जेड स्कोर

Z-स्कोर क्या है?

Z-स्कोर एक संख्यात्मक माप है जो मूल्यों के समूह के माध्य से मान के संबंध का वर्णन करता है। Z-स्कोर को माध्य से मानक विचलन के रूप में मापा जाता है। यदि Z-स्कोर 0 है, तो यह इंगित करता है कि डेटा बिंदु का स्कोर माध्य स्कोर के समान है। 1.0 का Z-स्कोर एक मान इंगित करेगा जो माध्य से एक मानक विचलन है। Z- स्कोर सकारात्मक या नकारात्मक हो सकता है, एक सकारात्मक मान के साथ यह दर्शाता है कि स्कोर माध्य से ऊपर है और एक नकारात्मक स्कोर यह दर्शाता है कि यह माध्य से नीचे है।

वित्त में, जेड-स्कोर एक अवलोकन की परिवर्तनशीलता के उपाय हैं और व्यापारियों द्वारा बाजार की अस्थिरता को निर्धारित करने में मदद करने के लिए उपयोग किया जा सकता है। Z-स्कोर को कभी-कभी Altman Z-score के रूप में भी जाना जाता है ।

Z-स्कोर स्कोर के समूह में माध्य के साथ स्कोर के संबंध का एक सांख्यिकीय माप है।

एक जेड-स्कोर एक व्यापारी को प्रकट कर सकता है यदि एक निर्दिष्ट डेटा सेट के लिए एक मूल्य विशिष्ट है या यदि यह असामान्य है।

सामान्य तौर पर, 1.8 से नीचे का Z-स्कोर बताता है कि एक कंपनी दिवालिएपन की ओर अग्रसर हो सकती है, जबकि 3 के करीब का स्कोर बताता है कि कंपनी ठोस वित्तीय स्थिति में है।

जेड-स्कोर कैसे काम करते हैं

जेड-स्कोर सांख्यिकीविदों और व्यापारियों को प्रकट करते हैं कि क्या एक निर्दिष्ट डेटा सेट के लिए एक स्कोर विशिष्ट है या यदि यह असामान्य है। Z-scores विश्लेषकों के लिए विभिन्न डेटा सेटों से स्कोर को अनुकूलित करना संभव बनाता है ताकि स्कोर की तुलना एक दूसरे से अधिक सटीक रूप से की जा सके।

एडवर्ड ऑल्टमैन, न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के एक प्रोफेसर, ने 1960 के दशक के अंत में जेड-स्कोर फॉर्मूला विकसित और पेश किया, जो समय लेने वाली और कुछ हद तक भ्रमित करने वाली प्रक्रिया के समाधान के रूप में निवेशकों को यह निर्धारित करने के लिए गुजरना पड़ा कि एक कंपनी दिवालिएपन के कितने करीब थी। वास्तव में, Altman द्वारा विकसित Z-स्कोर फॉर्मूला वास्तव में निवेशकों को एक कंपनी के समग्र वित्तीय स्वास्थ्य का एक विचार प्रदान करता है।

इन वर्षों में, ऑल्टमैन ने अपने Z-स्कोर का पुनर्मूल्यांकन करना जारी रखा। 1969 से 1975 तक, ऑल्टमैन ने संकट में 86 कंपनियों को देखा। 1976 से 1995 तक, उन्होंने 110 कंपनियों को देखा। अंत में, 1997 से 1999 तक, उन्होंने अतिरिक्त 120 कंपनियों का मूल्यांकन किया। उनके निष्कर्षों से, यह पता चला कि जेड-स्कोर की सटीकता 82% से 94% के बीच थी।

2012 में, Altman ने Z-score का एक अद्यतन संस्करण जारी किया, जिसे Altman Z-score Plus कहा जाता है। इसका उपयोग सार्वजनिक और निजी कंपनियों, विनिर्माण और गैर-विनिर्माण कंपनियों और यूएस और गैर-अमेरिकी कंपनियों के मूल्यांकन के लिए किया जा सकता है।

Z-स्कोर एक क्रेडिट-स्ट्रेंथ टेस्ट का आउटपुट है जो सार्वजनिक रूप से कारोबार करने वाली कंपनी के लिए दिवालिएपन की संभावना को मापने में मदद करता है। Z-स्कोर पांच प्रमुख वित्तीय अनुपातों पर आधारित होता है जिसे कंपनी की वार्षिक 10-K रिपोर्ट से पाया और परिकलित किया जा सकता है । ऑल्टमैन जेड-स्कोर निर्धारित करने के लिए उपयोग की जाने वाली गणना इस प्रकार है:

जेड-स्कोर बनाम। मानक विचलन

मानक विचलन अनिवार्य रूप से किसी दिए गए डेटा सेट के भीतर परिवर्तनशीलता की मात्रा का प्रतिबिंब है। मानक विचलन की गणना पहले प्रत्येक डेटा बिंदु और माध्य के बीच के अंतर को निर्धारित करके की जाती है। अंतर तब चुकता, योग और औसत होते हैं। यह भिन्नता पैदा करता है। मानक विचलन विचरण का वर्गमूल है।

Z-स्कोर, इसके विपरीत, मानक विचलन की संख्या है जो किसी दिए गए डेटा बिंदु माध्य से निहित है। माध्य से नीचे के डेटा बिंदुओं के लिए, Z-स्कोर नकारात्मक है। अधिकांश बड़े डेटा सेटों में, 99% मानों का Z-स्कोर -3 और 3 के बीच होता है, जिसका अर्थ है कि वे माध्य से ऊपर और नीचे तीन मानक विचलन के भीतर हैं।

जेड-स्कोर की आलोचना

जेड-स्कोर की गणना और व्याख्या सावधानी से की जानी चाहिए। उदाहरण के लिए, Z-स्कोर गलत लेखांकन प्रथाओं से सुरक्षित नहीं है । चूंकि मुसीबत में फंसी कंपनियां कभी-कभी अपनी वित्तीय स्थिति को गलत तरीके से पेश कर सकती हैं या छिपा सकती हैं, इसलिए Z-स्कोर उतना ही सटीक होता है, जितना कि उसमें जाने वाला डेटा।

इसके अतिरिक्त, Z-स्कोर नई कंपनियों के लिए बहुत कम या शून्य आय के साथ बहुत प्रभावी नहीं है। अपने वास्तविक वित्तीय स्वास्थ्य के बावजूद, ये कंपनियां कम स्कोर करेंगी। इसके अलावा, जेड-स्कोर किसी कंपनी के नकदी प्रवाह को संबोधित नहीं करता है। बल्कि, यह केवल शुद्ध कार्यशील पूंजी-से-परिसंपत्ति अनुपात के उपयोग के माध्यम से इसका संकेत देता है।

अंत में, यदि कोई कंपनी वन-टाइम राइट-ऑफ रिकॉर्ड करती है, तो Z-स्कोर तिमाही से तिमाही तक स्विंग कर सकता है। ये घटनाएँ अंतिम स्कोर को बदल सकती हैं और यह झूठा सुझाव दे सकती हैं कि कोई कंपनी दिवालिया होने की कगार पर है।