คะแนน Z คืออะไร?
คะแนน Z คือการวัดเชิงตัวเลขที่ใช้ในสถิติของความสัมพันธ์ของค่ากับค่าเฉลี่ย (ค่าเฉลี่ย) ของกลุ่มของค่าที่วัดได้ในแง่ของการเบี่ยงเบนมาตรฐานจากค่าเฉลี่ย หากคะแนน Z เป็น 0 แสดงว่าคะแนนของจุดข้อมูลเหมือนกับคะแนนเฉลี่ย คะแนน Z เท่ากับ 1.0 จะระบุค่าที่เป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานหนึ่งค่าจากค่าเฉลี่ย คะแนน Z อาจเป็นบวกหรือลบโดยมีค่าบวกระบุว่าคะแนนนั้นสูงกว่าค่าเฉลี่ยและคะแนนลบแสดงว่าต่ำกว่าค่าเฉลี่ย
Z-score เป็นมาตรการในการวัดความแปรปรวนของการสังเกตการณ์และผู้ค้าสามารถใช้เพื่อกำหนดความผันผวนของตลาด คะแนน Z เป็นที่รู้จักกันทั่วไปว่าเป็นคะแนนอัลท์แมนซี
Z-Score
สูตร Z-Score Altman
คะแนน Altman Z เป็นผลลัพธ์ของการทดสอบความน่าเชื่อถือของสินเชื่อซึ่งช่วยวัดโอกาสในการล้มละลายสำหรับ บริษัท ผู้ผลิตที่มีการซื้อขายในตลาดหลักทรัพย์ คะแนน Z ขึ้นอยู่กับอัตราส่วนทางการเงินที่สำคัญห้าประการที่สามารถพบและคำนวณได้จากรายงาน 10-K ประจำปีของ บริษัท การคำนวณที่ใช้ในการกำหนดคะแนน Altman Z เป็นดังนี้:
ζ = 1.2A + 1.4B + 3.3C + 0.6D + 1.0 ทุกที่: Zeta (ζ) = Altman Z-scoreA = เงินทุนหมุนเวียน / สินทรัพย์รวม B = กำไรสะสม / สินทรัพย์รวม C = กำไรก่อนดอกเบี้ยและภาษี (EBIT) / totalassetsD = ราคาตลาดของส่วนของผู้ถือหุ้น / ราคาตามบัญชีของหนี้สินทั้งหมด
โดยทั่วไปแล้วคะแนนต่ำกว่า 1.8 หมายถึง บริษัท ที่มีแนวโน้มจะมุ่งหน้าหรืออยู่ภายใต้น้ำหนักของการล้มละลาย ในทางกลับกัน บริษัท ที่มีคะแนนสูงกว่า 3 มีโอกาสน้อยที่จะประสบภาวะล้มละลาย
คะแนน Z- บอกอะไรคุณ?
คะแนน Z เปิดเผยให้นักสถิติและผู้ค้าทราบว่าคะแนนเป็นเรื่องปกติสำหรับชุดข้อมูลที่ระบุหรือเป็นเรื่องผิดปกติ นอกจากนี้คะแนน Z ยังทำให้นักวิเคราะห์สามารถปรับคะแนนจากชุดข้อมูลต่าง ๆ เพื่อให้คะแนนที่สามารถนำมาเปรียบเทียบกันได้อย่างแม่นยำ การทดสอบการใช้งานเป็นตัวอย่างหนึ่งของการประยุกต์ใช้คะแนน Z ในชีวิตจริง
Edward Altman ศาสตราจารย์แห่งมหาวิทยาลัยนิวยอร์กพัฒนาและแนะนำสูตร Z-score ในช่วงปลายทศวรรษที่ 1960 เพื่อเป็นทางออกให้กับนักลงทุนในกระบวนการที่ต้องใช้เวลานานและค่อนข้างสับสนต้องได้รับการพิจารณาว่า บริษัท ล้มละลายอย่างไร ในความเป็นจริงสูตร Z-score ของอัลท์แมนได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อให้นักลงทุนได้ทราบถึงสถานะทางการเงินโดยรวมของ บริษัท
ความแตกต่างระหว่างคะแนน Z และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
ความเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นสิ่งที่สะท้อนให้เห็นถึงปริมาณความแปรปรวนภายในชุดข้อมูลที่กำหนด ในการคำนวณค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานอันดับแรกให้คำนวณความแตกต่างระหว่างแต่ละจุดข้อมูลและค่าเฉลี่ย ความแตกต่างจะถูกยกกำลังสองหาผลรวมและหาค่าเฉลี่ยเพื่อสร้างความแปรปรวน ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเป็นเพียงสแควร์รูทของความแปรปรวนซึ่งนำกลับไปยังหน่วยวัดดั้งเดิม
ตรงกันข้ามคะแนน Z คือจำนวนส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของจุดข้อมูลที่กำหนดอยู่จากค่าเฉลี่ย ในการคำนวณคะแนน Z เพียงลบค่าเฉลี่ยจากแต่ละจุดข้อมูลและหารผลลัพธ์ด้วยค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน
สำหรับจุดข้อมูลที่ต่ำกว่าค่าเฉลี่ยคะแนน Z จะเป็นลบ ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ส่วนใหญ่ค่า 99% มีคะแนน Z ระหว่าง -3 และ 3 ซึ่งหมายความว่าอยู่ภายในค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานสามค่าด้านบนและด้านล่างของค่าเฉลี่ย
Altman Z-Score Plus
Altman พัฒนาและวางจำหน่าย Altman Z-Score Plus ในปี 2012 สูตรนี้ใช้เพื่อประเมินทั้ง บริษัท ภาครัฐและเอกชนและสามารถใช้กับ บริษัท ที่ไม่ได้ผลิตได้เช่นเดียวกับ บริษัท ผู้ผลิต Z-Score Plus เหมาะสำหรับ บริษัท ในสหรัฐอเมริกาเช่นเดียวกับ บริษัท ที่ไม่ได้อยู่ในสหรัฐอเมริการวมถึง บริษัท ในประเทศเศรษฐกิจเกิดใหม่เช่นจีน
- ใช้คะแนน Z ในสถิติเพื่อวัดความเบี่ยงเบนของการสังเกตจากค่าเฉลี่ยของกลุ่มคะแนน Z เปิดเผยให้นักสถิติและผู้ค้าทราบว่าคะแนนนั้นเป็นเรื่องปกติสำหรับชุดข้อมูลที่ระบุหรือหากผิดปกติ Altman Z-Score มักใช้ ในการทดสอบความแข็งแกร่งของสินเชื่อ
ข้อ จำกัด ของคะแนน Z
อนิจจาคะแนน Z ไม่สมบูรณ์และจำเป็นต้องคำนวณและตีความด้วยความระมัดระวัง สำหรับผู้เริ่มต้นคะแนน Z นั้นไม่มีผลกระทบต่อวิธีปฏิบัติทางบัญชีที่ผิดพลาด เนื่องจาก บริษัท ที่มีปัญหาอาจถูกล่อลวงให้แสดงข้อมูลทางการเงินที่ไม่ถูกต้องดังนั้น Z-score จึงมีความถูกต้องเท่ากับข้อมูลที่นำไปใช้
คะแนน Z ยังไม่ได้ใช้สำหรับ บริษัท ใหม่ที่มีรายได้เพียงเล็กน้อยหรือไม่มีเลย บริษัท เหล่านี้โดยไม่คำนึงถึงสุขภาพทางการเงินจะได้คะแนนต่ำ นอกจากนี้ Z-score ยังไม่ได้แก้ไขปัญหากระแสเงินสดโดยตรงเพียงบอกใบ้ผ่านการใช้อัตราส่วนเงินทุนหมุนเวียนต่อสินทรัพย์สุทธิ ท้ายที่สุดก็ต้องใช้เงินสดในการชำระค่าใช้จ่าย
ในที่สุดคะแนน Z สามารถแกว่งจากไตรมาสหนึ่งไปอีกไตรมาสเมื่อ บริษัท บันทึกการตัดบัญชีครั้งเดียว สิ่งเหล่านี้สามารถเปลี่ยนคะแนนสุดท้ายชี้ให้เห็นว่า บริษัท ที่ไม่มีความเสี่ยงนั้นจะล้มละลาย
