Z分数

什么是 Z 分数？

Z 分数是一种数值度量，它描述了一个值与一组值的平均值的关系。 Z 分数是根据与平均值的标准差来衡量的。如果 Z 分数为 0，则表示数据点的分数与平均分数相同。 Z 分数为 1.0 表示该值与平均值相差一个标准差。 Z 分数可以是正数或负数，正值表示分数高于平均值，负值表示分数低于平均值。

在金融领域，Z 分数是观察变量的度量，交易者可以使用它来帮助确定市场波动性。 Z 分数有时也称为Altman Z 分数。

Z 分数是分数与一组分数的平均值之间的关系的统计度量。

Z 分数可以向交易者揭示某个值对于指定数据集是典型的还是非典型的。

一般而言，Z 值低于 1.8 表明公司可能会走向破产，而接近 3 的分数表明公司处于稳健的财务状况。

Z 分数如何工作

Z 分数向统计学家和交易员揭示了分数对于指定数据集是典型的还是非典型的。 Z-scores 还使分析师能够调整来自各种数据集的分数，以便更准确地相互比较分数。

纽约大学教授 Edward Altman 在 1960 年代后期开发并引入了 Z 分数公式，作为解决投资者必须经历的耗时且有些混乱的过程来确定公司接近破产的程度。实际上，Altman 开发的 Z 分数公式实际上最终让投资者了解了公司的整体财务状况。

多年来，奥特曼不断重新评估他的 Z 分数。从 1969 年到 1975 年，奥特曼考察了 86 家陷入困境的公司。从 1976 年到 1995 年，他观察了 110 家公司。最后，从 1997 年到 1999 年，他又评估了 120 家公司。根据他的发现，Z 分数的准确率在 82% 到 94% 之间。

2012年，奥特曼发布了Z-score的更新版本，称为Altman Z-score Plus。它可用于评估上市公司和私营公司、制造和非制造公司以及美国和非美国公司。

Z 分数是信用强度测试的输出，有助于衡量上市公司破产的可能性。 Z 分数基于可以从公司的年度10-K 报告中找到和计算的五个关键财务比率。用于确定 Altman Z 分数的计算如下：

Z 分数与标准偏差

标准偏差本质上反映了给定数据集中的可变性。通过首先确定每个数据点与平均值之间的差异来计算标准偏差。然后对差值进行平方、求和和平均。这会产生方差。标准差是方差的平方根。

相比之下，Z 分数是给定数据点与平均值的标准偏差数。对于低于平均值的数据点，Z 分数为负。在大多数大型数据集中，99% 的值的 Z 值介于 -3 和 3 之间，这意味着它们位于平均值上下三个标准差之内。

Z 分数的批评

应谨慎计算和解释 Z 分数。例如，Z 分数不能免受虚假会计做法的影响。由于陷入困境的公司有时可能会歪曲或掩盖其财务状况，因此 Z 分数仅与输入的数据一样准确。

此外，Z 分数对于收益很少甚至为零的新公司并不是很有效。无论它们的实际财务状况如何，这些公司的得分都会很低。此外，Z 分数不涉及公司的现金流量。相反，它只是通过使用净营运资本与资产的比率来暗示这一点。

最后，如果一家公司记录了一次性注销，Z 分数可能会随着季度的变化而波动。这些事件可能会改变最终得分，并可能错误地暗示公司处于破产边缘。