Ano ang isang Z-Score?
Ang Z-score ay isang pagsukat ng numero na ginamit sa istatistika ng relasyon ng isang halaga sa ibig sabihin (average) ng isang pangkat ng mga halaga, sinusukat sa mga tuntunin ng mga karaniwang paglihis mula sa ibig sabihin. Kung ang isang Z-score ay 0, ipinapahiwatig nito na ang puntos ng data ay magkapareho sa mean score. Ang Z-score ng 1.0 ay magpahiwatig ng isang halaga na isang pamantayang paglihis mula sa ibig sabihin. Ang mga Z-marka ay maaaring positibo o negatibo, na may isang positibong halaga na nagpapahiwatig ng marka ay nasa itaas ng kahulugan at isang negatibong marka na nagpapahiwatig na ito ay nasa ibaba ng kahulugan.
Ang mga Z-score ay mga hakbang ng pagbabagong-anyo ng isang pagmamasid at maaaring magamit ng mga negosyante sa pagtukoy ng pagkasumpungin sa merkado. Ang Z-score ay mas kilala bilang ang Altman Z-score.
Z-Kalidad
Ang Altman Z-Score Formula
Ang Altman Z-score ay ang output ng isang pagsubok sa lakas ng kredito na tumutulong na masukat ang posibilidad ng pagkalugi para sa isang kumpanya na ipinagpalit sa publiko. Ang Z-score ay batay sa limang mahahalagang ratios sa pananalapi na maaaring matagpuan at kinakalkula mula sa taunang ulat ng isang kumpanya ng 10-K. Ang pagkalkula na ginamit upang matukoy ang Altman Z-score ay ang mga sumusunod:
Ζ = 1.2A + 1.4B + 3.3C + 0.6D + 1.0Hanggang saan: Zeta (ζ) = Ang Altman Z-scoreA = Ang nagtatrabaho kabisera / kabuuang pag-aariB = Pananatili na kita / kabuuang pag-aariC = Kumita bago ang interes at buwis (EBIT) / totalassetsD = Market halaga ng equity / book na halaga ng kabuuang pananagutan
Kadalasan, ang isang marka sa ibaba 1.8 ay nagpapahiwatig na ang isang kumpanya ay malamang na pupunta o nasa ilalim ng bigat ng pagkalugi. Sa kabaligtaran, ang mga kumpanya na puntos sa itaas ng 3 ay mas malamang na makaranas ng pagkalugi.
Ano ang Sinasabi sa iyo ng Z-Scores?
Inihayag ng mga Z-score sa mga istatistika at mangangalakal kung ang isang marka ay pangkaraniwan para sa isang tinukoy na set ng data o kung ito ay atypical. Bilang karagdagan sa mga ito, ginagawang posible din ng mga Z-score para sa mga analyst na umangkop sa mga marka mula sa iba't ibang mga hanay ng data upang makagawa ng mga marka na maihahambing sa bawat isa nang tumpak. Ang pagsusulit sa paggamit ay isang halimbawa ng isang application na tunay na buhay ng mga Z-marka.
Si Edward Altman, isang propesor sa New York University, ay binuo at ipinakilala ang formula ng Z-score noong huling bahagi ng 1960 bilang solusyon sa pag-ubos ng oras at medyo nakalilito na proseso ng mga namumuhunan ay dapat sumailalim upang matukoy kung gaano kalapit ang pagkalugi sa isang kumpanya. Sa katotohanan, ang Z-score formula na binuo ni Altman ay nagtapos sa pagbibigay ng mga mamumuhunan ng isang ideya ng pangkalahatang kalusugan sa pananalapi ng isang kumpanya.
Ang Pagkakaiba sa pagitan ng Z-Scores at Standard Deviation
Ang karaniwang paglihis ay mahalagang salamin ng dami ng pagkakaiba-iba sa loob ng isang set ng data. Upang makalkula ang karaniwang paglihis, una, kalkulahin ang pagkakaiba sa pagitan ng bawat punto ng data at ang kahulugan. Ang mga pagkakaiba ay pagkatapos ay parisukat, kabuuan at averaged upang makabuo ng pagkakaiba-iba. Ang karaniwang paglihis ay lamang ang parisukat na ugat ng pagkakaiba-iba, na ibabalik ito sa orihinal na yunit ng panukala.
Ang Z-score, sa kaibahan, ay ang bilang ng mga karaniwang paglihis ng isang naibigay na punto ng data ay namamalagi mula sa ibig sabihin. Upang makalkula ang Z-score, ibawas lamang ang ibig sabihin mula sa bawat punto ng data at hatiin ang resulta sa karaniwang paglihis.
Para sa mga puntos ng data na mas mababa sa ibig sabihin, negatibo ang Z-score. Sa karamihan ng mga malalaking set ng data, ang 99% ng mga halaga ay may Z-score sa pagitan ng -3 at 3, ibig sabihin ay namamalagi sila sa loob ng tatlong karaniwang mga paglihis sa itaas at sa ibaba ng ibig sabihin.
Altman Z-Score Plus
Binuo at pinalaya ng Altman ang Altman Z-Score Plus noong 2012. Ang pormula na ito ay ginagamit upang suriin ang parehong mga pampubliko at pribadong kumpanya at maaaring magamit para sa mga kumpanya na hindi gumagawa at pati na rin ang mga kumpanya ng pagmamanupaktura. Ang Z-Score Plus ay angkop para sa mga kumpanya sa Estados Unidos pati na rin ang mga kumpanya na hindi US, kasama na ang mga umuusbong na ekonomiya, tulad ng China.
- Ang mga Z-score ay ginagamit sa istatistika upang masukat ang paglihis ng isang obserbasyon mula sa ibig sabihin ng halaga ng pangkat.Z-marka ang ibubunyag sa mga istatistika at mangangalakal kung ang isang marka ay pangkaraniwan para sa isang tinukoy na hanay ng data o kung ito ay atypical.Ang Altman Z-Score ay madalas na ginagamit sa pagsubok ng lakas ng kredito.
Mga Limitasyon ng Z-Kalidad
Sa kasamaang palad, ang Z-score ay hindi perpekto at kailangang makalkula at isalin nang may pag-aalaga. Para sa mga nagsisimula, ang Z-score ay hindi immune sa mga maling kasanayan sa accounting. Dahil ang mga kumpanya sa problema ay maaaring matukso sa maling pananalapi, ang Z-score ay tumpak lamang bilang ang data na pumapasok dito.
Hindi rin gaanong ginagamit ang Z-score para sa mga bagong kumpanya na walang maliit na kita. Ang mga kumpanyang ito, anuman ang kanilang kalusugan sa pananalapi, ay mababa ang marka. Bukod dito, ang Z-score ay hindi tinutugunan ang isyu ng mga daloy ng cash nang direkta, tanging hinting lamang ito sa pamamagitan ng paggamit ng net working capital-to-asset ratio. Pagkatapos ng lahat, nangangailangan ng cash upang bayaran ang mga bayarin.
Sa wakas, ang mga Z-score ay maaaring mag-swing mula quarter hanggang quarter kapag ang isang kumpanya ay nagtala ng isang beses na pagsulat-off. Maaari itong baguhin ang pangwakas na marka, na nagmumungkahi na ang isang kumpanya na talagang hindi nanganganib ay nasa bingit ng pagkalugi.
