Z-SCORE破产预警模型
Edward Altman的 Z得分公式（Z-Score Formula）是一个多变量财务公式，
用以衡量一个公司的财务健康状况，并对公司在 2年内破产的可能性进行诊断
与预测。 研究表明该公式的预测准确率高达 72% - 80%。
纽约大学斯特恩商学院教授、金融经济学家爱德华·阿特曼（Edward
Altman）对美国破产和非破产生产企业进行观察，采用了 22个财务比率经过数
理统计筛选建立了著名的 5变量 Z-score模型
Z－score模型是以多变量的统计方法为基础，以破产企业为样本，通
过大量的实验，对企业的运行状况、破产与否进行分析、判别的系统。
Z-score模型在美国、澳大利亚、巴西、加拿大、英国、法国、德国、
爱尔兰、日本和荷兰得到了广泛的应用。
Z—Score财务预警模型概述[1]
Z—Score模型在经过大量的实证考察和分析研究的基础上，从上市公
司财务报告中计算出一组反映公司财务危机程度的财务比率，然后根据这些比
率对财务危机警示作用的大小给予不同的权重，最后进行加权计算得到一个公
司的综合风险分，即 z值．将其与临界值对比就可知公司财务危机的严重程度。
Z—Score模型判别函数为：
Z = − + + +
其中 X1=营运资金／资产总额，它反映了公司资产的变现能力和规模特
征。一个公司营运资本如果持续减少，往往预示着公司资金周转不灵或出现短
期偿债危机。X2=留存收益／资产总额，反映了公司的累积获利能力。对于上市
公司，留存收益是指净利润减去全部股利的余额。留存收益越多，表明公司支
付股利的剩余能力越。X3=息税前利润／资产总额。即 EBIT／资产总额。可称为
总资产息税前利润率，而通常所用的总资产息税前利润率为 EBIT／平均资产总
额，分母间的区别在于平均资产总额。避免了期末大量购进资产时使 X3降低，
不能客观反映一年中资产的获利能力，衡量上市公司运用全部资产获利的能。X4=
股东权益的市场价值总额／负债总额．测定的是财务结构，分母为流动负债和
长期负债的账面价值之和．分子以股东权益的市场价值取代了账面价值，使分
子能客观地反映公司价值的大。X5=销售收入／资产总额，即总资产周转率，企
业总资产的营运能力集中反映在总资产的经营水平上。
如果企业总资产周转率高．说明企业利用全部资产进行经营的成果好。
反之，如果总资产周转率低，则说明企业利用全部资产进行经营活动的成果差．
最终将影响企业的获利能力。
Z--Score模型从企业的资产规模、变现能力、获利能力、财务结构、
偿债能力、资产利用效率等方面综合反映了企业财务状况，进一步推动了财务
预警系统的发展。奥特曼通过对 Z—Score模型的研究分析得出 Z值与公司发生
财务危机的可能性成反比，Z值越小。公司发生财务危机的可能行就越大，Z值
越大，公司发生财务危机的可能性就越小。当 Z<时，企业属于破产之列当
时；当 <Z<时，企业属于“灰色区域”，很难简单得出企业是否肯定
破产的结论；当 Z>时，公司财务状况良好，破产可能性极小。但由于每
个国家的经济环境不同，每个国家值的判断标准也各不相同，因而各国家公司
值的临界值也各不相同。
Z-score模型的构成
根据 Altman，Z得分运用 5个常用的商业比率作为破产预测因子，经过一
定的加权， 最后计算得出公司破产的可能性。 该公式最初的应用对象是制造
业企业，后经过一定的调整，也同样适用于服务性企业。
Z－score模型的内容
模型 A
公开上市交易的制造业公司的破产指数模型：
Z = + + + +
X1 = 流动资本 / 总资产 = （流动资产 — 流动负债） / 总资产
这一指标反映流动性和规模的特点。流动资本=流动资产-流动负债，
流动资本越多，说明不能偿债的风险越小，并可反映短期偿债能力。
X2 = 留存收益 / 总资产 = （股东权益合计 — 股本） / 总资产
这一指标衡量企业积累的利润，反映企业的经营年限。
X3 = 息税前收益 / 总资产 = （利润总额 + 财务费用） / 总资产
这一指标衡量企业在不考虑税收和融资影响，其资产的生产能力的情
况，是衡量企业利用债权人和所有者权益总额取得盈利的指标。该比率越高，
表明企业的资产利用效果越好，经营管理水平越高。
X4 = 优先股和普通股市值 / 总负债= （股票市值 * 股票总数） /
总负债
这一指标衡量企业的价值在资不抵债前可下降的程度，反映股东所提
供的资本与债权人提供的资本的相对关系，反映企业基本财务结构是否稳定。
比率高，是低风险低报酬的财务结构，同时这一指标也反映债权人投入的资本
受股东资本的保障程度。
X5 = 销售额 / 总资产
这一指标衡量企业产生销售额的能力。表明企业资产利用的效果。指
标越高，表明资产的利用率越高，说明企业在增加收入方面有良好的效果。
判断准则：Z<,破产区；≤Z<,灰色区；<Z,安全区
Edward Altman对该模型的解释是：Z-score 越小，企业失败的可能性
越大，Z-score小于 的企业很可能破产。
模型 B
Altman针对非上市公司给出了修正的破产模型
Z = + + +
判断准则：Z<,破产区；≤Z<,灰色区；<Z,安全区
Z得分结果分析
原始的 Z得分(针对公共制造企业):如果 Z得分大于等于 ,则企业不
可能破产.如果 Z得分小于 ,则企业很可能破产.比分在 之间,是灰色
区域.企业 Z得分在此范围的话,则一年内破产可能性为 95%,两年内的破产可能
性为 70%.很显然,Z得分越高,企业越不可能破产.
模型 A的 Z得分(针对私营制造企业):主要适用私营制造企业,而不能
应用于其他类型的公司.如果 Z得分大于 ,企业则不可能破产.如果 Z得分小
于低于 ,企业则很可能破产.Z得分在 之间的企业,一年内破产的
可能性为 95%,两年内破产的可能性是 70%.很显然,Z得分越高，企业越不可能破
产.
模型 B的 Z得分(针对私营一般性公司):这一版本的 Z得分主要用来预
测私营的非制造企业在 1-2年内破产的可能性,所以模型 B的 Z得分只适用于私
营的一般性公司,而不能应用于躯体类型的公司.如果Z得分大于,企业则不
可能破产,如果 Z得分小于等于 ,企业则很有可能破产.之间为灰
色区域,Z得分 之间的企业,一年内破产的可能性为 95%,两年内破产
的可能性是 70%.模型 B同样说明,对于企业来说,Z得分越高越好.
Z-Score模型的限制与缺点
1、仅考虑 2个极端情况（违约与没有违约），对于负债重整、或是虽
然发生违约但是回收率很高的情况就没有做另外较详细的分类。
2、权数未必一直是固定的，必须经常调整。
3、并未考虑景气循环效应因子的影响。
4、公司违约与否与风险特性的关系实际上可能是非线性的。
5、缺乏经济的理论基础，也就是为什么就这几个财务变量值得考虑，
难道其它因素(例如公司治理变量)就没有预测能力吗？
6、对市场的变化不够灵敏（运用的会计资料更新太慢）。
7、无法计算投资组合的信用风险，因为 Z-Score模型主要是针对个别
资产的信用风险进行评估，对整个投资组合的信用风险无法衡量。
