Qu'est-ce qu'un Z-Score?
Un score Z est une mesure numérique utilisée dans les statistiques de la relation d'une valeur à la moyenne (moyenne) d'un groupe de valeurs, mesurée en termes d'écarts-types par rapport à la moyenne. Si un score Z est 0, cela indique que le score du point de données est identique au score moyen. Un score Z de 1, 0 indiquerait une valeur qui est un écart-type de la moyenne. Les scores Z peuvent être positifs ou négatifs, une valeur positive indiquant que le score est supérieur à la moyenne et un score négatif indiquant qu'il est inférieur à la moyenne.
Les scores Z sont des mesures de la variabilité d'une observation et peuvent être utilisés par les traders pour déterminer la volatilité du marché. Le Z-score est plus communément appelé Altman Z-score.
Score Z
La formule Altman Z-Score
Le score Altman Z est le résultat d'un test de solvabilité qui aide à évaluer la probabilité de faillite pour une entreprise manufacturière cotée en bourse. Le score Z est basé sur cinq ratios financiers clés qui peuvent être trouvés et calculés à partir du rapport annuel 10-K d'une entreprise. Le calcul utilisé pour déterminer le score Z Altman est le suivant:
La Ζ = 1, 2A + 1, 4B + 3, 3C + 0, 6D + 1, 0 Partout: Zeta (ζ) = Le score Altman ZA = Fonds de roulement / actif total B = Bénéfices non répartis / actif total C = Bénéfice avant intérêts et impôts (EBIT) / totalassetsD = Valeur marchande des capitaux propres / valeur comptable du total des passifs
En règle générale, un score inférieur à 1, 8 indique qu'une entreprise se dirige probablement vers ou est sous le poids de la faillite. À l'inverse, les entreprises qui obtiennent un score supérieur à 3 sont moins susceptibles de faire faillite.
Que vous disent les scores Z?
Les scores Z révèlent aux statisticiens et aux commerçants si un score est typique pour un ensemble de données spécifié ou s'il est atypique. En plus de cela, les scores Z permettent également aux analystes d'adapter les scores de divers ensembles de données pour obtenir des scores qui peuvent être comparés avec précision. Les tests d'utilisabilité sont un exemple d'application réelle des scores Z.
Edward Altman, professeur à l'Université de New York, a développé et introduit la formule du score Z à la fin des années 1960 comme solution au processus long et quelque peu déroutant que les investisseurs ont dû subir pour déterminer le degré de faillite d'une entreprise. En réalité, la formule Z-score développée par Altman a fini par fournir aux investisseurs une idée de la santé financière globale d'une entreprise.
La différence entre les scores Z et l'écart type
L'écart-type reflète essentiellement la quantité de variabilité au sein d'un ensemble de données donné. Pour calculer l'écart type, commencez par calculer la différence entre chaque point de données et la moyenne. Les différences sont ensuite mises au carré, additionnées et moyennées pour produire la variance. L'écart type est simplement la racine carrée de la variance, ce qui la ramène à l'unité de mesure d'origine.
Le score Z, en revanche, est le nombre d'écarts-types qu'un point de données donné se situe par rapport à la moyenne. Pour calculer le score Z, il suffit de soustraire la moyenne de chaque point de données et de diviser le résultat par l'écart-type.
Pour les points de données inférieurs à la moyenne, le score Z est négatif. Dans la plupart des grands ensembles de données, 99% des valeurs ont un score Z compris entre -3 et 3, ce qui signifie qu'elles se situent à l'intérieur de trois écarts-types au-dessus et au-dessous de la moyenne.
Altman Z-Score Plus
Altman a développé et publié l'Altman Z-Score Plus en 2012. Cette formule est utilisée pour évaluer les entreprises publiques et privées et peut être utilisée pour les entreprises non manufacturières ainsi que pour les entreprises manufacturières. Le Z-Score Plus convient aux entreprises des États-Unis ainsi qu'aux entreprises non américaines, y compris celles des économies émergentes telles que la Chine.
- Les scores Z sont utilisés dans les statistiques pour mesurer l'écart d'une observation par rapport à la valeur moyenne du groupe.Les scores Z révèlent aux statisticiens et aux commerçants si un score est typique pour un ensemble de données spécifié ou s'il est atypique.Le score Z Altman est fréquemment utilisé. pour tester la solidité du crédit.
Limitations des scores Z
Hélas, le score Z n'est pas parfait et doit être calculé et interprété avec soin. Pour commencer, le Z-score n'est pas à l'abri de fausses pratiques comptables. Étant donné que les entreprises en difficulté peuvent être tentées de déformer les données financières, le Z-score n'est aussi précis que les données qui y sont incluses.
Le score Z n'est pas non plus très utile pour les nouvelles entreprises avec peu ou pas de revenus. Ces entreprises, quelle que soit leur santé financière, obtiendront un faible score. De plus, le score Z n'aborde pas directement la question des flux de trésorerie, il ne fait que l'indiquer par l'utilisation du ratio net du fonds de roulement par rapport à l'actif. Après tout, il faut de l'argent pour payer les factures.
Enfin, les scores Z peuvent osciller d'un trimestre à l'autre lorsqu'une entreprise enregistre des radiations uniques. Celles-ci peuvent changer le score final, suggérant qu'une entreprise qui n'est vraiment pas à risque est au bord de la faillite.
