Máy Tính Z-Score Altman Đánh Giá Rủi Ro Tín Dụng

Giá trị đầu vào

Kết quả

Điểm Z Altman giúp đánh giá rủi ro tín dụng của một công ty. Điểm cao hơn cho thấy rủi ro phá sản trong vòng hai năm thấp hơn.

Máy Tính Điểm Z-Score Altman

Giới thiệu

Điểm Z-Score Altman là một mô hình tài chính được phát triển bởi Edward I. Altman vào năm 1968 để dự đoán khả năng một công ty phá sản trong vòng hai năm. Nó kết hợp năm tỷ lệ tài chính chính bằng cách sử dụng tổng trọng số để đánh giá sức khỏe tài chính của một công ty. Điểm Z-Score được các nhà đầu tư, chủ nợ và nhà phân tích tài chính sử dụng rộng rãi để đánh giá rủi ro tín dụng.

Công thức

Điểm Z-Score Altman được tính bằng công thức sau:

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

Trong đó:

$X_1 = \frac{\text{Vốn lưu động}}{\text{Tổng tài sản}}$
$X_2 = \frac{\text{Lợi nhuận giữ lại}}{\text{Tổng tài sản}}$
$X_3 = \frac{\text{Lợi nhuận trước lãi vay và thuế (EBIT)}}{\text{Tổng tài sản}}$
$X_4 = \frac{\text{Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu}}{\text{Tổng nợ}}$
$X_5 = \frac{\text{Doanh thu}}{\text{Tổng tài sản}}$

Giải thích về các biến

Vốn lưu động (WC): Tài sản ngắn hạn trừ đi nợ ngắn hạn. Cho thấy khả năng thanh khoản tài chính ngắn hạn.
Lợi nhuận giữ lại (RE): Lợi nhuận tích lũy được đầu tư lại vào công ty. Phản ánh khả năng sinh lời lâu dài.
EBIT: Lợi nhuận trước lãi vay và thuế. Đo lường hiệu quả hoạt động.
Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu (MVE): Số lượng cổ phiếu đang lưu hành nhân với giá cổ phiếu hiện tại. Đại diện cho sự tự tin của cổ đông.
Tổng nợ (TL): Tổng hợp của nợ ngắn hạn và nợ dài hạn.
Doanh thu: Tổng doanh thu từ hàng hóa hoặc dịch vụ đã bán.
Tổng tài sản (TA): Tổng hợp của tài sản ngắn hạn và tài sản dài hạn.

Tính toán

Hướng dẫn từng bước

Tính toán các tỷ lệ tài chính:
- $X_1 = \frac{\text{WC}}{\text{TA}}$
- $X_2 = \frac{\text{RE}}{\text{TA}}$
- $X_3 = \frac{\text{EBIT}}{\text{TA}}$
- $X_4 = \frac{\text{MVE}}{\text{TL}}$
- $X_5 = \frac{\text{Doanh thu}}{\text{TA}}$
Áp dụng trọng số cho mỗi tỷ lệ:
- Nhân mỗi tỷ lệ $X$ với hệ số tương ứng.
Tổng hợp các tỷ lệ đã trọng số:
- $Z = 1.2X_1 + 1.4X_2 + 3.3X_3 + 0.6X_4 + 1.0X_5$

Ví dụ số học

Giả sử một công ty có các dữ liệu tài chính sau (tính bằng triệu USD):

Vốn lưu động (WC): 50 triệu USD
Lợi nhuận giữ lại (RE): 200 triệu USD
EBIT: 100 triệu USD
Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu (MVE): 500 triệu USD
Tổng nợ (TL): 400 triệu USD
Doanh thu: 600 triệu USD
Tổng tài sản (TA): 800 triệu USD

Tính toán các tỷ lệ:

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

Tính toán Điểm Z-Score:

\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*}

Diễn giải

Z-Score > 2.99: Khu vực An toàn – Nguy cơ phá sản thấp.
1.81 < Z-Score < 2.99: Khu vực Xám – Rủi ro không chắc chắn; cần thận trọng.
Z-Score < 1.81: Khu vực Khó khăn – Nguy cơ phá sản cao.

Kết quả: Điểm Z-Score 2.34 đặt công ty vào Khu vực Xám, cho thấy khả năng tài chính không ổn định.

Các trường hợp và giới hạn

Giá trị âm: Các giá trị âm cho thu nhập ròng, lợi nhuận giữ lại hoặc vốn lưu động có thể làm giảm đáng kể Điểm Z-Score.
Khả năng áp dụng: Mô hình ban đầu phù hợp nhất cho các công ty sản xuất niêm yết công khai.
Sự khác biệt giữa các ngành: Các công ty không sản xuất, tư nhân và thị trường mới nổi có thể cần các mô hình điều chỉnh (ví dụ: Z'-Score, Z''-Score).
Điều kiện kinh tế: Các yếu tố vĩ mô không được xem xét trong mô hình.

Các trường hợp sử dụng

Ứng dụng

Dự đoán phá sản: Phát hiện sớm tình trạng tài chính khó khăn.
Phân tích tín dụng: Giúp các nhà cho vay đánh giá rủi ro cho vay.
Quyết định đầu tư: Hướng dẫn các nhà đầu tư đến các công ty tài chính ổn định.
Chiến lược doanh nghiệp: Giúp ban quản lý đánh giá sức khỏe tài chính và thực hiện điều chỉnh chiến lược.

Các lựa chọn thay thế

Mô hình Z'-Score và Z''-Score

Z'-Score: Điều chỉnh cho các công ty sản xuất tư nhân.
Z''-Score: Điều chỉnh thêm cho các công ty không sản xuất và thị trường mới nổi.

Các mô hình khác

Điểm Ohlson O-Score: Một mô hình hồi quy logistic dự đoán rủi ro phá sản.
Điểm Zmijewski: Một mô hình probit thay thế tập trung vào khó khăn tài chính.

Khi nào nên sử dụng các lựa chọn thay thế:

Đối với các công ty ngoài lĩnh vực sản xuất.
Khi đánh giá các công ty tư nhân hoặc không niêm yết.
Trong các bối cảnh kinh tế hoặc khu vực địa lý khác nhau.

Lịch sử

Edward Altman giới thiệu mô hình Điểm Z-Score vào năm 1968 giữa bối cảnh gia tăng các vụ phá sản doanh nghiệp. Sử dụng phân tích phân biệt đa biến (MDA), Altman đã phân tích 66 công ty để xác định các tỷ lệ tài chính chính dự đoán khả năng phá sản. Mô hình đã được tinh chỉnh và vẫn là một công cụ cơ bản trong đánh giá rủi ro tín dụng.

Các cân nhắc bổ sung

Tác động của việc thao túng tài chính

Các công ty có thể tham gia vào các phương pháp kế toán làm tăng tạm thời các tỷ lệ tài chính.
Cần xem xét các yếu tố định tính bên cạnh các điểm số định lượng.

Tích hợp với các chỉ số khác

Kết hợp Điểm Z-Score với các phân tích khác (ví dụ: phân tích dòng tiền, xu hướng thị trường).
Sử dụng như một phần của quy trình thẩm định toàn diện.

Ví dụ mã

Excel

' Hàm Excel VBA để tính Điểm Z-Score 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

' Sử dụng trong một ô:
' =AltmanZScore(A1, B1, C1, D1, E1, F1, G1)
' Trong đó A1 đến G1 chứa các giá trị đầu vào tương ứng

Python

## Tính toán Điểm Z-Score Altman bằng 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

## Ví dụ sử dụng:
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"Điểm Z-Score Altman: {z:.2f}")

JavaScript

// Tính toán Điểm Z-Score Altman bằng 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;
}

// Ví dụ sử dụng:
const zScore = calculateZScore(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800);
console.log(`Điểm Z-Score Altman: ${zScore.toFixed(2)}`);

Java

// Tính toán Điểm Z-Score Altman bằng 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("Điểm Z-Score Altman: %.2f%n", zScore);
    }
}

R

## Tính toán Điểm Z-Score Altman bằng 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)
}

## Ví dụ sử dụng:
z_score <- calculate_z_score(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800)
cat("Điểm Z-Score Altman:", round(z_score, 2))

MATLAB

% Tính toán Điểm Z-Score Altman bằng 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

% Ví dụ sử dụng:
z_score = calculate_z_score(50, 200, 100, 500, 400, 600, 800);
fprintf('Điểm Z-Score Altman: %.2f\n', z_score);

C++

// Tính toán Điểm Z-Score Altman bằng 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 << "Điểm Z-Score Altman: " << zScore << std::endl;
    return 0;
}

C#

// Tính toán Điểm Z-Score Altman bằng 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($"Điểm Z-Score Altman: {zScore:F2}");
    }
}

Go

// Tính toán Điểm Z-Score Altman bằng 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("Điểm Z-Score Altman: %.2f\n", zScore)
}

Swift

// Tính toán Điểm Z-Score Altman bằng 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
}

// Ví dụ sử dụng:
let zScore = calculateZScore(wc: 50, re: 200, ebit: 100, mve: 500, tl: 400, sales: 600, ta: 800)
print(String(format: "Điểm Z-Score Altman: %.2f", zScore))

Tài liệu tham khảo

Altman, E. I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589–609.
Điểm Z-Score Altman. Wikipedia. Truy cập từ https://en.wikipedia.org/wiki/Altman_Z-score
Investopedia - Điểm Z-Score Altman. Truy cập từ https://www.investopedia.com/terms/a/altman.asp

Loading related tools...