La fórmula del puntaje Z para predecir la quiebra fue publicada en 1968 por Edward I. Altman , quien en ese momento era profesor asistente de Finanzas en la Universidad de Nueva York . La fórmula se puede utilizar para determinar la probabilidad de que una empresa quiebre dentro de dos años. Los puntajes Z se utilizan para predecir incumplimientos corporativos y una medida de control fácil de calcular para el estado de dificultades financieras de las empresas en estudios académicos. El puntaje Z utiliza múltiples valores de ingresos y balances corporativos para medir la salud financiera de una empresa.
El puntaje Z es una combinación lineal de cuatro o cinco índices comerciales comunes, ponderados por coeficientes. Los coeficientes se estimaron identificando un conjunto de empresas que se habían declarado en quiebra y luego recopilando una muestra emparejada de empresas que habían sobrevivido, emparejando por industria y tamaño aproximado (activos).
Altman aplicó el método estadístico de análisis discriminante a un conjunto de datos de fabricantes que cotizan en bolsa. La estimación se basó originalmente en datos de fabricantes que cotizan en bolsa, pero desde entonces se ha reestimado basándose en otros conjuntos de datos de empresas privadas manufactureras, no manufactureras y de servicios.
La muestra de datos original constaba de 66 empresas, la mitad de las cuales se habían declarado en quiebra bajo el Capítulo 7 . Todas las empresas de la base de datos eran fabricantes y se eliminaron las pequeñas empresas con activos inferiores a 1 millón de dólares.
La fórmula original de puntuación Z era la siguiente: [1]
Altman descubrió que el perfil del ratio para el grupo en quiebra cayó a -0,25 en promedio, y para el grupo no en quiebra a +4,48 en promedio.
El trabajo de Altman se basó en la investigación del investigador contable William Beaver y otros. En la década de 1930 en adelante, Mervyn [ ¿quién? ] y otros [ ¿quiénes? ] había recopilado muestras coincidentes y evaluado que varios índices contables parecían ser valiosos para predecir la quiebra. [ cita necesaria ] Altman Z-score es una versión personalizada de la técnica de análisis discriminante de RA Fisher (1936).
El trabajo de William Beaver, publicado en 1966 y 1968, fue el primero en aplicar un método estadístico, las pruebas t , para predecir la quiebra de una muestra de empresas emparejadas. Beaver aplicó este método para evaluar la importancia de cada uno de varios índices contables basándose en un análisis univariante, utilizando cada índice contable uno a la vez. La principal mejora de Altman fue aplicar un método estadístico, el análisis discriminante, que podía tener en cuenta múltiples variables simultáneamente.
En su prueba inicial, se encontró que el puntaje Z de Altman tenía una precisión del 72% para predecir la quiebra dos años antes del evento, con un error de tipo II (falsos negativos) del 6% (Altman, 1968). En una serie de pruebas posteriores que abarcaron tres períodos durante los siguientes 31 años (hasta 1999), se encontró que el modelo tenía aproximadamente entre un 80% y un 90% de precisión para predecir la quiebra un año antes del evento, con un error de tipo II (clasificar la empresa (Altman, 2000). [2]
Sin embargo, esto exagera la capacidad predictiva del puntaje Z de Altman. Los académicos han criticado durante mucho tiempo el puntaje Z de Altman por ser “enunciados en gran medida descriptivos y carentes de contenido predictivo... Altman demuestra que las empresas fallidas y no fallidas tienen índices diferentes, no que los índices tengan poder predictivo. Pero el problema crucial es hacer una inferencia en la dirección inversa, es decir, de las proporciones a los fracasos”. [3] Aproximadamente desde 1985 en adelante, los puntajes Z obtuvieron una amplia aceptación por parte de auditores, contadores administrativos, tribunales y sistemas de bases de datos utilizados para la evaluación de préstamos (Eidleman). El enfoque de la fórmula se ha utilizado en una variedad de contextos y países, aunque fue diseñado originalmente para empresas manufactureras que cotizan en bolsa con activos de más de 1 millón de dólares. Las variaciones posteriores de Altman fueron diseñadas para ser aplicables a empresas privadas (la puntuación Altman Z') y a empresas no manufactureras (la puntuación Altman Z').
No se recomienda el uso de los modelos Altman ni de otros modelos basados en balances con empresas financieras. Esto se debe a la opacidad de los balances de las empresas financieras y a su frecuente uso de partidas fuera de balance.
Los modelos académicos modernos de predicción de incumplimientos y quiebras se basan en gran medida en datos basados en el mercado en lugar de en los índices contables predominantes en el puntaje Z de Altman. [4]
Modelo de quiebra de puntuación Z:
Zonas de discriminación:
Modelo de quiebra de puntuación Z (no fabricantes):
Modelo de quiebra de puntuación Z (mercados emergentes):
Zonas de discriminación:
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Altman, Edward I. (julio de 2000). "Predicción de las dificultades financieras de las empresas" (PDF) . Stern.nyu.edu : 15–22.
Altman, Edward I. (septiembre de 1968). "Ratios financieros, análisis discriminante y predicción de quiebras empresariales". Revista de Finanzas . 23 (4): 189–209. doi :10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x. S2CID 154437292.
Altman, Edward I. (mayo de 2002). "Revisando los modelos de calificación crediticia en un entorno de Basilea II" (PDF) . Preparado para "Calificación crediticia: metodologías, fundamentos y riesgo de incumplimiento", London Risk Books 2002 . Archivado desde el original (PDF) el 18 de septiembre de 2006 . Consultado el 8 de agosto de 2007 .
Eidleman, Gregory J. (1 de febrero de 1995). "Z-Scores: una guía para la predicción de errores". La revista CPA en línea .
Pescador, Ronald Aylmer (1936). "El uso de múltiples mediciones en problemas taxonómicos". Anales de la eugenesia . 7 (2): 179. doi :10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x. hdl : 2440/15227 .
El uso de módulos de calificación crediticia y la importancia de una cultura crediticia por el Dr. Edward I Altman, Stern School of Business , Universidad de Nueva York.
Por otra parte, todos los impagos en el caso de las empresas indias calificadas se produjeron en productos financieros no estructurados. Los morosos como Arvind Products, Suzlon, Royal Orchid Hotel, Deccan Chronicle Holding y Ansal Properties tenían calificaciones de grado de inversión en el momento del impago o apenas unos días antes del mismo. La puntuación Z de Altman predijo el incumplimiento en el caso de Royal Orchid, Arvind Products & Suzlon Energy, lo que no se reflejó en las calificaciones. Esto demostró que un modelo simple como el puntaje Z de Altman era más informativo que las calificaciones otorgadas por las agencias de calificación crediticia. Por lo tanto, los hallazgos de los estudios de caso respaldan los hallazgos de la precisión general de las agencias de calificación crediticia de la India en función de las tasas de incumplimiento. Por lo tanto, las agencias de calificación crediticia de la India tienen que mejorar la precisión y puntualidad de las calificaciones de los productos normales no estructurados.