Definición de puntaje Z
Una puntuación Z es una medida numérica utilizada en las estadísticas de la relación de un valor con la media (promedio) de un grupo de valores, medida en términos de desviaciones estándar de la media. Si una puntuación Z es 0, indica que la puntuación del punto de datos es idéntica a la puntuación media. Una puntuación Z de 1.0 indicaría un valor que es una desviación estándar de la media. Las puntuaciones Z pueden ser positivas o negativas, con un valor positivo que indica que la puntuación está por encima de la media y una puntuación negativa que indica que está por debajo de la media.
Los puntajes Z son medidas de la variabilidad de una observación y los comerciantes pueden utilizarlos para determinar la volatilidad del mercado. El puntaje Z se conoce más comúnmente como el puntaje Z de Altman.
1:55Puntaje Z
La fórmula Altman Z-Score es
El puntaje Z de Altman es el resultado de una prueba de solidez crediticia que ayuda a evaluar la probabilidad de quiebra de una empresa de fabricación que cotiza en bolsa. El puntaje Z se basa en cinco razones financieras clave que se pueden encontrar y calcular a partir del informe anual 10-K de una empresa. El cálculo utilizado para determinar el puntaje Z de Altman es el siguiente:
ζ = 1.2A + 1.4B + 3.3C + 0.6D + 1.0 En donde: Zeta (ζ) = El puntaje Z de Altman A = Capital de trabajo / activos totales B = Ganancias retenidas / activos totales C = Ganancias antes de intereses e impuestos (EBIT) / totalassetsD = Valor de mercado del patrimonio / valor contable del pasivo total \ begin {alineado} & \ zeta = 1.2A + 1.4B + 3.3C + 0.6D + 1.0E \\ & \ textbf {donde:} \\ & \ text { Zeta} (\ zeta) = \ text {The Altman} Z \ text {-score} \\ & A = \ text {Capital de trabajo / activos totales} \\ & B = \ text {Ganancias retenidas / activos totales} \\ & C = \ text {Ganancias antes de intereses e impuestos (EBIT) / total} \\ & \ qquad \ text {assets} \\ & D = \ text {Valor de mercado del patrimonio / valor contable del pasivo total} \\ & E = \ text {Ventas / activos totales} \ end {alineado} ζ = 1.2A + 1.4B + 3.3C + 0.6D + 1.0E donde: Zeta (ζ) = El puntaje Z de AltmanA = Capital de trabajo / activos totalesB = Ganancias retenidas / activos totalesC = Ganancias antes de intereses e impuestos (EBIT) / totalassetsD = Valor de mercado del patrimonio / valor contable del pasivo total
Por lo general, un puntaje por debajo de 1.8 indica que una empresa probablemente se dirija o esté bajo el peso de la bancarrota. Por el contrario, las empresas con puntajes superiores a 3 tienen menos probabilidades de experimentar bancarrota.
¿Qué le dicen los puntajes Z?
Los puntajes Z revelan a los estadísticos y comerciantes si un puntaje es típico para un conjunto de datos específico o si es atípico. Además de esto, los puntajes Z también hacen posible que los analistas adapten los puntajes de varios conjuntos de datos para hacer puntajes que se puedan comparar entre sí con precisión. Las pruebas de usabilidad son un ejemplo de una aplicación real de puntajes Z.
Edward Altman, profesor de la Universidad de Nueva York, desarrolló e introdujo la fórmula del puntaje Z a fines de la década de 1960 como una solución al proceso lento y algo confuso que los inversores tuvieron que pasar para determinar qué tan cerca de la bancarrota estaba una empresa. En realidad, la fórmula Z-score desarrollada por Altman terminó proporcionando a los inversores una idea de la salud financiera general de una empresa.
La diferencia entre los puntajes Z y la desviación estándar
La desviación estándar es esencialmente un reflejo de la cantidad de variabilidad dentro de un conjunto de datos dado. Para calcular la desviación estándar, primero calcule la diferencia entre cada punto de datos y la media. Las diferencias se cuadran, suman y promedian para producir la varianza. La desviación estándar es simplemente la raíz cuadrada de la varianza, que la devuelve a la unidad de medida original.
El puntaje Z, por el contrario, es el número de desviaciones estándar que un punto de datos dado miente de la media. Para calcular la puntuación Z, simplemente reste la media de cada punto de datos y divida el resultado por la desviación estándar.
Para los puntos de datos que están por debajo de la media, la puntuación Z es negativa. En la mayoría de los conjuntos de datos grandes, el 99% de los valores tienen un puntaje Z entre -3 y 3, lo que significa que se encuentran dentro de tres desviaciones estándar por encima y por debajo de la media.
Altman Z-Score Plus
Altman desarrolló y lanzó Altman Z-Score Plus en 2012. Esta fórmula se utiliza para evaluar tanto empresas públicas como privadas y puede utilizarse para empresas no manufactureras y empresas manufactureras. El Z-Score Plus es adecuado para empresas en los Estados Unidos, así como empresas no estadounidenses, incluidas las de economías emergentes, como China.
- Los puntajes Z se usan en estadística para medir la desviación de una observación del valor medio del grupo.
- Los puntajes Z revelan a los estadísticos y comerciantes si un puntaje es típico para un conjunto de datos específico o si es atípico.
- El Altman Z-Score se usa con frecuencia para evaluar la solidez crediticia.
Limitaciones de los puntajes Z
Por desgracia, la puntuación Z no es perfecta y debe calcularse e interpretarse con cuidado. Para empezar, el puntaje Z no es inmune a las prácticas contables falsas. Dado que las empresas en problemas pueden verse tentadas a tergiversar las finanzas, el puntaje Z es tan preciso como los datos que contiene.
El puntaje Z tampoco es muy útil para las nuevas empresas con poco o ningún beneficio. Estas compañías, independientemente de su salud financiera, obtendrán puntajes bajos. Además, el puntaje Z no aborda el problema de los flujos de efectivo directamente, solo lo insinúa a través del uso de la relación de capital de trabajo neto a activo. Después de todo, se necesita efectivo para pagar las cuentas.
Finalmente, los puntajes Z pueden variar de trimestre a trimestre cuando una compañía registra amortizaciones por única vez. Estos pueden cambiar el puntaje final, lo que sugiere que una empresa que realmente no está en riesgo está al borde de la bancarrota.
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