Zスコアは、統計的尺度であり、観測値は平均（または平均）とは異なります。たとえば、観測値のZスコアが1.0の場合、その結果は平均から1標準偏差離れています。 Zスコアは正または負の場合があり、Zスコアが正の場合、観測されたデータは平均を上回っています。
以下では、Zスコアがどのように機能するのかとその理由を確認します。投資家にとって興味深いかもしれません。
Zスコアは、標準偏差を使用してデータ間の差異を示しますセットの平均と個々の観測値。たとえば、Zスコアが2.0の場合、観測されたデータは平均から2標準偏差離れています。
Zスコアは、特定の観測値がどの程度正常であるかを評価するのに役立ちますデータセット。結果が高いか低いか、または平均に近いかどうかがわからなくても、結果が表示される場合があります。 Zスコアを使用すると、より多くの洞察をすばやく得ることができます。
投資家は、財務状態を理解するためにZスコアを調整しました会社の。たとえば、Altman Zスコアは、企業が破産を宣言する可能性を予測するように設計されています。
企業の株価収益率を計算する場合、その数が多いか少ないかは必ずしもわかりません。しかし、その比率を業界の他の企業と比較すると、平均を上回っているか下回っているか、そしてその程度がわかります。
Zスコアは、個々の観測値を平均と比較します。情報の標準化に役立ち、複数のデータセット間の比較を可能にします。
Zスコアを計算するには、次の観測値から平均を差し引きます。質問（データ値）、および結果をデータセットの標準偏差で除算します：
Zスコア=（観測値-平均）/標準偏差
1960年代後半に開発されたAltmanZスコアは、基本を変更しますZスコアは、ビジネスが経済的にどれほど健全であるかを示し、その信用度を定量化しようとします。このモデルは、ニューヨーク大学でコンセプトを開発したエドワード・アルトマン教授にちなんで名付けられました。最終的に、Altman Zスコアは、企業が破産を宣言する可能性を予測しようとします。これにより、投資家に重大な損失が発生する可能性があります。
Altman Zスコアは、会社の財務諸表。この計算では、次のように仮定します。
各メトリックには独自の重みが割り当てられます。たとえば、X1の重み係数は1.2であるため、0.012を掛けます。完全な計算は次のとおりです。
Altman Z-Score =0.012X1 + 0.014X2 + 0.033X3 + 0.006X4 + 0.999X5
結果が1.81未満の場合、Altmanのモデルは比較的高い可能性を示唆しています破産の。 2.99を超えるスコアの場合、企業は「安全」ゾーンに分類されますが、どの企業も安全な投資であるという保証はありません。 1.81〜2.99の結果は灰色の領域にあります。
従来のZスコアとは異なり、AltmanZスコアは計算に標準偏差を使用しません。
Altmanの調査によると、Zスコアモデルは約80％を識別できます。破産を宣言するリスクのある企業の90％まで（ただし、精度は最大2年間で最高でした）。ただし、このアプローチでは誤検知も発生し、15％から20％の企業が破産しなかった場合に「苦しんでいる」とフラグが立てられました。
Altmanの独自の調査は、米国に拠点を置く製造会社に焦点を当てていましたが、投資はユニバースにはさまざまな業界や国の企業が含まれており、アルトマンは他の種類の企業を評価する方法を提供したいと考えていました。 Zスコアは時間の経過とともに進化してきました。AltmanのZスコアプラスアプリは、幅広い投資に対応できるように設計されています。さらに、Zスコアは、最大10年間のデフォルトの確率を予測することにより、より長期的な予測を提供することを目的としています。
破産した会社に投資すると、重大な損失が発生する可能性があります。 Zスコアはリスクの特定に役立ちますが、これは1つのツールにすぎないことに注意してください。計算には財務報告からの複数のデータポイントが含まれていますが、賢明な投資家は株式の売買を決定する前にさらに深く掘り下げます。 Zスコア分析を、より広範な財務諸表分析のレビュー、業界および競合他社の調査の実施、その他の戦略など、他の分析手法で補完することをお勧めします。
Zスコアの数値を計算するだけでは、会社の潜在的な戦略が変更され、財務に影響を与える可能性があります。投資の全体像を理解することで、投資目標をサポートするための十分な情報に基づいた意思決定を行う準備が整います。
