Z模型在我国的适用性与临界值研究

一、Z-score 模型述评

美国经济学家Edward.I.Altman（1968）通过分析33家破产公司和33家非破产公司5年的财务数据，从22个变量指标最终选取了5个变量建立了著名评分模型（Z-scoreModel）： Z=1.2（x1）+1.4（x2）+3.3（x3）+0.6（x4）+0.999（x5），Z模型是以会计资料为基础的多变量信用评分模型。该模型通过分析一组变量，根据统计标准选入或舍去被选变量，从而得出Z判别函数。根据Z值的大小不同衡量标准相比，从而区分破产公司和非破产公司。

在Z模型中，影响企业的财务实力的变量有：CA=流动资产；TA=总资产；SL=销售净款；ZN=利息；TL=负债总额；CL=流动负债；VE=所有者权益的市场价值；ET=税前利润；Re=未分配利润。

x1=（CA-CL）/TA，即营运资本/总资产。CA-CL称为营运资产， x1用来衡量企业流动资产与总资产的比率；x2=Re/TA，衡量企业的盈利能力；x3=（ET+IN）/TA，最重要的指标，利润是企业营运的目的，也是最终决定企业活力的力量；x4=VD/TL，是用来衡量承受资产贬值能力的指标，对于私营企业，VE可以用TA-TL代替；x5=SL/TA是衡量企业的资金周转能力；

Z分值说明：（1）3.0及以上：从财务数据来判断，该企业的营运是安全的。当然，管理失误，经济下滑以及其他因素都可能会造成难以与预见的问题；（2）2.7~3.0: 从预测破产的角度上讲，可能是安全的。但该企业处于灰色区域之中；（3）1.8~2.7: 可能在两年内破产。企业处于灰色区域中。企业要生存，必采取较大变革；（4）1.8以下：很可能正在走向破产。很难指望一个Z分值在1.8以下的企业可能恢复过来。

Altman认为会发生违约事件的Z值最低为1.81，如果低于此值，则被认为发生违约行为。

Z模型主要优点是：第一，简单性、易操作，适应面广。用模型计算出来的结果是一个数值，根据临界值进行判断，因此操作简单，而且适用于不同行业、不同地区。第二，全面性，预测能力较强。该模型的五个变量指标是从二十几种指标选择出来的，能够全面显示企业的经济状况与指明信用状况。实践证明，其预测能力较强。

Z模型的主要问题在于：一是指标问题。依赖于财务报表的账面数据而且依据的是历史数据，没有时效性。忽略了道德因素及其它的市场资本指标。二是模型理论基础与线性化假设问题。在模型的分析过程之中，假设变量之间存在线性关系，现实的经济现象并非线性的。模型缺乏对风险的系统认识，理论基础较薄弱，同时，假设模型假设变量之间是不相关的，这与现实不符合，从而其结果难以令人信服。模型无法计量表外信用风险。

二、Z模型在我国适用性分析

其一，样本选择。因为上市公司的财务数据公开，查询容易，所以本文所选取的样本都是2006年上市公司数据。本文按扣除非经常性损益后的每股收益、每股净资产两比较指标随机抽取绩优股、业绩一般股、级差股各十只股票共30只股票，分为三组见表1。

其二，具体计算过程。根据表1的数据得到如下结果。

第一步：计算X1，X1 =营运资本/总资产=（流动资产－流动负债）/总资产，

第二步：计算X2，X2=留存收益/总资产=（未分配利润+盈余公积）/总资产，

第三步：计算X3，X3=息税前利润/总资产=（税前利润＋财务费用）/总资产，

第四步：计算X4，X4=权益市场值/总债务，本文采用以下方法来计算权益市场值：

上市公司股权市场价值＝流通股市场价值+非流通股市场价值，

其中的流通股市场价值和非流通股市场价值可以下述公式得出：

流通股市场价值＝股票价格*流通股数，非流通股市场价值＝每股净资产*非流通股数，非流通股股数＝（上市公司总股本－流通股股数）。

按照公式，根据表1中的数据可以得出X4的值。

第五步：计算X5，X5=销售收入/总资产（本文中用主营业务收入来代替销售收入）。

第六步：计算最终结果Z的值（见表2）。根据如下判别式算Z值：Z=1.2（X1）+1.4（X2）+3.3（X3）+0.6（X4）+0.999（X5）

其三，分析结论。从表2分析可以看出，Z评分值在我国上市公司的绩优组、一般组、绩差组之间差异明显，其平均值分别为7.458712、2.078268、-45.6337，绩差组一般都小于0，绩优组的Z的平均值7.458712，远远大于绩差组Z的平均值（-45.6337），也就是商业银行在给客户贷款时，蓝筹股的计算结果要大于ST股的计算结果。这与模型要反应的Z值越大，违约可能性越小Z值越小，Z值越小，违约可能性越大的结论是一致的。这说明Z评分模型在我国具有一定的适应行性。

虽然我国不能完全照搬Z评分模型，但是从国内企业的财务数据中提炼出特征指标，参照Z评分模型来建立中国自己的评分模型是可行的，建立中国自己的判别函数更为有效。

三、Z模型在我国的临界值确定问题

临界值的确定问题。Altman认为会发生违约事件的Z值最低为1.81，如果低于此值，则被认为会发生违约行为，商业银行对其应拒绝贷款。

我国不能以美国的临界值（1.81）作为是否给与贷款的标准，原因如下：第一，两国国情不同。两国的宏观经济数据不同，会计制度不同，会计信息真实性不同，企业破产的条件不同。很多我国本可以破产的企业却没有破产，不应当破产的却破产。美国的临界值（1.81）在我国不一定能适用。第二，在计算X5时，一般用主营业务收入来代替销售收入，使计算结果的精确度打了折扣。

笔者根据上述计算步骤对2006年1373支股票计算其Z值得分（见表2），运用SPSS13.0软件，结合扣除非经常性损益后的每股收益Z1与每股净资产Z2两个指标进行聚类分析，得出如下结果：

从表3、表4分析可以看出：我国Altman Z值临界值结合我国的五级分类法得可以如下设立：

Z≥9.7849 企业运行安全,违约可能性很低

2.8249≤ Z

1.1061≤ Z

-9.9230≤ Z

-38.2619≤ Z

Z ≤-38.2619 损失

由表4分析可知，我国大部分上市公司主要分布在第二组与第三组里面，由于数据的来源与保密问题，没能进一步确定哪些企业具体在哪以组，但有一点可以确定的是ST股票在次级、可疑、损失组里面，这ST股票有的是退市预警的，与我国评级分类等级大部分是相对应的，故Z模型的临界值的这种确定在我国是恰当与可行的。

参考文献：

［1］张贵清：《信用风险评级与商业银行信用风险管理》，对外经济贸易大学2005年博士论文

［2］朱小宗：《信用风险度量模型分析及其在我国银行业的应用研究》重庆大学2006年博士论文。

［3］宋雪枫，杨朝军：《财务预警模型在商业银行信贷风险管理中的应用》，《国际金融研究》2006年第5期。

［4］吴世农：《基于价值创造和公司治理的财务状态分析与预测模型研究》，《经济研究》2005年第11期。

［5］Altman，Edward I.，Haldeman，R.G.，Narayanan，P.. ZETA Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations. Journal of Banking and Finance［J］，1977（1），29-54.

［6］Altman，Edward I.. Financial ratios， Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. Journal of Finance［J］，1968（23），589-609.

［7］Altman，Edward I.. Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the Z-Score and Zeta Models. Working Paper， NYU Salomon Center［J］，June 1995.

［本文系江西高校人文规划基金项目（编号：GL1041）的阶段性研究成果］

注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文