Z-оценка

Что такое Z-оценка?

Z-оценка – это числовое измерение, которое описывает отношение значения к среднему значению группы значений. Z-показатель измеряется в единицах стандартного отклонения от среднего. Если Z-оценка равна 0, это означает, что оценка точки данных идентична средней оценке. Z-оценка 1,0 будет означать значение, которое составляет одно стандартное отклонение от среднего. Z-баллы могут быть положительными или отрицательными, при этом положительное значение означает, что балл выше среднего, а отрицательный – ниже среднего.

В финансах Z-баллы являются мерой изменчивости наблюдения и могут использоваться трейдерами для определения волатильности рынка. Z-оценку также иногда называют Z-оценкой Альтмана .

Краткая справка

  • Z-Score – это статистическое измерение отношения оценки к среднему значению в группе оценок.
  • Z-оценка может показать трейдеру, является ли значение типичным для указанного набора данных или нетипичным.
  • В целом, показатель Z ниже 1,8 предполагает, что компания может быть на грани банкротства, а оценка, близкая к 3, предполагает, что компания находится в стабильном финансовом положении.

Как работают Z-баллы

Z-значения показывают статистикам и трейдерам, типичен ли показатель для определенного набора данных или нетипичен. Z-значения также позволяют аналитикам адаптировать оценки из различных наборов данных для получения оценок, которые можно будет более точно сравнивать друг с другом.

Эдвард Альтман, профессор Нью-Йоркского университета, разработал и ввел формулу Z-оценки в конце 1960-х годов как решение трудоемкого и несколько запутанного процесса, который пришлось пройти инвесторам, чтобы определить, насколько близка к банкротству компания.12  На самом деле формула Z-балла, разработанная Альтманом, в конечном итоге дала инвесторам представление об общем финансовом состоянии компании.

На протяжении многих лет Альтман продолжал пересматривать свой Z-балл.С 1969 по 1975 год Альтман изучил 86 компаний, терпящих бедствие.С 1976 по 1995 год он наблюдал за 110 компаниями.Наконец, с 1997 по 1999 год он оценил еще 120 компаний.По его результатам было обнаружено, что точность Z-балла составляет от 82% до 94%.3

В 2012 году Альтман выпустил обновленную версию Z-score, которая получила название Z-score Plus Альтмана.Его можно использовать для оценки государственных и частных компаний, производственных и непроизводственных компаний, а также американских и неамериканских компаний.1

Z-оценка – это результат теста на кредитоспособность, который помогает оценить вероятность банкротства публично торгуемой компании.Z-оценка основана на пяти ключевых финансовых коэффициентах, которые можно найти и рассчитать из годового отчета компании за 10 тысяч .Расчет, используемый для определения Z-показателя Альтмана, выглядит следующим образом:4

ζзнак равно1.2А+1.4B+3.3C+0.6D+1.0Eжчере:Зета(ζ)знак равноТчелттп  Z-ысотеАзнак равноWorking capital/total assetsBзнак равноРетянедегнянгс/тотлсыеты  Cзнак равноEarnings before interest and taxes (EBIT)/totalSеветыDзнак равноМткетVвлуйòфхдуяту/бööKобвлуйоетотллябялятяеы       Eзнак равноSлес/тотлсыеты \begin{aligned} &\zeta=1.2A+1.4B+3.3C+0.6D+1.0E\\ &\textbf{where:}\\ &\text{Zeta}(\zeta)=\text{The Altman }Z\text{ -score}\\ &A=\text{Working capital/total assets}\\ &B= \text{Retained earnings/total assets}\\ &C=\text{Earnings before interest and taxes (EBIT)/total}\\ &\qquad\text{assets}\\ &D=\text{Market value of equity/book value of total liabilities}\\ &E=\text{Sales/total assets} \end{aligned}​ζ=1.2A+1.4B+3.3C+0.6D+1.0Ewhere:Zeta(ζ)=The Altman Z-scoreA=Working capital/total assetsB=Retained earnings/total assetsC=Earnings before interest and taxes (EBIT)/totalassetsD=Market value of equity/book value of total liabilitiesE=Sales/total assets​

Typically, a score below 1.8 indicates that a company is likely heading for bankruptcy. Conversely, companies that score above 3 are less likely to experience bankruptcy.5

Z-Scores vs. Standard Deviation

Standard deviation is essentially a reflection of the amount of  variability within a given data set. Standard deviation is calculated by first determining the difference between each data point and the mean. The differences are then squared, summed, and averaged. This produces the variance. The standard deviation is the square root of the variance.

The Z-score, by contrast, is the number of standard deviations a given data point lies from the mean. For data points that are below the mean, the Z-score is negative. In most large data sets, 99% of values have a Z-score between -3 and 3, meaning they lie within three standard deviations above and below the mean.

Criticisms of Z-Scores

The Z-score should be calculated and interpreted with care. For example, the Z-score is not immune to false accounting practices. Since companies in trouble may sometimes misrepresent or cover up their financials, the Z-score is only as accurate as the data that goes into it.

Additionally, the Z-score isn’t very effective for new companies with little to zero earnings. Regardless of their actual financial health, these companies will score low. Moreover, the Z-score doesn’t address the cash flows of a company. Rather, it only hints at it through the use of the net working capital-to-asset ratio.

Finally, Z-scores can swing from quarter to quarter if a company records one-time write-offs. These events can change the final score and may falsely suggest a company is on the brink of bankruptcy.