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알트만 Z-점수 계산기로 신용 위험 평가하기

이 알트만 Z-점수 계산기는 알트만 Z-점수를 계산하여 회사의 신용 위험을 평가하는 데 도움을 줍니다.

알트만 Z-점수

입력 값

결과

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

📚

문서

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=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5Z = 1.2X_1 + 1.4X_2 + 3.3X_3 + 0.6X_4 + 1.0X_5

여기서:

  • X1=운전자본총 자산X_1 = \frac{\text{운전자본}}{\text{총 자산}}
  • X2=유보 이익총 자산X_2 = \frac{\text{유보 이익}}{\text{총 자산}}
  • X3=세전 이익 및 세금 전 이익 (EBIT)총 자산X_3 = \frac{\text{세전 이익 및 세금 전 이익 (EBIT)}}{\text{총 자산}}
  • X4=주식의 시장 가치총 부채X_4 = \frac{\text{주식의 시장 가치}}{\text{총 부채}}
  • X5=매출총 자산X_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

  1. 재무 비율 계산:

    • X1=WCTAX_1 = \frac{\text{WC}}{\text{TA}}
    • X2=RETAX_2 = \frac{\text{RE}}{\text{TA}}
    • X3=EBITTAX_3 = \frac{\text{EBIT}}{\text{TA}}
    • X4=MVETLX_4 = \frac{\text{MVE}}{\text{TL}}
    • X5=SalesTAX_5 = \frac{\text{Sales}}{\text{TA}}
  2. 각 비율에 가중치 적용:

    • XX 비율에 해당 계수를 곱합니다.
  3. 가중 비율 합산:

    • Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5Z = 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:

  • X1=50800=0.0625X_1 = \frac{50}{800} = 0.0625
  • X2=200800=0.25X_2 = \frac{200}{800} = 0.25
  • X3=100800=0.125X_3 = \frac{100}{800} = 0.125
  • X4=500400=1.25X_4 = \frac{500}{400} = 1.25
  • X5=600800=0.75X_5 = \frac{600}{800} = 0.75

Z-점수 계산:

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\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

1' 알트만 Z-점수 계산을 위한 Excel VBA 함수
2Function AltmanZScore(wc As Double, re As Double, ebit As Double, mve As Double, tl As Double, sales As Double, ta As Double) As Double
3    Dim X1 As Double, X2 As Double, X3 As Double, X4 As Double, X5 As Double
4    
5    X1 = wc / ta
6    X2 = re / ta
7    X3 = ebit / ta
8    X4 = mve / tl
9    X5 = sales / ta
10    
11    AltmanZScore = 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5
12End Function
13
14' 셀에서 사용:
15' =AltmanZScore(A1, B1, C1, D1, E1, F1, G1)
16' 여기서 A1에서 G1은 각각의 입력 값을 포함합니다.
17

파이썬

1## 파이썬에서 알트만 Z-점수 계산
2def calculate_z_score(wc, re, ebit, mve, tl, sales, ta):
3    X1 = wc / ta
4    X2 = re / ta
5    X3 = ebit / ta
6    X4 = mve / tl
7    X5 = sales / ta
8    z_score = 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5
9    return z_score
10
11## 예시 사용:
12wc = 50
13re = 200
14ebit = 100
15mve = 500
16tl = 400
17sales = 600
18ta = 800
19
20z = calculate_z_score(wc, re, ebit, mve, tl, sales, ta)
21print(f"알트만 Z-점수: {z:.2f}")
22

자바스크립트

1// 자바스크립트 알트만 Z-점수 계산
2function calculateZScore(wc, re, ebit, mve, tl, sales, ta) {
3  const X1 = wc / ta;
4  const X2 = re / ta;
5  const X3 = ebit / ta;
6  const X4 = mve / tl;
7  const X5 = sales / ta;
8  const zScore = 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5;
9  return zScore;
10}
11
12// 예시 사용:
13const zScore = calculateZScore(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800);
14console.log(`알트만 Z-점수: ${zScore.toFixed(2)}`);
15

자바

1// 자바 알트만 Z-점수 계산
2public class AltmanZScore {
3    public static double calculateZScore(double wc, double re, double ebit, double mve, double tl, double sales, double ta) {
4        double X1 = wc / ta;
5        double X2 = re / ta;
6        double X3 = ebit / ta;
7        double X4 = mve / tl;
8        double X5 = sales / ta;
9        return 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5;
10    }
11
12    public static void main(String[] args) {
13        double zScore = calculateZScore(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800);
14        System.out.printf("알트만 Z-점수: %.2f%n", zScore);
15    }
16}
17

R

1## R 알트만 Z-점수 계산
2calculate_z_score <- function(wc, re, ebit, mve, tl, sales, ta) {
3  X1 <- wc / ta
4  X2 <- re / ta
5  X3 <- ebit / ta
6  X4 <- mve / tl
7  X5 <- sales / ta
8  z_score <- 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5
9  return(z_score)
10}
11
12## 예시 사용:
13z_score <- calculate_z_score(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800)
14cat("알트만 Z-점수:", round(z_score, 2))
15

매트랩

1% MATLAB 알트만 Z-점수 계산
2function z_score = calculate_z_score(wc, re, ebit, mve, tl, sales, ta)
3    X1 = wc / ta;
4    X2 = re / ta;
5    X3 = ebit / ta;
6    X4 = mve / tl;
7    X5 = sales / ta;
8    z_score = 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5;
9end
10
11% 예시 사용:
12z_score = calculate_z_score(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800);
13fprintf('알트만 Z-점수: %.2f\n', z_score);
14

C++

1// C++ 알트만 Z-점수 계산
2#include <iostream>
3
4double calculateZScore(double wc, double re, double ebit, double mve, double tl, double sales, double ta) {
5    double X1 = wc / ta;
6    double X2 = re / ta;
7    double X3 = ebit / ta;
8    double X4 = mve / tl;
9    double X5 = sales / ta;
10    return 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5;
11}
12
13int main() {
14    double zScore = calculateZScore(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800);
15    std::cout << "알트만 Z-점수: " << zScore << std::endl;
16    return 0;
17}
18

C#

1// C# 알트만 Z-점수 계산
2using System;
3
4class Program
5{
6    static double CalculateZScore(double wc, double re, double ebit, double mve, double tl, double sales, double ta)
7    {
8        double X1 = wc / ta;
9        double X2 = re / ta;
10        double X3 = ebit / ta;
11        double X4 = mve / tl;
12        double X5 = sales / ta;
13        return 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5;
14    }
15
16    static void Main()
17    {
18        double zScore = CalculateZScore(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800);
19        Console.WriteLine($"알트만 Z-점수: {zScore:F2}");
20    }
21}
22

1// Go 알트만 Z-점수 계산
2package main
3
4import (
5    "fmt"
6)
7
8func calculateZScore(wc, re, ebit, mve, tl, sales, ta float64) float64 {
9    X1 := wc / ta
10    X2 := re / ta
11    X3 := ebit / ta
12    X4 := mve / tl
13    X5 := sales / ta
14    return 1.2*X1 + 1.4*X2 + 3.3*X3 + 0.6*X4 + X5
15}
16
17func main() {
18    zScore := calculateZScore(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800)
19    fmt.Printf("알트만 Z-점수: %.2f\n", zScore)
20}
21

스위프트

1// 스위프트 알트만 Z-점수 계산
2func calculateZScore(wc: Double, re: Double, ebit: Double, mve: Double, tl: Double, sales: Double, ta: Double) -> Double {
3    let X1 = wc / ta
4    let X2 = re / ta
5    let X3 = ebit / ta
6    let X4 = mve / tl
7    let X5 = sales / ta
8    return 1.2 * X1 + 1.4 * X2 + 3.3 * X3 + 0.6 * X4 + X5
9}
10
11// 예시 사용:
12let zScore = calculateZScore(wc: 50, re: 200, ebit: 100, mve: 500, tl: 400, sales: 600, ta: 800)
13print(String(format: "알트만 Z-점수: %.2f", zScore))
14

참고 문헌

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