Altman Z-Score Definition & Beispiel |

Was es ist:

Der Altman Z-Score (benannt nach Edward Altman, dem Professor der New York University, der (entwickelt) ist ein statistisches Werkzeug, das verwendet wird, um die Wahrscheinlichkeit zu messen, dass ein Unternehmen bankrott geht.

Obwohl Altman in den 1960er Jahren den Z-Score entwickelte, war die Vorstellung, zu prognostizieren, welche Unternehmen scheitern würden, zu dieser Zeit noch lange nicht neu. Allerdings fügte Altman eine statistische Technik namens multivariate Analyse zur Mischung der traditionellen Verhältnisanalysetechniken hinzu, und dies ermöglichte es ihm, nicht nur die Auswirkungen verschiedener Kennzahlen auf die "Vorhersehbarkeit" seines Konkursmodells zu betrachten, sondern auch zu untersuchen, wie diese Kennzahlen beeinflusst wurden der Nutzen des anderen im Modell.

Altman entwickelte den Z-Score nach der Auswertung von 66 Unternehmen, von denen die Hälfte zwischen 1946 und 1965 Konkurs angemeldet hatte. Er begann mit 22 Ratios in fünf Kategorien (Liquidität, Rentabilität, Hebelwirkung, Solvabilität und Aktivität), aber schließlich auf fünf Ratios reduziert.

So funktioniert es (Beispiel):

Altmans Z-Score bestimmt, wie wahrscheinlich ein Unternehmen ausfallen wird. Die Formel tut dies, indem sie sieben einfache Daten auswertet, die alle in der Veröffentlichung des Unternehmens verfügbar sein sollten.

Der Standard-Z-Score

Die Formel für den Z-Score (der diese sieben einfachen Teile von Daten) ist:

Z-Score = ([Betriebskapital / Gesamtvermögen] x 1,2) + ([Gewinnvortrag / Gesamtvermögen] x 1,4) + ([Betriebsergebnis / Gesamtvermögen] x 3,3) + ([Markt Kapitalisierung / Gesamthaftung] x 0.6) + ([Umsatz / Bilanzsumme] x 1.0)

Je niedriger die Punktzahl, desto höher die Konkurswahrscheinlichkeit. Zum Beispiel gibt ein Z-Score über 3,0 finanzielle Solidität an; unter 1.8 deutet auf eine hohe Konkurswahrscheinlichkeit hin.

Z-Score für Privatunternehmen

Altman befürwortete 2002 eine revidierte Z-Score-Formel für Privatunternehmen. Die Version des privaten Unternehmens gewichtet die Variablen unterschiedlich und verwendet den Buchwert des Eigenkapitals anstelle der Marktkapitalisierung. Die Formel lautet:

Z-Score = ([Umlaufvermögen / Gesamtvermögen] x 0,717) + ([Gewinnvortrag / Gesamtvermögen] x 0,847) + ([Betriebsergebnis / Gesamtvermögen] x 3,107) + ([Buch Wert des Eigenkapitals / Gesamtverbindlichkeiten] x 0.420) + ([Umsatz / Total Assets] x 0.998)

Z-Score für Nicht-Hersteller

Altman hat den Z-Score ursprünglich für Hersteller entwickelt, vor allem, weil dies die Unternehmen in seinem waren Originalprobe. Das Aufkommen großer öffentlicher Dienstleistungsunternehmen veranlasste ihn jedoch, ein zweites Z-Score-Modell für nicht-produzierende Unternehmen zu entwickeln. Die Formel ist im Wesentlichen die gleiche wie zuvor; Es schließt nur die letzte Komponente (Umsatz / Bilanzsumme) aus, da Altman die Auswirkungen von fertigungsintensiven Anlagenumsätzen minimieren wollte.

Z-Score = ([Umlaufvermögen / Gesamtvermögen] x 1,2) + ([Gewinnvortrag / Gesamtvermögen] x 1.4) + ([Betriebsergebnis / Gesamtvermögen] x 3.3) + ([Marktkapitalisierung / Gesamthaftung] x 0.6)

Die erste Kennzahl (Betriebskapital / Bilanzsumme) ist ein guter Indikator für das Unternehmen Fähigkeit, etwas Gutes zu tun, was es in den nächsten Monaten schuldet. Die zweite Kennzahl ist ein guter Indikator dafür, wie hoch die Verschuldung des Unternehmens ist und ob es eine Rentabilitätsgeschichte hat. Das dritte Verhältnis ist ein Maß für die Effizienz, da es angibt, wie viele Cent das Unternehmen für jeden Dollar an Vermögenswerten, die es besitzt, in den Einnahmen generiert. Die vierte Kennzahl ist ein Maß für das "Vertrauen" des Marktes in das Unternehmen. Das fünfte Verhältnis ist ähnlich dem dritten Verhältnis, da es die Effizienz des Unternehmens bei der Lieferung von Verkäufen aus seinem Vermögen misst.

Warum es wichtig ist:

Der Z-Score ist eine häufig verwendete Metrik mit großer Anziehungskraft, obwohl es gerecht ist eines von vielen heute verwendeten Credit-Scoring-Modellen, die im Wesentlichen quantifizierbare Finanzindikatoren mit einer kleinen Anzahl von Variablen kombinieren, um vorherzusagen, ob ein Unternehmen scheitern wird.

Mit der Zeit hat sich jedoch der Z-Score als einer von. erwiesen die verlässlichsten Prädiktoren für Konkurs - so sehr, dass Analysten bestimmte Z-Scores oft mit entsprechenden Anleihen-Ratings gleichsetzen. In der Tat, als Altman seine Methoden neu bewertete, indem er 86 notleidende Unternehmen von 1969 bis 1975 und dann 110 Konkursfirmen von 1976 bis 1995 und später 120 Konkursfirmen von 1996 bis 1 untersuchte, lag der Z-Score zwischen 82% und 94% genau. Das alte Motto "Müll rein, Müll raus" gilt jedoch: Wenn die Finanzdaten des Unternehmens irreführend oder falsch sind, wird auch der Z-Score angezeigt.

Es ist wichtig, daran zu denken, dass Änderungen im Z-Score eines Unternehmens genauso wichtig sind, wenn nicht sogar wichtiger als der Z-Score selbst. Schließlich ist es besser, zu wissen, dass eine Firma den falschen Weg geht, als später darüber zu lernen. Enrons Z-Score zum Beispiel gab ihm Ende 1 das Äquivalent eines BBB-Ratings, aber bis Juni 2001 hatte er ein Rating von B - im Gegensatz zu den Rating-Agenturen, die Enron bis vor Kurzem mit BBB bewerteten es hat Konkurs angemeldet.