Hệ Số Nguy Cơ Phá Sản (Z Score) Là Gì? Hạn Chế Của Z ... - VietnamBiz

Hình minh họa. Nguồn Etftrends.com

Hệ số nguy cơ phá sản

Khái niệm

Hệ số nguy cơ phá sản hay còn gọi là điểm số Altman, trong tiếng Anh là Z Score.

Z Score là một giá trị bằng số được sử dụng trong thống kê để xác định mối quan hệ của giá trị một điểm với giá trị trung bình bộ dữ liệu, hay độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình.

Nếu giá trị Z Score là 0, điều đó cho thấy điểm dữ liệu trùng với điểm trung bình. Giá trị Z Score bằng 1 thì điểm dữ liệu cách 1 độ lệch chuẩn so với giá trị trung bình. Giá trị Z Score có thể dương hoặc âm, với giá trị dương cho biết điểm nằm trên giá trị trung bình và điểm âm cho thấy nó nằm dưới giá trị trung bình.

Z Score là thước đo độ biến thiên của các quan sát và có thể được các nhà giao dịch sử dụng để xác định biến động thị trường.

Công thức tính điểm Z của Altman

Z Score kiểm tra sức mạnh tín dụng giúp nhà đầu tư đánh giá khả năng phá sản của một công ty sản xuất giao dịch công khai trên thị trường. Z Score dựa trên năm tỉ số tài chính chính có thể lấy được và tính toán từ báo cáo tài chính hàng năm của công ty. Công thức được sử dụng để xác định Z Score của Altman như sau:

Z Score =1,2A + 1,4B + 3,3C + 0,6D + 1,0E

Trong đó:

A = Vốn lưu động / tổng tài sản

B = Thu nhập giữ lại / tổng tài sản

C = Thu nhập trước lãi và thuế (EBIT) / tổng tài sản

D = Giá trị thị trường của vốn chủ sở hữu / giá trị sổ sách của tổng nợ

E = Doanh số / tổng tài sản

Thông thường, điểm dưới 1,8 cho thấy công ty có xu hướng hay đang chịu rủi ro sự phá sản cao. Ngược lại, các công ty có điểm trên 3 ít có khả năng phá sản.

Z Score cho biết điều gì?

Z Score cho biết điểm dữ liệu có phải là điển hình cho một tập dữ liệu được chỉ định hay không. Ngoài ra, Z Score cũng giúp các nhà phân tích có thể ứng dụng các điểm dữ liệu từ nhiều bộ dữ liệu khác nhau để tạo ra các giá trị chung để so sánh chính xác hơn. Khả năng kiểm tra này là một ví dụ ứng dụng thực tế của Z Score.

Edward Altman là người đã phát triển công thức tính Z Score vào cuối những năm 1960 nhằm cung cấp một giải pháp để các nhà đầu tư loại bỏ quá trình xác định khả năng phá sản của một công ty vốn rất rắc rối và tiêu tốn thời gian.

Sự khác biệt giữa Z Score và Độ lệch chuẩn

Độ lệch chuẩn về cơ bản phản ánh mức độ biến đổi trong một tập dữ liệu nhất định. Để tính độ lệch chuẩn, trước tiên ta tính chênh lệch giữa từng điểm dữ liệu và giá trị trung bình. Độ lệch chuẩn sau đó được bình phương lên, cộng tất cả lại và tính trung bình để tạo ra phương sai. Độ lệch chuẩn chỉ đơn giản là căn bậc hai của phương sai, đưa nó trở lại đơn vị đo ban đầu.

Ngược lại, Z Score là độ lệch chuẩn giữa điểm dữ liệu đã cho so với giá trị trung bình. Để tính Z Score, chỉ cần trừ giá trị trung bình cho mỗi điểm dữ liệu và chia kết quả đó cho độ lệch chuẩn.

Z Score âm thì điểm dữ liệu đó được gọi là dưới mức trung bình. Trong hầu hết các tập dữ liệu lớn, 99% các điểm dữ liệu có giá trị Z Score trong khoảng từ -3 đến 3, nghĩa là chúng nằm trong ba độ lệch chuẩn trên và dưới giá trị trung bình.

Z Score Plus của Altman

Altman đã phát triển và phát hành Altman Z-Score Plus vào năm 2012. Công thức này được sử dụng để đánh giá cả công ty công và tư nhân và có thể được sử dụng cho các công ty phi sản xuất cũng như các công ty sản xuất. Z-Score Plus phù hợp cho các công ty ở Mỹ cũng như các công ty không ở Mỹ, bao gồm cả các công ty ở các nền kinh tế mới nổi, như Việt Nam.

Hạn chế của Z-Score

Z Score không phải là một công cụ hoàn hảo và cần được tính toán và giải thích cẩn thận. Đối với người mới bắt đầu tìm hiểu, việc tính toán Z Score có thể dẫn đến nhiều sai sót. Z-Score chỉ có giá trị chính xác và đúng khi dữ liệu đầu vào của nó chính xác.

Z Score cũng không được sử dụng nhiều cho các công ty mới có ít hoặc hầu như không có thu nhập. Các công ty này, bất kể sức khỏe tài chính của họ như thế nào thì điểm Z Score cũng sẽ thấp. Ngoài ra, Z Score không bao hàm các vấn đề về dòng tiền trực tiếp, mà chỉ sử dụng tỉ lệ vốn trên tài sản lưu động ròng.

Cuối cùng, Z Score có thể dao động theo từng quí do các thành phần tính toán ra nó thay đổi theo từng báo cáo quí của công ty, dẫn đến kết quả cuối cùng thay đổi.

(Theo Investopedia)