 分析R公司现有财务投资模型问题
运用竞争对手分析法对R公司竞争对手的投资进行分析,通过全面梳理财 务投资的相关理论进行定量分析,在确定不同的财务投资目标的情况下,将类比 法、参数模型法、自下而上法等等结合运用到财务投资模型评估,探讨R公司 面临的财务投资现状与问题。同时,通过对R公司项目财务投资模型分析并研 究,总结公司现有财务投资模型上的问题。
(2) 改进并优化R公司现有财务投资模型方案
结合财务投资优化理论,分析当前状况下财务投资流程及财务投资模型评估 中存在的问题,找到适用于R公司的财务投资优化模型并改进,最终向提出公 司切实有效的优化财务投资模型及更科学、可量化、可行性高的方案以促使R 公司实现最终达到不同财务投资目标统一评估的目的。
1.3研究意义 1.3.1理论意义
本次专题研究的理论基础主要基于财务投资优化方法论。近十几年来,随着 国内医疗环境持续改善,国内医疗器械公司的投资脚步紧跟经济增长的步伐,增 长趋势明显。对于日趋饱和的成熟产品市场,企业想要保持更高的收益率就需要 通过不断的研发、创新和财务投资并购来提高公司未来发展的竞争力。所以就现 状来看,如何在投资资金有限的情况下,提高企业财务投资效率并防范投资风险 的发生,对企业能够基业长青起到了至关重要的作用。本文将以R医疗器械公 司为研究对象,从公司财务投资模型的现状出发,紧密联系着财务投资相关理论 基础,采用文献梳理法、定性分析定量分析相结合的研究方法,首先概括性的介 绍了 R医疗器械公司财务投资模型现状。而在财务投资方面,本人相信每个公 司都有一套自己的财务投资体系:无论财务投资的数额大小都必须符合公司相关 规定中最为严格的条例,这也是其独特的金融属性决定的。通过对财务投资管理, 企业能在制定财务计划、降低投资风险、加强财务控制、提高财务管理效率等方 面取得了较好的成绩。此外,作为财务投资、财务管理制度的一个组成部分,优 化财务投资可以为企业决策提供信息支撑。关注数据的分析和处理能够提高财务 投资标准化和为未来良好的公司治理提供各项支持,找到当前财务投资的缺陷和 不足。特别是在当今残酷的市场竞争格局及快速变化发展的社会环境中,模型的 分析与投资的预测就显得格外的重要。
在当今技术快速发展突破的背景,本文结合BP神经网络的优点提出了基于 BP神经网络优化现有财务投资模型的方案,希望能使财务投资能够以更简单, 更有效的、更直观的方式呈现,帮助投资专委会更好的进行投资判断。基于BP 神经网络中机器学习的理论对过去公司财务投资的成百上千的项目进行学习,得 到有一定样本量的投资评估模型。为未来投资的时候,提供可靠参考依据,同时 也节省了大量人力物力成本,提高了财务投资评估效率。
最终,为医疗大健康行业的投资发展奠定坚实基础,在提供风险防范及运作 保障的同时验证财务投资模型的广泛适用性,将与财务投资模型优化的研究、适 用领域进一步细致化、深入化。
1.3.2实践意义
考虑到公司财务投资往往会分内外部项目,为了缩小讨论范围便于研究,此 次讨论还是以分析内部立项的财务投资为主,通过建立内部投资专委会作为公司 财务投资评估及创新产品的专业营运机构,基于对财务投资模型及投资流程业务 的改进,结合最新的BP神经网络理论以提供最优化的方案,同时也能满足保障 公司经营的财务需求,投资风险控制的角度进行了技术安全的背景。优化财务投 资,在内部的投资项目范围的扩大和财务收益率回报等精准度上的提高,最终改 善财务投资的效率。此前的内容分析也阐述了财务投资存在优化的客观需求,站 在全局角度系统性思考和符合公司战略上发展方向,对公司财务投资模型进行修 改。同时通过优化财务投资,也能够先后优化其他投资最大化公司价值,满足公 司未来发展战略的需求,因此财务投资也具有更深层的涵义,不仅仅是表面所看 到的以增加产品市场份额,提高公司的核心竞争力。当然如果能通过此次优化同 时解决R医疗器械公司目前内部项目的投资风险的量化分级、完善内部财务制 度、规范投资运作诸多财务投资问题更是额外收获。
与此同时R公司作为一家践行以患者为先的医药、诊断医疗企业,在结合
BP神经网络这块一直作为行业的勇敢尝试者,该模型经过各部门的努力协调下, 终于构建完成,本文后第五章会详见进行介绍,同时,我们会将近期投入的新项 目来进行验证,并与原先的财务投资模型进行对比分析。
其次,只有在实践检验过并取得圆满效果后,才有底气将R公司财务投资模 型优化的专题研究成果向行业其他医疗器械公司进行推广,提升整个行业投资规 模的同时规范行业投资健康成长,让更多能给企业带来高回报又有利于民生改善 的好项目显现出来,真正做到企业、社会的共赢。
1.4国内外文献综述
医疗投资属于金融投资细分领域中的一块,而国内医疗环境完成尚未发展成 熟国内医疗投资也属于是较年轻的行业。即便是在制药医疗器械化程度高的发达 欧美国家,量化的医疗投资模型等仍然存在进一步完善的空间。虽然国内医疗大 健康领域尚属起步阶段,但是相关投资市场的研究工作已经如火如荼蓬勃开展。 而在国际上对医疗行业投资模式相对彻底的研究,主要集中在美国、英国和曰本 的发达国家。
1.4.1国外投资研究综述
随着经济的不断发展,人们的生活水平不断上升,对医疗器械的要求也越来 越高。在医疗器械领域有不同于其它行业的显著特点。首先考虑到用于人体的仪 器设备等方面,医疗器械领域门槛高,技术难度大,风险高。同时需求广泛;对 于中国独特的国情而言,医疗服务升级的需求越来越旺盛,有利于改善国民生活 质量。而医疗器械领域需要高额的研发费用同时意味着该领域是一个高回报率高 附加值的行业,才能有效的促进该行业的健康发展。而在此过程中,巨额的研发 费用投入是需要多维度综合考量。在此其中涉及到的财务投资对于医疗器械公司 至关重要,如何尽可能的提高公司在中短期过程中获取财物价值是财务投资的终 极目标。
西方国家在财务投资方面的探索走在了世界的前列,由于西方资本主义的快 速发展,他们对于财务投资的理论探索和实践己经有了丰硕的成果。在上世纪 60年代,BeaverWilliam对多家公司的财务指标包括资产收益率、安全率和收 益率等,提出了早期的单变量分析财务模型。单变量分析模型在复杂的财务投资 中具有一定的局限性,因此后人不断对前人的工作进行改进,如AltmanEd ward 对22个财务指标作为初选进行分析与体系建立,同时依托统计学方法优化了判 断依据,在财务投资中有更强的指导预测能力。
同时不同的数学模型如条件概率回归算法,被拓展到财务投资理论中,如 MartinDaniel在1977年利用25个财务要素,同时利用多批的分析测验遴选 了显著差异的指标。近年来备受关注的神经网络技术也在财务投资模型模型中大 展身手,如TamKarYanKiangMelody团队通过神经网络算法,系统性地分析 了多加银行财务数据,并且得到了非常好的预测数据用于指导财务规划。
随着市场经济快速发展,现代化的财务投资公司的制度也日臻完善,有效准 确的财务投资决策可以辅助投资公司对本公司做出财务方面的依据和参考,主要 有以下辅助功能:
(1) 辅助财务预算:2016年,HarringtcmJ报道了一个包括港口,工程咨询 和监管机构等的财务模型,该财务模型可用于评估一系列不同国家的疏浚海洋沉 积物的财务管理。此模型可以对从沉积物生成到最终用途的所有过程进行财务分 析。并且对所有范围的财务影响区域以及包括直接成本计算在内的财务数据进行 统计分析,对于医疗器械领域同样有借鉴意义。财务决策的模型意义重大,为了 最快程度在市场竞争越来越激烈的医疗器械领域获取有利地位,保持可持续性发 展,合理的财务预算需要所投资的医疗器械项目有效地与本公司的财务预算相结 合。医疗器械领域随着市场的变化,不可避免地会出现成长期、衰退期和成熟期 等。在某类或者某些医疗器械产品的成长期需要投资公司加大在该领域/产品的 投资,用于加速发展和扩大规模,具体而言如资产购置、人员招募、加大生产等。
由此可见,在各个不同的市场阶段,需要公司匹配响应的财务预算用于最大尺度 保障公司完成在医疗器械领域的战略目标。
(2) Friedman B建立模型对由400多家医院组成的小组,通过收集1980年 至1987年期间患者信息,通过计量经济学方法,实现了对医疗保险支付的选择 性风险降低,同时模型决策有利于公司各部门的协作共同和降低财务投资的风险: 对医疗器械领域的财务投资涉及到公司的各个职能部门,如财务部、市场部、人 事部、行政部等。只有各个部门的高效协作和沟通,才可以保证财务投资的顺利 运转。同时医疗器械领域具有高收益,同时也意味着高风险。精准的财务投资决 策有助于投资最大程度获取利润,同时有助于最大尺度地规避在投资过程中潜在 风险,把财务风险降低到最低。
医疗企业投资与金融行业的财务投资运作模式基本相似但又不尽相同,虽均 是以超过自身注册资本数十倍甚至百倍的资金规模进行融资、再投资活动,但是 医疗企业投资也需要关注与之匹配的社会责任,不能只以经济利益为最终目的。 正是医疗行业鉴于有传统制造业和服务业的背景又关乎社会民生问题,需要更为 严谨投资分析和决策控制。依法依规更规范经营运作,才是医疗业公司的持续稳 定发展的长久之计。
国外的医疗投资市场的发展早于国内,当今美国卫生部门的投资资产为12 万亿美元遥遥领先,而主要发达国家如英国和日本的资产为700-9000亿美元。 特别是,在过去的二十年中,日本在卫生部门的投资资金大幅增长,建立了整个 行业的标准化投资业务。对整体行业投资资金规范的投资运作、成熟的风险管理、 健全的内部控制,对促进医疗投资业的发展功不可没。也值得广大亚洲国家学习 借鉴。
同时医疗大健康领域由许多不同的行业组成-从制药和设备到医疗保险公司 和医院-每个行业都有不同的动态。该部门的投资受到许多变量的影响,包括与 人口统计有关的积极趋势和与偿还有关的负面趋势。
上述国外医疗行业的研究及阐述部分也与国内企业类同都拘泥于宏观环境 分析,关于医疗行业专项基金的整体研究很多,但对于单一公司的财务投资研究 介绍及文献综述就少了很多,这也为本文专题研究留下了探讨的空间。
1.4.2国内投资研究综述
国内的财务投资理论发展总结而言是起步晚、底子薄,但是发展也很迅速, 涌现了一大批杰出的工作,但是无论在理论探索还是应用实践都与国外发达国家 有明显的差距,部分重要的成果可以归纳如下:
吴世农和黄世忠在1986年在借鉴国外财务模型的基础上,对多家破产企业 的财务数据和发展状况进行了梳理和分析,提出并且建立了一套粗略的财务预测 系统,对于后面财务模型的发展有着重要的作用。1995年后,我们企业也快速
引入财务预测模型,结合我国特殊国情,如在神经网络理论的引导下,李秉祥于 2005年推出了依托神经网络的逐步回归算法,并且取得了较为优秀的效果。
在财务投资研究方面,俞婷认为,财务投资作为企业管理体系重要的组成部 分,对企业资金运作、维护和管理有着不可忽视的作用。基于BP神经网络化的 趋势,探讨企业针对财务投资模型的量化应如何更好优化,同时为我国企业优化 管理体系,提升财务管理效率提供了参考。
在生物医药,李健通过调研LH公司的两个子项目,采用其经济效益、社会 效益为主要考核指标,同时辅助风险因素恒量,提出了生物医药企业对于项目管 理的组织保障机制,有效的增强了对项目的风险管控能力。
对于医疗器械领域而言,李小敏系较全面的阐述了该领域投资项目选择的出 发点和落脚点,站在风险基金的角度,首先通过模糊法进行项目的初筛,通过逐 步的细化对项目进行进一步的甄别,为寻找最优的投资项目和时机点选取提供了 参考和契机。
1.4.3文献综述小结
综上所述,医疗行业财务投资方面的课题研究一直备受瞩目,同时高附加值、 复合增长率高于10%的医疗行业也值得开展深入专业的研究,如何高效指导医疗 行业的财务投资是大有裨益的。同时本次专题研究也面临诸多的阻碍和困难,研 究的难点是寻找与本体系相类似的研究成果进行参考,最大尺度上提升研究的效 率及性能。
关于医疗领域投资方面,在其机理机制、历史变迀和现有模型理论研究现状 而言,可以简单归纳如下:
(1) 财务投资理论各方面的基本观点在国内外研究取得了共识,在各个国 家,无论在理论推广还是在实际意义方面,基本己经是深入人心,其基本框架可 以拓展到医疗领域,也作为本次研究谈谈的理论支撑点。
(2) 同时考虑到国内医疗领域尤其是医疗器械领域发展时间较短、基础薄 等观点,同时国外在医疗器械方面己经有了系统性、规范性的法规准则,尽管和 国内医疗器械投资而言,完全照搬的可能性几乎没有可能,却也给国内的研究和 实践提供了很好的参考素材和样板。
(3) 而对国内医疗器械投资而言,基础薄弱的先天不足或许并不是最大的 问题,国内医疗器械领域的从业人员、监管单位到客户用户都对医疗器械领域的 特殊性缺乏深入可观的了解。所以对于医疗器械财务投资的研究意义就更为显著, 迫切需要具有实操及其可行性方案用于指导国内的医疗器械财务投资,更好的辅 助医疗器械领域良性发展。
1.5研究内容与研究方法
1.5.1研究内容
本文研究对象为R医疗器械公司,预计将分为七章。
第一章为绪论部分,主要选取R医疗器械公司作为研究对象,通过回顾该公 司所处的医疗器械行业情况,提出了医疗器械财务投资的设想。随后从背景研究、 研究目的、研究意义、国内外医疗行业投资重要性文献评述、本文研究方法等各 个方面进行了介绍。文献调研部分,回顾了国内外在医疗投资领域的具体案例和 理论方法;在最后部分,着重介绍本文的创新点,为下文的工作开展开宗明义。
第二章为财务投资相关理论的研究,主要介绍和此文相关的俩个方面,财务 投资理论和BP神经网络,财务投资理论是我们研究的对象,釆取的手段方法是 BP神经网络。通过财务投资的目标、模型优化、评估方法和分析等方面系统性 地介绍财务投资理论。在BP神经网络方面,首先介绍BP神经网络的原理,并 且在其中着重介绍BP神经网络的特殊性及BP神经网络在财务投资方面的现有 范例,为我们的工作提供指导,也为下文的介绍打下铺垫。
第三章为R医疗器械公司在医疗器械领域的背景介绍。主要介绍R医疗器械 概述及其背景介绍、环境因素分析。重点通过政治因素、经济因素、社会环境因 素和科技环境)分析工具,针对性地对公司外部政治、经济、社会、技术等方面 的宏观环境进行分析;评估公司投资体系的合理性试图为潜在风险预判提供解决 方案,本章的作用是加深对R公司医疗器械的背景了解。
第四章为R公司财务投资模型方案及其潜在的风险分析。通过R公司的现有 财务投资模型、投资的基本制度分析本公司潜在的财务投资风险,评估当前财务 投资模型的合理性和有效性,并且针对性的提出改进性的方案,为下一步详细开
展具体措施打下基础。
第五章为基于BP神经网络财务投资模型构建与优化。提出了构建的设计思 路并选取750个样本进行机器学习搭建模型,选用100个样本数据进行测试看拟 合程度,进行参数调整,最后实施应用。
第六章是具体的财务投资模型优化流程和稳定性评估。
第七章为结论与展望,总结回顾本论文的研究结论,同时针对存在的不足 之处提出研究改进策略,并且展望了后续的研究方向。
1.5.2研究思路与方法
经过对R医疗器械公司完整的背景调研,提出了优化其医疗器械领域财务投 资模型的设想,用于解决当前R公司投资构成中考量指标单一,不尽充分的缺 点。因此本文的研究思路是开发一种基于神经网络的方法用于指导R公司的财
务投资。
在具体实施方面,采用人工神经网络中BP神经网络理论作为模型工具,在 与本公司多部门充分沟通的前提下,对财务部、投资部、销售部、市场部分别进 行深入沟通和交流,遴选广泛的项目数据信息作为神经网络的输入,并且通过严 格指标甄别有效数据。在理论研究和实际应用结合的基础上,不断总结和思考, 构建一套合理、有效、完备的神经网络系统,用于输出医疗器械财务投资的决策 信息,最终的预期效果是可以辅助R医疗器械公司开展实践的财务投资决策。
本文预计主要采用文献研究法和神经网络建模法开展本项研究。
(1) 文献研究法:将针对性地对医疗器械领域财务投资进行充分调研-理论 研究现状、发展历史、法规法律等方面,对于采用的方法学一一BP神经网络, 将调研其发展历史、算法特点&优势、应用范例等,为更好地指导本文工作提供 理论依据和支撑。我们将对李健(LH公司两个子项目)和李小敏的详细案例, 了解医疗行业投资的特点和需要额外关注的方面。对于神经网络在实践指导方面 的应用,我们将调研黄永军的《运用BP神经网络技术在空心板梁投资过程中模 型的估算》和刘璐的《BP神经网络应用在智能制造投资分析》等工作,通过具 体案例的调研,了解BP神经网络在实践应用方面的优势及其不足。
(2) 神经网络建模法:在Windows 10系统上,基于python语言构建BP
神经网络,用于指导R医疗器械公司的财务投资决策。
如下图1-1所述,本文首先介绍了项目概述,调研了国内财务投资的文献, 针对项目投资的重要评估指标进行了筛选和甄别,主要集中在项目财务方面评价 指标上。再具体分析R公司宏观环境后,同时基于BP神经网络的优点提出财务 投资模型优化方案,利用BP神经网络的因子分析法对收集到的数据进行归一化 处理,并将处理后的公因子作为BP神经网络训练的输入层,实现对训练网络简 化,并提高分析效率的目的。同时神经网络通过多次训练对网络重要参数进行优 化,以保证网络所得映射函数准确反应实际情况,在此基础上建立BP神经网络 用于财务投资模型的评估与分析。最后由投资专委会进行非财务指标参数权值的 评估,并对最后的投资进行决策并实施。
1.6本文创新点
因医疗器械行业的投资决策方式在行业内仅有有限的参考依据作为评判标 准,而BP神经网络在与金融财务投资方面结合的例子虽然屡见不鲜,但无论在 医疗科研领域还是医疗大健康投资领域运用BP神经网络的例子尚不多见,然而 高附加值的医疗器械领域的财务投资对于其快速发展有着不可忽视的作用,由此 为合理的财务投资提出了严峻的挑战。为保障企业投资回报的同时践行药企、医 疗器械公司在当今社会中不可推卸的责任。公司必须建立起适应于当前财务投资 评判衡量的投资体系。
(1) 本工作通过研究公司过往850个投资项目,利用BP神经网络非线性映 射、自学习&自适应、泛化、容错率较好等优点,为R医疗器械公司建立行业财 务投资模型等级量化、流程控制建设等提出具体解决建议,最终形成适合R医 疗器械公司内部财务投资模型,在支持企业自身战略发展需要和领导决策的同时, 为行业树立合规经营并稳步发展的典范。

T
R公司在华投资 R公司创新投资 R医疗器械公司   R公司投资模型
概括 基金的诞生 经营环境分析   现状及存在问题
 
 


 
财努投资模型I财务投资模型 优化后流程M优化后实施
1-1本文研究路线图
(2) 本文通过深度剖析原财务投资模型,发现数据筛选阶段、评估阶段都 存在优化的空间,构建了一种新型的医疗器械领域的财务投资方案,具有整合多 维度数据、准确率高等优点,用于高效指导本公司财务投资决策,同时该方法有
望大范围普及并推广到其它医疗器械公司,为本行业的良性财务投资发展做出一 定贡献。
(3) 本工作提出的BP神经网络财务投资模型,其一是数据筛选阶段通过 BP神经网络进行优化,其二是评估阶段通过投资专委会进行投资评估改进,体 现了以全局思考、客户导向、配合协调、变革思维、持续改善对完善内部投资评 估体系的重要性。通过在此体系中融入核心要素进而彼此之间相互衔接,最终优 化了 BP神经网络的财务模型用于R医疗器械公司财务投资。
第2章财务投资相关理论研究
本章将对财务投资模型相关理论进行阐述,并详细说明财务投资发展阶段、 目标与原则,财务投资方法,汇总形成对本文研究和设计财务投资模型具有指导 意义的理论基础。
2.1财务投资理论概述
财务投资的本质是获取中短期财务价值,实现手段主要是通过溢价退出。同 时也是一种筹措资金、人才、物料到一定领域从事参与经营活动试图获得未来经 济利益的行为。
2.1.1财务投资目标
财务投资的目标是指企业在限定的投资经济条件下,组织与经营特定的投资 活动所要达到的目标。企业进行财务投资的目标是多元化的,既可以是短期的收 益性目标,也可以是长期的成长性目标,如下可示:
(1) 收益性目标
这是指企业投资的目的是为了获取一定的利润,可以用利润率、投资收益率 等指标来评估和统计。利润是企业一定时期内的全部收入扣除成本费用的差额, 以经济学的观点来看,这个差额就是人们在一定时期内经营活动所创造的剩余产 品的价值转化形式,因此对于企业进行而言,投资的首要目标就是在法律法规允 许的情况下,创造更多的价值,赚取合理利润。
(2) 成长性目标
指从长远角度来看,企业需要实现规模扩大、产量增加、市场份额以及设备 更新迭代的目标。现代企业的发展要着眼于战略规划,不仅考虑当前的发展,还 需要规划可持续发展,实现企业的不断发展壮大。经营规模是企业成长发展的显 著标志,企业投资的目的不仅是实现当期利润的最大化,而且还要实现长期利润 的最大化,所以成长性目标是企业财务投资重要的长期性目标。
(3) 市场占有目标
这是指企业占领市场、提高市场占有率目标。衡量企业经营业绩的显著标志 就是企业在同类行业中的市场占有率。企业开展生产经营活动,通过资金运作在 激烈的市场竞争中占有一席之地,市场占有率是衡量企业发展水平的重要指标。 占领市场、扩大市场份额能够增强企业的市场竞争力,从而提高企业承担和应付 各种风险的能力。
(4) 技术领先目标
这是指企业以能在某项技术上占据领先地位为目标。创新是企业持久发展的 不竭动力,是企业赢得竞争优势的有力武器。技术领先是现代企业发展的重要无 形资产,它可以为企业带来超额利润,增强企业的竞争实力,同时也是企业发展 壮大的资本。
(5) 产业转移目标
这是指企业调整生产经营方向。市场上存在诸多不确定性伴随而来的也是不 同程度的风险,财务投资的分散化有利于降低企业的整体风险。同时由于行业生 命周期的存在,使得某些投资夕阳行业不能再为企业带来持久的利润,这就需要 企业寻求发展潜力更大的行业以谋求更多的利润。
(6) —体化目标
这是指企业为建立一整套企业生产、完成经营流程的目标。当今时代下生产 经营呈现出多元化的趋势,多行业涉猎、领域交叉的生产经营活动必将大大增加 企业的经营风险。为保障各项生产经营活动的顺利进行,企业需完善相应的配套 措施。运用一体化的投资策略是指企业通过实施控制供应链的各个关键环节,从 源头上杜绝产生生产经营活动中断的各种不利因素,从而实现企业整体价值的最 大化。
(7) 社会公益目标
指的是企业实现履行社会公益义务的目标。因此企业不仅需要考虑自身的发 展,而且应该从整个社会经济发展的高度出发,致力于实现社会公益目标,推动 整个经济社会的可持续发展。
2.1.2财务模型评估方法与分析
财务模型评估指的先从经济主体中选取某一特定对象,将货币或实物资产投 资于该对象后,用财务模型评估在未来较长时间预期获得经济收益。目前现行的 多种方法包括类比估计法、参数模型法、自下而上估算法。其中类比估算法是根 据过往的相似项目为基础,结合经验对当前(未来)项目的费用进行大致估算, 简单易行、相对花费较少是它的优势,这种方法也是专家判断的一种主要形式。 但此方法也有一定的局限性、现实生活中,往往很难存在完全相同的两个项目, 所以这种估算准确性较差;第二类方法是参数模拟法,顾名思义就是通过参数模 拟建模对费用进行估算,优势在于如果参数和样本选取合理,其预测结果的准确 度会高于类比估算法,但是具体情况不一,未必所选取的参数模型越复杂预测的 准确度越高。参数估算的准确性取决于参数模型的成熟度和基础数据的可靠性; 最后一种方法是自下而上估算法,原理是计算各个单元的费用,汇总后计算整体 项目的费用。
不难看出,上述提及的三种评估方法各有优劣,投资企业需要结合自身的具 体情况(公司情况、所在领域等)进行客观评价分析,并选择适合自家企业的评 估方法。
财务投资的效益评估主要包括本金回收,投资收益,项目运营期内资金流动 性、资产负债率等方面。财务模型效益评估是决定公司对此项目是否进行财务投 资的基本依据。
2.1.3财务投资模型优化理论
产品和服务决定了一款产品的市场占有率和客户满意度,而任何一款产品不 可能一生产就完美无缺,必须进行不断的优化和完善,而对于财务投资模型而言 也是一样。只有通过不断的对财务投资模型进行优化,才可以给企业的财务投资 提供更好的策略指导,帮助企业在调整财务投资目标同时也可以高效的降低运营 成本,提升效率。因此,对于财务投资模型优化而言:第一,企业必须进行全局 性思考,快速有效地找出全局性矛盾和局部性矛盾,从最根本的问题出发,找到 适合本企业的财务投资模型。第二,对于医疗器械领域而言,以客户为导向的思 维也必须得到贯彻,基于客户导向的财务投资模型优化才可以得到市场的认可和 客户的青睐。第三,开拓的思维和变革的思路是财务投资模型不断优化的动力, 只有保持不断变革,思想不僵化,才可以推动财务投资模型优化沿着正确的方向 前进。第四,模型的优化需要本公司各个部门的通力合作,如财务部、法务部和 市场营销部,来指导医疗器械领域的财务投资。第五,模型的优化需要持之以恒 的毅力,要明白优化的过程不是一蹴而就的,而是需要循序渐进的持续改善,才 可以保证投资模型的长效型。
2.2 BP神经网络理论
2.2.1 BP神经网络原理
BP神经网络((Back Propagation Neural Network))随着人工智能领域突飞
猛进的发展而成为备受关注的研究热点,BP神经网络和生物神经网络有异曲同 工的精妙和功能,生物神经网络借助生物体内的大脑神经元、细胞、触点等网络, 用于辅助生物的行动和判断。而BP神经网络也是对客观世界网络进行建模处理, 按照不同的连接方式构建类似的神经网络。神经网络通过模拟人的大脑而运作, 神经网络层与层之间的连接类似于人大脑上的众多突触。通常而言,一定层次的 多个神经元组成神经网络,并且神经元接收多个输入信号,并且将这些输入信号 通过加权传递到下一层神经元中。最终层的神经元通过多次信号的权重叠加进行 运算,其运算的结果是通过神经元所设置的阈值进行评估和判断,最终通过激励 函数处理作为神经网络的输出。由于近些年来神经网络的迅猛发展,在诸多领域 如智慧机器人、生物医药、经济决策、和自动化控制论等多方面都见到了BP神 经网络大展身手的案例。
2.2.2 BP神经网络模型应用
通过多年的发展,神经网络已经是一个庞大的家族,包括多种类型,如RBF (Radial Basis Function,径向基)神经网络、感知器神经网络(单层感知网络(M-P 模型))、线性神经网络、自组织神经网络、自组织竞争网络、自组织特征映射网 络和学习向量量化网络等,同时也包括最常见的BP神经网络(Back Propagation Neural Network),如图2-1所示,其中BP神经网络是一种误差逆向传播的多层 前反馈神经网络,前反馈的意思是在输出层和输入层之间加入隐藏层搭建前反馈 的神经网络用于提供神经网络的识别能力。其中RBF (径向基)神经网络的高 精度优势,在解决分类问题上非常适合,如模式识别的问题和时间序列的鉴别。
感知器神经网络作为单层的神经网络,其特点是线性输出,只能输出2个值,也 就是说适合分析简单的模式分类问题,其缺点是对于非线性问题爱莫能助。单层 感知网络(M-P模型)具有结构精简、模型清晰等优势,然而无法分析非线性问 题。线性神经网络是有多个或者一个线性神经组成,其特点是线性,广泛运用在 拟合函数、滤波、控制等方面。自组织神经网络的特点是自学习特征,并且只对 某一种特定的信号响应。自组织竞争网络中的竞争指的是包括特殊的竞争层,其 神经网络内部会发生竞争,这样的神经网络的特点是具备独特的分类功能。
由上述分析可知如单层感知网络(M-P模型)、线性神经网络等网络虽然在 实践中取得了很多实质性的进展,但是在非线性问题的处理上不得不依赖高度复 杂的非线性方程,这样的结局就是只能结局其中一部分的线性问题,同时也显示 了线性神经网络的应用。到了 1985年左右,DavidGeoffrey等分别独立发现 并且报道了基于误差反向传播的神经网络,从系统层面突破了神经网络隐藏层的 问题,有效地增强了神经网络解决非线性问题的能力,其方案是通过多层的前馈 网络引入。由于此结构,具有非线性映射、自学习&自适应、泛化、容错率较好 等优点。
xi —^
2  H
输入信号
X3 —
xn —^
2-1 BP神经网络模型图
非线性映射能力可以是的BP神经网络可以以任意精度做到逼近所有非线性 函数,对于在复杂内部系统求解的问题具备了充分的能力,而自学习&自适应能 力可以使得BP神经网络在训练和测试的过程中学习并且记忆神经网络中的权值, 用于下次的预测和模拟。由于上述优点,黄永军等运用BP神经网络技术在空心 板梁投资过程中模型的估算,解决了在工程可行性研究过程中估算方法不尽合理、 估算不够准确同时缺乏合理定价的准绳与财务编算不合理的问题,黄永军等通过 BP神经网络,收集了 21个工程项目,验证所选模型的有效性,其运算方法是基
Matlab软件,最终实现了在造价方面的精度控制在10%。另外,刘璐报道了 利用基于模拟退火算法&遗传算法的BP神经网络应用在智能制造投资分析的工 作,该BP算法基于Matlab软件平台进行了设计和仿真计算,建立了一套可行性 较筒的风险因素系统,具有较尚的实践指导意乂。我们的工作计划设计一种BP 神经网络用于R医疗器械公司在财务投资方面的模型系统。

 

第3章R医疗器械公司经营环境分析
本章介绍了 R医疗器械公司的发展历程、经营状况及其在大中华区战略投 资情况,一方面通过外部宏观模型分析,另一方面通过成立内部投资专家委员会 (以下统称“投资专委会”),负责调研子公司内外部环境(政策、经济、科技和 社会等),识别潜在投资和运营风险,为公司财务投资模型优化实施及风险控制 体系构建奠定基础。
3.1 R医疗器械公司背景介绍
R医疗器械创立于1896年10月,总部位于瑞士巴塞尔,作为一家以科研为 基础技术开发为导向的跨国公司,在药品、维生素、精细化工、医疗诊断和香精 香料等领域都颇有建树,公司经过一百多年的发展,业务已经拓展到全球100 多个国家,全球共拥有超过65000名员工。R医疗器械在国际健康事业领域处于 世界领先地位,成功跻身于世界500强企业。除了作为主要业务的药品、维生素、 医疗诊断、精细化工和香精香料等领域,近年来公司在神经系统、传染病学、病 毒学、心血管疾病、肿瘤学、免疫疾病、新陈代谢紊乱、皮肤病学及骨科疾病等 重要的医学领域也进行了科研开发、转化和产品销售。
在1926年,R医疗器械公司就已经在上海成立过分支机构,1961年在香港 建立过子公司,后来在1984年,R医疗器械公司重新进入中国大陆市场,并在 1994年成立第一家中外合资公司,R医疗诊断产品(上海)有限公司也于2000 成立。2004年7月R医疗器械公司将大众药品部门出售于德国的M公司。2004 年12月作为一个重要节点,在上海张江高科技园区,R医疗器械公司中国药品 研发中心正式落成。两年后,2007年10月,R医疗器械公司药品研发中心开幕。 2009年9月,上海正式成为R医疗器械公司亚太地区总部,R医疗器械公司上 海药品开发中心也升级为亚太开发中心。2018年初,R医疗器械公司制药公司 也进行了一轮组织架构调整:分为肿瘤第一事业部、肿瘤第二事业部、普药事业 部、特药事业部4个事业部,并重新划分产品及任命相关负责人。新的肿瘤第一 事业部除了赫赛汀、美罗华等之外,还将负责未来上市的乳腺癌和血液病领域新 药。肿瘤第二事业部主要产品有安维汀、特罗凯、希罗达,以及去年上市的黑色 素瘤靶向新药佐博伏,还包括R公司未来将上市的肺癌和消化道肿瘤新药等。 根据艾美仕(IMS Health)数据显示,R公司的业绩正以迅猛的速度实现增长, 到年底有望成为行业内增长最快的公司。R医疗器械公司诊断公司也是在体外诊 断行业占据主导地位。
3.1.1 R公司在华投资概述
2018年11月13日在位于上海进口博览会医疗器械展厅内,R公司董事会 主席施万博士特地从瑞士总部赶来参加,他致辞中提到扩大对中国的投资不仅看 好未来的中国的市场,更是看中中国的人才还有环境。
伴随着这份坚定的决心是投资8.63亿元人民币于2015年正式启动的R全球 创新中心,预计在2019年竣工。可以看出外资医疗器械公司对于中国市场的意 愿度与日倶增,看好中国,投资中国也将是未来外资医疗器械公司在华的主旋律。
药企在华投资主要包括从创新药物的研发、新产品上市投资等整个新产品上 市闭环的投资。当然对于已经上市的成熟产品的追加投资也比比皆是,比如共建 特色医院、AI诊断创新项目推广等层出不穷。其目的也是在通过加大投资的力 度为更多病人的疾病诊断、治疗到来便利性。从某种意义上来说,只有做到真正 的共赢才是可持续发展之路一一为社会创造更好的医疗卫生环境的同时才能为 企业带来更多的投资回报。
因此,在公司内部建立投资专委会对于投资项目的评判,可以带来如下优点:
(1) 因地制宜,可以根据特定投资项目的要求协调相对应的部门同事参与 财务投资评估,通过理性评估得到最优的资金投资比例及金额,模拟未来五年的 收益率等等关键因素,满足公司对投资资产保值增值的要求。
(2) 准入门槛提高,结合原有的财务模型并加入人为因素感性分析可以更 贴合社会的实际需求,有效规避对应的社会风险及承受能力。
(3) 投资范围增加,根据公司相关投资目标,对接市场上优质项目,起到 合作共赢的结果,比如:R医疗器械公司与腾讯公司做的AI辅助诊断项目,在 产品的细分领域拓宽了投资的方向。
综上,建立投资专委会,成为财务投资模型优化的第一步,这也将财务投资 模型的不足之处进行补充,随着投资规模的不断扩大,在竞争日趋激烈的同时有 效规避风险就显得很重要了。
3.1.2 R公司创新投资基金的诞生
由于对内财务投资往往涉及公司未来几年能否继续保持高速增长态势,而 对外部财务投资范围和金额也更大,两者难免会在投资时决策维度侧重上有很大 不同,所以运作及决策时需要做区分,同时为了防止系统性风险的发生,R公司 进行了创新项目的投资基金,期望以小成本进行试错,如运作良好风险控制得当, 再扩大投资规模。
该项目由三种不同类型的基金组成,分别为种子基金、风险投资及创新挑 战赛,对应的内外部投资项目要求及提供金额不等。
(1) 种子基金,面向所有员工用于支持个人的创新项目,解决业务中的问 题或更好满足患者未尽的需求,每个项目不超过5万。
(2) 风险投资基金,由各部门筛选后提交申请,用于支持哪些经过试运营 以后证明有极大的潜力惠及患者,简化或优化我们的日常工作或提升客户参与度 的创新项目。(入围风险投资基金的创新项目所在部门需要匹配投资)。金额每个 项目10-50万不等。
(3) 创新挑战赛,面向所有员工个人的公司定向的创新项目,每期发布创 新挑战赛的主题,入围者在一个月内完成方案的设计,并决出项目的优胜者,赢 取R公司创新基金用于创意的实践。
公司设立创新基金的初衷也希望从中发现一些优质的项目,以更小的成本带 来更多的回报,同时积累的数据也能投为真正的财务投资模型使用时候提供数据 支撑,建立良好的数据库有助于今后的机器学习及投资模型的建立。当然投资专 委会也会参与到三种不同基金的结果评估中去,通过项目基金投资积累丰富投资 专委会成员经验。
3.2竞争对手分析
R公司所处的领域为医疗器械行业,对于准入门槛高、专利壁垒相对较高的 医疗行业,竞争对手的分析对于R公司有着重要的意义。“知己知彼,百战不殆” 在与同行业竞争对手面临相同的政策环境下,每一次的财务投资关乎着企业未来 能否脱颖而出,快速发展壮大。一个好的投资都离不开对竞争对手的有效分析和 对未来行业发展的有效预判,本节将从竞争对手的角度出发,分析竞争对手对R 医疗器械公司的经营环境及其影响因素,以便未来能更好的达到投资效果。
分析竞争对手的目的是为了解对手,洞悉对手的市场策略,投资动向等。我 们可以用竞争对手分析的五个层次来说明,能准确地确定竞争对手,这是分析的 最低层次,能分析出对手状况则是第二层次,最高层次是通过竞争分析制定投资 策略后能够引导对手的投资行为,也是所谓共同投资把市场蛋糕做大。确定了竞 争对手并收集到足够数据后,逐步展开如下分析:
(1) 确定竞争对手
本文把竞争对手分为现有直接竞争者、潜在竞争者或者称新竞争者。医疗行 业作为重资本重资产的行业,行业内的制药器械巨头早已形成一定的技术壁垒及 市场壁垒,在把握行业投资动向时往往也只重点分析直接竞争者。R医疗器械公 司目前的主要竞争对手有辉瑞制药、强生、阿斯利康等等,上述几家公司最近几 年在国内慢病领域的投资步伐减慢,在生物制剂类创新药的投资加剧,行业整体 的投资转向性明显。所以R公司在财务投资评估时遇到慢病领域项目就值得慎 重考虑了。
然而在投资医疗行业细分市场时,就需要关注潜在竞争者,因为随着国内企 业技术突破创新,在基因诊断或者小众医疗器械市场,拥有新技术的潜在竞争者 往往会起到颠覆市场格局的作用。比如:R公司在肺癌诊断方面的基因诊断技术 就受到来自国内企业贝瑞基因、华大基因等公司的冲击。未来在肺癌诊断方面的 财务投资就要密切关注新竞争者的动向,紧跟上述竞争对手的投资方向能够有效 规避投资风险,降低市场开拓教育的成本。当然不能等待市场完全成熟时再进入, 而是在市场培育阶段就紧跟竞争对手一起进入,这样才能确保相对较高的投资利 润空间。
(2) 分析竞争对手投资状况
在分析竞争对手投资状况时,可以通过画竞争对手图谱来梳理各个层面的核 心竞争对手和潜在竞争对手,分别在不同的竞争领域上标注出对应产品竞争对手, 可以直观的看到在渠道策略、资源投放、生产规划等方面针对性和差异化的竞争 对手投资状况。基于以上因素可再进一步分析,例如:渠道策略分析中需要量化 竞争对手的四度,这四度就是渠道广度、渠道宽度、渠道长度和渠道深度。渠道 的广度指公司产品覆盖的区域多少,渠道的宽度是指有几种类型的通路,渠道的 长度指产品平均经过几个中间渠道到达消费者手中。渠道的深度指通路上渠道商 数量的多少。经过一层层抽丝剥茧式的分析,最终透彻深入的了解竞争对手的投 资状况。
(3) 制定投资策略引领竞争对手投资
最高层次也是对企业投资最难的就是制定投资策略引领行业竞争对手投资。 这需要企业在投资时有效的把握行业发展趋势及未来投资预测。这些都建立在企 业对现行的医疗行业法律法规、纳税税收政策、是否有财政扶持、进口药品关税 变化等宏观经济政策有着充分的了解及预见性。时势造英雄,宏观层面因素会影 响微观环境,从而间接影响整个企业发展,详见第三章外部环境因素分析。未来 3-5年间肺癌领域PD-1抗癌药的百家争鸣己经打响战鼓,如何有效评估衡量对 于单个疾病或者单类产品的投资就显得很重要了,是增加罕见病蓝海领域的药物 诊断的研发投入,还是加大对于大市场肿瘤领域的投资都是企业财务投资需要做 出的重要决策。
本文给出的建议是结合公司长期发展战略来制定投资策略,通过分析财务投 资模型中影响因素来制定投资策略。投资时需关注项目所在地及当地城市经济发 展水平,对于发展势头及未来发展潜力较大的区域进行优先考虑。结合医疗器械 产品生命周期,尽快缩短开发期及导入期的时间,让产品尽快进入的成长期、并 在成熟期停留尽可能长的时间。对以上投资因子有效性评判,最终达到提高投资 模型有效性的置信区间。从而做到真正引领竞争对手投资,促进行业投资发展。
3.3公司外部环境因素分析
任何投资都离不开对投资环境的分析,我将从外部环境和内部环境角度两 个方面来分析R医疗器械公司的经营环境及其影响因素,以便未来能更好的达 到投资效果。
外部环境主要由宏观和微观两方面组成,宏观层面包括政治环境、经济环 境、社会文化环境、科技环境。宏观层面环境因素会影响微观环境因素,从而间 接影响整个企业。所以采用PEST分析模型来对企业外部环境及其影响因素进行

   
全面分析,辨别对企业带来的潜在风险;通过分析投资模型中外部环境影响因素, 可以在对投资因子有效性及最终模型中占比进彳丁有效评判,最终提局投资模型有 效性的置信区间。
3.3.1政治环境因素
政治环境作为影响宏观经济发展及投资参考的重要指标之一,可谓无时无 刻不影响着整个医疗大健康行业及企业经营发展,公司的投资规模,杠杆率也会 随着其潜移默化的进行改变,所以要能有效的把握对行业发展趋势及未来投资预 测。一定需要对国家现行的医疗行业法律法规、纳税税收政策、是否有财政扶持、 进口药品关税变化等宏观经济政策有着充分的了解及预见性,未来国家政策会会 对该行业的发展产生重大影响,医疗行业的准入和发展都与中华人民共和国国家 卫生健康委员会(包含食药监)对行业的各项实施细则、管理条例和法律法规息 息相关。总体说来,公司投资受政策环境潜在影响的因素包括以下三点:
(1) 法律法规因素
医疗大健康行业是多头监管行业,监管单位包括:卫计委(管医院和卫生事 业)、CFDA (管药厂和药品注册、生产和审评)、商务部(管流通)、发改委(管 药品价格)、中药局(管中药)、人保部(管城镇居民医疗保险和职工医疗保险)。
同时政府机关也为了更有效的监管在不断进行变革的,例如:2018年卫健委进 行改革,食品药品监督管理局也进行了三局合一并入工商局,虽然出台的法律法 规文件不少,但是整体行业的法律环境并不健全仍有待完善。
目前我国涉及卫生方面的法律共十部,涉及卫生方面的行政法规共二十四 部。在众多法律规范的环境下,当前医疗形势仍然存在以下特点:严峻、规范、 紧张、竞争。社会保障制度、医疗风险救助体系等不足,医院、医务人员法律意 识的缺乏,部分医务人员责任心不强;规章制度的不落实,医疗技术水平局限, 以及患者对医疗期望过高、医患缺乏沟通等,都会带来医疗法律纠纷。随着科学 的发展、社会的进步以及人民法律观念的日益增强,当自身的正当权益受到侵犯 时,运用法律武器来保护已逐渐深入人心,那么增强法律意识,规范护理行为就 是重中之重,护理工作者为了做到护理安全,要学会用法律维护病人的利益和争 取自己的合法权益。提醒医务人员增加法律知识,尊重患者的生命健康等权利, 充分与患者沟通,履行说明义务,告知内容尽可能的详细。这样既可以让患者“知 情”,又可以降低医疗纠纷出现的几率,也能为医院维权提供证据。
总而言之,为了行业规范、健康和有序的发展,从法律出发,越来越规范 和成熟的立法是非常必要的,同时因为医疗的特殊性与国家民生关系息息相关, 所以对于医疗行业未来的投资必须也要站在病人的角度进行考虑,这对于企业的 投资风向和风险管理提出了更严格要求。
(2) 税收政策因素
经济、社会及科技三个外部环境受政策环境影响是最主观和直接。通过政 策变化可以对经济、社会及科技干预和调节。其中税收政策是最有利直接的调节 手段。在现阶段,国家对医疗行业实行鼓励创新药及部分进口抗癌药零关税的税 后政策,2018年5月1号起有28项药物己经得到了实际的税收优惠,这也将鼓 励外资企业将国外上市的新药或者特效药尽早的引入中国,在中国做临床上市打 下铺垫。
而国内医疗企器械企业想要得到税收减免也能通过积极转型,增加对于高 新技术的投入及新药新产品的研发来实打实的得到税收优惠,国务院办公厅发布 了《关于改革完善仿制药供应保障及使用政策的意见》,其中税收优惠政策及价 格优惠政策是明确提到并要求落实的,仿制药企业经认定为高新技术企业的,减 按15%的税率征收企业所得税。
(3) 行政监管因素
在政治环境中,最直接有效影响企业投资和发展的是行政监管因素,由于 我国改革开放到现在才短短几十年,医疗器械的行政监管体制也是在不断完善中, 从行政监管的发展历程中也能看出国家对于医疗行业的高度重视。,中国医疗健 康产业虽然在监管水平上快速提高,不过在行业的发展过程中,也暴露了一些现 实存在的问题,包括如魏则西事件、《我不是药神》、疫苗事件等等反映出来的现 实。“但我认为还是要乐观地看待这些问题,因为中国经济一直在探索发展的过 程,阶段性或者事件性的问题不会改变整体的发展趋势,中国的医疗健康产业正 在飞速发展。2015年,国家层面出台20余个深化医改的政策文件,包括公立医 院改革、基层医疗卫生机构改革、鼓励社会力量兴办健康服务业等等。通过这一 轮监管体制的改革,药品监管走向规范。药品注册地标升国标,国家局统一发放 “国药准字号”批文;国家强制推行了药品生产质量管理规范GMP、药品经营 质量管理规范GSP和一系列其他质量管理规范;建立了药品不良反应报告制度; 推动我国医药产业走上了快速规范发展的正确轨道;改革的效果是显而易见的。
简而言之,R医疗器械公司进行财务投资模型评估首要考虑外部环境因素 中的政治环境因素,政治环境因其突然性、强制性和主观性等特点往往起到决定 性作用。公司的投资专家委员会应在依据法律法规的基础上建立,并根据其他投 资因子进行优化。
3.3.2经济环境因素
经济基础决定上层建筑,作为政治环境的保障,经济环境对人均生产总值及 人民的衣食住行的方方面面影响程度更为紧密,也是医疗行业投资的晴雨表,医 疗行业的投资本质上也金融市场的波动和经济的景气程度密切相关,投资本身就 是一种金融行为,符合金融行业资金融通的属性,其中有涉及到被投资的实体企 业和项目。因此,经济环境因素具体是以下三项:
(1) GDP水平及增速
我国人民是保守理性消费型,消费水平相对较低,居民储蓄率较高,忧患意 识强,对未来国家政策和养老水平有担忧。不过据权威报道,中国和美国人民在 一生医疗支出上是差不多的,只是美国人更注重体检和预防,而中国人支出多在 治疗阶段。随着国民健康意识的增强,人均GDP的增加,会更重视早期健康预 防。各地区经济发展不均衡的问题也十分突出,未来二三线城市医疗的增长趋势 显著,所以财务投资专委会会在投资时同时关注项目所在地及当地经济发展水平, 对于发展势头及未来发展潜力较大的区域进行优先考虑及项目开展实施。
(2) 产品生命经济周期
医疗器械产品与其他快销类产品最大的不同在于其特殊的产品周期,药品 器械生命周期一共分为五个阶段:开发期、导入期、成长期、成熟期、衰退期。 可以预见因为专利期的到期后仿制药的上市必然会摊薄产品的利润也就是所谓 的衰退期,用波士顿矩阵来表示对应的业务也就是痩狗业务。所以企业需要尽快 缩短开发期及导入期的时间,让产品尽快进入的成长期、并在成熟期停留尽可能 长的时间,也就是成为明星或者是金牛业务。而这也与财务投资的占比密切相关, 成功精准预测到好产品及项目生命周期是财务投资带来长期高回报率的一个重 要因素。
(3) 金融投资市场波动
与金融市场有所区别的是,投资市场的规律性非常明显,而且根据规律性理 论,投资的大小年现象也十分显著。12年资本市场经历了百团大战还历历在目,
17年到18年的共享单车经济泡沬言犹在耳,资本对投资热点行业、产品的追逐 与过之而不及。同样也适用于医疗行业,未来3-5年间肺癌领域PD-1的百家争 鸣已经打响战鼓,如何有效评估衡量对于单个疾病或者单类产品的投资就显得很 重要了,是增加罕见病蓝海领域的药物诊断的研发投入,还是加大对于大市场肿 瘤领域的投资都是企业做出财务投资需要做出的重要决策。而投资市场的波动也 会随着大小年不断变化。
综上,R医疗器械公司建立模型分析时,外部环境因素中经济环境因素是 起到根本性作用的,需要重点考虑因其规律性、波动性及环境性带来的影响。当 然重大经济危机和金融风险存在需要重点防患于未然。
3.3.3社会环境因素
医疗器械公司经营好坏离不开社会环境因素。投资是高风险和高收益并存 的行业,尤其考验投资人应对风险的承受能力。医疗健康产业细分领域的投资业 务布局主要有三大块医药、医疗器械和医疗服务。医药领域主要看生物药、创 新药等;医疗器械领域主要专注IVD、骨科、心脏耗材等;在医疗服务板块,主 要布局专科连锁医院和智慧医疗。但由于我国的人口老龄化、收入水平、消费差 异及对待医疗健康的观念等影响,合格投资者的目标范围小而少。具体原因为以 下三个方面。
(1) 人口老龄化
我国的人口老龄化问题是显而易见的,整体速度也在加快。按照人口学测 算标准,老年型社会是指老年人口的年龄起点一般定为60岁或者65岁,60岁 及以上老年人口占总人口比重达到10%或者65岁及以上老年人口占总人口比重 达到7%的国家或地区。仅以上海为例,根据《2008年上海市老年人口和老龄事 业监测统计信息》报告,相应两个比例已达到11.6%和8.4%,远超标准。估算 上海人口的1/5是老年人,上海市城市发展己全面进入人口老龄化时代。
25.00% - 20.00% - 15.00% - 10.00% - 5.00% - 1 I— _60 岁以上
lb ■一
0.00% P 1
中国 上海
 
图3-3 2010年上海市及中国老年人口比重
 
 
根据我国2010年第六次人口普查的数据结果:0-14岁为2.22亿人口,占总 人口比重的16.60%,比2000年下降6.29个百分点;60岁及以上为1.78亿人口, 占13.26%,比2000年上升2.93个百分点,其中65岁及以上为1.19亿,人口占 8.87%,比2000年上升1.91个百分点。年轻人口的减少,老年人口的增加,说 明我国老龄化问题已经非常突出。
曰趋明显的老龄化问题,多方面影响着我国医疗卫生体系。中国人口迅速老 龄化,劳动力减少,社会福利系统成本增加。2016年至2017年,养老金系统支 出增幅超过10%。中国人口预期寿命已从1980年的66岁提高到2017年的超过 76岁。首先,给社会养老保险体系带来了沉重的负担,拿上海市政府举例,每 年市财政支出中第一大项是公共基础设施建设投入,而第二大项就是对养老保险 的补贴。其次,物价上涨,医保制度不完善,老人退休后的生活得不到全面的保 障,仅依靠社会养老保险部分是不够的,为了以防日后的医疗消费支出,退休老 人必须要有足够的储蓄才能负担。最后,由于我国特色计划生育政策,80、90 年出生的都是独生子女,年轻家庭需要赡养双方老人,负担是非常重的,特别是 当出现健康问题时,医疗费用就能拖垮一个家庭。
(2) 收入消费和医保
2012年我国经济总量已经位居世界第二位,但我国目前仍处于发展中国家, 人均GDP与发达国家存在较大差距,在医疗消费可支配收入上更是不足。城镇 居民恩格尔系数徘徊于37%-40%左右,居民可支配收入的主要部分是生活必需 品,只有少数富裕阶层才有能力消费耐用品及奢侈品。所以医疗企业新药及创新 器械如果定价过高,普通人群承受不起,那对应的获益病人就会大大折扣,让更 多人能用上好药也是总理在政府工作报告中反复提及的内容。其实自2009年中 国就开始启动新医改,在这期间政府做了很多努力,三大医保覆盖人群从2004 年的2亿人到2016年的13亿,这是一个巨大成就。同期中国医疗卫生总支出的 GDP占比只从原来4.9%增长到6.2%,离发达国家10%左右的占比仍有一定差距, 未来医保之路任重而道远。
(3) 就医观念
我国传统的就医观念是小病不医、大病拖看。原本是小病最后往往带来非常 严重甚至威胁生命的后果。国家在国民健康上已经提出并号召对疾病早发现,早 诊断和早治疗了。俗话说的好小病不断,大病不患,提高及早就医的观念及基层 医疗疾病诊断率提高的项目可以市场潜力巨大,比如:患者的互联网问诊平台、 R医疗器械公司与腾讯项目合作的AI辅助诊断项目,都取得了很好的投资回报 收益,能提高患者就医改善观念或者帮助医生提高诊断疾病成功率的投资项目都 收到了医疗行业的欢迎。
因此,结合上述三个主要因素的影响,我们可以发现成功的好项目往往集 中于人口结构红利较大、定价能满足收入和心理平衡、改善患者就医观念或者确 实为病人带来实际获益的投资项目。R医疗器械公司总部在上海张江医药园区, 作为我国重要的药谷研发基地,其地理位置有利于整合产业链发展,发掘分析患 者肖像,吸收行业可投资资金,便于对接跨国海外企业来往交流。但同样由于上 海的特殊地理位置,医药集团公司群集,竞争激烈。公司在如此激烈的竞争环境 中要想发展和成长,就需要借助资本的力量,把握好每次投资机会。
3.3.4科技环境因素
最后,科技环境的变化也是财务投资中考虑的外部环境之一,科技的发展 是日新月异的,技术的更迭往往代表着时代的变化,所以在本文中也对科技环境 予以着重分析。当下火热的人工智能(Artificial intelligence, AI)、互联网+技术 在诸多领域取得了越来越多的应用,同时在医疗领域也受到重视,医疗领域和人 工智能技术的结合在互联网+技术的辅助下,给当前中国现阶段医疗资源不足的 问题提供了新的解决方案,同时也是卫生部积极倡导的医疗领域发展方向,对于 缓解日益显著的医疗资源匮乏和患者需求的矛盾是有益的。
由于国家政策利好、需求上涨、制造能力显著提升、技术创新和资本推动 等多种因素,医疗器械产业如今是健康产业中最火热的领域,同时也受到资本市 场和投资机构的青睐。中国医药工业信息中心预测的数据表明,2019年我国医 疗器械市场规模将超过6000亿元,而且年复合增长率预计将达17.0%。中国的 医疗器械创新己进入了快速发展的10年。而医疗器械领域覆盖范围广,作为技 术门槛高的高收益的行业,医疗器械领域如心血管子、影像设备(如CT、核磁 共振、PET-CT)、肿瘤诊断治疗、外科骨科、医疗人工智能和体外诊断等方向, 对于高科技技术的依赖日趋严重,技术迭代和新技术的产生运用是医疗器械财务 投资领域较大的变数,因此,对于科技环境的考虑需要纳入到财务投资的范畴。
综上所属,科技因素对于医疗器械领域具有颠覆和引领作用,对于医疗器
械的投资的影响也是不容小觑。
3.3.5外部环境分析结论
通过PESTR医疗器械公司外部宏观环境分析,可以得出以下结论:
(1) 政治(P)、经济(E)、社会(S)和科技(T)等四种重要因素对于外 部宏观模型分析的关系是相互关联的,也是相互制约的。对于R公司医疗器械 财务投资的决策而言,四种要因素组成了其主要的外部环境。对于外部环境的变 化和发展而言,公司处所的投资财务模型是不能以公司管理层的意志而转移的, 而是需要决策结构时时根据政治(P)、经济(E)、社会(S)和科技(T)的外 部环境变化而动态调整的。
(2) 考虑到医疗器械领域的高门槛、高收益、高附加值、技术依赖性的行 业独特性,在此领域的财务投资需要对医疗器械领域的行业热点趋势进行时时监 控,其中尤其考量在投资过程中涉及到的相关技术热点的风险防范和措施制定。
(3) 外部宏观环境分析模型中政治(P)、经济(E)、社会(S)和科技(T) 因素涉及方面很多,但根据重要性权重原则,R医疗器械公司的财务投资决策机 构应该在相关法规风险控制的前提下,把握好收益回报的主原则,进行系统性风 险系统设计。

 

第4章R公司投资模型现状及存在问题
本章主要通过描述R公司财务投资模型的现状,结合财务投资目标及财务投 资优化理论,用类比法和参数模型法进行多维度分析找出存在的问题,最终总结 并提出进一步改进财务投资模型的重要性和紧急性。
4.1 R公司现行财务投资模型
R医疗器械公司虽然进入中国己经有25个年头,但公司的治理结构仍十分 扁平化,目前对内的财务投资主要还是由财务部门进行决策和风险把控。当然公 司财务部门投资前会按照全球的总部要求,对财务的投资收益回报、成本费用、 人员费用、物料费用等等进行精确的估算,并考虑对应的投资回报率、风险进行 投资项目对比,最后做出投资决策。
现行的财务投资的流程图如下:
 
图4-1原财务投资评估流程
 
财务投资的主要还是在于评估环节,目前最常用的是偏项目投资或项目管理 方面:NPV/IRR等模型,本论文依据公司现有财务投资模型进行深入分析后, 发现如下情况

第一张表(表4-1) Assumptions财务模型显不的是最后进彳丁假设评估后得出 的未来1-10年的净现值收益情况,同时这张表代表了财务预测的核心假设,这 里也可以设置成投资回报率、净资产收益率等等其他项目,可以根据项目所要预 测的目标得出相应的结果。
表4-1现行财务投资项目-评估系统(Assumptions)
   
第二张表(表4-2) Turnover销售额收益的预测估算,该模型能够在评估的 时候帮助我们直观的看到未来每一年的投资带来销售收益变化,结合产品的成本 进行核算当然也就能够清晰直观的了解到投入产出比情况。
第三张表(表4-3) Material物料的表格显示的是对应财务投资所需的材料、 物料成本,药品的话会计入研发及临床成本,医疗耗材会计入对应设备投入成本 等等,每一大项的会计分录下会列出具体的小项明细,所以务必需要做到物料成 本核算的精确性不然对整体估算结果会带来较大的影响结果。


 
 
表4-3现行财务投资项目-材料费指标(Material)
第四张表(表4-4)是对投资项目人员成本的核算,通过精确到所需的研发 人员,乃至最后执行、项目推广的人员成本,才能精准计算内部投资回报率。
表4-4现行财务投资项目-人力成本指标
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第五张表是其他的所需成本,这项支出内容包括会很繁杂,大到房租、水电 费、办公用品、人员培训费等等,小到办公用品、设备清洁费用等等,每一项开 支都需要有个大致计提费用。

表4-5现行财务投资项目-其他成本指标
商业项H■其他费用
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因为我们在进行财务投资评估前会根据最初的投资目标选取对应的财务投 资模型进行测算,得到测算结果再经人为评估,才得到最终结果。但往往一个项 目不仅仅只有一个投资目标,所以就需要财务部门多维度使用不同的财务投资模 型进行评估。
4.2 R公司现行项目投资基本制度
投资部在成立初期,根据公司相关规定及企业价值观的要求,形成了公司投 资运营体系,确保公司投资流程的有序进行。这些制度也部分吸取了国外医疗行 业优秀的投资制度和借鉴相关金融行业的投资模式。鉴于国内医疗行业的兴起和 快速发展,目前的制度对公司财务投资监管力度依然不够、也不够细致。
财务投资决策是指按一定程序、方法和标准,对建设项目的投资规模、投资 方向、投资结构、投资分配以及建设项目的选择和布局等财务问题所作出的抉择 和决断。简而言之,财务投资决策就是对投资在经济上是否必要和可行作出的一 种选择。实践证明,投资决策的失误是导致固定资产投资效益低下的主要原因。 企业要通过财务投资决策,运用科学的方法,比较各种不同方案的优劣,权衡其 综合的经济效益,选择最优方案,组织好工程的施工和设备的选择,借以达到最 佳的投资效益。
财务投资决策是决定投资成败的关键环节。搞好财务投资决策,必须坚持科 学原则、效益原则和优化原则。
财务投资决策的基本步骤是:
① 确定投资目标。要达到的目标可以是若干个,但要主次分明。

② 探索可供选择的投资方案。
③ 评价比较各种投资方案,对各个方案进行技术经济比较和评价。
④ 选择投资方案。从可行性方案中选择出一个最优或满意的方案。
⑤ 执行投资决策。
⑥ 决策跟踪和检查。这一步骤又包括三点:第一,规定标准,以标准衡量执 行情况;第二,采取措施纠正执行结果与决策目标间的偏差;第三,适时地调整 与客观条件不相符的投资决策目标及方案。
R医疗器械公司财务投资的制度框架从公司投资业务角度来讲,基本能满足 法律法规的要求,对公司日常经营活动起到规范指导的作用。但制度制定还是相 对宽泛,各项规定之间缺乏互相约束,投资部与其他部门在对应的权责和岗位设 置一直没有一个明确划分,出了问题就容易出现互相推诿的情况。为了优化财务 投资流程及为财务评估打下的扎实基础,建议公司成立投资专委会。这样有利于 根据岗位设置职责,编制具体的业务操作流程和工作手册,以达到完善和实施公 司制度的目的。因此,R医疗器械公司的投资制度亟待进一步细化发展。
4.3问题分析及总结
以下是我认为目前财务投资模型存在的几点问题:
(1) 财务投资目标考虑角度不全面
目前使用的财务投资模型是根据每次的财务投资目标选取相匹配的模型进 行评估,比如着重考察投资回报时就会使用NPV/IRR模型,如偏股权投资方面 则会使用市场规模预测、投资价值预测等相关模型。每个财务目标模型都需要分 别选取进行评估,就存在极大的工作量及重复劳动问题。而投资项目往往不能只 从单一维度进行考虑,所以以往投资部进行投资决策的时候就容易出现投资分析 维度不全面的问题。
(2) 模型的预测精准性
通过上文表4-1现行投资模式的叙述,能够直观看到财务投资模型中对于场 地、人员、设备耗材、物料等等各个环节的成本核算上都会有预测误差,这样细 微的偏差会因为“蝴蝶效应”进而对投资收益结果产生几何级数的变化影响,最 终导致模型预测结果的不准确,从而失去参考的价值与意义。
(3) 非财务指标未纳入评估范围,投资部权责不清,人员配合协调存在问题
目前投资部门因为人员有限,对于评估投资的多目标要求尚不能充分考虑,
于是就需要跟多部门配合协助完善投资的评估。但这样就会存在具体人员协同匹 配权责不清的问题,市场部是否会积极配合投资部完成市场评估,法务部未能按 期完成投资部的相关文件审核也是常有的事情。这样就会拖慢投资评估的进度与 决策。同时如出现预测不准,需要责任追溯时,也容易出现互相推诿的现象。虽 然投资部可以设专人进行投资协调,但对于部分敏感数据往往就不容易拿到。比 如市场部有详实的数据支撑但又不愿意完全分享给投资部门,而且往往会存在数 据夸大的问题,用于强调项目的重要性,这也给投资部门做出正确的投资评估带 来困难。而一些非财务目标的因为无法进行量化,只能财务投资小组在投资时进 行主观评估,如何做到尽量客观分析这个问题对于提高投资预测的准确性会起到 很大影响。
(4) 投资反馈机制可借鉴性不强
当前的投资模型设置是将每个项目单独独立分析,如需对以前有相同目标的 财务投资案例集进行归档的话,则需要大量的人力物力财力进行总结归纳。而投 资模型的价值又往往在于总结和归纳经验,为以后的投资提供有效的预测指导, 帮助规避风险,同时给广大的投资企业提供借鉴指导意义和良好反馈。而这一点 上当前的财务模型设置存在一定缺陷,且短期内无法改善,所以对于现有财务投 资模型进行优化十分重要。
综上所述,所以当这些财务投资模型问题暴露的时候,经过公司多方讨论, 决定基于BP神经网络对目前的财务投资模型进行优化。对于如上暴露的问题在 制定优化方案时一并进行解决。对于上述的第一、第二、第四个问题:财务投资 目标考虑角度不全面、模型的预测精准性及投资反馈机制可借鉴性不强的问题, BP神经网络自身的特点属性就能解决。BP神经网络的优点在于:①具有非线性 映射功能,对于内部复杂多维度的问题,通过多层网络可以有效的解决,可以纳 入几十个甚至成百上千个思考角度。②具有自学和自适应的能力,对于过往的投 资案例集合,通过BP神经网络训练,BP神经网络会自动提取输出值并记录存 储在神经网络权值中,为未来遇到类似问题提供指导,有高度自学习能力,极强 的自适应性。③具有一定的泛化和容错能力,这样能够有效缓解财务投资模型中 投资因子中子项目个体数据不精准的问题,同时如果财务投资项目有部分数据缺 失,也能够给出参考的输出结果。对于上述第三个财务投资权责不清的问题,前 文己建议成立投资专委会进行解决,这里就不在赘述。
第5章基于BP神经网络财务投资模型优化方案设计 41
5. 1财务投资模型的优化方向 41
5. 2 BP神经网络财务投资模型构建 43
5.2. 1方案的设计思路 43
5. 2. 2 BP神经网络模型的搭建 45
5. 2. 3 BP神经网络财务投资模型测试样本的选取 49
5. 2. 4 BP神经网络模型的优化和稳定性评估 49
5. 2. 5 BP神经网络参数权重分析 51
5. 2. 6 BP神经网络测试效果评估 51
5. 3基于BP神经网络财务投资模型评估方案的设计 51
5. 3. 1评估阶段的优化方向 52
5.3.2评估方案的设计 53
第6章财务投资模型优化方案的实施 55
6. 1优化方案实施的进度计划表 55
6. 2优化方案实施的保障措施 57
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