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 predecir la probabilidad de que una empresa entre en quiebra 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 ingresos corporativos y valores de balance para medir la salud financiera de una empresa.
La formula
El puntaje Z es una combinación lineal de cuatro o cinco razones comerciales comunes, ponderadas por coeficientes. Los coeficientes se estimaron identificando un conjunto de empresas que se habían declarado en quiebra y luego recolectando una muestra emparejada de empresas que habían sobrevivido, con emparejamiento 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 para empresas privadas de fabricación, no fabricación y de servicios.
La muestra de datos original consistió en 66 empresas, la mitad de las cuales se habían declarado en quiebra bajo el Capítulo 7 [ aclaración necesaria ] . Todas las empresas de la base de datos eran fabricantes y se eliminaron las pequeñas empresas con activos de menos de $ 1 millón.
La fórmula original de la puntuación 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 = capital de trabajo / activos totales. Mide los activos líquidos en relación con el tamaño de la empresa.
- X 2 = ganancias retenidas / activos totales. Mide la rentabilidad que refleja la edad y el poder adquisitivo de la empresa.
- X 3 = ganancias antes de intereses e impuestos / activos totales. Mide la eficiencia operativa además de los factores fiscales y de apalancamiento. Reconoce las ganancias operativas como importantes para la viabilidad a largo plazo.
- X 4 = valor de mercado del patrimonio / valor contable del pasivo total. Agrega una dimensión de mercado que puede mostrar la fluctuación del precio de los valores como una posible señal de alerta.
- X 5 = ventas / activos totales. Medida estándar para la rotación total de activos (varía mucho de una industria a otra).
Altman descubrió que el perfil de la relación para el grupo en quiebra se redujo a -0,25 de media, y para el grupo que no estaba en quiebra a +4,48 de media.
Precedentes
El trabajo de Altman se basó en la investigación del investigador contable William Beaver y otros. En la década de 1930 y en adelante, Mervyn [ ¿quién? ] y otros [ ¿quién? ] había recopilado muestras emparejadas y evaluado que varios coeficientes contables parecían ser valiosos para predecir la quiebra. [ cita requerida ] 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, pruebas t para predecir la quiebra para una muestra de empresas emparejadas por pares. Beaver aplicó este método para evaluar la importancia de cada una de varias razones contables basadas en un análisis univariado, usando cada razón contable una a la vez. La principal mejora 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 bancarrota dos años antes del evento, con un error de tipo II (falsos negativos) del 6% (Altman, 1968). En una serie de pruebas posteriores que cubrieron tres períodos durante los próximos 31 años (hasta 1999), se encontró que el modelo tenía una precisión aproximada del 80% al 90% para predecir la quiebra un año antes del evento, con un error de Tipo II (clasificando el empresa como en quiebra cuando no quiebra) de aproximadamente el 15% al 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 “declaraciones en gran parte descriptivas desprovistas de contenido predictivo ... Altman demuestra que las empresas fallidas y no fallidas tienen proporciones diferentes, no que las proporciones tengan poder predictivo. Pero el problema crucial es hacer una inferencia en la dirección inversa, es decir, de las proporciones a las fallas ". [3] Desde aproximadamente 1985 en adelante, los puntajes Z obtuvieron una amplia aceptación por parte de auditores, contables 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 de fabricación que cotizan en bolsa con activos de más de $ 1 millón. Las variaciones posteriores de Altman fueron diseñadas para ser aplicables a empresas privadas (la puntuación Z de Altman) y empresas no manufactureras (puntuación Z de Altman).
Ni los modelos Altman ni otros modelos basados en el balance general se recomiendan para su uso con 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 modernos de predicción de quiebras y incumplimiento académico 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]
Definiciones originales de los componentes de la puntuación 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 / pasivo total
- X 5 = ventas / activos totales
Modelo de quiebra Z-score:
- 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 "peligro"
Puntaje Z estimado para no fabricantes y mercados emergentes
- X 1 = (activo corriente - pasivo corriente) / activo total
- X 2 = ganancias retenidas / activos totales
- X 3 = ganancias antes de intereses e impuestos / activos totales
- X 4 = valor en libros del patrimonio / pasivo total
Modelo de quiebra Z-score (no fabricantes):
- Z = 6,56 X 1 + 3,26 X 2 + 6,72 X 3 + 1,05 X 4 [5]
Modelo de quiebra Z-score (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 "peligro"
Ver también
Referencias
Altman, Edward I. (julio de 2000). "Predicción de la angustia financiera de las empresas" (PDF) . Stern.nyu.edu : 15–22.
Altman, Edward I. (septiembre de 1968). "Ratios financieros, análisis discriminante y predicción de quiebras corporativas". Revista de Finanzas . 23 (4): 189-209. doi : 10.1111 / j.1540-6261.1968.tb00843.x .
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 fallas" . El diario de la CPA en línea .
Fisher, Ronald Aylmer (1936). "El uso de múltiples medidas 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.
- ^ realequityresearch.dk/Documents/Z-Score_Altman_1968.pdf
- ^ Predecir las dificultades financieras de las empresas: revisión de los modelos Z-SCORE y ZETA
- ^ Johnson, CG 1970. Análisis de la relación y predicción del fracaso de la empresa. Revista de Finanzas, 25 (5), 1166-1168. Para críticas adicionales, ver, por ejemplo, Moyer, RC 1977. Forecasting Financial Failure. Gestión financiera, 6 (1), 11-17.
- ^ Véase, por ejemplo, Shumway, T. 2001. Previsión de 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 de riesgo de socorro. Journal of Finance, 63 (6), 2899-2939; Li, L. y R. Faff. 2019. Predecir la quiebra corporativa: ¿qué importa? Revista Internacional de Economía y Finanzas, 62, 1–19.
- ^ http://people.stern.nyu.edu/ealtman/IRMC2014ZMODELpaper1.pdf
Otras lecturas
- Caouette, John B; Edward I Altman, Paul Narayanan (1998). Gestión del riesgo crediticio: el próximo gran desafío financiero , John Wiley & Sons : Nueva York. ISBN 978-0-471-11189-4
- Mare, Davide; Moreira, Fernando; Rossi, Roberto (2016). "Medidas de puntuación Z no estacionarias". Revista europea de investigación operativa . de próxima publicación: 348–358. doi : 10.1016 / j.ejor.2016.12.001 . SSRN 2688367 .
enlaces externos
- Calculadora de puntuación Z de Altman