论文主成分分析法构建公立医院财务风险预警模型，该文是关于主成分分析类本科论文怎么写与财务风险和分析法和预警方面论文写作技巧范文.
摘 要：目的：对公立医院财务风险预警模型中采用主成分分析法进行构建的作用及效果进行分析研究.方法：采用主成分分析法对公立医院的相关财务风险指标进行处理,并构建出财务预警的综合评价模型,通过样本医院相关数据对这一模型加以验证评价.结果：财务风险预警模型的准确度较高,存在实际应用价值.结论：以主成分分析法进行公立医院的财务风险预警模型构建,对于准确判断公立医院的财务状况,有效识别医院中潜在的财务风险有较好的帮助.
关键词：主成成分析法；公立医院；财务风险预警模型
在医院的运行过程中,会存在由于受到各种不确定因素影响进而导致医院的实际财务收益与预期收益间出现偏差的情况,这一问题会造成医院的应付账款与支付贷款利息风险,进而影响到医院的运行与发展.在财务风险中,存在广义风险与狭义风险的区别,广义上的财务风险指医院在财务活动中所面临的一切风险,而狭义上的财务风险则单指资本结构中由于负债资本比例过大而导致的无法按期还本付息,又叫做筹资风险或负债风险[1].据此,本研究针对采用主成分分析法构建公立医院的财务风险预警模型的效果进行了分析研究,并总结如下.
一、资料与方法
( 一) 一般资料
对我省的24 家样本公立医院进行分析研究,其中财务异常医院有4 家,此24 家样本公立医院的相关数据均来源于本省的财务决算报表,且以《统计年鉴》作为相关依据,对有关的非财务数据进行选取.
( 二) 方法
1. 指标选取
在本研究中,选取的指标分别为医院经营能力、盈利能力、偿债能力、流量、发展能力及环境支持度.这6 项指标能够对医院的整体财务状况有较为全面的反映.
2. 构建模型
对24 家样本公立医院进行模型的构建,采用SPSS18.0 对此24 家医院的相关指标数据进行KMO 功能检验及标准化处理,再以SPSS18.0 对需进行统计的6 项指标进行主成分分析,并采取因子载荷矩阵的计算方式对财务预警的相关指标数据进行综合性的评分判定,并最后总结出构建结果.
( 三) 统计学分析
采用SPSS18.0 对样本医院的相关数据进行了对比分析,并采用主成分分析法构建了风险预警模型.
二、结果
( 一) 统计分析检验
通过以球形检验及KMO 检验对统计结果进行分析,在本研究中的球形检验结果为P等于0.001,证明在各原有变量间有相关性存在,可进行主成分分析.同时,KMO 检验中,其KMO 取值在0~1 之间,且数值越高,表示越适合进行主成分分析,本研究中的KMO 值为0.546,表明其较为适合进行主成分分析.
( 二) 主成分分析
进行主成分分析应选取特征值较大的主成分,并需对所选取的成分进行解释及构建模型,通过采用主成分分析进行因子旋转,并由此得到因子载荷矩阵.在得到主成分系数矩阵后,通过各成分在各变量中的载荷即可得到主成分因子模型.
三、讨论
构建公立医院财务风险预警模型,其意义在于为医院的管理者进行清楚明确的财务信息支持,能够发现潜在的财务风险以便于及时处理,并能有效提示医院中当前的财务状况.但应注意到,在不同的地区,不同的公立医院中,影响到财务的因素也会不尽相同[2].因此,医院在构建财务风险预警模型时,一方面,要考虑到某些定性存在的指标以及相应的财务风险；另一方面,则应结合医院的自身实际,从自身状况出发制定模型.同时,管理者还应当明确的一点为,构建财务风险预警模型仅能利于提高发现问题的几率,如何处理潜在风险,如何提高医院的运营收益,还需要管理人员采取更深一步的转化或防范措施[3].
以主成分分析法构建公立医院的财务风险预警模型,一方面有利于通过降维使财务的预警评价指标得以简化,通过对指标进行筛选,使得非财务指标同样得以进入此模型中,进而能够更系统、更全面的对反映财务风险奠定基础[4].不过在本次研究中,KOM 取值为0.546,表示仅为较符合进行主成分分析,可见样本数据仍不够充分,需要更多的数据来对模型的精准度进行验证.由此可见,在后续以主成分分析法进行公立医院财务风险预警模型的构建时,要注意增加非财务性指标的引入,使更多的医院外部环境因素融入其中,进而展示更为全面.另一方面,则需对样本量进行扩大,为更精确的预测结果奠定数据基础.最后,还需要考虑到以精炼化、规范化的指标来作为最终的呈现结果,使财务指标少但反应的财务信息多、综上所述,对医院的财务风险进行有效的管控,需要构建公立医院的财务风险预警模型,建立相关的风险管控制度,并提高财务风险的应对速度,进行有效的搭建出财务风险预警系统,使医院的规避风险能力得到较大提升.财
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参考文献：
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