Altman modeli
Naviqasiyaya keç
Axtarışa keç
Altman modeli (ing. Altman Z-score) — şirkətin müflis olmaq riskini qiymətləndirmək üçün istifadə edilən maliyyə təhlili metodudur. Model, 1968-ci ildə amerikalı maliyyəçi[1] və professor Edvard Altman tərəfindən hazırlanmışdır.[2] Altman, şirkətlərin maliyyə göstəricilərindən istifadə edərək onların gələcəkdə müflis olub-olmayacağını müəyyənləşdirmək üçün statistik yanaşma tətbiq etmişdir.[3]
Altman modeli, xüsusilə də sərmayə qoyuluşu zamanı şirkətlərin[4] risklərini qiymətləndirmək üçün geniş istifadə olunur və bu gün də aktual maliyyə təhlil metodlarından biri hesab olunur.
Modelin əsasları
[redaktə | vikimətni redaktə et]Altman modeli, şirkətin maliyyə hesabatlarından əldə edilən göstəriciləri birləşdirən bir düstur üzərində qurulmuşdur.[5] Modelin məqsədi, bir şirkətin maliyyə sağlamlığını qiymətləndirmək və onun yaxın gələcəkdə müflis olma ehtimalını proqnozlaşdırmaqdır.[6]
Altman Z-Score düsturu (original versiya)
Z-Score nəticələrinin təfsiri
[redaktə | vikimətni redaktə et]Altman Z-score qiymətləri, şirkətin müflislik riskini təxmin etməyə imkan verir:[7]
- Z > 2.99 — şirkət maliyyə baxımından sabitdir. Müflislik riski azdır.
- 1.81 < Z < 2.99 — şirkət qeyri-müəyyən bir bölgədədir ("boz zona"). Müflislik riski mövcuddur, lakin hələ aydın deyil.
- Z < 1.81 — şirkət yüksək müflislik riski altındadır.[8]
Modelin tətbiqi
[redaktə | vikimətni redaktə et]Altman modeli ən çox aşağıdakı hallarda istifadə edilir:[9]
- İnvestorlar və kreditorlar — şirkətlərin maliyyə sağlamlığını və borc ödəmə qabiliyyətini qiymətləndirmək üçün.
- Mühasibatlıq və daxili maliyyə təhlili — şirkət rəhbərliyi risklərin idarə edilməsində istifadə edir.
- Tədqiqat və proqnozlaşdırma — müflislik ehtimalının iqtisadi təsirlərini araşdırmaq üçün.
Üstünlükləri və mənfi tərəfləri
[redaktə | vikimətni redaktə et]| Üstünlükləri | Mənfi cəchəti |
|---|---|
| Sadə və tətbiqi asandır | Müxtəlif sektorlar üçün uyğunlaşdırılmalıdır (məsələn, istehsal şirkətləri və ya xidmət şirkətləri üçün fərqli düsturlar mövcuddur[10]) |
| Müflislik ehtimalını proqnozlaşdırmaq üçün effektiv vasitədir[11] | Maliyyə hesabatlarının dürüstlüyündən asılıdır |
İstinadlar
[redaktə | vikimətni redaktə et]- ↑ Altman, Edward I. "Predicting Financial Distress of Companies" (PDF). Stern.nyu.edu. July 2000: 15–22. 2019-10-20 tarixində arxivləşdirilib (PDF). İstifadə tarixi: 2024-11-24.
- ↑ "Predicting Financial Distress of Companies: Revisiting the Z-SCORE and ZETA Models" (PDF). 2019-10-20 tarixində arxivləşdirilib (PDF). İstifadə tarixi: 2024-11-24.
- ↑ Johnson, C.G. 1970. Ratio Analysis and the Prediction of Firm Failure. Journal of Finance, 25(5), 1166-1168. For additional criticism, see, for example, Moyer, R.C. 1977. Forecasting Financial Failure. Financial Management, 6(1), 11-17.
- ↑ Altman, Edward I. "Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy". Journal of Finance. 23 (4). September 1968: 189–209. doi:10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x.
- ↑ Khatkale, Swati. Symbiosis International University (redaktor). "An exploratory study to assess the performance of indian credit rating agencies 2005 2013" (ingilis). 2014. hdl:10603/38090. İstifadə tarixi: 19 December 2021.
On the other hand all the defaults in case of Indian rated companies were in non-structured financial products. Defaulters like Arvind Products, Suzlon, Royal Orchid Hotel, Deccan Chronicle Holding & Ansal Properties had investment grade ratings either at the time of default or just a few days before the default. Altman’s Z score predicted default in case of Royal Orchid, Arvind Products & Suzlon Energy, which was not reflected in the ratings. This showed that simple model like Altman’s Z score was more informative than the ratings given by Credit Rating Agencies. Thus the findings of the case studies support the findings of overall accuracy of Indian Credit Rating Agencies based on default rates. So Indian Credit Rating Agencies have to improve the accuracy & timeliness of the ratings of normal non structured products.
- ↑ realequityresearch.dk/Documents/Z-Score_Altman_1968.pdf
- ↑ Eidleman, Gregory J. "Z-Scores – A Guide to Failure Prediction". The CPA Journal Online. 1995-02-01. 2008-12-24 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2024-11-24.
- ↑ Fisher, Ronald Aylmer. "The Use of Multiple Measurements in Taxonomic Problems". Annals of Eugenics. 7 (2). 1936: 179. doi:10.1111/j.1469-1809.1936.tb02137.x. hdl:2440/15227. 2008-12-24 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2024-11-24.
- ↑ See, for example, Shumway, T. 2001. Forecasting Bankruptcy More Accurately: A Simple Hazard Model. Journal of Business, 74(1), 101–124.; Campbell, J.Y., J. Hillscher, and J. Szilagyi. 2008. In Search of Distress Risk. Journal of Finance, 63(6), 2899-2939; Li, L. and R. Faff. 2019. Predicting Corporate Bankruptcy: What Matters? International Review of Economics and Finance, 62, 1–19.
- ↑ Edward I. Altman; və b. "Financial Distress Prediction in an International Context: A Review and Empirical Analysis of Altman's Z-Score Model". Journal of International Financial Management and Accounting. 28 (2). June 2017: 131–171. doi:10.1111/jifm.12053.
- ↑ The Use of Credit Scoring Modules and the Importance of a Credit Culture Arxiv surəti 6 iyul 2022 tarixindən Wayback Machine saytında by Dr. Edward I Altman, New York University Stern School of Business, New York University.
Ədəbiyyat
[redaktə | vikimətni redaktə et]- Caouette, John B; Edward I Altman, Paul Narayanan (1998). Managing Credit Risk – the Next Great Financial Challenge, John Wiley & Sons: New York. ISBN 978-0-471-11189-4
- Mare, Davide; Moreira, Fernando; Rossi, Roberto. "Nonstationary Z-score measures". European Journal of Operational Research. 260. 2016: 348–358. doi:10.1016/j.ejor.2016.12.001. hdl:20.500.11820/0a77ff25-1f7c-40a0-8eb4-57f7b19ba48a. SSRN 2688367.
