Altman Z-scoreThe Z-score formula f

Altman Z-score

The Z-score formula for predicting bankruptcy was published in 1968 by Edward I. Altman, who was, at the time, an Assistant Professor of Finance at New York University. The formula may be used to predict the probability that a firm will go into bankruptcy within two years. The Altman Z-score (and all similar models) have the following characteristics:
1.It was developed by using a statistical methodology to distinguish between two groups of companies – bankrupt and non-bankrupt. These groups were of equal size.
2.The statistical methodology created two groups (or grades). Companies scoring below a “cutoff point” were classified as bad. Those scoring above the “cutoff point” were classified as good. However, there were classification errors, and some companies were misclassified. The cutoff point between the two groups resulted in:
a) Some bankrupt companies having scores above the cutoff point.
b) Some non-bankrupts having scores below the cutoff point.
3.Altman (and some other model builders) identified 3 zones on the scale of his published model:
a) Good, i.e., no bad companies were classified as good.
b) Bad, i.e., no good companies were classified as bad.
c) Zone of Ignorance, i.e., an area between the good and bad companies which included all the test sample classification errors.
4.The result is what appears to be a simple three signal result: red, yellow and green lights.

How ZETA® credit system addresses these problems:
1.It provides context for a score in several ways:
a) Reports provide percentile rankings relative to the universe of public companies and relative to the public companies in like SIC codes.
b) Reports provide an indication of how the company fits in the public bond rating scale.
c) Reports provide estimates of default probabilities associated with scores.
2.The probability of default can be used in various financial modeling applications:
a) Estimating the appropriate risk premium in commercial lending.
b) Estimating the appropriate discount in publicly traded bonds.
c) Modeling the credit limit in trade credit applications.
d) Calculating the incremental expected cost associated with individual suppliers.
3.These characteristics are independent of the assumptions that were made in the original test sample and amount to extensive holdout experience.
4.Because we understand the spectrum of credit quality, we know how to customize decision rules such as:
a) “Accept only if the company is investment grade.”
b) “Reject the customer if the expected default rate is greater than 5%.”
c) “Find a replacement supplier if the expected cost (due to possible failure) is 20% higher than the contractual cost.”

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Altman Z-คะแนนคะแนน Z สูตรสำหรับคาดการณ์ล้มละลายถูกเผยแพร่ในปี 2511 โดยเอ็ดเวิร์ด I. Altman ที่ เวลา เป็นผู้ช่วยศาสตราจารย์ของเงินที่มหาวิทยาลัยนิวยอร์ก สามารถใช้สูตรเพื่อทำนายความเป็นไปได้ที่บริษัทจะล้มละลายภายในสองปี Altman Z-คะแนน (และรูปแบบคล้ายกันทั้งหมด) มีลักษณะดังต่อไปนี้: 1.เป็นพัฒนา โดยใช้วิธีทางสถิติเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างสองกลุ่มบริษัท – ล้มละลาย และไม่ละลาย กลุ่มเหล่านี้มีขนาดเท่ากัน2.วิธีการทางสถิติสร้าง 2 กลุ่ม (หรือคะแนน) บริษัทที่คะแนนต่ำกว่า "จุดตัดยอด" ถูกจัดเป็นไม่ดี ผู้ให้คะแนนข้างต้น "จุดตัดยอด" ถูกจัดให้เป็นดี อย่างไรก็ตาม มีข้อผิดพลาดในการจัดประเภท และบริษัทได้งาน ให้จุดตัดยอดระหว่างกลุ่มสอง: ก) บางหมดบริษัทมีคะแนนเหนือจุดตัดยอด ขบางไม่ใช่-bankrupts มีคะแนนต่ำกว่าจุดตัดยอด3. Altman (และสร้างแบบจำลองอื่น ๆ บาง) ระบุโซน 3 บนมาตราส่วนของแบบจำลองของเขาเผยแพร่: ) ดี เช่น บริษัทไม่ดีไม่จัดดี ขไม่ดี เช่น บริษัทไม่ดีถูกจัดเป็นดี c) โซนของความไม่รู้ เช่น พื้นที่ระหว่างบริษัทดี และไม่ดีซึ่งรวมทั้งหมดการทดสอบตัวอย่างการจัดประเภทข้อผิดพลาด4.ผลที่ได้คือ สิ่งที่ปรากฏเป็น ผลลัพธ์สัญญาณสามอย่าง: ไฟสีแดง สีเหลือง และสีเขียวระบบสินเชื่อว่าซีตา®อยู่ปัญหาเหล่านี้:1.มันมีบริบทสำหรับคะแนนในหลายวิธี: ก) รายงานให้จัดอันดับ percentile สัมพันธ์ กับจักรวาลของบริษัท และสัมพันธ์ กับบริษัทมหาชนในเช่นรหัส SIC ขรายงานให้การบ่งชี้ว่าบริษัทใส่ในมาตราจัดอันดับตราสารหนี้สาธารณะ ค) รายงานให้เริ่มต้นกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับคะแนนประเมิน2.น่าเริ่มต้นสามารถใช้ในโปรแกรมประยุกต์สร้างโมเดลทางการเงินต่าง ๆ: ) ประมาณพรีเมี่ยมความเสี่ยงที่เหมาะสมในสินเชื่อพาณิชย์ ขประเมินส่วนลดที่เหมาะสมในพันธบัตรที่ซื้อขายทั่วไป c) โมเดลวงเงินสินเชื่อในใบสมัครสินเชื่อทางการค้า d) คำนวณต้นทุนที่คาดว่าเพิ่มขึ้นสัมพันธ์กับซัพพลายเออร์แต่ละราย3.ลักษณะเหล่านี้จะขึ้นอยู่กับสมมติฐานที่ได้ทำในตัวอย่างทดสอบเดิมและยอดประสบการณ์มากมาย holdout4.เนื่องจากเราเข้าใจจำนวนมากคุณภาพเครดิต เรารู้วิธีการกำหนดกฎการตัดสินใจเช่น: ) "ยอมรับบริษัทเป็น เกรดลงทุน"ข "ปฏิเสธลูกค้าว่าอัตราเริ่มต้นที่คาดไว้มากกว่า 5%"c) "ค้นหาผู้แทนจำหน่ายว่าจากต้นทุนที่คาดไว้ (เนื่องจากความล้มเหลวได้) 20% สูงกว่าต้นทุนตามสัญญา"

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Altman Z-คะแนนสูตร Z-คะแนนในการทำนายการล้มละลายถูกตีพิมพ์ในปี 1968 โดยเอ็ดเวิร์ดฉัน Altman ซึ่งเป็นในเวลา, ผู้ช่วยศาสตราจารย์การคลังที่มหาวิทยาลัยนิวยอร์ก สูตรอาจจะถูกใช้ในการคาดการณ์ความน่าจะเป็นว่า บริษัท จะเข้าสู่การล้มละลายภายในสองปี Altman Z-คะแนน (และรูปแบบที่คล้ายกันทั้งหมด) มีลักษณะดังต่อไปนี้: 1.It ได้รับการพัฒนาโดยใช้วิธีการทางสถิติในการแยกแยะความแตกต่างระหว่างสองกลุ่มของ บริษัท - บุคคลล้มละลายและไม่เป็นบุคคลล้มละลาย กลุ่มเหล่านี้มีขนาดเท่ากัน. 2. วิธีการสร้างสถิติทั้งสองกลุ่ม (หรือเกรด) บริษัท ให้คะแนนด้านล่าง "จุดตัด" ถูกจัดให้เป็นที่ไม่ดี ผู้ที่ทำคะแนนเหนือ "จุดตัด" ถูกจัดให้เป็นสิ่งที่ดี อย่างไรก็ตามมีข้อผิดพลาดการจัดหมวดหมู่และบาง บริษัท ได้รับการแบ่ง จุดตัดระหว่างสองกลุ่มมีผลในการ: ) บาง บริษัท ล้มละลายที่มีคะแนนสูงกว่าจุดตัด. ข) บางคนที่ไม่ได้ปิดกิจการมีคะแนนต่ำกว่าจุดตัด. 3.Altman (และบางส่วนสร้างรุ่นอื่น ๆ ) ระบุ 3 โซนใน ขนาดของรูปแบบการเผยแพร่งานของเขา.) ที่ดีคือไม่มี บริษัท ที่ไม่ดีถูกจัดให้เป็นที่ดีข.) ที่ไม่ดีคือไม่มี บริษัท ที่ดีได้รับการจัดให้เป็นที่ไม่ดีค) โซนของการไม่รู้คือพื้นที่ระหว่าง บริษัท ดีและไม่ดี ซึ่งรวมถึงข้อผิดพลาดทั้งหมดจำแนกตัวอย่างการทดสอบ. ผล 4. เป็นสิ่งที่ดูเหมือนจะง่ายสามสัญญาณผล. แดงไฟเหลืองและสีเขียววิธีระบบเครดิตZETA®เน้นปัญหาเหล่านี้: 1.It ให้บริบทสำหรับคะแนนในหลาย วิธี: .) รายงานการจัดอันดับให้เปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับจักรวาลของ บริษัท มหาชนและเมื่อเทียบกับ บริษัท ในที่สาธารณะเช่นรหัส SIC ข.) รายงานให้แสดงวิธีการที่เหมาะกับ บริษัท ในระดับคะแนนความผูกพันของประชาชนค) รายงานให้ประมาณการของ น่าจะเริ่มต้นที่เกี่ยวข้องกับคะแนน. ความน่าจะเป็นของการเริ่มต้น 2. สามารถนำมาใช้ในการใช้งานแบบจำลองทางการเงินต่างๆ: .) ประมาณพรีเมี่ยมความเสี่ยงที่เหมาะสมในการปล่อยสินเชื่อในเชิงพาณิชย์ข) ประมาณลดที่เหมาะสมในพันธบัตรซื้อขายหุ้นในตลาดหลักทรัพย์. ค) การสร้างแบบจำลองวงเงินใน การค้าการใช้งานบัตรเครดิต. ง) การคำนวณค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้นคาดว่าเกี่ยวข้องกับซัพพลายเออร์ของแต่ละบุคคล. ลักษณะ 3. เหล่านี้มีความเป็นอิสระของสมมติฐานที่ได้ทำในตัวอย่างการทดสอบเดิมและจำนวนเงินที่จะประสบการณ์ที่กว้างขวางยอมอ่อนข้อ. 4.Because เราเข้าใจสเปกตรัมของคุณภาพเครดิต เรารู้วิธีการกำหนดหลักเกณฑ์ในการตัดสินใจเช่น: ". ยอมรับเฉพาะในกรณีที่ บริษัท มีระดับการลงทุน") ข) "ปฏิเสธลูกค้าหากอัตราเริ่มต้นที่คาดไว้คือสูงกว่า 5%." ค) "ค้นหาผู้จัดจำหน่ายทดแทนถ้า ค่าใช้จ่ายที่คาดว่าจะได้ (เนื่องจากความล้มเหลวเป็นไปได้) อยู่ที่ 20% สูงกว่าค่าใช้จ่ายตามสัญญา. "

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

อัลท์แมนคะแนน

สูตรพยากรณ์คะแนนสำหรับการล้มละลายถูกตีพิมพ์ในปี 1968 โดยเอ็ดเวิร์ดฉัน อัลท์แมน ที่ , ในเวลา , อาจารย์ผู้ช่วยของการเงินที่มหาวิทยาลัยนิวยอร์ก สูตรอาจจะทำนายความน่าจะเป็นที่บริษัทจะล้มละลายภายในสองปี ส่วน อัลท์แมนคะแนน ( และรุ่นที่คล้ายกันทั้งหมด ) มีลักษณะดังต่อไปนี้ :
1มันถูกพัฒนาโดยการใช้วิธีการทางสถิติเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างสองกลุ่มของบริษัทฯ ล้มละลายและไม่ล้มละลาย กลุ่มเหล่านี้มีขนาดเท่ากัน .
2 สถิติวิธีการสร้างสองกลุ่ม ( หรือเกรด ) บริษัทคะแนนด้านล่าง " ตัวชี้ " ถูกจัดเป็นคนเลว ผู้ที่คะแนนเหนือ " จุด " การจัดดี อย่างไรก็ตาม มีการผิดพลาดและบาง บริษัท มี misclassified . ตัวจุดระหว่างสองกลุ่ม ( :
) บางบริษัทล้มละลายมีคะแนนสูงกว่าจุดนี้ .
b ) โนน bankrupts มีคะแนนด้านล่างจุด cutoff .
3.altman ( และบางรูปแบบอื่น ๆของผู้สร้าง ) ระบุ โซน 3 ในระดับของเขาตีพิมพ์แบบ :
) ที่ดี คือ ไม่ บริษัท ดี ถูก จัด เป็น ดี
B ) ไม่ดี เช่นไม่มี บริษัท ดี ถูก จัด เป็น คนเลว .
c ) โซนของอวิชชา คือ พื้นที่ระหว่างดีและไม่ดี บริษัท ซึ่งรวมทุกหมวดหมู่ทดสอบตัวอย่างข้อผิดพลาด .
4.the ผลเป็นสิ่งที่ปรากฏจะผลสามสัญญาณง่ายๆ สีแดง สีเหลือง และไฟสีเขียว

วิธีระบบเครดิต®ซีตาที่อยู่ปัญหา เหล่านี้ :
1 มันให้บริบทสำหรับคะแนนได้หลายวิธี :
) รายงานให้อันดับ 2 เมื่อเทียบกับจักรวาลของ บริษัท ที่สาธารณะ และเมื่อเทียบกับ บริษัท มหาชนในชอบ SIC รหัส .
b ) รายงานให้ข้อบ่งชี้ของวิธีการที่ บริษัท พอดีในที่สาธารณะ บอนด์มาตราส่วน .
c ) รายงานให้ประมาณการความน่าจะเป็นเริ่มต้นที่เกี่ยวข้องกับคะแนน .
2 ความน่าจะเป็นของการเริ่มต้นที่สามารถใช้ ในการประยุกต์ใช้แบบจำลองทางการเงินต่าง ๆ :
) คำนวณเบี้ยประกันความเสี่ยงที่เหมาะสมในการปล่อยสินเชื่อเชิงพาณิชย์ .
b ) ประมาณราคาที่เหมาะสมในการซื้อขายแก่สาธารณชนพันธบัตร .
c ) การใช้วงเงินสินเชื่อการค้า .
D ) สามารถคำนวณต้นทุนส่วนเพิ่มที่คาดว่าเกี่ยวข้องกับซัพพลายเออร์แต่ละ .
3ลักษณะเหล่านี้เป็นอิสระของสมมติฐานที่ใช้ในต้นฉบับตัวอย่างทดสอบและปริมาณประสบการณ์ไม่ยอมอ่อนข้ออย่างละเอียด เราเข้าใจ
4.because สเปกตรัมคุณภาพสินเชื่อ เรารู้วิธีการปรับแต่งกฎการตัดสินใจเช่น :
) " รับแต่ถ้าเป็นบริษัทเกรดการลงทุน " .
b ) " ปฏิเสธลูกค้า ถ้า คาดอัตราเริ่มต้นมากกว่า "
5 %c ) " หาเปลี่ยนซัพพลายเออร์ถ้าคาดว่าค่าใช้จ่ายเนื่องจากความล้มเหลวที่เป็นไปได้ ) เป็น 20% สูงกว่าต้นทุนสัญญา . "