什么是Z-Score?

Z-Scores的定义和例子

z得分使用标准偏差来表示数据集的平均值和个体观察值之间的差异。例如，当z分数为2.0时，观察到的数据距离平均值有两个标准偏差。

z得分帮助你评估如何正常观察是针对给定的数据集。您可能会看到一个结果，但不知道它是高、低还是接近平均水平。有了z分数，你就能迅速获得更多的见解。

投资者已经调整了z得分，试图理解公司的财务状况．例如，Altman Z-score是用来预测一家公司宣布破产的可能性有多大。

当你计算a市盈率对于一家公司来说，你不一定知道这个数字是高还是低。但当你将这个比例与同行业的其他公司进行比较时，你就会发现它是高于还是低于平均水平——以及高出多少。

Z-Scores的工作原理

z分数将个人观察结果与平均值进行比较，它们还可以帮助标准化信息，使多个数据集之间能够进行比较。

要计算z得分，请减去相关观察数据(数据值)的平均值，并将结果除以数据集的标准偏差:

Z-score =(观察值-均值)/标准差

Altman Z-score是20世纪60年代末开发出来的，它修改了基本Z-score，以说明一家企业的财务健康状况，并试图量化其信用价值。该模型是以纽约大学提出这一概念的爱德华·奥特曼教授的名字命名的。归根结底，阿尔特曼z得分试图预测一家公司破产的可能性有多大宣布破产这可能会给投资者带来重大损失。

你可以通过结合公司财务报表的数据来计算阿尔特曼z得分。在此计算中，假设:

• X1 =营运资金/总资产
• X2 =留存收益/总资产
• X3 =息税前收益/总资产
• X4 =市值权益/总负债的账面价值
• X5 =销售额/总资产

每个指标都有自己的权重。例如，X1的权重因子为1.2，因此您可以将其乘以0.012。以下是完整的计算结果:

Altman Z-Score = 0.012X1 + 0.014X2 + 0.033X3 + 0.006X4 +0.999X5

如果结果低于1.81，奥特曼的模型表明破产的可能性相对较高。得分在2.99以上的公司属于“安全”区域，尽管不能保证任何公司都是安全的投资对象。在1.81和2.99之间的结果处于灰色区域。

阿尔特曼的研究表明，z评分模型可以识别出大约80%到90%的公司处于危险之中宣布破产(尽管准确率最高的是两年)。然而，这种方法也产生了误报，当公司没有破产时，15%到20%的公司被标记为“困境”。

奥特曼最初的研究主要集中在美国的制造业公司，但投资领域包括不同行业和国家的公司，奥特曼希望提供一种评估其他类型公司的方法。Z-score随着时间的推移而不断发展，Altman的Z-score Plus应用程序旨在适应更广泛的投资。此外，z评分旨在通过预测长达10年的违约概率来提供更长期的预测。

这对个人投资者意味着什么

投资一家破产的公司可能会导致重大损失。Z-score可以帮助识别风险，但请记住，它只是一个工具。这一计算确实包括了来自财务报告的多个数据点，但谨慎的投资者会考虑深入在做出买卖股票的决定之前。您可能需要用其他分析技术来补充Z-score分析，包括回顾更广泛的财务报表分析，进行行业和竞争对手研究，以及其他策略。

仅仅计算z分数的数字并不能告诉你公司潜在的战略变化，这可能会影响公司的财务状况。有了对投资的全面了解，你可以更好地准备做出明智的决定来支持你的投资投资目标．