알트만 Z-점수 계산기로 신용 위험 평가하기

입력 값

결과

알트만 Z-점수는 회사의 신용 위험을 평가하는 데 도움이 됩니다. 점수가 높을수록 2년 이내의 파산 위험이 낮아집니다.

알트만 Z-점수 계산기

소개

알트만 Z-점수는 1968년 에드워드 I. 알트만이 개발한 재무 모델로, 회사가 2년 이내에 파산할 가능성을 예측하기 위해 사용됩니다. 이 모델은 회사의 재무 건전성을 평가하기 위해 가중 합계를 사용하여 5가지 주요 재무 비율을 결합합니다. Z-점수는 투자자, 채권자 및 재무 분석가가 신용 위험을 평가하는 데 널리 사용됩니다.

공식

알트만 Z-점수는 다음 공식을 사용하여 계산됩니다:

Z = 1.2X_1 + 1.4X_2 + 3.3X_3 + 0.6X_4 + 1.0X_5

여기서:

$X_1 = \frac{\text{운전자본}}{\text{총 자산}}$
$X_2 = \frac{\text{유보 이익}}{\text{총 자산}}$
$X_3 = \frac{\text{세전 이익 및 세금 전 이익 (EBIT)}}{\text{총 자산}}$
$X_4 = \frac{\text{주식의 시장 가치}}{\text{총 부채}}$
$X_5 = \frac{\text{매출}}{\text{총 자산}}$

변수 설명

운전자본 (WC): 유동 자산에서 유동 부채를 뺀 값. 단기 재무 유동성을 나타냅니다.
유보 이익 (RE): 회사에 재투자된 누적 이익. 장기 수익성을 반영합니다.
EBIT: 세전 이익 및 세금 전 이익. 운영 효율성을 측정합니다.
주식의 시장 가치 (MVE): 발행된 주식 수에 현재 주가를 곱한 값. 주주 신뢰를 나타냅니다.
총 부채 (TL): 유동 부채와 비유동 부채의 합계.
매출: 판매된 상품 또는 서비스에서 발생한 총 수익.
총 자산 (TA): 유동 자산과 비유동 자산의 합계.

계산

단계별 가이드

재무 비율 계산:
- $X_1 = \frac{\text{WC}}{\text{TA}}$
- $X_2 = \frac{\text{RE}}{\text{TA}}$
- $X_3 = \frac{\text{EBIT}}{\text{TA}}$
- $X_4 = \frac{\text{MVE}}{\text{TL}}$
- $X_5 = \frac{\text{Sales}}{\text{TA}}$
각 비율에 가중치 적용:
- 각 $X$ 비율에 해당 계수를 곱합니다.
가중 비율 합산:
- $Z = 1.2X_1 + 1.4X_2 + 3.3X_3 + 0.6X_4 + 1.0X_5$

수치 예시

회사가 다음과 같은 재무 데이터를 가지고 있다고 가정합니다 (단위: 백만 달러):

운전자본 (WC): 50백만 달러
유보 이익 (RE): 200백만 달러
EBIT: 100백만 달러
주식의 시장 가치 (MVE): 500백만 달러
총 부채 (TL): 400백만 달러
매출: 600백만 달러
총 자산 (TA): 800백만 달러

비율 계산:

$X_1 = \frac{50}{800} = 0.0625$
$X_2 = \frac{200}{800} = 0.25$
$X_3 = \frac{100}{800} = 0.125$
$X_4 = \frac{500}{400} = 1.25$
$X_5 = \frac{600}{800} = 0.75$

Z-점수 계산:

\begin{align*} Z &= 1.2(0.0625) + 1.4(0.25) + 3.3(0.125) + 0.6(1.25) + 1.0(0.75) \\ &= 0.075 + 0.35 + 0.4125 + 0.75 + 0.75 \\ &= 2.3375 \end{align*}

해석

Z-점수 > 2.99: 안전 구역 – 낮은 파산 확률.
1.81 < Z-점수 < 2.99: 회색 구역 – 불확실한 위험; 주의 필요.
Z-점수 < 1.81: 위기 구역 – 높은 파산 확률.

결과: Z-점수 2.34는 회사를 회색 구역에 위치시키며, 재정적 불안정성을 나타냅니다.

엣지 케이스 및 한계

부정적 값: 순이익, 유보 이익 또는 운전자본의 부정적 입력은 Z-점수를 크게 낮출 수 있습니다.
적용 가능성: 원래 모델은 상장된 제조업체에 가장 적합합니다.
산업 차이: 비제조업체, 비상장 및 신흥 시장 기업은 조정된 모델(예: Z'-점수, Z''-점수)이 필요할 수 있습니다.
경제 조건: 모델에서 거시 경제적 요인은 고려되지 않습니다.

사용 사례

응용 프로그램

파산 예측: 재정적 고통의 조기 감지.
신용 분석: 대출 위험 평가에 도움.
투자 결정: 재정적으로 안정된 기업으로의 투자 안내.
기업 전략: 경영진이 재정 건강을 평가하고 전략적 조정을 하는 데 도움.

대안

Z'-점수 및 Z''-점수 모델

Z'-점수: 비상장 제조업체에 적합하도록 조정됨.
Z''-점수: 비제조업체 및 신흥 시장 기업에 대해 추가 조정됨.

기타 모델

올슨 O-점수: 파산 위험 예측을 위한 로지스틱 회귀 모델.
즈미예프스키 점수: 재정적 고통에 초점을 맞춘 프로빗 모델 대안.

대안을 사용할 때:

제조업체 외의 기업에 대해.
비상장 또는 비상장 기업을 평가할 때.
다른 경제적 맥락이나 지리적 지역에서.

역사

에드워드 알트만은 1968년 기업 파산이 증가하는 가운데 Z-점수 모델을 도입했습니다. 다중 판별 분석(MDA)을 활용하여 알트만은 66개 회사를 분석하여 파산을 예측하는 주요 재무 비율을 식별했습니다. 이 모델은 이후 개선되어 신용 위험 평가의 기초 도구로 남아 있습니다.

추가 고려 사항

재무 조작의 영향

기업은 재무 비율을 일시적으로 부풀리는 회계 관행을 할 수 있습니다.
정량적 점수와 함께 정성적 요소를 고려하는 것이 중요합니다.

기타 지표와의 통합

Z-점수를 다른 분석(예: 현금 흐름 분석, 시장 동향)과 결합합니다.
포괄적인 실사 과정의 일부로 사용합니다.

코드 예제

엑셀

' 알트만 Z-점수 계산을 위한 Excel VBA 함수
Function AltmanZScore(wc As Double, re As Double, ebit As Double, mve As Double, tl As Double, sales As Double, ta As Double) As Double
    Dim X1 As Double, X2 As Double, X3 As Double, X4 As Double, X5 As Double
    
    X1 = wc / ta
    X2 = re / ta
    X3 = ebit / ta
    X4 = mve / tl
    X5 = sales / ta
    
    AltmanZScore = 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5
End Function

' 셀에서 사용:
' =AltmanZScore(A1, B1, C1, D1, E1, F1, G1)
' 여기서 A1에서 G1은 각각의 입력 값을 포함합니다.

파이썬

## 파이썬에서 알트만 Z-점수 계산
def calculate_z_score(wc, re, ebit, mve, tl, sales, ta):
    X1 = wc / ta
    X2 = re / ta
    X3 = ebit / ta
    X4 = mve / tl
    X5 = sales / ta
    z_score = 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5
    return z_score

## 예시 사용:
wc = 50
re = 200
ebit = 100
mve = 500
tl = 400
sales = 600
ta = 800

z = calculate_z_score(wc, re, ebit, mve, tl, sales, ta)
print(f"알트만 Z-점수: {z:.2f}")

자바스크립트

// 자바스크립트 알트만 Z-점수 계산
function calculateZScore(wc, re, ebit, mve, tl, sales, ta) {
  const X1 = wc / ta;
  const X2 = re / ta;
  const X3 = ebit / ta;
  const X4 = mve / tl;
  const X5 = sales / ta;
  const zScore = 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5;
  return zScore;
}

// 예시 사용:
const zScore = calculateZScore(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800);
console.log(`알트만 Z-점수: ${zScore.toFixed(2)}`);

자바

// 자바 알트만 Z-점수 계산
public class AltmanZScore {
    public static double calculateZScore(double wc, double re, double ebit, double mve, double tl, double sales, double ta) {
        double X1 = wc / ta;
        double X2 = re / ta;
        double X3 = ebit / ta;
        double X4 = mve / tl;
        double X5 = sales / ta;
        return 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5;
    }

    public static void main(String[] args) {
        double zScore = calculateZScore(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800);
        System.out.printf("알트만 Z-점수: %.2f%n", zScore);
    }
}

R

## R 알트만 Z-점수 계산
calculate_z_score <- function(wc, re, ebit, mve, tl, sales, ta) {
  X1 <- wc / ta
  X2 <- re / ta
  X3 <- ebit / ta
  X4 <- mve / tl
  X5 <- sales / ta
  z_score <- 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5
  return(z_score)
}

## 예시 사용:
z_score <- calculate_z_score(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800)
cat("알트만 Z-점수:", round(z_score, 2))

매트랩

% MATLAB 알트만 Z-점수 계산
function z_score = calculate_z_score(wc, re, ebit, mve, tl, sales, ta)
    X1 = wc / ta;
    X2 = re / ta;
    X3 = ebit / ta;
    X4 = mve / tl;
    X5 = sales / ta;
    z_score = 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5;
end

% 예시 사용:
z_score = calculate_z_score(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800);
fprintf('알트만 Z-점수: %.2f\n', z_score);

C++

// C++ 알트만 Z-점수 계산
#include <iostream>

double calculateZScore(double wc, double re, double ebit, double mve, double tl, double sales, double ta) {
    double X1 = wc / ta;
    double X2 = re / ta;
    double X3 = ebit / ta;
    double X4 = mve / tl;
    double X5 = sales / ta;
    return 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5;
}

int main() {
    double zScore = calculateZScore(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800);
    std::cout << "알트만 Z-점수: " << zScore << std::endl;
    return 0;
}

C#

// C# 알트만 Z-점수 계산
using System;

class Program
{
    static double CalculateZScore(double wc, double re, double ebit, double mve, double tl, double sales, double ta)
    {
        double X1 = wc / ta;
        double X2 = re / ta;
        double X3 = ebit / ta;
        double X4 = mve / tl;
        double X5 = sales / ta;
        return 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5;
    }

    static void Main()
    {
        double zScore = CalculateZScore(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800);
        Console.WriteLine($"알트만 Z-점수: {zScore:F2}");
    }
}

고

// Go 알트만 Z-점수 계산
package main

import (
    "fmt"
)

func calculateZScore(wc, re, ebit, mve, tl, sales, ta float64) float64 {
    X1 := wc / ta
    X2 := re / ta
    X3 := ebit / ta
    X4 := mve / tl
    X5 := sales / ta
    return 1.2*X1 + 1.4*X2 + 3.3*X3 + 0.6*X4 + X5
}

func main() {
    zScore := calculateZScore(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800)
    fmt.Printf("알트만 Z-점수: %.2f\n", zScore)
}

스위프트

// 스위프트 알트만 Z-점수 계산
func calculateZScore(wc: Double, re: Double, ebit: Double, mve: Double, tl: Double, sales: Double, ta: Double) -> Double {
    let X1 = wc / ta
    let X2 = re / ta
    let X3 = ebit / ta
    let X4 = mve / tl
    let X5 = sales / ta
    return 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5
}

// 예시 사용:
let zScore = calculateZScore(wc: 50, re: 200, ebit: 100, mve: 500, tl: 400, sales: 600, ta: 800)
print(String(format: "알트만 Z-점수: %.2f", zScore))

참고 문헌

Altman, E. I. (1968). 재무 비율, 판별 분석 및 기업 파산 예측. 재무 저널, 23(4), 589–609.
알트만 Z-점수. 위키백과. https://en.wikipedia.org/wiki/Altman_Z-score에서 검색함.
인베스토피디아 - 알트만 Z-점수. https://www.investopedia.com/terms/a/altman.asp에서 검색함.

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