鐘鈴
Z-Score模型能夠?qū)ζ髽I(yè)的運(yùn)行狀況、破產(chǎn)與否進(jìn)行分析、判別,用來(lái)衡量一個(gè)公司財(cái)務(wù)狀況是否穩(wěn)健。論文通過(guò)收集濟(jì)源市20家中小企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),通過(guò)Z值計(jì)算分析判斷企業(yè)財(cái)務(wù)狀況,以期為企業(yè)提供更好酶財(cái)務(wù)預(yù)警,解決企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)。
Z-Score模型
中小企業(yè) 財(cái)務(wù)預(yù)警
關(guān)于Z-Score模型
紐約大學(xué)斯特恩商學(xué)院教授愛(ài)德華·阿特曼(Edward Altman)在1968年就對(duì)美國(guó)破產(chǎn)和非破產(chǎn)生產(chǎn)企業(yè)進(jìn)行觀察,采用了22個(gè)財(cái)務(wù)比率經(jīng)過(guò)數(shù)理統(tǒng)計(jì)篩選建立了著名的5變量Z-Score模型。Z-Score模型是以多變量的統(tǒng)計(jì)方法為基礎(chǔ),對(duì)企業(yè)的運(yùn)行狀況、破產(chǎn)與否進(jìn)行分析、判別,用來(lái)衡量一個(gè)公司財(cái)務(wù)狀況是否穩(wěn)健,并通過(guò)此公式來(lái)診斷預(yù)測(cè)該公司在近2年內(nèi)破產(chǎn)的可能性。Z-Score模型在美國(guó)、英國(guó)、法國(guó)、德國(guó)等國(guó)家得到了廣泛的應(yīng)用。
Z-Score模型判別函數(shù)為:2=1.2 Xi+1.4 X2+3.3 X3+0.6 X4+0.99 Xs
但這個(gè)模型最初是針對(duì)制造類(lèi)上市公司的,為了能夠運(yùn)用于非上市公司和非制造類(lèi)企業(yè),阿特曼又修訂了模型,修正模型為:
Z=1.0X3+6.56X1+3.26X2+6.72X4
模型中四個(gè)變量分別表示:X1=(流動(dòng)資產(chǎn)-流動(dòng)負(fù)債)÷企業(yè)總資產(chǎn),反應(yīng)短期償債能力。X2=留存收益÷企業(yè)總資產(chǎn),表示公司累積的利潤(rùn)規(guī)模及公司累積獲利能力。
判斷標(biāo)準(zhǔn)為:
Z<1.23,破產(chǎn)區(qū);1.23<2<2.9,灰色區(qū);2.9<2,安全區(qū)
Z-Score模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)72%~80%,它通過(guò)對(duì)企業(yè)的變現(xiàn)能力、償債能力、利潤(rùn)規(guī)模、獲利能力、運(yùn)營(yíng)效率等多個(gè)方面的分析,能夠綜合反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況,對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的發(fā)展有極大推動(dòng)作用。
基于Z-Score模型的濟(jì)源市中小企
業(yè)財(cái)務(wù)分析
(1)樣本的選取及z值的計(jì)算
本文從濟(jì)源市某集聚區(qū)隨機(jī)選取了20家中小企業(yè)(均為非上市公司)2016年某一月份的資產(chǎn)負(fù)債表和利潤(rùn)表進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。在此公司名稱(chēng)用字母代號(hào)表示。
(2)財(cái)務(wù)狀況分析
1.安全的財(cái)務(wù)狀況
從表1可以看出,通過(guò)z值判斷財(cái)務(wù)狀態(tài)為安全的有9家企業(yè),并且這些大部分的X4值都在0.3以上,說(shuō)明企業(yè)有較好的資本保障用以?xún)斶€企業(yè)負(fù)債。另外X1值對(duì)z值的大小也有很大的影響,X1值強(qiáng)調(diào)的是企業(yè)的變現(xiàn)能力及短期償債能力。財(cái)務(wù)狀況安全的企業(yè)的償債能力相對(duì)較強(qiáng)。
2.處于灰色區(qū)的企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
表1中,有7家企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況通過(guò)Z值反映出是有失敗的可能。這些企業(yè)的z值并不很高,這7家企業(yè)的X4值均位于0.2以下,且X1值也較低,說(shuō)明企業(yè)的償債能力及變現(xiàn)能力都不是很強(qiáng),整體財(cái)務(wù)狀況并不是很好??梢酝ㄟ^(guò)其他指標(biāo)進(jìn)一步測(cè)定企業(yè)的財(cái)務(wù)情況從而規(guī)避可能存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
3.判斷為“風(fēng)險(xiǎn)”的企業(yè)財(cái)務(wù)狀況
表1中有4家企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況根據(jù)z值判定為有較大風(fēng)險(xiǎn),其中3家企業(yè)的z值為負(fù)數(shù),而z值越小風(fēng)險(xiǎn)越大。企業(yè)應(yīng)該從各個(gè)方面查找原因,積極找尋應(yīng)對(duì)辦法以解決財(cái)務(wù)危機(jī)。據(jù)悉,4家企業(yè)中已經(jīng)有一家當(dāng)前已破產(chǎn)清算。
Z-Score模型從一定程度上解決了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警難題,能夠通過(guò)量化指標(biāo)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)提前做出判斷,但是Z-Score模型但也有一定的缺陷。比如事后核算、會(huì)計(jì)資料的滯后性使得對(duì)市場(chǎng)的變化不夠靈敏,及時(shí)性有欠缺。雖然如此,但使用Z-Score模型對(duì)企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警準(zhǔn)確性較高。企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警分析時(shí)可以作為一個(gè)參考指標(biāo),以便于及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題做出應(yīng)對(duì),從而規(guī)避企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)為企業(yè)健康快速發(fā)展提供支持。
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