财务比率分析中的Z指数
财务比率分析中的Z指数分析法又称"Z记分法",它是一种通过多变模式来预测公司财务危机的分析方法.最初的"Z记分法"是由美国爱德华·阿尔曼(Altman)在上世纪六十年代中期提出来的,最初阿尔曼在制造企业中分别选择了33家破产企业和良好企业为样本,收集了样本企业资产负债表和利润表中的有关数据,并通过整理从二十二个变量中选定预测破产最有用的五个变量,经过综合分析建立了一个判别函数:在这模型中他赋予五个基本财务指标以不同权重,并加计产生"Z"值,即:
Z=0.012X1+0.014 X2+0.033 X3+0.006 X4+0.999 X5
其中:Z——判别函数值
X1——(营运资金÷资产总额)×100
X2——(留存收益÷资产总额)×100
X3——(息税前利润÷资产总额)×100
X4——(普通股优先股市场价值总额÷负债帐面价值总额)×100
X5——销售收入÷资产总额
该模型将反映企业长债能力的指标X1和X4,反映企业获利能力的指标X2 和X3以及反映企业营运能力的指标X5有机地联系起来,通过综合分值来分析预测企业财务失败或破产的可能性.按照这个模式一般来说,Z值越低企业越有可能发生破产,通过计算某企业连续若干年的Z值就可以发现企业是否存在财务危机的征兆.阿尔曼根据实证分析提出了判断企业财务状况的几个临界值,即:当Z值大于2.675时,则表明企业的财务状况良好,发生破产的可能性就小;当Z值小于1.81时,则表明企业潜伏着破产危机;当Z值介于1.81和2.675之间时被称之为"灰色地带",说明企业的财务状况极为不稳定.
上述模型主要适用于股票已经上市交易的制造业,为了能够将"Z—Score Model "模型适用于私人企业和非制造业公司,阿尔曼又对该模型进行了修正,即:
Z=0.065X1+0.0326X2+0.01X3+0.0672X4
式中: X1=(营运资金/资产总额)×100;
X2=(留存收益/资产总额)×100
X3=(税息前利润/资产总额)×100
X4=(企业账面价值/负债账面价值)×100
在这个预警模型中当目标企业的Z值被测定为大于2.90时,说明企业的财务状况良好;当Z值小于1.23时,说明企业已经出现财务失败的征兆;当Z值处于1.23与2.90之间时为灰色地带,表明企业财务状况极不稳定.
我们以A公司为例对A公司2004年和2005年两年的Z值做一个分析(假设以财务费用代替利息费用,公司股票价格以2004年末和2005年末的价格为准,公司股票在上述两个时点的市场价格分别为5.15和4.10元,资产总额均采用期末数):
2004年:X1=(395778－78245)÷710706×100=44.68
X2=(119796+39037)÷710706×100=22.35
X3=(50980+728)÷710706×100=7.28
X4=(5.15×119647)÷92932×100=663.05
X5=1529938÷710706=2.15
则 Z=0.012×44.68+0.014×22.35+0.033×7.28+0.006×663.05+0.999×2.15=7.215
2005年:X1=(384584－72173)÷677750×100=46.10
X2=(132314+14537)÷677750×100=21.67
X3=(32577－203)÷677750×100=4.78
X4=(4.10×119647)÷72310×100=678.40
X5=1650946÷677750=2.43
则 Z=0.012×46.10+0.014×21.67+0.033×4.78+0.006×678.40+0.999×2.43=7.512
以阿尔曼的Z值为判断标准,则A公司财务状况非常良好..
阿尔曼设计的Z模型综合考虑了企业的资产规模,变现能力,获利能力,财务结构,偿债能力等方面的因素,该模型在西方预测公司破产的准确率达70%—90%,在破产前一年准确率高达95%.但我们认为由于我国的一些实际情况与国外的实际情况有一定的差别,简单照搬过来使用能否发挥到同样的效果是值得怀疑的.
第一,Z模型缺乏现金流变化的因素.在Z模型中X1的分子"营运资金"是以流动资产减去流动负债取得的,而流动资产中有可能存在大量并不容易兑现的存货和可能收不回的应收债权,这些都会给企业的短期偿债能力分析带来误判的可能,从而最终影响到Z值的结果.
第二,在计算X3值时,"税息前利润"也是一个并不是那么容易取得的数据,这主要缘于我国并没有像美国那样单独设一个"利息费用"科目,企业外部单位和人员在计算税息前利润时,通常是用财务费用来代替利息费用,而在我国财务费用包括利息支出及收入,汇兑损益和借款手续费等内容,与美国的"利息费用"内涵并不相同,如果我们将一个不准确的数据置入财务预警模型中来计算Z值,这会影响到所得出的结论的科学性.
第三,在X4值的计算中,如果是针对上市公司来做财务失败预警分析,"普通股和优先股市值总额"能否反映公司的价值是一个问题.虽然股权分置改革解决了股权分置问题,但由于我国证券市场投机气氛较浓,业绩与股价的相关性并不高,很多绩差股的价格往往要远高于其价值,以这与价值背离的价格作为分析的依据得出的可能会是个错误的结论.
希望这个文献对你有帮助!
财务比率分析中的Z指数分析法又称"Z记分法",它是一种通过多变模式来预测公司财务危机的分析方法.最初的"Z记分法"是由美国爱德华·阿尔曼(Altman)在上世纪六十年代中期提出来的,最初阿尔曼在制造企业中分别选择了33家破产企业和良好企业为样本,收集了样本企业资产负债表和利润表中的有关数据,并通过整理从二十二个变量中选定预测破产最有用的五个变量,经过综合分析建立了一个判别函数:在这模型中他赋予五个基本财务指标以不同权重,并加计产生"Z"值,即:
Z=0.012X1+0.014 X2+0.033 X3+0.006 X4+0.999 X5
其中:Z——判别函数值
X1——(营运资金÷资产总额)×100
X2——(留存收益÷资产总额)×100
X3——(息税前利润÷资产总额)×100
X4——(普通股优先股市场价值总额÷负债帐面价值总额)×100
X5——销售收入÷资产总额
该模型将反映企业长债能力的指标X1和X4,反映企业获利能力的指标X2 和X3以及反映企业营运能力的指标X5有机地联系起来,通过综合分值来分析预测企业财务失败或破产的可能性.按照这个模式一般来说,Z值越低企业越有可能发生破产,通过计算某企业连续若干年的Z值就可以发现企业是否存在财务危机的征兆.阿尔曼根据实证分析提出了判断企业财务状况的几个临界值,即:当Z值大于2.675时,则表明企业的财务状况良好,发生破产的可能性就小;当Z值小于1.81时,则表明企业潜伏着破产危机;当Z值介于1.81和2.675之间时被称之为"灰色地带",说明企业的财务状况极为不稳定.
上述模型主要适用于股票已经上市交易的制造业,为了能够将"Z—Score Model "模型适用于私人企业和非制造业公司,阿尔曼又对该模型进行了修正,即:
Z=0.065X1+0.0326X2+0.01X3+0.0672X4
式中: X1=(营运资金/资产总额)×100;
X2=(留存收益/资产总额)×100
X3=(税息前利润/资产总额)×100
X4=(企业账面价值/负债账面价值)×100
在这个预警模型中当目标企业的Z值被测定为大于2.90时,说明企业的财务状况良好;当Z值小于1.23时,说明企业已经出现财务失败的征兆;当Z值处于1.23与2.90之间时为灰色地带,表明企业财务状况极不稳定.
我们以A公司为例对A公司2004年和2005年两年的Z值做一个分析(假设以财务费用代替利息费用,公司股票价格以2004年末和2005年末的价格为准,公司股票在上述两个时点的市场价格分别为5.15和4.10元,资产总额均采用期末数):
2004年:X1=(395778－78245)÷710706×100=44.68
X2=(119796+39037)÷710706×100=22.35
X3=(50980+728)÷710706×100=7.28
X4=(5.15×119647)÷92932×100=663.05
X5=1529938÷710706=2.15
则 Z=0.012×44.68+0.014×22.35+0.033×7.28+0.006×663.05+0.999×2.15=7.215
2005年:X1=(384584－72173)÷677750×100=46.10
X2=(132314+14537)÷677750×100=21.67
X3=(32577－203)÷677750×100=4.78
X4=(4.10×119647)÷72310×100=678.40
X5=1650946÷677750=2.43
则 Z=0.012×46.10+0.014×21.67+0.033×4.78+0.006×678.40+0.999×2.43=7.512
以阿尔曼的Z值为判断标准,则A公司财务状况非常良好..
阿尔曼设计的Z模型综合考虑了企业的资产规模,变现能力,获利能力,财务结构,偿债能力等方面的因素,该模型在西方预测公司破产的准确率达70%—90%,在破产前一年准确率高达95%.但我们认为由于我国的一些实际情况与国外的实际情况有一定的差别,简单照搬过来使用能否发挥到同样的效果是值得怀疑的.
第一,Z模型缺乏现金流变化的因素.在Z模型中X1的分子"营运资金"是以流动资产减去流动负债取得的,而流动资产中有可能存在大量并不容易兑现的存货和可能收不回的应收债权,这些都会给企业的短期偿债能力分析带来误判的可能,从而最终影响到Z值的结果.
第二,在计算X3值时,"税息前利润"也是一个并不是那么容易取得的数据,这主要缘于我国并没有像美国那样单独设一个"利息费用"科目,企业外部单位和人员在计算税息前利润时,通常是用财务费用来代替利息费用,而在我国财务费用包括利息支出及收入,汇兑损益和借款手续费等内容,与美国的"利息费用"内涵并不相同,如果我们将一个不准确的数据置入财务预警模型中来计算Z值,这会影响到所得出的结论的科学性.
第三,在X4值的计算中,如果是针对上市公司来做财务失败预警分析,"普通股和优先股市值总额"能否反映公司的价值是一个问题.虽然股权分置改革解决了股权分置问题,但由于我国证券市场投机气氛较浓,业绩与股价的相关性并不高,很多绩差股的价格往往要远高于其价值,以这与价值背离的价格作为分析的依据得出的可能会是个错误的结论.
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