摘要：随着信息技术的快速发展，数据分析在各个领域中起到了至关重要的作用。在金融领域，特别是财务数据分析方面，数据分析技术的应用越来越广泛。医药行业作为一个高度竞争的行业，其上市公司的财务数据分析具有更重要的价值。随着人们对健康意识的不断提高和医疗需求的增加，医药企业的市场前景变得更加广阔。因此，研究医药行业上市公司的财务数据分析具有重要的理论和实践意义。通过对医药行业上市公司的财务数据进行分析，可以帮助投资者评估公司的盈利能力、偿债能力、运营能力以及成长潜力，进而指导投资决策。同时，对医药行业上市公司的财务数据进行深入分析，还可以预测行业的发展趋势、公司的竞争优势以及未来发展潜力，为行业参与者提供重要的参考。

　　关键词：财务数据分析；上市公司；Python

　　引言

　　医药行业作为国民经济中的重要组成部分，在过去的几十年中取得了长足的发展。近年来，医药行业在全球范围内快速发展，成为许多国家经济增长的重要推动力。作为医药行业的核心组成部分，上市公司扮演着关键的角色。通过对上市公司的财务数据进行深入分析，我们可以更好地了解医药行业的发展趋势、经营状况以及潜在的风险与机遇。通过Python编程可以实现对财务数据的可视化，使信息使用者更直观地了解医药行业的财务状况和趋势。

　　一、相关文献综述

　　冯琳（2024）指出借助信息化工具可以更全面地提升财务分析的能效[1]。玄令敏（2024）指出基于大数据驱动的财务分析可以为决策者提供更有利的决策支持[2]。班妙璇（2023）通过分析Python在企业财务数据分析中的应用，指出Python在数据处理、可视化及分析预测等方面的优势[3]。

　　张甜（2024）分析了Python在财务分析中的优势，指出利用Python进行财务分析更准确更灵活[4]。武滨（2023）通过对六大发展趋势的分析，总结出医药行业的发展将进入极致致胜时代[5]。

　　通过对文献的整理，可以看出，随着技术的进一步发展和应用场景的拓展，财务分析的方法和工具不断优化，基于Python的财务分析将为企业决策者提供更精确、更全面的决策支持，而医药行业作为近年来被高度关注的行业之一，其发展趋势对于投资者而言影响重大，利用有效的技术和工具分析其近年来的财务状况可以为投资者提供更为准确的信息。

　　二、基于Python的上市公司财务指标分析

　　（一）数据来源

　　本文通过CSMAR数据库，参考申银万国行业分类2021修订版作为行业划分依据，选取了2018—2022年期间医药行业上市公司A股480家具有代表性企业的财务指标数据。

　　（二）数据处理

　　为保证财务指标数据的选取更具可靠性和代表性，对数据做了以下处理：剔除了数据披露年份缺失或不足5年的企业；剔除了披露的财务指标数据缺失的企业；为避免数据极差过大影响整体效果，对数据做了简单的缩尾处理，剔除掉了指标数过高和过低的企业。

　　通过对数据的处理，本文最终样本包括200家上市A股医药企业，最终样本包括1 000条数据。本文将数据导出到Excel进行初步整理，为方便描述，本网将各指标中文均用英文首字母代替。对数据进行初步调整后，为了更好地呈现数据效果，通过Python对数据做了进一步处理，在Python中导入numpy和pandas数据库，将整理好的Excel数据导入并切除不必要的信息列。

　　（三）财务指标基本情况

　　本文主要从财务的四个方面进行分析，包括偿债能力、盈利能力、经营能力以及发展能力，其中偿债能力包括：流动比率（CR）、速动比率（QR）、资产负债率（ALR）、产权比率（ER）；盈利能力包括：总资产净利润率（ROA）、净资产收益率（ROE）、营业利润率（OM）；经营能力包括：应收账款周转率（ARTR）、存货周转率（ITR）、流动资产周转率（TCA）、总资产周转率（TTA）；发展能力包括：总资产增长率（GRTA）、营业利润增长率（OPGR）、营业收入增长率（GROI）、所有者权益增长率（GROE）。

　　在分析一个企业的财务状况时，通常从四个方面可以看出一个企业的发展状况及经营效益，本文选取的财务指标概括了这四个能力的情况，能较好地解释企业的财务状况。

　　（四）财务指标描述性统计分析

　　在本研究中，我们对公司的财务指标进行了描述性统计分析，以评估其财务状况和经营绩效。从Python运行出的描述性统计可以清楚地看出医药行业每个指标的平均值、最大值以及最小值，如表1所示。

　　其中流动比率（CR）的平均值为2.99，速动比率（QR）的平均值为2.45，一般来说，企业的流动比率和速动比率越高，企业的偿债能力越强；资产负债率（ALR）的平均值为0.33，一般在0.5以下为较好，资产负债率越低，说明企业对债务的依赖程度较低，风险相对较小；产权比例（ER）的平均值为0.65，一般在0.5以上为较好，产权比率越高，说明企业依靠自有资金进行经营的程度较高，相对较稳定。总资产净利润率（ROA）的平均值为0.07，一般在0.05～0.15之间较好，净资产收益率（ROE）的平均值为0.104，处于0.1～0.2之间较好，总资产净利润率和净资产收益率越高，说明企业在利用资产方面的效率较高；营业利润率（OM）的方差为0.153，一般在0.1～0.2之间较好，营业利润率越高，说明企业在经营过程中的盈利能力较强。应收账款周转率（ARTR）的平均值为6.80，存货周转率（ITR）的平均值为3.68，流动资产周转率（TCA）的平均值为1.16，总资产周转率（TTA）的平均值为0.64，这四个指标越高，说明企业相应账款的周转速度较快。总资产增长率（GRTA）的平均值为0.15，营业利润增长率（OPGR）的平均值为-0.83，营业收入增长率（GROI）的平均值为0.109，所有者权益增长率（GROE）的平均值为0.15，这四个指标越高，表明对应的增长速度越快。

　　（五）财务指标可视化

　　通过对以上医药行业的数据分析，可以得出一些较为直观的数据信息，为进一步观察财务数据的分布情况，本文绘制了如图1所示的箱线图，可以帮助我们概括数据、发现异常值、比较不同组的数据分布，并提供对数据分布的直观理解。其主要有以下几点作用。

　　可视化数据分布：箱线图可以提供关于数据分布的概括信息。通过显示五数概括（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值），它可以帮助我们了解数据的中心趋势、离群值以及数据的分散程度。使得观察者能够更快速地理解数据的特征。

　　检测异常值：箱线图可以帮助我们检测数据中的异常值或离群值。通过观察须线之外的数据点，我们可以识别出那些与其他数据点明显不同的值。

　　发现数据的偏斜和异常情况：通过观察箱线图的形状，我们可以判断数据是否呈现偏斜（偏向于某个方向）或是否存在异常情况。例如，如果箱体倾斜或须线不对称，可能意味着数据分布存在偏斜。

　　由图1可以看出，医药行业的偿债能力各个指标数据都较为集中，偏离程度较小，行业间数据较为统一，没有出现较大的偏差，偿债能力维持在较好的范围内；盈利能力三个指标中，总资产利润率分布较为集中，而净资产收益率和营业利润率稍有偏离，但波动范围都在可控范围内，表明医药行业间各企业的盈利水平有所差距；经营能力四个指标中存货周转率、流动资产周转率和总资产周转率几乎趋同，差距较小，而应收账款周转率差距较大，分布较为不均匀，反映了医药行业各企业在应收账款方面的差距；发展能力四个指标中总资产总增长率、营业利润增长率和所有者权益增长率均出现较大差异，但营业利润增长率出现分布不均，可以看出，各企业虽然规模差不多，但营业利润却大为不同，管理层和投资者在观察医药行业各企业时，可以多关注营业利润增长的一个情况。

　　三、基于Python的上市公司财务数据趋势分析

　　本文利用Python将时间日期转为时间格式，对数据做了一个调整，取各年平均值，以方便后期做趋势分析。

　　（一）偿债能力趋势分析

　　本文通过对以上四个主要的偿债能力指标来分析2018—2022年期间医药行业的偿债能力趋势变化。如图2所示。通过数据可视化可以清晰地看出偿债能力的四个指

　　标随年份变化的趋势。可以看出四个指标在5年间的变化并不大，流动比率（CR）一直维持在3上下波动，只是在2020年略微有所下降，后又很快恢复了，分析其主要是因为2020年大环境的影响，导致全球经济下调，整个医药行业所用于偿债的流动资金也有所减少，因此会出现以下情况，不过后期因市场药品需求增多，资金流动较大，因此流动比率很快回升；流动比率（QR）维持在2.5左右、资产负债率（ALR）保持在0.5以下，产权比率（ER）保持在0.5以上，三个指标的变化都不明显，均维持在正常范围内，表明医药行业有足够的流动资金来偿还短期债务，偿债能力较强。可以大胆预测未来医药行业的偿债能力趋势依旧保持稳定状态，波动不会太大。

　　（二）盈利能力趋势分析

　　从图3的盈利能力趋势图可以看出医药行业总资产净利润率（ROA）、净资产收益率（ROE）和营业利润率（OM）的变化趋势都较大，但都在正常范围内波动，盈利能力较好。在2018年各指标都有所下降，2019年回升，又自2020年起持续下降，分析在2019年出现上升可能有如下原因。

　　1.创新药物的推出

　　医药行业依赖于创新药物的研发和上市。这将有助于提高医药企业的盈利能力。

　　2.市场需求增长

　　随着人口老龄化和慢性疾病的增加，医疗保健需求也在不断增长。这导致了医药产品的需求增加，从而为企业带来了更多的销售机会和盈利空间。

　　3.技术进步

　　医药行业的技术进步和创新，如基因工程、生物技术等，可以提高药物研发效率和生产效率，降低成本，从而改善医药企业的盈利能力。

　　而2020年导致下降可能的原因有以下几点：政府对医药行业的监管政策可能发生了变化，例如价格控制、减少医保报销范围等，这可能导致医药企业的盈利能力下降；市场竞争加剧。医药行业竞争激烈，新药研发和市场推广的成本较高。如果市场上出现竞争对手或者竞争加剧，企业可能面临价格战和销售额下降的压力，从而导致盈利能力下降；专利失效。药品的专利期限有限，一旦专利失效，其他公司可以生产同样的药物，导致药价下降，从而影响企业的盈利能力；临床试验失败。医药行业需要进行大量的研发和临床试验，以确保药物的安全性和有效性。如果临床试验失败或者药物被撤回，企业可能会面临巨大的损失，从而影响盈利能力。

　　（三）经营能力趋势分析

　　从图4经营能力的四个指标趋势可以可看出，除了应收账款周转率（ARTR）波动稍微明显一些，另外三个指标存货周转率（ITR）、流动资产周转率（TCA）和总资产周转率（TTA）变化均不大，几乎呈直线趋势，但四个指标均在合理范围内，较为稳定，分析其应收账款周转率波动主要的原因有以下几点。

　　1.特殊环境影响

　　医院和诊所关闭或者限制营业，医药企业的销售额受到了冲击导致医药企业的应收账款增加，周转率下降。

　　2.政策调整

　　一些国家对医药行业进行了政策调整，包括价格调整、采购方式改变等。这些变化可能导致医药企业的销售周期延长，从而影响了应收账款的周转率。

　　3.市场竞争加剧

　　随着医药行业的发展，市场竞争也越来越激烈。医药企业为了争夺市场份额，可能会给予客户更长的信用期，以及更灵活的付款方式导致应收账款的周转速度下降。

　　（四）发展能力趋势预测

　　依据图5可以看出，营业利润增长率（OPGR）波动幅度较大，在2018年开始下降，2019年开始回升，在2020年开始持续下降；总资产增长率（GRTA）、营业收入增长率（GROI）和所有者权益增长率（GROE）的波动幅度较小，三个指标几乎重合，且处于0.05～0.25之间，发展较稳定；针对营业利润增长率（OPGR）下降的可能原因有以下几点。

　　1.医药行业受到药品价格的压力影响

　　政府可能会采取措施限制药品价格上涨，或者市场竞争加剧导致价格竞争激烈。这些因素都可能对企业的盈利能力产生负面影响，导致营业利润下降。

　　2.竞争加剧

　　医药行业竞争激烈，新的药物和治疗方法不断涌现。如果竞争加剧，企业可能需要投入更多资源来保持市场份额，这可能会导致成本增加，从而影响营业利润。

　　3.研发投入和创新

　　医药行业的研发投入对于新药物的研发和创新至关重要。由于大环境影响，医药行业在2020年份增加了药物研发投入，导致营业利润下降。

　　四、基于Python的上市公司发展趋势预测

　　通过对以上医药行业各指标的趋势分析，预测下一年的整体财务状况。对医药行业财务指标的趋势预测是十分必要的。

　　（一）业务决策支持

　　财务指标的趋势预测可以为医药企业的业务决策提供重要参考。通过对财务指标的趋势进行分析和预测，企业可以了解自身的财务状况以及未来的发展趋势，从而制定相应的战略和决策。

　　（二）风险管理

　　财务指标的趋势预测可以帮助企业进行风险管理。通过对财务指标的趋势进行分析，企业可以识别出潜在的财务风险，并采取相应的措施进行防范和应对，以保障企业的稳定运营和可持续发展。

　　（三）资源分配优化

　　财务指标的趋势预测可以帮助企业进行资源分配的优化。通过对财务指标的趋势进行分析，企业可以了解不同业务板块的收益情况，从而合理配置资源，优化业务结构，提高资源利用效率。

　　（四）投资者关系管理

       财务指标的趋势预测对于投资者关系管理也非常重要。

　　投资者通常关注企业的财务状况和发展趋势，通过对财务指标的趋势进行预测，企业可以提供给投资者有关企业前景的信息，增强投资者对企业的信心，维护良好的投资者关系。

　　通过建立随机森林模型进行多元回归预测，导入sklearn库，划分训练集和测试集，构建随机森林模型并训练，预测并输出结果，最后评估拟合效果，得出医药行业偿债能力、盈利能力、经营能力以及发展能力的预测结果。如图6所示，可以看出未来医药行业各财务指标的一个变化情况，偿债能力趋于稳定，保持一个稳定状态，盈利能力预测会有一个略微的上升，经营能力趋于稳定，发展能力中营业利润增长率指标预测会有一个触底反弹，出现上升情况，其他指标趋于稳定。基于随机森林模型的一个预测，得出以上的结果，模型拟合程度达到0.81左右，呈现出一个较好的拟合效果，有一定的预测效果。

　　五、结语

　　本文通过对医药行业财务数据进行分析，利用Python编程手段将医药行业偿债能力、盈利能力、经营能力及发展能力各指标数据清晰明了地展现出来，能够更直观地展现出各指标的趋势，以便更好地为投资者提供更为直观地行业信息；并通过对医药行业过去五年财务数据趋势分析，建立预测模型，预测未来医药行业的发展趋势，以望为投资者提供有效的投资建议，也使信息使用者能更好地观察医药行业未来的发展状况，为企业管理层提供改进方向。

　参考文献：

　　[1]冯琳.企业财务分析中存在的问题及对策[J].纳税，2024，18（1）：76-78.

　　[2]玄令敏.大数据驱动的财务分析在企业决策中的应用研究[J].商场现代化，2024（8）：156-158.

　　[3]班妙璇.Python在企业财务数据分析中的应用[J].现代商贸工业，2023，44（12）：58-60.

　　[4]张甜.Python在企业财务分析中的应用研究[J].中小企业管理与科技，2024（4）：130-132.

　　[5]武滨.医药行业的发展趋势与应对策略[J].中国药店，2023（11）：64-67.