Z 점수

Z 점수란 무엇입니까?

Z-점수는 값 그룹의 평균에 대한 값의 관계를 설명하는 수치 측정입니다. Z-점수는 평균으로부터의 표준 편차 로 측정됩니다. Z-score가 0이면 데이터 포인트의 점수가 평균 점수와 동일함을 나타냅니다. 1.0의 Z-점수는 평균에서 1 표준 편차인 값을 나타냅니다. Z-점수는 양수 또는 음수일 수 있으며 양수 값은 점수가 평균 이상임을 나타내고 음수 점수는 평균 미만임을 나타냅니다.

금융에서 Z-점수는 관찰의 변동성을 측정한 것이며 거래자가 시장 변동성을 결정하는 데 사용할 수 있습니다. Z-점수는 Altman Z-점수 라고도 합니다 .

• Z-점수는 점수 그룹의 평균에 대한 점수의 관계를 통계적으로 측정한 것입니다.

• Z-점수는 값이 지정된 데이터 세트에 일반적이거나 비정형인 경우 거래자에게 알릴 수 있습니다.

• 일반적으로 Z-점수가 1.8 미만이면 회사가 파산할 가능성이 있음을 나타내고 3에 가까우면 회사가 재무 상태가 양호함을 나타냅니다.

Z-점수 작동 방식

Z-점수는 통계학자와 거래자에게 점수가 지정된 데이터 세트에 대해 일반적인지 또는 비정형인지 여부를 나타냅니다. 또한 Z-점수를 사용하면 분석가가 다양한 데이터 세트의 점수를 조정하여 서로 더 정확하게 비교할 수 있는 점수를 만들 수 있습니다.

뉴욕 대학의 교수인 에드워드 알트만(Edward Altman)은 1960년대 후반에 Z-점수 공식을 개발하여 투자자들이 회사가 파산 에 얼마나 가까운지를 결정하기 위해 거쳐야 했던 시간 소모적이고 다소 혼란스러운 과정에 대한 해결책으로 도입했습니다. 실제로 Altman이 개발한 Z-점수 공식은 결국 투자자에게 회사의 전반적인 재무 건전성에 대한 아이디어를 제공하게 되었습니다.

수년에 걸쳐 Altman은 Z 점수를 계속해서 재평가했습니다. 1969년부터 1975년까지 Altman은 곤경에 처한 86개 회사를 살펴보았습니다. 1976년부터 1995년까지 그는 110개 기업을 관찰했다. 마지막으로 1997년부터 1999년까지 그는 120개 기업을 추가로 평가했다. 그의 연구 결과에서 Z-score의 정확도는 82%에서 94% 사이인 것으로 나타났습니다.

2012년 Altman은 Altman Z-score Plus라고 하는 Z-score의 업데이트된 버전을 출시했습니다. 공공 및 민간 기업, 제조 및 비제조 기업, 미국 및 비미국 기업을 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

Z 점수는 상장 기업의 파산 가능성을 측정하는 데 도움이 되는 신용 강도 테스트의 결과입니다. Z-점수는 회사의 연간 10-K 보고서 에서 찾아 계산할 수 있는 5가지 주요 재무 비율을 기반으로 합니다. Altman Z-점수를 결정하는 데 사용되는 계산은 다음과 같습니다.

Z-점수 대 표준 편차

표준 편차는 본질적으로 주어진 데이터 세트 내의 변동성 의 정도를 반영합니다. 표준 편차는 먼저 각 데이터 포인트와 평균 간의 차이를 결정하여 계산됩니다. 그런 다음 차이를 제곱하고 합산하고 평균을 구합니다. 이것은 분산을 생성합니다. 표준 편차는 분산의 제곱근입니다.

대조적으로 Z-점수는 주어진 데이터 포인트가 평균에서 벗어난 표준 편차의 수입니다. 평균보다 낮은 데이터 포인트의 경우 Z-점수는 음수입니다. 대부분의 대규모 데이터 세트에서 값의 99%는 -3에서 3 사이의 Z-점수를 가지며, 이는 평균 위와 아래의 3 표준 편차 내에 있음을 의미합니다.

Z-점수에 대한 비판

Z-점수는 신중하게 계산하고 해석해야 합니다. 예를 들어, Z-점수는 잘못된 회계 관행 에 영향을 받지 않습니다. 곤경에 처한 회사는 때때로 재무 정보를 잘못 표시하거나 은폐할 수 있기 때문에 Z-점수는 해당 데이터에 포함된 데이터만큼 정확합니다.

또한 Z-점수는 수입이 거의 또는 전혀 없는 신규 회사에는 그다지 효과적이지 않습니다. 실제 재정 상태에 관계없이 이러한 회사는 낮은 점수를 받을 것입니다. 또한 Z-점수는 회사의 현금 흐름을 다루지 않습니다. 오히려 순 운전 자본 대 자산 비율의 사용을 통해서만 암시합니다.

마지막으로 회사가 일회성 상각을 기록하는 경우 Z-점수는 분기별로 변동될 수 있습니다. 이러한 이벤트는 최종 점수를 변경할 수 있으며 회사가 파산 직전에 있음을 거짓으로 암시할 수 있습니다.