Z记分模型分析
Z - Score 模型
X1反映企业资产的变现能力和规模特征，如果X1的值不断 减小，则表明企业持续亏损;
X2反映企业的累积获利能力，该比率越大，说明企业抵抗 风险的能力越强;
X3即资产利润率，反映企业不考虑税收和财务杠杆因素时 企业资产的盈利能力，主要从企业各种资金来源角度对企 业资产的使用效益进行评价;
X4衡量企业的资本结构，X4的值越高，说明企业越有投资 价值。以上公式中分子的计算主要是对上市公司Biblioteka Baidu言;
X5即总资产周转率，反映企业全部资产的使用效率，衡量 企业资产获得销售收入的能力。如果 X5的值较高，则说明 企业利用全部资产进行经营效率 。
Z － Score 模型从企业的资产规模、 变现 能力、 获利能力、 偿债能力、 资产利用 效率等方面综合反映了企业的财务状况， 在财务预警模型中具有十分重要的作用。 Altman 教授通过研究分析得出: Z 值越小， 企业发生破产的可能性越大，其面临的风 险也将越大。通过对美国企业的分析得出， Z 值的临界值为1.8.
情况的财务预警模型，
亏损的现象。对于上市公司
对企业的经营管理活动进
对企业的财务状况进行
而言， 我国学者一般认为，
行分析和预测，发现企业
检测，及时发现潜在风
公司如果因财务状况异常而
在经营过程中潜在的财务
险并采取有效措施阻止
被特别处理( specialtreat) ，
F分数模型与Z计分模型的比较分析
F分数模型与Z计分模型的比较分析
分数模型和Z计分模型是两种常用的比较分析方法，都用于对数据进
行比较和标准化。下面将详细介绍这两种方法的原理、应用和优缺点。
首先，分数模型是对数据进行标准化的一种方法，它将数据转化为百
分制分数，使得不同数据之间具有可比性。分数模型的计算方式是将原始
数据减去最小值，除以数据范围，再乘以100。这样，最小值对应0分，
最大值对应100分。
分数模型适用于有明确的最小值和最大值的数据集，例如考试成绩等。它可以将原始数据转化为0~100的百分制分数，方便进行比较和分析。分
数模型的优点是简单易懂，计算方法清晰，可以直接得到可比性强的分数值。然而，分数模型的缺点是容易受到极值的影响，因此对极值敏感，一
些极值数据的变化可能会对整个数据集的分数产生较大影响。
与之相比，Z计分模型是另一种常用的比较分析方法。Z计分模型根
据原始数据的均值和标准差，将数据转化为Z分数，也称为标准分。Z计
分模型的计算方式是将原始数据减去均值，再除以标准差。
Z计分模型适用于大多数类型的数据集，包括连续数据和离散数据。
标准分便于对数据进行比较和分析，将所有数据集中到一个平均值为0、
标准差为1的分布上。这样比较数据集的位置、相对大小和分布情况更为
直观。Z计分模型的优点是对极值的敏感性较低，相对稳定。缺点是计算
相对分数需要使用均值和标准差，较为复杂。
在实际应用中，具体选择分数模型还是Z计分模型取决于数据的特点
和分析目的。如果数据集有明确的最小值和最大值，分数模型的优势更为
突出；如果数据集差异较大且无法直接比较，Z计分模型能够提供更直观的相对分数。
财务危机预警模型_Z计分模型的应用分析_陈娟
财务危机预警模型—Z计分模型的应用分析
【摘要】
2007年美国爆发了次贷危机，导致诸多银行、投资机构和企业倒闭或申请破产保护，之后迅速蔓延到世界各地，引起全球金融危机。之后欧债危机使得全球经济再次跌入低谷，市场信心遭受了重大打击。2008年11月中国政府提出了总投资4万亿元的救市计划，以达到刺激经济增长的目的，并且实施了相关的财政政策和货币政策。扩大内需，增加出口。次贷危机、欧债危机和国内企业财务危机所引发的一系列反应，说明加强危机前的预警，对于国家、企业和国民经济的健康平稳发展至关重要。本文在详细梳理已有的财务危机预警模型的基础上，选择适当的中国ST上市公司样本和配对样本，对Z计分模型及其针对新兴市场经济体的修正模型——EMS模型进行了小样本的实证检验，发现Z计分模型在我国的适用性较差，而EMS模型相对更适用于我国上市公司的财务危机预警，文章最后对造成这种情况的原因进行了简要分析，并就如何进行模型的改进提出了建议。
【关键词】：财务危机；财务危机模型；Z计分模型；EMS模型
【Abstract】
The American subprime mortgage crisis broke out in 2007, resulting in many Banks, investment institutions and business failures or filed for bankruptcy protection, then quickly spread to all over the world, cause the global financial crisis. Again after the European debt crisis has made the global economy bottomed, suffered a big blow to market confidence. In November 2008, the Chinese government put forward a total investment of 4 trillion dollar rescue plan, to achieve the purpose of stimulating economic growth, and implement the related fiscal policy and monetary policy. To expand domestic demand, increase exports. The subprime crisis, the European debt crisis and the domestic enterprise financial crisis has triggered a series of reactions, that strengthen the warning before the crisis, for the country, the enterprise is vital and healthy and stable development of national economy. This paper in detail, on the basis of the existing financial crisis early warning model, select the appropriate sample and paired samples ST listed companies in China, the z-score model and its correction model for emerging market economies - EMS model are empirically the small sample, and found that the applicability of the z-score model in our country is poorer, and EMS model more suitable for the financial crisis warning of listed companies in our country, the article finally has carried on the brief analysis to the cause of this situation, and how to model the improvement Suggestions were put forward.
z-score模型判别标准-概念解析以及定义
z-score模型判别标准-概述说明以及解释
1.引言
概述部分的内容编写如下：
1.1 概述
随着企业风险管理的重要性不断提升，各种风险评估模型应运而生。其中，Z-score模型作为一种经典的企业违约预测模型，在风险评估领域发挥着重要的作用。本文将对Z-score模型进行深入介绍，并探讨其应用领域、优缺点以及在实际应用中的价值。
Z-score模型最初由Edward Altman于1968年提出，旨在通过计算企业的财务比率来预测企业的违约概率。通过Z-score模型，我们可以通过企业的财务数据评估其违约风险水平，为投资者、金融机构和企业提供决策依据。
Z-score模型的核心思想是将多个财务指标进行线性组合，并将组合后的结果转化为标准正态分布。这种方法使得我们可以将不同企业的财务状况进行比较，从而评估其违约概率。Z-score模型使用的财务指标包括资产规模、盈利能力、财务稳定性、偿债能力等，这些指标能够综合反映企业的财务状况及其偿债能力。
在实际应用中，Z-score模型主要应用于企业的信用评级、金融机构的风险管理以及投资者的投资决策等方面。其优点在于使用简单、计算方法明确，可以较为准确地预测企业的违约风险。然而，Z-score模型也存在一些局限性，比如对特定行业和国家的适应性差、对宏观经济因素的敏感性较强等。
本文将详细介绍Z-score模型的原理和计算方法，进一步讨论其在不同领域的应用情况以及相关优缺点。通过对Z-score模型的深入研究和分析，我们可以更好地理解和利用这一模型，为企业风险管理和投资决策提供有力的支持。
F分数模型与Z计分模型的比较分析
F分数模型与Z计分模型的比较分析
1.基本原理：
-F分数模型：F分数是一种通过除以总分数（对一些特定指标）来计
算相对位置的模型。它计算的是每个个体在总体中的百分位数。F分数模
型适用于总分数有明显界限的指标，如考试成绩。
-Z计分模型：Z计分模型是一种将原始数据转化为标准正态分布的模型。它通过计算每个个体与均值之间的差异，并除以标准差来标准化数据。Z计分模型适用于数据分布不明显的指标，如心理测量的结果。
2.形式与计算：
-F分数模型：F分数模型将数据转化为0-1之间的小数，并保留相对
位置信息。计算公式为：F分数=每个个体的得分/总分数。
-Z计分模型：Z计分模型将数据转化为正态分布的标准分数，并可能
包含正负值。计算公式为：Z分数=（每个个体的得分-均值）/标准差。
3.应用范围：
-F分数模型：F分数模型广泛用于教育、考试评估和排名分析等领域。它可以将个体的得分转化为与整体分布相对位置的度量，以评估个体相对
于总体的表现。
-Z计分模型：Z计分模型在统计学和心理学等领域得到广泛应用。它
可用于检测异常值、比较不同样本的分布、进行回归分析和评估个体相对
于总体的位置。
4.相对位置测量：
-F分数模型：F分数模型通过百分位数将个体的得分转化为相对位置的度量。F分数可用于将个体进行排名或分组，并比较个体在总体中的位置。
-Z计分模型：Z计分模型通过标准正态分布的分数将个体的得分转化为位置的度量。Z分数可用于比较个体在总体中的相对位置，并计算个体的百分位数。
5.数据分布偏移：
-F分数模型：F分数模型对原始数据的分布没有要求，适用于任何分布形状的数据。它将数据转化为相对位置的度量，不受分布偏移的影响。
企业经营风险Z-SCORE模型分析
响企业的正常运营。
市场竞争力下降
02
受经营风险影响，企业可能无法及时调整经营策略，导致市场
竞争力下降，甚至被市场淘汰。
企业形象受损
03
经营风险可能引发企业信誉危机，损害企业形象，进而影响企
业的长期发展。
经营风险识别与评估方法
风险识别方法
通过对企业内外部环境、经营状况、财务状况等方面进行全面分析，识别出可能 存在的经营风险。
如资产负债率、产权比率等， 反映企业的长期偿债能力和资 本结构。
现金流量指标
如现金流动负债比率、现金再 投资比率等，反映企业的现金 流量状况和现金保障能力。
流动性指标
如流动比率、速动比率等，反 映企业的短期偿债能力。
盈利能力指标
如销售利润率、净资产收益率 等，反映企业的盈利能力和经 营效率。
股票市场指标
拓展多元化市场
积极开拓新的市场领域，降低对单一市场的依赖 ，分散经营风险。
转移性策略
购买保险
通过购买保险产品，将企业面临的部分风险转移给保险公司，降 低自身承担的风险损失。
实施风险共担机制
与合作伙伴共同分担风险，通过合作协议等方式明确风险责任，实 现风险共担。
运用金融衍生工具
利用金融衍生工具进行风险对冲，降低企业因市场波动而面临的风 险。
核心思想
通过财务指标的综合分析 ，计算出一个Z值，以此 判断企业的财务状况和破 产风险。
zscore模型计算公式
zscore模型计算公式
Z分数（z-score）模型是一种统计方法，用于计算一个数据点在数据集中的相对位置。它衡量了一个数据点与平均值的偏离程度，并将其转化为标准正态分布中的位置。Z分数模型常用于数据分析、异常检测和标准化处理等领域。
在统计学中，Z分数是一个标准化的评估指标，用于衡量一个数据点与整体数据的差异程度。它的计算公式如下：
Z = (X - μ) / σ
其中，
Z表示Z分数；
X表示一个数据点的值；
μ表示数据集的均值；
σ表示数据集的标准差。
根据这个公式，我们可以计算出每个数据点的Z分数。Z分数的正负表示数据点相对于均值的位置，正值表示高于均值，负值表示低于均值。Z分数的绝对值越大，表示数据点与均值的偏离程度越大。
Z分数模型的应用十分广泛。首先，Z分数可以用于判断一个数据点是否为异常值。一般而言，Z分数大于3或小于-3的数据点可以被认为是异常值。通过计算数据点的Z分数，我们可以快速识别出
数据集中的异常值，并进行相应的处理。
Z分数模型可以用于数据的标准化处理。在数据分析中，为了消除不同变量的量纲差异，我们常常需要对数据进行标准化处理。Z分数模型可以将数据转化为标准正态分布，使得不同变量之间具有可比性。通过对数据进行标准化处理，我们可以更好地进行数据分析和建模。
Z分数模型还可以用于比较不同样本之间的差异。通过计算不同样本的Z分数，我们可以对样本之间的差异进行量化，并进行比较分析。这对于研究不同群体之间的差异、评估实验效果等具有重要意义。
在实际应用中，计算Z分数需要先计算数据集的均值和标准差。然后，根据计算公式，对每个数据点进行计算，得到相应的Z分数。在计算过程中，需要注意保留足够的有效数字，以确保计算结果的准确性。
论“Z计分模型”的局限性与改进
１ 适用于 ＿ 卜 市公司的 Ｚ计分模型
Ｚ＝ Ｏ． Ｏ１ ２ Ｘ１ ＋０． Ｏ１ ４Ｘ２ ＋０． ０３ ３ Ｘ３＋０． Ｏ０ ６Ｘ４ ＋０． ９ ９９ Ｘ５
司适 用 于不 同的 Ｚ计 分 模 型 ． 不利于企业之间的横向比较 ， 因
此 模 型 缺 乏 通 用 性
其中 ： Ｘ１ ＝ 营运 资 金／ 资 产 总额 ； Ｘ ２ ＝ 留存 收 益／ 资产 总额 ； Ｘ ３ ＝ 息 税 前 利 润／ 资 产 总额 ： Ｘ ４ ＝ 股 东权 益 市价 ／ 负债 总 额 ； Ｘ ５ ＝ 营业 收 入／ 资 产 总额 。依 据 以 上研 究 ， 奥特曼还提 出了判断企业破 产 的临界值 ： Ｚ ＜１ ． ８ １ ， 企 业 处 于破 产 的 边 缘 ； ｌ ＿ ８ １ ＜ Ｚ＜ ２ ． ６ ７ ５， 企 业
常规 企 业 和 常 规 事 项
（ ３ ） 模 型 缺 乏 通 用 性
反馈的分析 ， 在 一 定 程 度 上 阻碍 了 Ｚ计 分 模 型 的 发展
３ ｘ ， ｌ Ｚ计分模型改进 的建议
３ ． １ 对 财务指 标进 行 调整
制 。 因此 ． Ｘ ４指 标在 中 国 的适 用性 不 够 （ ３ ） Ｚ计 分 模 型 在 中 国 的发 展 缺 乏 实践 应 用 的 推 动 我 国对 Ｚ计 分 模 型 的 探 讨 仅 止 于理 论 的 讨 论 ．上 市公 司
Z - Score 模型
Z － Score 模型从企业的资产规模、 变现 能力、 获利能力、 偿债能力、 资产利用 效率等方面综合反映了企业的财务状况， 在财务预警模型中具有十分重要的作用。 Altman 教授通过研究分析得出: Z 值越小，
企业发生破产的可能性越大，其面临的风
险也将越大。通过对美国企业的分析得出， Z 值的临界值为1.8.
3
亏损的现象。对于上市公司
而言， 我国学者一般认为， 公司如果因财务状况异常而 被特别处理( specialtreat) ，
对企业的经营管理活动进
行分析和预测，发现企业 在经营过程中潜在的财务 风险， 提醒企业管理者及
对企业的财务状况进行
检测，及时发现潜在风 险并采取有效措施阻止 企业财务状况进一步恶
X1反映企业资产的变现能力和规模特征，如果X1的值不断 减小，则表明企业持续亏损; X2反映企业的累积获利能力，该比率越大，说明企业抵抗 风险的能力越强;
X3即资产利润率，反映企业不考虑税收和财务杠杆因素时 企业资产的盈利能力，主要从企业各种资金来源角度对企 业资产的使用效益进行评价;
X4衡量企业的资本结构，X4的值越高，说明企业越有投资 价值。以上公式中分子的计算主要是对上市公司而言; X5即总资产周转率，反映企业全部资产的使用效率，衡量 企业资产获得销售收入的能力。如果 X5的值较高，则说明 企业利用全部资产进行经营效率 。
Z评分模型
Z评分模型
1 Z评分模型的概念
2 奥特曼确立的分辨函数
3 Z评分模型的改进[1]
4 Z评分模型案例分析
4.1 案例一:Z评分模型对上市公司信用风险状况的分析[2]
5 参考文献
Z评分模型的概念
Z评分模型是著名财务专家奥特曼设计的一种破产预测模型。他根据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去的贷款案例进行统计分析，选择一部分最能够反映借款人的财务状况，对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值的比率，设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数学模型（也称之为判断函数），对贷款申请人进行信用风险及资信评估。
奥特曼确立的分辨函数
Z=0.012（X1）+0.014（X2）+0.033（X3）+0.006（X4）+0.999（X5）或：
Z=1.2（X1）+1.4（X2）+3.3（X3）+0.6（X4）+0.999（X5）
其中，X1：流动资本/总资产（WC/TA）
X2：留存收益/总资产（RE/TA）
X3：息前、税前收益/总资产（EBIT/TA）
X4：股权市值/总负债帐面值（MVE/TL）
X5：销售收入/总资产（S/TA）这两个公式是相等的，只不过权重的表达形式不同，前者用的是小数，后者用的是百分比，第五个比率是用倍数来表示的，其相关系数不变。
阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的临界值Z0=2.675，如果Z<2.675，借款人被划入违约组；反之，如果Z≥2.675，则借款人被划为非违约组。当1.81
Z评分模型的改进[1]
Z评分模型主要以会计数据来对企业违约风险进行评估，殊不知会计上的总资产的价值受许多因素的影响，使得它提供的资产总价值在大多数情况下与企业真实的价值不相吻合。鉴于此原因，本文利用期权定价理论与Black-scholes公式计算出企业的市场价值，再把它应用到Z评分模型，那么怎样具体来计算企业资产的总价值呢？我们不妨先来讨论一下企业股权价值与企业总资产价值的关系。假定一个公司具有资产价值V和负债D，这些负债必须在合同约定时间T时偿还，否则该公司就会违约；并且如果公司破产，公司的资产将优先清偿给债权人，如果资不抵债，则股权没有价值。
z分数模型
z分数模型
以《Z分数模型》为标题，Z分数模型是一种评估学习者学习表现和能力的统计模型，有助于分析学习者的学习情况，针对性地进行改进。
简介：
Z分数模型是一种以学生学习成绩表现为基础，建立数学模型来评估学习者学习表现和能力的统计模型。这种模型的重点是从学生在不同课程的表现中，提取数据，构建一种多维统计模型，用以评估学生学习情况及对学习能力的估计。
实现原理：
Z分数模型的实现原理主要是利用了统计学的方法，将学生的各科成绩转换为一种统一的量化标准。根据一定的评价标准，分类出学生在不同学科中的表现，并构建一种多维统计模型，用以表征学生在不同学科的学习表现和学习能力。
主要应用：
1、识别学习者的学习表现：使用Z分数模型可以更客观地评估学生学习表现。它可以把学生在不同学科中的表现纳入考虑，从多方面了解学生的学习情况，准确地展现学生实际的学习表现，为学校制定学习和管理措施提供可靠参考。
2、评估学习者的学习能力：Z分数模型可以对学生的学习能力进行有效的评估。它可以从学习表现中发现学生学习能力的强弱点，为学生分配不同领域的课程类型及训练，提高学生的学习效果。
3、针对性地进行改进：Z分数模型的应用可以帮助学校和教育
机构实现对学习情况的精准识别，并制定合理实施的教学方案，从而更好地提高学生的学习成绩。
总结：
Z分数模型是一种重要的评估学习者学习表现和能力的统计模型，可以使用统计学方法，以学生在不同学科中的表现，构建一种多维统计模型，用以准确评估学生学习情况及学习能力。Z分数模型的应用可以帮助学校和教育机构实现对学习情况的精准识别，并制定合理的教学方案，从而更好地提高学生的学习成绩。
Z计分模型分析法
（三）Z计分模型分析法
1. Z计分模型简介
1968年，关国纽约大学教授爱德华·奥特曼利用多变量分析技术对企业的财务状况进行判别分析，他首先选择了1946年至1965年间33家破产的制造业企业，再通过抽样选取了跟其配对的33家正常经营的企业作为样本，运用22个财务指标通过数理统计进行分析筛选，最终建立了从企业资产的流动性、获利能力、财务结构、偿债能力和发展能力等方而综合反映企业财务状况的著名5变量模型，即Z计分模型。研究表明，我国上市公司大部分支持Z计分模型的有效性，企业管理者可运用Z计分模型进行财务分析，促进其改善经营管理，防范财务风险，避免企业发生财务危机甚至破产；外部投资者、债权人等利益相关者可利用其评价企业，并可作为投资等相关决策的依据。
Z计分模型的判别函数如下:
Z =0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5
2.Z计分模型应用分析的前期准备
Z计分模型主要用于预测企业财务失败或破产的可能性，也可用于判定企业经营的状况，是目前在财务分析中最常用的一种模型，故本文首先用z计分模型来进行判别分析。先根据z计分模型分别计算三家乳品企业的z值，再按z值对企业进行比较和分析。
其中：
X1=营运资金/资产总额=(流动资产一流动负债)/资产总额
该比率反映企业资产的流动性和分布状况，比率越高说明资产的流动性越强，财务失败的可能越小：
X2=留存收益/资产总额=(股东权益一股本一资本公积)/资产总额
该比率反映企业的积累水平，比率越高说明企业的积累水平越高，财务失败的可能越小：
Z记分模型分析
泸州老窖＞五粮液＞沱牌舍得
并且，泸州老窖和五粮液的X4值是较高的，而与 之相比，沱牌舍得则非常低，此说明沱牌舍得的 偿债能力远不如泸州老窖和五粮液。
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8
分析结果X5
X5 = 销售收入/ 总资产= 主营业务收入/ 总资产
X5为总资产周转率，企业总资产的营运能力集中反映在总资产 的经营水平上，总资产周转率可以用来分析企业全部资产的使
用效率。该比率可以衡量公司在竞争状态下的管理能力。因此，
从三家公司X5值来看，营运能力为： 泸州老窖＞五粮液＞沱牌舍得
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9
Z值分析
Z=+00..001026XX14++00..091949XX25+0.033X3
Altman结合美国股票市场 的实际情况，确定了Z值范 围，Z分值的说明如下表：
Altman的Z记分模型 以酒类企业为例
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1
Z记分模型简介
Altman教授的Z记分法模型为：
Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 其中：Z为判别函数值
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=（普通股及优先股市场价值总额÷负债 账面价值总额）×100=(每股市价×流通股数+ 每股净资产×非流通股数)÷负债总额 ×100 X5=销售收入÷资产总额
阿特曼Z模型分析
什么是阿特曼Z-score模型?
Edward Altman的Z得分公式（Z-Score Formula）是一个多变量财务公式，用以衡量一个公司的财务健康状况，并对公司在2年内破产的可能性进行诊断与预测。研究表明该公式的预测准确率高达72% - 80%。
纽约大学斯特恩商学院教授、金融经济学家爱德华·阿特曼（Edward Altman）在1968年就对美国破产和非破产生产企业进行观察，采用了22个财务比率经过数理统计筛选建立了著名的5变量Z-score模型
Z－score模型是以多变量的统计方法为基础，以破产企业为样本，通过大量的实验，对企业的运行状况、破产与否进行分析、判别的系统。
Z-score模型在美国、澳大利亚、巴西、加拿大、英国、法国、德国、爱尔兰、日本和荷兰得到了广泛的应用。
Z—Score财务预警模型概述[1]
Z—Score模型在经过大量的实证考察和分析研究的基础上，从上市公司财务报告中计算出一组反映公司财务危机程度的财务比率，然后根据这些比率对财务危机警示作用的大小给予不同的权重，最后进行加权计算得到一个公司的综合风险分，即z值．将其与临界值对比就可知公司财务危机的严重程度。
Z—Score模型判别函数为：
Z= 1.2X1+ 1.4X2+ 3.3X3+ 0.6X4+ 0.99X5
其中X1=营运资本／资产总额，它反映了公司资产的变现能力和规模特征。一个公司营运资本如果持续减少，往往预示着公司资金周转不灵或出现短期偿债危机。
X2=留存收益／资产总额，反映了公司的累积获利能力。对于上市公司，留存收益是指净利润减去全部股利的余额。留存收益越多，表明公司支付股利的剩余能力越。
Z值评价模型
Z评分模型
Z评分模型的概念
Z评分模型是著名财务专家奥特曼设计的一种破产预测模型。他根据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去的贷款案例进行统计分析，选择一部分最能够反映借款人的财务状况，对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值的比率，设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数学模型（也称之为判断函数），对贷款申请人进行信用风险及资信评估。
[编辑]
奥特曼确立的分辨函数
Z=0.012（X1）+0.014（X2）+0.033（X3）+0.006（X4）+0.999（X5）或：
Z=1.2（X1）+1.4（X2）+3.3（X3）+0.6（X4）+0.999（X5）
其中，X1：流动资本/总资产（WC/TA）
X2：留存收益/总资产（RE/TA）
X3：息前、税前收益/总资产（EBIT/TA）
X4：股权市值/总负债帐面值（MVE/TL）
X5：销售收入/总资产（S/TA）这两个公式是相等的，只不过权重的表达形式不同，前者
用的是小数，后者用的是百分比，第五个比率是用倍数来表示的，其相关系数不变。
阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的临界值Z0=2.675，如果Z<2.675，借款人被划入违约组；反之，如果Z≥2.675，则借款人被划为非违约组。当1.81<Z<2.99时，
判断失误较大，称该重叠区域为"未知区"（Zone of Ignorance）或称"灰色区域"(gray area)。
[编辑]
Z评分模型的改进[1]
Z评分模型主要以会计数据来对企业违约风险进行评估，殊不知会计上的总资产的价值受许多因素的影响，使得它提供的资产总价值在大多数情况下与企业真实的价值不相吻合。鉴于此原因，本文利用期权定价理论与Black-scholes公式计算出企业的市场价值，再把它应用到Z评分模型，那么怎样具体来计算企业资产的总价值呢？我们不妨先来讨论一下企业股权价值与企业总资产价值的关系。假定一个公司具有资产价值V和负债D，这些负债必须在合同约定时间T时
Z评分模型
Z评分模型
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Z评分模型的概念
Z评分模型是著名财务专家奥特曼设计的一种破产预测模型。他根据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去的贷款案例进行统计分析，选择一部分最能够反映借款人的财务状况，对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值的比率，设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数学模型（也称之为判断函数），对贷款申请人进行信用风险及资信评估。
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奥特曼确立的分辨函数
Z=0.012（X1）+0.014（X2）+0.033（X3）+0.006（X4）+0.999（X5）或：
Z=1.2（X1）+1.4（X2）+3.3（X3）+0.6（X4）+0.999（X5）
其中，X1：流动资本/总资产（WC/TA）
X2：留存收益/总资产（RE/TA）
X3：息前、税前收益/总资产（EBIT/TA）
X4：股权市值/总负债帐面值（MVE/TL）
X5：销售收入/总资产（S/TA）这两个公式是相等的，只不过权重的表达形式不同，前者用的是小数，后者用的是百分比，第五个比率是用倍数来表示的，其相关系数不变。
阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的临界值Z0=2.675，如果
Z<2.675，借款人被划入违约组；反之，如果Z≥2.675，则借款人被划为非违约组。当
1.81
2.99时，判断失误较大，称该重叠区域为"未知区"（Zone of Ignorance）或称"灰色区域"(gray area)。
[编辑] Z 评分模型的改进 [1]
Z 评分模型主要以会计数据来对企业违约风险进行评估，殊不知会计上的总资产的价值受许多因素的影响，使得它提供的资产总价值在大多数情况下与企业真实的价值不相吻合。鉴于此原因，本文利用期权定价理论与Black-scholes 公式计算出企业的市场价值，再把它应用到Z 评分模型，那么怎样具体来计算企业资产的总价值呢？我们不妨先来讨论一下企业股权价值与企业总资产价值的关系。假定一个公司具有资产价值V 和负债D ，这些负债必须在合同约定时间T 时偿还，否则该公司就会违约；并且如果公司破产，公司的资产将优先清偿给债权人，如果资不抵债，则股权没有价值。
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X2反映了企业的累积获利能力。X2越大,说明企业再筹资 和再投资的功能越强，从三家公司的X2值来看，累计获 利能力为： 五粮液＞泸州老窖＞ 五粮液＞泸州老窖＞沱牌舍得 且我们可以看出，五粮液与泸州老窖的X2值差距不大， 而沱牌舍得却相距甚远，说明沱牌舍得的累计获利能力 较差。
分析结果ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ3
X3=（息税前利润÷资产总额）×100 公司名称 息税前利润 总资产
分析结果X4
X4=（普通股及优先股市场价值总额÷负债账面价值 总额）×100=(每股市价×流通股数+ 每股净资 产×非流通股数)÷负债总额 ×100 公司名称 股权市价总值
泸州老窖 五粮液 沱牌舍得 31,327,962,309
总负债
2,463,911,210. 43
X4
1,271.4729 1,249.8023 419.9673
泸州老窖 五粮液 沱牌舍得 5,188,723,576.3 8,026,265,190.1 7 7 15,430,708,700. 28,673,500,500. 00 00 704,836,923.89 3,189,879,093.4 0 0.6465 0.5382 0.2210
X5为总资产周转率，企业总资产的营运能力集中反映在总资产 的经营水平上，总资产周转率可以用来分析企业全部资产的使 用效率。该比率可以衡量公司在竞争状态下的管理能力。因此， 从三家公司X5值来看，营运能力为： 泸州老窖＞五粮液＞ 泸州老窖＞五粮液＞沱牌舍得
泸州老窖 五粮液 2,926,507,720.55 5,877,772,084.16 8,026,265,190.17
X3
36.4616
28,673,500,500.0 20.4990 0 沱牌舍得 129,631,504.53 3,189,879,093.40 4.0638 X3可称为总资产息税前利润率，这一比率可以用于衡量除去税 收和其他杠杆因素之外公司资产的获利能力, 这一指标用于衡 量公司是否面临破产尤其有效, 当公司的全部债务负担超过资 产的盈利能力时, 公司将出现无力偿债的情况。从三家公司的X3 值来看，公司资产获利能力为： 泸州老窖＞五粮液＞ 泸州老窖＞五粮液＞沱牌舍得 并且三者之间的差距是悬殊的，说明资产获利能力相差较大。 。
流量的变动等方面的情况，因而具有一定的局限性。
谢
谢！
Z值分析
• 从Z值来看三家企业的Z值都高于3.0，泸州老窖和 五粮液更是远远高于这一数值，表明其财务状况 良好, 发生破产可能性极小，其运营应该是安全 的，三家企业的排名也符合前一组沃尔评分法的 结论。 • 其次，我们可以看出计算出的Z值显著高于Altman 确定的Z值范围，这说明由于我国上市公司与美国 公司所处环境不一样,可能造成了该模型对我国上 市公司并不是完全适用,而只是在一定程度上具有 参考价值。因而我国公司在运用该模型对公司的 财务状况进行测算时,必须根据公司的实际情况进 行修正,临界值需要调整,方能适合公司的实际情 况,也才能有真正的实用价值。
Altman的Z记分模型 以酒类企业为例
Z记分模型简介
Altman教授的Z记分法模型为： Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 其中：Z为判别函数值 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=（普通股及优先股市场价值总额÷负债 账面价值总额）×100=(每股市价×流通股数+ 每股净资产×非流通股数)÷负债总额 ×100 X5=销售收入÷资产总额
分析结果X2
X2=（留存收益÷资产总额）×100 公司名称
泸州老窖 五粮液 沱牌舍得
留存收益
3,659,877,739.71
总资产
8,026,265,190.17
X2
45.5988
13,351,863,339.60 28,673,500,500.00 46.5652 3,189,879,093.40 22.4967 717,617,397.26
• 行业异质性：不同的行业特性使各个企业所面临的风险 行业异质性
也不尽相同。因此，Z记分法的应用要注意各个行业的特 征，同样的Z值在这个行业可能不存在破产的风险，而如 果处在另外一个行业里，则破产的可能性极大，不同行业 的风险域值是有差异的。
• 权变性 由于Z计分模型在建立时并没有充分考虑到现金 权变性：
Z值分析
Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3 +0.006X4+0.999X5 Altman结合美国股票市场 的实际情况，确定了Z值 范围，Z分值的说明如下 表： 公司名称
泸州老窖 五粮液 沱牌舍得
Z值
10.4353 9.8286 3.4891
3.0及以上 从财务数据来判断，该企业的运营是安全的。当然，管理失误， 3.0及以上 从财务数据来判断，该企业的运营是安全的。当然，管理失误，欺 经济下滑以及其他因素都可能会造成难以预见的问题。 骗，经济下滑以及其他因素都可能会造成难以预见的问题。 2.675--2.675--3.0 1.8--1.8--2.675 1.8以下 1.8以下 从预测破产的角度上讲，可能是安全的。 从预测破产的角度上讲，可能是安全的。但该企业处于灰色区域之 中。 可能在两年内破产。企业处于灰色区域。企业要幸存， 可能在两年内破产。企业处于灰色区域。企业要幸存，必须采取较 大变革。 大变革。 很可能正在走向破产。很难指望一个Z分值在1.8以下的企业可能 很可能正在走向破产。很难指望一个Z分值在1.8以下的企业可能 1.8 恢复过来。 恢复过来。
128,822,107,379 10,307,398,983 .69 5,609,299,000 1,335,651,258. 16
分析结果X4 X4测定的是财务结构。权益市场值与总债务 的账面值之比能够说明在公司债务超过资 产, 无力清偿债务而破产前,公司的资产价 值能下降多少。也就是说，X4值越大，公司 的偿债能力越强，越不易破产。
Z值分析局限性
• 时间性 据统计,预测企业破产在一年时间内的准确率为 时间性：
95%,两年内的准确率为83%,而三年以上的准确率仅为48% 。因此,运用Z记分法测定企业风险时必须注意时间性,对 于企业短期风险的判断可以直接依据Z值,但对于企业长期 风险的判断则必须是计算出各年份的Z值,再根据分值的变 化趋势来判断企业长期风险的大小。
分析样本
根据上组沃尔评分法计算得出的酒类行业结果，我们分别 选取样本中优、中、差三家公司来分析。即：
代码 000568 000596 000858 002304 600519 600559 600702 名称 泸州老窖 贵州茅台 洋河股份 老白干酒 五粮液 古井贡酒 沱牌舍得 综合得分 230.8222 选择
从三家公司的X4值来看，公司偿债能力为： 泸州老窖＞五粮液＞ 泸州老窖＞五粮液＞沱牌舍得 并且，泸州老窖和五粮液的X4值是较高的，而与 之相比，沱牌舍得则非常低，此说明沱牌舍得的 偿债能力远不如泸州老窖和五粮液。
分析结果X5
X5 = 销售收入/ 总资产= 主营业务收入/ 总资产 公司名称 主营业务收入 总资产 X5
√
174.9843 151.334 122.3282 119.4654
√
113.0144 42.54167
√
分析结果X1
X1=（营运资金÷资产总额）×100 公司名称
泸州老窖 五粮液 沱牌舍得
营运资本
2,133,750,427.78
总资产
8,026,265,190.17
X1
26.5846 38.6468 24.9571
11,081,379,037.18 28,673,500,500.0 0 796,100,798.76 3,189,879,093.40
X1反映了企业资产的变现能力和规模特征。X1越大, 企业资产的流动性越强,偿债能力越强，财务状况 越理想。从三家公司的X1值来看，偿债能力为： 五粮液＞泸州老窖＞ 五粮液＞泸州老窖＞沱牌舍得