Z-Score

Was ist ein Z-Score?

Ein Z-Score ist ein numerisches Maß, das die Beziehung eines Werts zum Mittelwert einer Gruppe von Werten beschreibt. Der Z-Score wird in Form von Standardabweichungen vom Mittelwert gemessen. Wenn ein Z-Wert 0 ist, zeigt dies an, dass der Wert des Datenpunkts mit dem mittleren Wert identisch ist. Ein Z-Score von 1,0 würde einen Wert anzeigen, der eine Standardabweichung vom Mittelwert ist. Z-Werte können positiv oder negativ sein, wobei ein positiver Wert anzeigt, dass der Wert über dem Mittelwert liegt, und ein negativer Wert anzeigt, dass er unter dem Mittelwert liegt.

Im Finanzwesen sind Z-Scores ein Maß für die Variabilität einer Beobachtung und können von Händlern verwendet werden, um die Marktvolatilität zu bestimmen. Der Z-Score wird manchmal auch als Altman Z-Score bezeichnet.

• Ein Z-Score ist ein statistisches Maß für das Verhältnis eines Scores zum Mittelwert in einer Gruppe von Scores.

• Ein Z-Score kann einem Händler zeigen, ob ein Wert für einen bestimmten Datensatz typisch oder atypisch ist.

• Im Allgemeinen weist ein Z-Score unter 1,8 darauf hin, dass ein Unternehmen auf den Konkurs zusteuern könnte, während ein Score näher an 3 darauf hindeutet, dass sich ein Unternehmen in einer soliden finanziellen Position befindet.

Wie Z-Scores funktionieren

Z-Scores zeigen Statistikern und Händlern, ob ein Score für einen bestimmten Datensatz typisch oder atypisch ist. Z-Scores ermöglichen es Analysten auch, Scores aus verschiedenen Datensätzen anzupassen, um Scores zu erstellen, die genauer miteinander verglichen werden können.

Edward Altman, Professor an der New York University, entwickelte und führte die Z-Score-Formel in den späten 1960er Jahren als Lösung für den zeitaufwändigen und etwas verwirrenden Prozess ein, den Investoren durchlaufen mussten, um festzustellen, wie kurz vor dem Bankrott eines Unternehmens stand. In Wirklichkeit lieferte die von Altman entwickelte Z-Score-Formel den Anlegern eine Vorstellung von der allgemeinen finanziellen Gesundheit eines Unternehmens.

Im Laufe der Jahre hat Altman seinen Z-Score immer wieder neu bewertet. Von 1969 bis 1975 untersuchte Altman 86 Unternehmen in Not. Von 1976 bis 1995 beobachtete er 110 Unternehmen. Schließlich bewertete er von 1997 bis 1999 weitere 120 Unternehmen. Aus seinen Ergebnissen ging hervor, dass der Z-Score eine Genauigkeit zwischen 82 % und 94 % hatte.

Im Jahr 2012 veröffentlichte Altman eine aktualisierte Version des Z-Scores, die als Altman Z-Score Plus bezeichnet wird. Es kann verwendet werden, um öffentliche und private Unternehmen, produzierende und nicht produzierende Unternehmen sowie US- und Nicht-US-Unternehmen zu bewerten.

Ein Z-Score ist das Ergebnis eines Bonitätstests, der dabei hilft, die Insolvenzwahrscheinlichkeit eines börsennotierten Unternehmens einzuschätzen. Der Z-Score basiert auf fünf wichtigen Finanzkennzahlen, die aus dem jährlichen 10-K-Bericht eines Unternehmens entnommen und berechnet werden können. Die zur Bestimmung des Altman Z-Scores verwendete Berechnung lautet wie folgt:

Z-Scores vs. Standardabweichung

Die Standardabweichung spiegelt im Wesentlichen das Ausmaß der Variabilität innerhalb eines bestimmten Datensatzes wider. Die Standardabweichung wird berechnet, indem zuerst die Differenz zwischen jedem Datenpunkt und dem Mittelwert bestimmt wird. Die Differenzen werden dann quadriert, summiert und gemittelt. Daraus ergibt sich die Varianz. Die Standardabweichung ist die Quadratwurzel der Varianz.

Der Z-Score hingegen ist die Anzahl der Standardabweichungen, die ein bestimmter Datenpunkt vom Mittelwert entfernt liegt. Für Datenpunkte, die unter dem Mittelwert liegen, ist der Z-Score negativ. In den meisten großen Datensätzen haben 99 % der Werte einen Z-Wert zwischen -3 und 3, was bedeutet, dass sie innerhalb von drei Standardabweichungen über und unter dem Mittelwert liegen.

Kritik an Z-Scores

Der Z-Score sollte mit Vorsicht berechnet und interpretiert werden. Beispielsweise ist der Z-Score nicht vor falschen Buchhaltungspraktiken gefeit. Da Unternehmen in Schwierigkeiten ihre Finanzen manchmal falsch darstellen oder vertuschen, ist der Z-Score nur so genau wie die Daten, die darin enthalten sind.

Darüber hinaus ist der Z-Score für neue Unternehmen mit geringen bis gar keinen Einnahmen sehr effektiv. Unabhängig von ihrer tatsächlichen finanziellen Gesundheit werden diese Unternehmen schlecht abschneiden. Außerdem geht der Z-Score nicht auf die Cashflows eines Unternehmens ein. Vielmehr deutet es dies nur durch die Verwendung des Net Working Capital-to-Asset-Verhältnisses an.

Schließlich können Z-Scores von Quartal zu Quartal schwanken, wenn ein Unternehmen einmalige Abschreibungen verzeichnet. Diese Ereignisse können das Endergebnis verändern und fälschlicherweise suggerieren, dass ein Unternehmen kurz vor dem Bankrott steht.