Z-점수는 관측치가 평균(또는 평균)과 얼마나 다른지를 알려주는 통계적 측정값입니다. 예를 들어, 관찰의 Z-점수가 1.0인 경우 그 결과는 평균에서 1 표준 편차가 됩니다. Z-점수는 양수 또는 음수일 수 있으며 Z-점수가 양수일 때 관찰된 데이터는 평균 이상입니다.
아래에서는 Z-점수가 작동하는 방식과 그 이유를 검토합니다. 투자자들에게 흥미로울 수 있습니다.
Z-점수는 표준 편차를 사용하여 데이터 간의 차이를 나타냅니다. 집합의 평균과 개별 관찰. 예를 들어 Z-점수가 2.0일 때 관측된 데이터는 평균에서 2개의 표준편차만큼 떨어져 있습니다.
Z-점수는 주어진 관찰이 얼마나 정상적인지 평가하는 데 도움이 됩니다. 데이터 세트. 높은지 낮은지 아니면 평균에 가까운지 모른 채 결과를 볼 수 있습니다. Z-점수를 사용하면 더 많은 통찰력을 빠르게 얻을 수 있습니다.
투자자들은 재무 건전성을 이해하기 위해 Z-점수를 조정했습니다. 회사의. 예를 들어 Altman Z 점수는 회사가 파산을 선언할 가능성을 예측하도록 설계되었습니다.
기업의 주가수익비율을 계산할 때, 그 숫자가 높은지 낮은지 반드시 알 수는 없습니다. 그러나 그 비율을 업계의 다른 회사와 비교하면 평균 이상인지 이하인지 그리고 어느 정도인지 알 수 있습니다.
Z-점수는 개별 관찰을 평균과 비교하며 다음을 수행할 수도 있습니다. 여러 데이터 세트 간의 비교를 가능하게 하여 정보를 표준화하는 데 도움이 됩니다.
Z 점수를 계산하려면 관측값에서 평균을 빼십시오. 질문(데이터 값)을 입력하고 결과를 데이터 세트의 표준 편차로 나눕니다.
Z-점수 =(관측 - 평균) / 표준 편차
1960년대 후반에 개발된 Altman Z-score는 기본 비즈니스가 재정적으로 얼마나 건전할 수 있는지 설명하고 신용도를 수량화하기 위한 Z-점수. 이 모델의 이름은 뉴욕 대학에서 개념을 개발한 Edward Altman 교수의 이름을 따서 명명되었습니다. 궁극적으로 Altman Z-score는 회사가 파산을 선언할 가능성을 예측하려고 시도하며, 이는 투자자에게 상당한 손실을 초래할 수 있습니다.
Altman Z-점수는 다음의 데이터를 결합하여 계산할 수 있습니다. 회사의 재무제표. 이 계산에서 다음을 가정합니다.
각 측정항목에는 고유한 가중치가 할당됩니다. 예를 들어, X1의 가중치 계수는 1.2이므로 0.012를 곱합니다. 전체 계산은 다음과 같습니다.
Altman Z-점수 =0.012X1 + 0.014X2 + 0.033X3 + 0.006X4 +0.999X5
결과가 1.81 미만이면 Altman의 모델은 상대적으로 높은 가능성을 제안합니다. 파산. 2.99 이상의 점수에 대해 회사는 "안전한" 영역에 속하지만 어떤 회사도 안전한 투자라는 보장은 없습니다. 1.81에서 2.99 사이의 결과는 회색 영역에 있습니다.
기존의 Z-점수와 달리 Altman Z-점수는 계산에 표준 편차를 사용하지 않습니다.
Altman의 연구에 따르면 Z-점수 모델은 대략 80%를 식별할 수 있습니다. 파산을 선언할 위험이 있는 회사의 90%에 해당합니다(정확도는 최대 2년 동안 최고였음). 그러나 그러한 접근 방식은 또한 거짓 긍정을 생성하여 파산하지 않은 회사의 15%에서 20%를 "고통"으로 표시했습니다.
Altman의 독창적인 연구는 미국에 기반을 둔 제조 회사에 초점을 맞추었지만 투자 우주에는 다양한 산업과 국가의 기업이 포함되며 Altman은 다른 유형의 기업을 평가하는 방법을 제공하고자 했습니다. Z-score는 시간이 지남에 따라 진화했으며 Altman의 Z-score Plus 앱은 더 광범위한 투자를 수용하도록 설계되었습니다. 또한 Z-score는 최대 10년 동안 채무 불이행 가능성을 예측하여 더 장기적인 예측을 제공하는 것을 목표로 합니다.
도산한 회사에 투자하면 막대한 손실을 입을 수 있습니다. Z-점수는 위험을 식별하는 데 도움이 될 수 있지만 이는 하나의 도구일 뿐입니다. 계산에는 재무 보고서의 여러 데이터 포인트가 포함되지만 신중한 투자자는 주식을 매매하기로 결정하기 전에 더 깊이 파고들 것입니다. 보다 광범위한 재무제표 분석 검토, 업계 및 경쟁업체 조사 수행, 기타 전략을 비롯한 다른 분석 기법으로 Z-점수 분석을 보완할 수 있습니다.
Z 점수에 대한 숫자 계산만으로는 재무에 영향을 미칠 수 있는 회사의 잠재적인 전략 변경. 투자에 대한 큰 그림을 이해하면 투자 목표를 지원하기 위해 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 더 잘 준비할 수 있습니다.