Whiz Tools

Nilai Input

Keputusan

Skor Z Altman membantu menilai risiko kredit syarikat. Skor yang lebih tinggi menunjukkan risiko kebankrapan yang lebih rendah dalam tempoh dua tahun.

Kalkulator Skor Z-Altman

Pengenalan

Skor Z-Altman adalah model kewangan yang dibangunkan oleh Edward I. Altman pada tahun 1968 untuk meramalkan kemungkinan sesebuah syarikat mengalami kebankrapan dalam tempoh dua tahun. Ia menggabungkan lima nisbah kewangan utama menggunakan jumlah tertimbang untuk menilai kesihatan kewangan sesebuah syarikat. Skor Z ini digunakan secara meluas oleh pelabur, pemiutang, dan penganalisis kewangan untuk menilai risiko kredit.

Formula

Skor Z-Altman dikira menggunakan formula berikut:

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

Di mana:

  • X1=Modal KerjaJumlah AsetX_1 = \frac{\text{Modal Kerja}}{\text{Jumlah Aset}}
  • X2=Pendapatan TerkumpulJumlah AsetX_2 = \frac{\text{Pendapatan Terkumpul}}{\text{Jumlah Aset}}
  • X3=Pendapatan Sebelum Faedah dan Cukai (EBIT)Jumlah AsetX_3 = \frac{\text{Pendapatan Sebelum Faedah dan Cukai (EBIT)}}{\text{Jumlah Aset}}
  • X4=Nilai Pasaran EkuitiJumlah LiabilitiX_4 = \frac{\text{Nilai Pasaran Ekuiti}}{\text{Jumlah Liabiliti}}
  • X5=JualanJumlah AsetX_5 = \frac{\text{Jualan}}{\text{Jumlah Aset}}

Penjelasan Pembolehubah

  • Modal Kerja (MK): Aset Semasa tolak Liabiliti Semasa. Menunjukkan kecairan kewangan jangka pendek.
  • Pendapatan Terkumpul (PT): Keuntungan terkumpul yang dilaburkan semula dalam syarikat. Mencerminkan keuntungan jangka panjang.
  • EBIT: Pendapatan sebelum faedah dan cukai. Mengukur kecekapan operasi.
  • Nilai Pasaran Ekuiti (NPE): Bilangan saham yang beredar didarab dengan harga saham semasa. Mewakili keyakinan pemegang saham.
  • Jumlah Liabiliti (JL): Jumlah liabiliti semasa dan jangka panjang.
  • Jualan: Jumlah pendapatan daripada barangan atau perkhidmatan yang dijual.
  • Jumlah Aset (JA): Jumlah aset semasa dan tidak semasa.

Pengiraan

Panduan Langkah demi Langkah

  1. Kira Nisbah Kewangan:

    • X1=MKJAX_1 = \frac{\text{MK}}{\text{JA}}
    • X2=PTJAX_2 = \frac{\text{PT}}{\text{JA}}
    • X3=EBITJAX_3 = \frac{\text{EBIT}}{\text{JA}}
    • X4=NPEJLX_4 = \frac{\text{NPE}}{\text{JL}}
    • X5=JualanJAX_5 = \frac{\text{Jualan}}{\text{JA}}

  2. Terapkan Berat kepada Setiap Nisbah:

    • Kalikan setiap nisbah XX dengan pekali yang sepadan.

  3. Jumlahkan Nisbah yang Diberat:

    • 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

Contoh Numerikal

Katakan sebuah syarikat mempunyai data kewangan berikut (dalam juta USD):

  • Modal Kerja (MK): $50 juta
  • Pendapatan Terkumpul (PT): $200 juta
  • EBIT: $100 juta
  • Nilai Pasaran Ekuiti (NPE): $500 juta
  • Jumlah Liabiliti (JL): $400 juta
  • Jualan: $600 juta
  • Jumlah Aset (JA): $800 juta

Mengira Nisbah:

  • 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

Mengira Skor Z:

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*}

Tafsiran

  • Skor Z > 2.99: Zon Selamat – Kebarangkalian rendah untuk kebankrapan.
  • 1.81 < Skor Z < 2.99: Zon Kelabu – Risiko tidak pasti; berhati-hati disarankan.
  • Skor Z < 1.81: Zon Kecemasan – Kebarangkalian tinggi untuk kebankrapan.

Keputusan: Skor Z sebanyak 2.34 meletakkan syarikat dalam Zon Kelabu, menunjukkan kemungkinan ketidakstabilan kewangan.

Kes Luar Biasa dan Had

  • Nilai Negatif: Input negatif untuk pendapatan bersih, pendapatan terkumpul, atau modal kerja boleh menurunkan Skor Z dengan ketara.
  • Kesesuaian: Model asal paling sesuai untuk syarikat pembuatan yang disenaraikan di bursa.
  • Perbezaan Industri: Syarikat bukan pembuatan, swasta, dan pasaran baru mungkin memerlukan model yang disesuaikan (contohnya, Skor Z', Skor Z'').
  • Keadaan Ekonomi: Faktor makroekonomi tidak diambil kira dalam model.

Kes Penggunaan

Aplikasi

  • Ramalan Kebankrapan: Pengesanan awal masalah kewangan.
  • Analisis Kredit: Membantu pemberi pinjaman dalam menilai risiko pinjaman.
  • Keputusan Pelaburan: Membimbing pelabur ke arah syarikat yang stabil dari segi kewangan.
  • Strategi Korporat: Membantu pengurusan menilai kesihatan kewangan dan membuat penyesuaian strategik.

Alternatif

Model Skor Z' dan Z''
  • Skor Z': Disesuaikan untuk syarikat pembuatan swasta.
  • Skor Z'': Disesuaikan lebih lanjut untuk syarikat bukan pembuatan dan pasaran baru.
Model Lain
  • Skor Ohlson O: Model regresi logistik yang meramalkan risiko kebankrapan.
  • Skor Zmijewski: Alternatif model probit yang memberi tumpuan kepada masalah kewangan.

Bila Menggunakan Alternatif:

  • Untuk syarikat di luar sektor pembuatan.
  • Apabila menilai syarikat swasta atau tidak disenaraikan.
  • Dalam konteks ekonomi atau kawasan geografi yang berbeza.

Sejarah

Edward Altman memperkenalkan model Skor Z pada tahun 1968 di tengah-tengah peningkatan kebankrapan korporat. Menggunakan analisis diskriminan berganda (MDA), Altman menganalisis 66 syarikat untuk mengenal pasti nisbah kewangan utama yang meramalkan kebankrapan. Model ini telah diperhalusi dan kekal sebagai alat asas dalam penilaian risiko kredit.

Pertimbangan Tambahan

Kesan Manipulasi Kewangan

  • Syarikat mungkin terlibat dalam amalan perakaunan yang sementara membesar-besarkan nisbah kewangan.
  • Penting untuk mempertimbangkan faktor kualitatif bersama-sama dengan skor kuantitatif.

Integrasi dengan Metrik Lain

  • Gabungkan Skor Z dengan analisis lain (contohnya, analisis aliran tunai, tren pasaran).
  • Gunakan sebagai sebahagian daripada proses ketekunan wajar yang komprehensif.

Contoh Kod

Excel

' Fungsi VBA Excel untuk Pengiraan Skor Z-Altman
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

' Penggunaan dalam sel:
' =AltmanZScore(A1, B1, C1, D1, E1, F1, G1)
' Di mana A1 hingga G1 mengandungi nilai input yang sepadan

Python

## Pengiraan Skor Z-Altman dalam Python
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

## Contoh penggunaan:
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"Skor Z-Altman: {z:.2f}")

JavaScript

// Pengiraan Skor Z-Altman dalam JavaScript
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;
}

// Contoh penggunaan:
const zScore = calculateZScore(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800);
console.log(`Skor Z-Altman: ${zScore.toFixed(2)}`);

Java

// Pengiraan Skor Z-Altman dalam Java
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("Skor Z-Altman: %.2f%n", zScore);
    }
}

R

## Pengiraan Skor Z-Altman dalam R
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)
}

## Contoh penggunaan:
z_score <- calculate_z_score(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800)
cat("Skor Z-Altman:", round(z_score, 2))

MATLAB

% Pengiraan Skor Z-Altman dalam MATLAB
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

% Contoh penggunaan:
z_score = calculate_z_score(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800);
fprintf('Skor Z-Altman: %.2f\n', z_score);

C++

// Pengiraan Skor Z-Altman dalam C++
#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 << "Skor Z-Altman: " << zScore << std::endl;
    return 0;
}

C#

// Pengiraan Skor Z-Altman dalam C#
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($"Skor Z-Altman: {zScore:F2}");
    }
}

Go

// Pengiraan Skor Z-Altman dalam Go
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("Skor Z-Altman: %.2f\n", zScore)
}

Swift

// Pengiraan Skor Z-Altman dalam Swift
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
}

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

Rujukan

  1. Altman, E. I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589–609.
  2. Skor Z-Altman. Wikipedia. Diperoleh daripada https://en.wikipedia.org/wiki/Altman_Z-score
  3. Investopedia - Skor Z-Altman. Diperoleh daripada https://www.investopedia.com/terms/a/altman.asp
Loading related tools...
Feedback