阿特曼Z-score模型

阿特曼Z-score模型

紐約大學斯特恩商學院教授愛德華·阿特曼(Edward Altman)在1968年就對美國破產和非破產生產企業進行觀察,採用了22個財務比率經過數理統計篩選建立了著名的5變數Z-score模型。Z-score模型是以多變數的統計方法為基礎,以破產企業為樣本,通過大量的實驗,對企業的運行狀況、破產與否進行分析、判別的系統。Z-score模型在美國、澳大利亞、巴西、加拿大、英國、法國、德國、愛爾蘭、日本和荷蘭得到了廣泛的套用。

模型內容

模型A

公開上市交易的製造業公司的破產指數模型:

Z =1.2X1 + 1.4X2 +3.3X3 + 0.6X4 + 0.999X5

或Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 兩個公式區別在前四個變數是否用百分比表示,最後一個變數是倍數形式,所以不做改變

X1 = 淨營運資本 / 總資產 = (流動資產— 流動負債) / 總資產

這一指標反映流動性和規模的特點。流動資本=流動資產-流動負債,流動資本越多,說明不能償債的風險越小,並可反映短期償債能力。

X2 = 留存收益 / 總資產

這一指標衡量企業積累的利潤,反映企業的經營年限。

X3 =息稅前收益/ 總資產 = (利潤總額+財務費用) / 總資產

這一指標衡量企業在不考慮稅收和融資影響,其資產的生產能力的情況,是衡量企業利用債權人和所有者權益總額取得盈利的指標。該比率越高,表明企業的資產利用效果越好,經營管理水平越高。

X4 = 優先股和普通股市值 /總負債= (股票市值 * 股票總數) / 總負債

這一指標衡量企業的價值在資不抵債前可下降的程度,反映股東所提供的資本與債權人提供的資本的相對關係,反映企業基本財務結構是否穩定。比率高,是低風險低報酬的財務結構,同時這一指標也反映債權人投入的資本受股東資本的保障程度。

X5 = 銷售額 / 總資產

這一指標衡量企業產生銷售額的能力。表明企業資產利用的效果。指標越高,表明資產的利用率越高,說明企業在增加收入方面有良好的效果。

判斷準則:Z<1.8,破產區;1.8≤Z<2.99,灰色區;2.99<Z,安全區

Edward Altman對該模型的解釋是:Z-score 越小,企業失敗的可能性越大,Z-score小於1.8的企業很可能破產。

模型B

Altman針對非上市公司給出了修正的破產模型

Z = 1.0X3 + 6.56X1 + 3.26X2 + 0.72X4

判斷準則:Z<1.81,破產區;1.81≤Z<2.67,灰色區;2.67<Z,安全區

分析

原始的Z得分(針對公共製造企業):如果Z得分大於等於2.67,則企業不可能破產.如果Z得分小於1.81,則企業很可能破產.比分在1.81-2.67之間,是灰色區域.企業Z得分在此範圍的話,則一年內破產可能性為95%,兩年內的破產可能性為70%.很顯然,Z得分越高,企業越不可能破產.

模型A的Z得分(針對私營製造企業):主要適用私營製造企業,而不能套用於其他類型的公司.如果Z得分大於2.90,企業則不可能破產.如果Z得分小於低於1.23,企業則很可能破產.Z得分在1.23-2.90之間的企業,一年內破產的可能性高達95%,兩年內破產的可能性是70%.Z得分越高,企業越不可能破產.

模型B的Z得分(針對私營一般性公司):這一版本的Z得分主要用來預測私營的非製造企業在1-2年內破產的可能性,所以模型B的Z得分只適用於私營的一般性公司,而不能套用於軀體類型的公司.如果Z得分大於2.60,企業則不可能破產,如果Z得分小於等於1.10,企業則很有可能破產.1.10-2.60之間為灰色區域,Z得分1.23-2.90之間的企業,一年內破產的可能性為95%,兩年內破產的可能性為70%.對於企業來說,Z得分越高越好.

限制缺點

1、僅考慮2個極端情況(違約與沒有違約),對於負債重整、或是雖然發生違約但是回收率很高的情況就沒有做另外較詳細的分類。

2、權數未必一直是固定的,必須經常調整。

3、並未考慮景氣循環效應因子的影響。

4、公司違約與否與風險特性的關係實際上可能是非線性的。

5、缺乏經濟的理論基礎,也就是為什麼就這幾個財務變數值得考慮,難道其它因素(例如公司治理變數)就沒有預測能力嗎?

6、對市場的變化不夠靈敏(運用的會計資料更新太慢)。

7、無法計算投資組合的信用風險,因為Z-Score模型主要是針對個別資產的信用風險進行評估,對整個投資組合的信用風險無法衡量。

計算公式

Z得分的計算公式, 需要說明的是,公式針對公共企業與私營企業要作相應的調整和變更。

Altman's Z-Score

Working Capital×1.2/Total Assets

Retained Earnings / Total Assets ×1.4

EBIT / Total Assets ×3.3

Market Value of Equity / Book Value of Total Liabilities ×0.6

Sales / Total Asset × 0.999

Z-Score(Public MFG COmpanies)

Working Capital / Total Assets × 0.717

Retained Earnings / Total Assets × 0.847

EBIT/Total Assets × 3.107

Market Value of Equity / Market Value of Total Liabilities ×0.420

Sales / Total Asset ×0.998

A-Z'-Score (Privately held MFG companies)

Working Capital / Total Assets ×6.56

Retained Earnings / Total Assets ×3.26

EBIT / Total Assets ×6.72

Market Value of Equity / Market Value of Total Liabilities ×1.05

B-Z'-Score(Privately held non-MFG Companies)

案例分析

案例一

Z-Score模型在製造業上市公司財務預警中的實證分析

1.樣本的選取。

本文以滬深兩市A股市場2007年因財務狀況異常被特別處理的企業作為研究樣本。由於A股上市公司執行國內的會計準則和會計制度,其對外財務信息容易收集也較完整,上市公司被特別處理的特徵較明顯,2001年2月22日中國證監會根據《公司法》正式頒布了《虧損上市公司暫停上市和終止上市實施辦法,建立了我國上市公司退市機制,使得這一研究對象具有很高的關注度。對上市公司進行準確的預測和判斷.對於規範證券市場的運作、降低投資風險和保護投資者利益等具有重要的現實意義。

本文從2007年ST公司中界定12家上市公司作為研究樣本,再按照與之同時期、資產規模相當(相差不超過10%)的原則選取與其相對應的12個正常上市公司。本文研究基於ST企業被“特別處理”的前3年的資料,即假設上市公司在第t年被實施ST.選取上市公司ST之前的第t一2、t一2、t一3年財務數據為樣本建立模型。

本文所用樣本數據來源於證券之星、深滬證券交易所網站以及上市公司的年度報告,採用Excel2003等軟體進行數據處理。

2.指標的適應性設定。

鑒於我國股市非流通股無市場價格,在計算股權市價總值時採用的是每股股價與社會公眾股股份數相乘的辦法.又考慮到計算息稅前利潤時需要用到利息費用,因此對Z計分模型中的各項指標的設定作以下調整:

X=(流動資產-流動負債)/資產總額;

X=(未分配利潤+盈餘公積金)/資產總額;

X=(稅前利潤十財務費用)/資產總額;

x=(每股市價*流通股數+每股淨資產*非流通股數)/負債總額;

X=主營業務收入/資產總額

案例二

Z-Score模型在我國製造業上市公司財務預警中的實證分析

按照Z—Score模型的要求收集整理財務數據,利用Excel計算得到不同年份製造業上市公司的z值得分。見下表。

公司名稱Z值
t-1年t-2年t-3年
ST建機(600984)1.482.0412.147
S*ST東方A(000725)-0.2650.4580.685
ST自儀(600848)-0.076-O.56l0.133
ST通科(600862)0.9631.8721.764
S*ST四環(000605)-0.8640.3871.087
ST匯通(000920)0.8611.5421.695
ST中紡(600610)0.871.6951.793
ST三元(600429)2.8821.8191.78
ST金馬(000980)0.581.6762.76
ST天宇(000723)-0.371.121.37
ST常柴(000570)-0.0140.811.7
ST證星(600213)0.520.51.8l
鼎盛天工(600335)1.8671.8731.942
經緯紡機(000666)2.2461.9191.959
江鑽股份(000852)3.222.6821.994
青海華鼎(600340)1.9741.9693.453
北人股份(600860)1.2751.8792.262
全柴動力(600218)2.9921.7473.03
國祥股份(600340)3.673.784.14
北礦磁材(600980)2.8694.2036.129
思達高科(000676)3.051.852.55
長征電器(600112)3.2l3.032.68
江淮動力(00086)1.72.922.73
輕工機械(600605)3.223.073.02

1.對ST公司的預測。由上表可以看出,ST公司在t-1年有11家Z值小於1.8(ST三元除外),有的甚至已為負數,這充分說明了公司在被特別處理前一年內其財務狀況已經發生了嚴重的惡化.具有巨大財務危機,預測準確率高達91.7%;在T-2、t-3年有9家Z值小於1-8,預測準確率為75%;離ST的時間越短.預測的精度越高。前一年的預測精度較高.到了前兩年、前三年其預測精度大幅度下降。同時可以看出ST公司在被特別處理前三年的會計年度中,其Z值都在2.99以下,不存在Z值大於2.99的公司.並且Z值呈逐年減小的趨勢.這說明ST公司在被特別處理前兩年乃至前三年,已經顯現出財務惡化的隱患。

2.對非ST公司的預測。由上表可計算出三年中對非ST公司預測的準確率平均比例為93.94%(扣除江淮動力於2004年被特別處理的情況)。非sT公司Z值處於1.8~2.99(即處於灰色地帶)之間的平均比例為49.5%,基本符合規律,非ST公司Z值大於2.99的平均比例為44.46%,這說明我國製造業上市公司財務狀況基本良好,有一定的抵禦風險的能力。

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