Was ist ein Z-Score?
Ein Z-Score ist eine numerische Messung, die in der Statistik der Beziehung eines Wertes zum Mittelwert (Durchschnitt) einer Gruppe von Werten verwendet wird, gemessen als Standardabweichung vom Mittelwert. Wenn ein Z-Score 0 ist, bedeutet dies, dass der Score des Datenpunkts mit dem Mittelwert identisch ist. Ein Z-Score von 1, 0 würde einen Wert anzeigen, der eine Standardabweichung vom Mittelwert darstellt. Z-Scores können positiv oder negativ sein, wobei ein positiver Wert angibt, dass der Score über dem Mittelwert liegt, und ein negativer Wert angibt, dass er unter dem Mittelwert liegt.
Z-Scores sind Messgrößen für die Variabilität einer Beobachtung und können von Händlern zur Bestimmung der Marktvolatilität herangezogen werden. Der Z-Score wird allgemein als Altman-Z-Score bezeichnet.
Z-Score
Die Altman Z-Score Formel
Der Altman Z-Score ist das Ergebnis eines Bonitätstests, mit dessen Hilfe die Wahrscheinlichkeit eines Konkurses eines börsennotierten Fertigungsunternehmens beurteilt werden kann. Der Z-Score basiert auf fünf Finanzkennzahlen, die aus dem jährlichen 10-K-Bericht eines Unternehmens ermittelt und berechnet werden können. Die Berechnung zur Bestimmung des Altman-Z-Scores sieht wie folgt aus:
Um die Umstellung zu erleichtern, müssen Sie Ζ = 1.2A + 1.4B + 3.3C + 0.6D + 1.0Ewhere: Zeta (ζ) = Der Altman-Z-ScoreA = Betriebskapital / BilanzsummeB = Gewinnrücklage / BilanzsummeC = Ergebnis vor Zinsen und Steuern (EBIT) / totalassetsD = Marktwert des Eigenkapitals / Buchwert der gesamten Verbindlichkeiten
In der Regel bedeutet ein Wert unter 1, 8, dass ein Unternehmen wahrscheinlich in die Insolvenz geht oder unter dem Gewicht des Konkurses steht. Umgekehrt ist es weniger wahrscheinlich, dass Unternehmen mit einem Ergebnis über 3 Konkurs anmelden.
Was sagt Ihnen Z-Scores?
Z-Scores zeigen Statistikern und Händlern, ob ein Score für einen bestimmten Datensatz typisch oder untypisch ist. Darüber hinaus können Analysten mithilfe von Z-Scores auch Scores aus verschiedenen Datensätzen anpassen, um Scores zu erstellen, die genau miteinander verglichen werden können. Usability-Tests sind ein Beispiel für eine reale Anwendung von Z-Scores.
Edward Altman, Professor an der New York University, entwickelte und führte die Z-Score-Formel in den späten 1960er Jahren ein, um den zeitaufwändigen und etwas verwirrenden Prozess zu lösen, den Investoren durchlaufen mussten, um festzustellen, wie nah ein Unternehmen an der Insolvenz war. In Wirklichkeit lieferte die von Altman entwickelte Z-Score-Formel den Anlegern eine Vorstellung von der allgemeinen Finanzlage eines Unternehmens.
Der Unterschied zwischen Z-Scores und Standardabweichung
Die Standardabweichung spiegelt im Wesentlichen das Ausmaß der Variabilität innerhalb eines bestimmten Datensatzes wider. Um die Standardabweichung zu berechnen, berechnen Sie zunächst die Differenz zwischen jedem Datenpunkt und dem Mittelwert. Die Differenzen werden dann quadriert, summiert und gemittelt, um die Varianz zu erzeugen. Die Standardabweichung ist einfach die Quadratwurzel der Varianz, die sie auf die ursprüngliche Maßeinheit zurückbringt.
Der Z-Score ist dagegen die Anzahl der Standardabweichungen, die ein bestimmter Datenpunkt vom Mittelwert abweicht. Um den Z-Score zu berechnen, subtrahieren Sie einfach den Mittelwert von jedem Datenpunkt und dividieren Sie das Ergebnis durch die Standardabweichung.
Für Datenpunkte, die unter dem Mittelwert liegen, ist der Z-Score negativ. In den meisten großen Datensätzen haben 99% der Werte einen Z-Score zwischen -3 und 3, dh sie liegen innerhalb von drei Standardabweichungen über und unter dem Mittelwert.
Altman Z-Score Plus
Altman hat den Altman Z-Score Plus 2012 entwickelt und veröffentlicht. Mit dieser Formel werden sowohl öffentliche als auch private Unternehmen bewertet. Sie kann sowohl für nicht produzierende Unternehmen als auch für produzierende Unternehmen verwendet werden. Der Z-Score Plus eignet sich für Unternehmen in den USA sowie für Unternehmen außerhalb der USA, einschließlich Unternehmen in Schwellenländern wie China.
- Z-Scores werden in Statistiken verwendet, um die Abweichung einer Beobachtung vom Mittelwert der Gruppe zu messen. Z-Scores zeigen Statistikern und Händlern, ob ein Score typisch für einen bestimmten Datensatz oder untypisch ist. Der Altman Z-Score wird häufig verwendet beim Testen der Kreditstärke.
Einschränkungen von Z-Scores
Leider ist der Z-Score nicht perfekt und muss mit Sorgfalt berechnet und interpretiert werden. Für den Anfang ist der Z-Score nicht immun gegen falsche Buchhaltungspraktiken. Da Unternehmen in Schwierigkeiten möglicherweise versucht sind, Finanzdaten falsch darzustellen, ist der Z-Score nur so genau wie die darin enthaltenen Daten.
Der Z-Score ist auch für neue Unternehmen mit geringen oder keinen Einnahmen nicht sehr nützlich. Diese Unternehmen werden, unabhängig von ihrer finanziellen Verfassung, niedrige Punktzahlen erzielen. Darüber hinaus geht der Z-Score nicht direkt auf die Frage der Zahlungsströme ein, sondern deutet sie nur anhand des Verhältnisses von Nettoumlaufvermögen zu Aktiva an. Schließlich braucht es Bargeld, um die Rechnungen zu bezahlen.
Schließlich können die Z-Scores von Quartal zu Quartal schwanken, wenn ein Unternehmen einmalige Abschreibungen verbucht. Dies kann das Endresultat verändern und darauf hindeuten, dass ein Unternehmen, das wirklich nicht gefährdet ist, kurz vor dem Bankrott steht.
