您当前的位置：&&&&&正文
Z评分模型的概念
　　Z评分模型是著名财务专家奥特曼设计的一种破产预测模型。他根据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去的贷款案例进行统计分析，选择一部分最能够反映借款人的财务状况，对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值的比率，设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数学模型（也称之为判断函数），对贷款申请人进行信用风险及资信评估。
奥特曼确立的分辨函数
　　Z=0.012（X1）+0.014（X2）+0.033（X3）+0.006（X4）+0.999（X5）或：
　　Z=1.2（X1）+1.4（X2）+3.3（X3）+0.6（X4）+0.999（X5）
　　其中， X1：流动资本/总资产（WC/TA）
　　X2：留存收益/总资产（RE/TA）
　　X3：息前、税前收益/总资产（EBIT/TA）
　　X4：股权市值/总负债帐面值（MVE/TL）
　　X5：销售收入/总资产（S/TA） 这两个公式是相等的，只不过权重的表达形式不同，前者用的是小数，后者用的是百分比，第五个比率是用倍数来表示的，其相关系数不变。
　　阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的临界值Z0=2.675，如果Z&2.675，借款人被划入违约组；反之，如果 Z≥2.675，则借款人被划为非违约组。当1.81&Z&2.99时，判断失误较大，称该重叠区域为"未知区"（Zone of Ignorance）或称"灰色区域"(gray area)。
Z评分模型的改进
　　Z评分模型主要以会计数据来对企业违约风险进行评估，殊不知会计上的总资产的价值受许多因素的影响，使得它提供的资产总价值在大多数情况下与企业真实的价值不相吻合。鉴于此原因，本文利用期权定价理论与Black-scholes公式计算出企业的市场价值，再把它应用到Z评分模型，那么怎样具体来计算企业资产的总价值呢？我们不妨先来讨论一下企业股权价值与企业总资产价值的关系。假定一个公司具有资产价值V和负债D，这些负债必须在合同约定时间T时偿还，否则该公司就会违约；并且如果公司破产，公司的资产将优先清偿给债权人，如果资不抵债，则股权没有价值。
　　如果该公司资产价值V在时间T时大于D，则该公司有能力不违约，相反，如果小于D，则公司将要违约，股东选择将所有股权转让给债权人。如图一给出了从企业的股权所有者角度考虑的贷款偿还问题。假设企业从银行借款额为OB，贷款到期时该企业的资产市值为OA2，其中OA2 & OB。在这种情况下，企业将归还这笔贷款并且企业的股东们还会得到企业资产的剩余价值OA2 & OB贷款到期时，企业资产的市值越大，企业留给股东的剩余价值也就越大。
　　相反，如果企业资产价值低于OB（例如OA1），那么企业股东就失去了归还该笔贷款的能力，因为这时股东在经济上己经破产，只能将企业交给债权人来处置。从图中我们可以看到，不管企业资产市值下降到借款数以下多大程度，股东朝下的那条风险线下降到某一点C后就被截取顶端成为一条直线了，这是因为有限责任公司股东以出资额对公司负责，保护了企业股东的损失不能超过OC(股东在企业的原始投入)。
　　对比图欧式看涨期权买权的损益可以看出，该公司的股权收益状况和看涨期权买权的损益状况一致，该看涨期权执行价格为D。时间T后，如果该公司的资产价值大于D，则该买权得到执行，所得收益为V-D：否则不执行该买权，其价值为0，所以可以认为公司的股权是以公司资产为标的的看涨期权买权，执行价格为公司债务的价值。
　　故根据Black-scholes公式和上面的分析，有：
　　VE = VA * N(d1) & e * D * N(d2)　　(1)
　　其中，
　　公式中r为按连续复利?算的年无风险利率，V_A表示资产价值，\sigma^2_A表示资产价值的波动率，V_E表示股权价值，T表示信用期限，D表示违约点（它一般等于短期负债与长期负债一半的和）。
　　下面我们再来讨论一下股权价值波动性和资产价值波动性的关系：
　　因为，V_E=V_A*N(d_1)-e^{-rT}*D*N(d_2)，所以，
　　根据(1)和(2)可以得到市场的总资产价值VA，从而改进的Z评分模型为Z = 1.2x1 + 1.4x2 + 3.3x3 + 0.6x4 + 0.999x5,其中，x1=营运资本/市场总资产；x2=留存收益/市场总资产；x3=税前利润/市场总资产；x4=权益市场价值/总债务；x5=销售收入/市场总资产。
Z评分模型案例分析
案例一:Z评分模型对上市公司信用风险状况的分析
　　1.研究方法说明
　　将其按2004年度的经营业绩划分并选取：绩优股企业，沪深两市每股收益排名居前的各20家上市公司共40家企业；当年被取消ST的共12家企业；绩差股企业，当年被ST的共6家企业。对这三类共58家企业的信用风险运用“Z评分模型”评价比较并检验Altman的原始z评分模型对我国股票市场的适用性。
　　2.研究假设
　　根据Altman的研究经验，假定“Z评分模型”同样适用于我国股票市场，则我国沪、深交易所上市公司的z评分值将呈以下的分布规律：假设一：对于信用风险小的股票。通常理解为绩优股，其z值应大于2.99。假设二：根据我国《公司法》第157条规定：“上市公司如果最近三年连续亏损，将由国务院证券管理部门决定暂停其股票上市”，实际操作中，将其实施特别处理或特别转让(即ST或PT)。显然，该类股票企业的信用风险很大，因此，当年被ST或Pr的上市公司，其z值应低于1.8l，并且在连续亏损三年内其Z值应呈逐年递减趋势。假设三：对于当年被取消特别处理(即取消ST，又称“摘帽”)的上市公司而畜，由于其此前连续两年亏损，现虽已改观，但仍存在较大的经营风险与信用风险，因此其Z值在当年应处于1.81～2.99之间，即处于灰色地带，而被“摘帽”的当年，其z值应呈上升趋势。
　　3.样本数据说明
　　(1)有针对性地选取上交所、深交所共58家上市公司的A股作为样本。其中选取两个交易所2004年度每股收益排名居前的各20家上市公司作为绩优股企业；2004年度因连续亏损两年和净资产低于面值一元而被实施特别处理的上市公司：沪市3家，深市3家；以及2004年度因业绩改观而被取消特别处理上市公司：沪市3家，深市9家。
　　(2)样本的时间跨度为2003年、2004年两年，具体选取2004年度业绩较好、被实施特别处理和被取消特别处理的共57家上市公司2年的数据。
　　(3)样本数据来源于该57家上市公司年公开披露的财务报表。
　　说明：深交所的2004年度每股收益排名居前的20家上市公司中不包含于2004年6月份陆续上市的中小企业板的上市公司。
　　4.指标设定
　　鉴于我国股票市场非流通股元市场价格以及其他因素，对“Z评分模型”中的各项指标的设定作以下调整：X1=营运资金/总资产=(流动资产-流动负债)，总资产；X2=留存收益/总资产=(未分配利润+盈余公积)，总资产；X3=息税前利润/总资产=(税前利润+财务费用)/总资产；X4=权益市值／总债务账面值=(每股市价*流通股数+每股净资产*非流通股数)，总负债；X5=销售收入/总资产=主营业务收入/总资产。
　　(1)因X_3息税前利润中所需的利息费用无法直接从年报中获取，故以财务费用代替，对结果应无实质性影响。
　　(2)每股市价以股票12月31日当天收盘价计算。
　　(3)2004年新上市公司2003年的权益市值以每股净资产*股份总数计算。
　　5.对实证结果的分析与解释
　　根据58家上市公司的财务资料，计算并归纳结果如下：沪市2004年度绩优的公司2003年度z均值为3.34，2004年度Z均值为3.55；2004年被ST的公司2003年度Z均值为2.48，2004年度Z均值为-0.88；2004年被取消sr的公司2003年度Z均值为0.92，2004年度Z均值为1.98。深市2004年度绩优的公司2003年度z均值为3.3l，2004年度Z均值为3.49；2004年被ST的公司2003年度z均值为0.83，2004年度z均值为-0.57；2004年被取消ST的公司2003年度Z均值为2.59，2004年度Z均值为2.52。由以上数据可以看出：
　　(1)沪深两市2004年度每股收益较好的上市公司其两个年度的Z均值均大于2.99，符合假设一。
　　(2)沪市中2004年被ST的上市公司在2003年度的Z均值为2.48,属于存在一定的信用危机破产几率较高的一档，到2004年度其均值迅速下降到-0.88，其信用风险极大，几近破严，这都符合关于z值临界值的界定，支持了假设二。深币中2004年被ST的上市公司在2003年度的Z均值为0.83，已经属于财务危机严重、破产几率很高的一档，而到2004年度其信用状况进一步恶化，Z均值也已降为负数，为-0.57，这类企业已濒临破产。这也符合前述关于Z值临界值的界定，支持了假设二。
　　(3)沪市中2004年被取消ST的上市公司在2003年度的Z均值为0.92，属于财务危机严重破产几率很高的一档，而在2004年由于经营的好转被取消了ST，z均值提高到1.98，但也只是略高于破产上限临界值1.8l，说明财务问题虽稍有好转，但仍存在着较大的破产风险，基本符合假设三。深市中2004年被取消ST的上市公司在2003年度的z均值为2.59，虽然仍属于存在一定的信用危机破产几率较高的一档，但可以看出这类企业的经营状况已得到改善，Z均值已经与破产上限临界值1.81拉开了距离，然而其在2004年度的z均值虽仍处于灰色地带，但与上年相比却略有下降，这与假设三中提到的被“摘帽”的当年，其z值应呈上升趋势略有不符。其原因在于该类上市公司样本容量不足，个别样本的数据可能对总体样本数据的计算结果产生很大影响，在深市2004年被取消ST的上市公司中，000150由于在这两年中的K指标值过高，尤其是2003年，因此造成其Z值过高，从而影响总体样本的计算结果，导致该类企业在被取消ST当年的Z均值低于上年。与假设三不符。若剔除该样本计算该类企业的z均值，在2003年和2004年分别为1.42、1.7l，这就在时间趋势上与假设三相一致了。
　　综上所述，虽然在假设三的验证上出现了与预计结果略有不符的现象，但从总体上来看，“Z评分模型”在对我国股票市场上不同档次经营业绩水平上市公司的信用风险度量面还是很具说服力和适用性的，上市公司的业绩水平基本上与其信用风险水平成反比例关系，即上市公司的业绩表现越好，其z值就越高，表明其信用风险水平就越低。“z评分模型”无疑在这方面为我们提供了一个有效的工具，便于我们考察企业的信用风险变动状况，从而为作出科学决策提供有力保障。
↑ 何骋雄.Z评分模型的改进及其实证研究[J].中国商界,2009,(7)
↑ 刘鑫.对我国上市公司信用风险状况的实证研究——运用“Z评分模型”评价我国上市公司的信用风险[J].辽宁经济职业技术学院辽宁经济管理干部学院学报,)--博才网
下页更精彩：
点击排行榜
〖〗链接地址：
Z评分模型由网友原创或转发，若Z评分模型侵犯到您的权益，请及时通知我们（QQ：），谢谢！
微信查看最新信息微信扫一扫或用微信搜索微信号：hbrc-com
安卓手机客户端更省流量手机扫描下载或者直接
猜你还喜欢的文章
热点文章排行榜
• 版权所有 Copyright 2011 All rights reserved.导读：信用风险的度量，信用风险的古老历史，也是最为复杂的风险种类，对信用风险的研究包括风险的衡量与管理，信用风险的衡量是问题的核心和管理的前提，这里以商业银行风险管理的视角进行了解，信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性，信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动，狭义的信用风险是指银行信用风险,即信贷风险;，广义的信用风险是指所有因客户违
信用风险的度量
信用风险的古老历史，也是最为复杂的风险种类。
对信用风险的研究包括风险的衡量与管理，信用风险的衡量是问题的核心和管理的前提，也是研究的重点。
方法众多，篇幅巨大，这里以商业银行风险管理的视角进行了解。 定义
信用风险是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性； 更为一般地讲，信用风险还包括由于借款人的信用评级的变动和履约能力的变化导致其债务的市场价值变动而引起的损失可能性。
狭义的信用风险是指银行信用风险,即信贷风险;
广义的信用风险是指所有因客户违约或不守信而给信用提供者带来损失的风险. 信贷风险的风险因素(一)
信贷风险是外部因素和内部因素共同作用的结果。
外部因素是指由外界决定、商业银行无法控制的因素，例如国家经济状况的改变、社会政治因素的变动以及自然灾害等不可抗拒因素。 内部因素是指商业银行对待信贷风险的态度，它直接决定了其信贷资产质量的高低和信贷风险的大小，这种因素渗透到商业银行的贷款政策、信用分析和贷款监督等信贷管理的各个方面。
借款人经营状况、财务状况、利润水平的不确定性以及信用登记状况的多变性； 宏观经济发展状况的不稳定性；
自然社会经济生活中可变事件的不确定性； 经济变量的不规则变动。
其他：社会诚信水平和信用状况、心理预期、信息的充分性、道德风险等 信贷风险的风险因素(二) 信用风险的识别
单一法人客户的信用风险识别 集团法人客户的信用风险识别 个人客户的信用风险识别 贷款组合的信用风险识别 单一法人客户的信用风险识别 基本信息分析 财务分析
非财务因素分析 管理层风险分析 行业风险分析 生产经营风险分析 担保分析 保证、抵押、（动产）质押、留置和定金 集团法人客户的信用风险识别 整体状况分析 信用风险特征分析
个人客户的信用风险识别 基本信息分析
个人信贷产品风险分析 个人住宅抵押贷款 个人零售贷款
循环零售贷款（我国尚无此业务） 贷款组合的信用风险识别 组合类单笔贷款的相关性
正相关――集中于特定行业、业务 系统性风险
负相关：风险分散化
信用风险度量方法 传统的信用度量方法 专家系统 评级方法
Z-score model (Z 评分模型) ----信用评分模型 现代信用风险度量模型 Credit metrics 模型 KMV 模型
信用风险的度量 一、专家系统
1、含义：由相关部门的主管人员和行业资深人士作出违约可能性的判断。因此，个人经验、主观判断和对关键因素的不同衡量对最后的结果有非常大的影响。这里主要介绍最为典型的五“C”评级法。
根据信用的形成要素进行定性分析，必要时配合定量计算。 12
2、五个关键的因素
Character品德与声望：衡量公司的信誉、偿还意愿、偿还债务的历史。从经验上看，公司的成立时间可作为其偿债信誉的代表。公司成立时间越长，这一指标值就越高。
Capital资格与能力：包括所有者权益和股权-债务比； 所有者权益越高，股权-债务比越低，
公司资不抵债的可能性就越小，违约的可能性也就越小，这些指标值也越小。
Capacity资金实力：偿债能力，可由借款人的收入、利润的波动率刻画；一般的，借款人收入的波动率越低，利润的波动率越低，说明借款人的经济状况越稳定，出现无法偿还借款的概率越低。
Collateral担保：抵押品。指债务人一旦违约，则债务人拥有对抵押品的优先要求权。抵押品质量越好，违约可能性越小。
Cycle conditions经营条件与商业周期：经济环境；一般，经济处于上升阶段，该指标值较大；相反，经济衰退时，该指标值越小。在考察与经济周期紧密相关的行业时，这一因素在决定信用风险的大小时非常重要。 3、专家系统的主要问题 （1）一致性问题
专家评级系统没有考虑借款人的不同类型对信用评级的影响；
2）主观性问题
对于不同因素，权重如何分配取决于个人的意见，并没有一个客观的评定标准； （3）标准化困难
将专家的决策过程转化为一系列的规章制度需要相当的时间和精力；编写决策规程及维护系统非常困难，耗费巨大。 14
二、信用评级法
信用风险的传统度量方法是信用评级。
信用评级主要是针对筹资的债券发行人的信用强度进行评估的程序与结果（风险(违约概率)的相对度量）。 国际著名评级机构
穆迪、标准普尔（standard & poors）公司（S&P 评级系统） 3A级的债券为第一流的债券； 双A级为优质债券； 单A级为中上等债券； 3B为中等；
级别更低的债券具有投机性。 评级系统的有关说明
（1）BBB (or Baa) 以上的等级称为“投资级”（含BBB ）， BBB (or Baa) 以下的等级称为高收益债券 (或称为垃圾债券Junk Bonds)。
（2）相应等级后“+” or “-”和“ 1,2 or 3”的符号
在S&P评级中可能有 “+”或 “-”符号 ，例如，一个债券有BBB+级,这表示这个债券为 BBB级，但它前景看好，有可能很快升为A级。
在Moody评级中可能有“1,2 or 3”的符号 ， 1代表乐观的看法， 2代表中性的看法，3代表悲观的看法。例如，一个债券有Baa1 级,这表示这个债券为 BBB级，但它前景看好，有可能很快升为A
银行较多的使用内部评级，因为他们的借款人通常缺乏公开的债务发行信用评级。
信用评级仅适用于单个借款者信用风险的评估，它并不能有效地反映资产组合的信用风险。 信用评分是指根据客户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数。根据客户的信用分数，授信者可以分析客户按时还款的可能性。据此，授信者可以决定是否准予授信以及授信的额度和利率。
利用信用评分却更加快速、更加客观、更具有一致性。 信
用评分与评级体系案例
台湾某资信机构的信用评级体系，首先依照形成客户信用的各项因素予以评分，在按总分评级，在各项信用要素中，管理因素占45分，财务因素占35分，经济因素占20分，满分100分，并通过综合研究，在[加]、[减]分数各10分的范围内予以适当的评语。 管理因素（45分） 信用评分与信用评级
中国工业企业信用评级（评分）体系 三、Z值信用评分模型 （Altman，1968）
模型是一种线性判别模型，它是用主要的财务比率来建立模型，通过带入某公司的财务比率的实际值，得出该公司的信用得分值Z值并据此可将潜在的借款者分类，帮助作出贷款决策。（破产预测模型）
阿特曼建立了美国制造业上市公司的线性判别模型： Z＝1.2X1＋1.4X2＋3.3X3＋0.6X4＋1.0X5
其中：X1＝营运资本/总资产
X2＝留存收益/总资产
X3＝息税前利润/总资产
X4＝股权市场价值/长期债务账面价值
X5＝销售/总资产
Z值模型是通过对“健康”企业和“失败”企业样本数据的分析而构建的。这一过程要用到统计多元分析，具体过程如下：
选择能够把健康企业和失败企业区分开的指标； 计算每一指标的系数，从而构建Z值模型。
Altman（1968）分析了美国破产企业和非破产企业的22个会计指标和22个非会计指标，从中挑选出5个关键指标，并依据这5个关键指标建立了Z值模型。
Z值越高，违约风险就越小；Z值越低，违约风险就越大。
根据Altman的Z值模型，Z值低于1.81的公司其破产风险很大，应被置于高违约风险类别中。
Altman的Z值信用评分模型在大型工商企业中的应用。
阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的临界值：
=2.675。 如果Z&2.675，借款人被划入违约组；
如果Z≥2.675，则借款人被划为非违约组。
当1.81&Z&2.99时，判断失误较大，称该重叠区域为“未知区”（Zone of Ignorance）或称“灰色区域”(gray area)。
阿特曼的Z值模型的局限性：
①假定了违约概率和其解释变量之间是线性关系，但是它们的关系可能是高度非线性的。
②简单把借款者划分为极端的两种：履约和违约。而现实中的情况更为复杂，从利息拒付、迟付 到 本利的拒付、迟付，有多种情况，但模型中没有具体体现这一点。
③就线性模型而言，其解释变量的选取和权重的确定也不是像模型中那样一成不变的。
④无法将有些重要的非量化指标纳入模型，另外，数据的匮乏也限制了模型的运用。 第二代信用评分模型――1977年的ZETA评分模型 30
ZETA评分模型：由美国学者Redward Altman 和英国学者Richard Taffer等提出的
Zeta Model
Zeta=aX1+bX2+cX3+dX4+eX5+fX6+gX7
a, b, c, d, e, f, g 分别为各个指标的系数
X1: 资产收益率
X2：收益稳定性指标 X3：债务偿付能力指标 X4：累计盈利能力指标 X5：流动性指标 X6：资本化程度指标 X7：规模指标
信用评分方法(Z
模型、Zeta 模型)的缺陷 依赖于财务报表的帐面数据
缺乏对违约和违约风险的系统认识 假设线性关系
无法计量企业的表外信用风险
对某些特定行业不适用，如财务公司，共用企业，新公司等。 四、均值-方差模型
概率：反映某种资产在运营中遭受损失的可能性；
分布函数：对事件发生的概率进行完整描述的统计工具。
例： 概率分布表 可能的结果 -100 -50 0 50 100 150 概率
五、风险价值法（VAR）：
Metrics（信用计量）模型 复习：
VaR (Value at Risk) “风险价值”，其含义指：在市场正常波动下，某一金融资产或证券组合的最大可能损失。
更为确切的是指，在一定概率水平（置信度）下，某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失。
J.P.摩根在1997年推出的用于量化信用风险的风险管理产品 34
例如，某一投资公司持有的证券组合在未来24小时内，置信度为95%，在证券市场正常波动的情况下，VaR值为1000万元.
其含义是指，该公司的证券组合在一天内(24小时)，由于市场价格变化而带来的最大损失超过1000万元的概率为5%。平均20个交易日才可能出现一次这种情况。
或者说：有95%的把握判断该投资公司在下一个交易日内的损失在1000万元以内。5%的几率反映了金融资产管理者的风险厌恶程度，可根据不同的投资者对风险的偏好程度和承受能力来确定。 VaR特点 主要有：
第一，可以用来简单明了表示市场风险的大小，没有任何技术色彩，没有任何专业背景的投资者和管理者都可以通过VaR值对金融风险进行评判；
第二，可以事前计算风险，不像以往风险管理的方法都是在事后衡量风险大小；
第三，不仅能计算单个金融工具的风险。还能计算由多个金融工具组成的投资组合风险，这是传统金融风险管理所不能做到的。
用信用计量模型Credit
Metrics计算 风险价值VAR
用信用计量（矩阵）模型计算风险价值VAR是在给定的时间段内估计贷款及债券产品资产组合将来价值变化的分布状况。其价值变化与债务人信用质量的转移（信用评级是上升、下降，还是违约）相关。 步骤：
包含总结汇报、人文社科、资格考试、IT计算机、办公文档、教程攻略、专业文献、考试资料、教学教材以及信用风险的度量等内容。本文共3页
相关内容搜索Z值评价模型_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
Z值评价模型
上传于||文档简介
&&Z​评​分​模​型​是​著​名​财​务​专​家​奥​特​曼​设​计​的​一​种​破​产​预​测​模​型​。
阅读已结束，如果下载本文需要使用0下载券
想免费下载更多文档？
定制HR最喜欢的简历
下载文档到电脑，查找使用更方便
还剩3页未读，继续阅读
定制HR最喜欢的简历
你可能喜欢Z评分模型_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
上传于||文档简介
&&Z​评​分​模​型
阅读已结束，如果下载本文需要使用1下载券
想免费下载本文？
定制HR最喜欢的简历
下载文档到电脑，查找使用更方便
还剩2页未读，继续阅读
定制HR最喜欢的简历
你可能喜欢}