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Puntuación Z de Altman

Ejemplo de una hoja de cálculo de Excel que utiliza la puntuación Z de Altman para predecir la probabilidad de que una empresa se declare en quiebra en un plazo de dos años

La fórmula de puntuación Z para predecir la quiebra fue publicada en 1968 por Edward I. Altman , que en ese momento era profesor adjunto de Finanzas en la Universidad de Nueva York . La fórmula puede utilizarse para determinar la probabilidad de que una empresa se declare en quiebra en un plazo de dos años. Las puntuaciones Z se utilizan para predecir los impagos corporativos y constituyen una medida de control fácil de calcular para el estado de dificultades financieras de las empresas en los estudios académicos. La puntuación Z utiliza múltiples valores de ingresos corporativos y de balance para medir la salud financiera de una empresa.

La fórmula

El puntaje Z es una combinación lineal de cuatro o cinco ratios empresariales comunes, ponderados por coeficientes. Los coeficientes se calcularon identificando un conjunto de empresas que se habían declarado en quiebra y luego recopilando una muestra emparejada de empresas que habían sobrevivido, con emparejamientos 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 vuelto a estimar en función de otros conjuntos de datos de empresas privadas manufactureras, no manufactureras y de servicios.

La muestra de datos original estaba compuesta por 66 empresas, la mitad de las cuales se habían declarado en quiebra conforme al Capítulo 7. Todas las empresas de la base de datos eran fabricantes y se eliminaron las pequeñas empresas con activos inferiores a un millón de dólares.

La fórmula original del puntaje Z era la siguiente: [1]

Z = 1,2 X 1 + 1,4 X 2 + 3,3 X 3 + 0,6 X 4 + 1,0 X 5 .
X 1 = ratio entre el capital de trabajo y el activo total. Mide los activos líquidos en relación con el tamaño de la empresa.
X 2 = relación entre las utilidades retenidas y el total de activos. Mide la rentabilidad que refleja la antigüedad y la capacidad de generación de ingresos de la empresa.
X 3 = ratio de las ganancias antes de intereses e impuestos sobre los activos totales. Mide la eficiencia operativa sin tener en cuenta los factores impositivos y de apalancamiento. Reconoce que las ganancias operativas son importantes para la viabilidad a largo plazo.
X 4 = relación entre el valor de mercado del capital y el valor contable del pasivo total. Añade una dimensión de mercado que puede mostrar la fluctuación del precio de los valores como una posible señal de alerta.
X 5 = relación entre las ventas y el total de activos. Medida estándar de la rotación de activos totales (varía mucho de una industria a otra).

Altman descubrió que el perfil de ratios para el grupo en quiebra cayó a un promedio de -0,25, y para el grupo no en quiebra a un promedio de +4,48.

Precedentes

El trabajo de Altman se basó en la investigación del investigador contable William Beaver y otros. A partir de la década de 1930, Mervyn [ ¿quién? ] y otros [ ¿quién? ] habían recopilado muestras emparejadas y habían evaluado que varios índices contables parecían ser valiosos para predecir la quiebra. [ cita requerida ] El puntaje Z de Altman 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 pareadas. Beaver aplicó este método para evaluar la importancia de cada uno de los diversos índices contables basándose en un análisis univariado, utilizando cada índice contable de uno en uno. La mejora principal de Altman fue aplicar un método estadístico, el análisis discriminante, que podía tener en cuenta múltiples variables simultáneamente.

Precisión y eficacia

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 una precisión de aproximadamente el 80-90% para predecir la quiebra un año antes del evento, con un error de tipo II (clasificar a la empresa como en quiebra cuando no se declara en quiebra) de aproximadamente el 15-20% (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 "afirmaciones en gran parte descriptivas carentes de contenido predictivo ... Altman demuestra que las empresas fallidas y las que no lo han hecho tienen ratios diferentes, no que los ratios tengan poder predictivo. Pero el problema crucial es hacer una inferencia en la dirección inversa, es decir, de los ratios a los fracasos". [3] Desde aproximadamente 1985 en adelante, los puntajes Z ganaron una amplia aceptación por parte de auditores, contadores de gestión, 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. Las variaciones posteriores de Altman fueron diseñadas para ser aplicables a empresas privadas (puntaje Z' de Altman) y empresas no manufactureras (puntaje Z" de Altman).

Ni los modelos Altman ni otros modelos basados ​​en balances se recomiendan para su uso en empresas financieras. Esto se debe a la opacidad de los balances de las empresas financieras y al uso frecuente de partidas fuera de balance.

Los modelos académicos modernos de predicción de quiebras e incumplimientos se basan en gran medida en datos de mercado en lugar de los índices contables predominantes en la puntuación Z de Altman. [4]

Definiciones originales de los componentes del puntaje Z

X 1 = capital de trabajo / activos totales
X 2 = ganancias retenidas / activos totales
X 3 = ganancias antes de intereses e impuestos / activos totales
X 4 = valor de mercado del patrimonio neto / pasivo total
X 5 = ventas / activos totales

Modelo de quiebra con puntuación Z:

Z = 1,2 X 1 + 1,4 X 2 + 3,3 X 3 + 0,6 X 4 + 1 X 5

Zonas de discriminación:

Z > 2,99 – zona “segura”
1,81 < Z < 2,99 – zona “gris”
Z < 1,81 – zona de “dificultad”

Puntuación Z estimada para no fabricantes y mercados emergentes

X 1 = (activos corrientes − pasivos corrientes) / activos totales
X 2 = ganancias retenidas / activos totales
X 3 = ganancias antes de intereses e impuestos / activos totales
X 4 = valor contable del patrimonio neto / pasivo total

Modelo de quiebra de puntuación Z (no fabricantes):

Z = 6,56 X 1 + 3,26 X 2 + 6,72 X 3 + 1,05 X 4 [5]

Modelo de quiebra con puntuación Z (mercados emergentes):

Z = 3,25 + 6,56 X 1 + 3,26 X 2 + 6,72 X 3 + 1,05 X 4

Zonas de discriminación:

Z > 2,6 – zona “segura”
1.1 < Z < 2.6 – zona “gris”
Z < 1,1 – zona de “dificultad”

Ejemplos

[6]

[6]

Véase también

Referencias

Altman, Edward I. (julio de 2000). "Predicción de la crisis financiera de las empresas" (PDF) . Stern.nyu.edu : 15–22.

Altman, Edward I. (septiembre de 1968). "Razones financieras, análisis discriminante y predicción de la quiebra corporativa". Journal of Finance . 23 (4): 189–209. doi :10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x. S2CID  154437292.

Altman, Edward I. (mayo de 2002). "Revisiting Credit Scoring Models in a Basel II Environment" (PDF) . Preparado para "Credit Rating: Methodologies, Rationale, and Default Risk", 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). "Puntuaciones Z: una guía para la predicción de fallas". The CPA Journal Online .

Fisher, Ronald Aylmer (1936). "El uso de mediciones múltiples en problemas taxonómicos". Anales de 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.

  1. ^ realequityresearch.dk/Documents/Z-Score_Altman_1968.pdf
  2. ^ Predicción de dificultades financieras de las empresas: revisión de los modelos Z-SCORE y ZETA
  3. ^ Johnson, CG 1970. Análisis de ratios y predicción del fracaso de la empresa. Journal of Finance, 25(5), 1166-1168. Para críticas adicionales, véase, por ejemplo, Moyer, RC 1977. Pronóstico del fracaso financiero. Financial Management, 6(1), 11-17.
  4. ^ Véase, por ejemplo, Shumway, T. 2001. Pronosticar la quiebra con mayor precisión: un modelo de riesgo simple. Journal of Business, 74(1), 101–124.; Campbell, JY, J. Hillscher y J. Szilagyi. 2008. En busca del riesgo de crisis. Journal of Finance, 63(6), 2899-2939; Li, L. y R. Faff. 2019. Predecir la quiebra corporativa: ¿qué importa? International Review of Economics and Finance, 62, 1–19.
  5. ^ Edward I. Altman; et al. (junio de 2017). "Predicción de dificultades financieras en un contexto internacional: una revisión y análisis empírico del modelo Z-Score de Altman". Revista de gestión financiera y contabilidad internacional . 28 (2): 131–171. doi :10.1111/jifm.12053. S2CID  155302026.
  6. ^ ab Khatkale, Swati (2014). Symbiosis International University (ed.). "Un estudio exploratorio para evaluar el desempeño de las agencias de calificación crediticia indias 2005-2013". hdl :10603/38090 . Consultado el 19 de diciembre de 2021 . Por otro lado, todos los incumplimientos en el caso de las empresas indias calificadas se produjeron en productos financieros no estructurados. Los incumplidores como Arvind Products, Suzlon, Royal Orchid Hotel, Deccan Chronicle Holding y Ansal Properties tenían calificaciones de grado de inversión en el momento del incumplimiento o solo unos días antes del incumplimiento. La puntuación Z de Altman predijo el incumplimiento en el caso de Royal Orchid, Arvind Products y Suzlon Energy, lo que no se reflejó en las calificaciones. Esto demostró que un modelo simple como la puntuación 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 precisión general de las agencias de calificación crediticia indias basadas en las tasas de incumplimiento. Por lo tanto, las agencias de calificación crediticia de la India deben mejorar la precisión y puntualidad de las calificaciones de los productos normales no estructurados.

Lectura adicional

Enlaces externos