教育目的のみであり、投資助言ではありません。投資では損失が生じる可能性があります。
要点
Altman Z-Scoreは、五つの会計・市場比率を一つの点数にまとめる財務危機スクリーニングモデルです。古典的な公開製造業向けの式は：
Z = 1.2X₁ + 1.4X₂ + 3.3X₃ + 0.6X₄ + 1.0X₅
ここで X₁ は運転資本 ÷ 総資産、X₂ は利益剰余金 ÷ 総資産、X₃ は EBIT ÷ 総資産、X₄ は株式時価総額 ÷ 総負債簿価、X₅ は売上高 ÷ 総資産です。
この点数はリスクのスクリーニングに有用ですが、確実性を与えるものではありません。Altmanの1968年モデルは、多変量判別分析を用い、破綻した製造企業33社と非破綻企業33社を当時の環境で業種と資産規模により対応させて推定されました。標本内および後続テストの成績は、現在の破綻確率や法的手続の時期・形態を予測するものではありません。低い点数は破綻を証明せず、高い点数も借換え、流動性、不正、業界、会計、市場のリスクを消しません。
五つの変数が示すもの
X₁ = 運転資本 / 総資産 は貸借対照表上の流動性を捉えます。運転資本は流動資産から流動負債を引いたものです。負の値は資金繰り圧力を示す場合がありますが、構造的に低い、または負の運転資本で運営する業態もあります。ただし、その説明だけで安全性が証明されるわけではありません。
X₂ = 利益剰余金 / 総資産 は、累積損失と分配後の累積利益を資産規模と比べます。原論文では企業年齢との関連が論じられましたが、利益剰余金は年齢を直接測るものではありません。配当、組織再編、会計基準、買収、累積赤字も影響します。
X₃ = EBIT / 総資産 は、利息・税金前の営業収益力を資産規模と比べます。係数は他の変数と同時に判別モデルで推定されたものであり、数値の大きさは因果関係を示さず、単独で解釈すべきではありません。
X₄ = 株式時価総額 / 総負債簿価 は、計上された債務に対する市場価値上のクッションを捉えます。日付を明示した時価総額を貸借対照表日にできるだけ合わせ、含めた株式数と種類を記録します。価格や希薄化で急変し、他の入力に既に表れた情報を含む場合もあります。
X₅ = 売上高 / 総資産 は総資産回転率を捉えます。業種、収益表示、資産集約度、買収、インフレ、会計方針に大きく左右され、ソフトウェア、製造業、公益事業、小売業では通常水準が大きく異なります。
古典的な上場製造業向け式について、後年の説明では 1.81 未満を危険ゾーン、1.81 から 2.99 をグレーゾーン、2.99 超を比較的安全なゾーンと呼ぶことが一般的です。これらは校正済み確率でも保証でもなく、境界の扱いも異なり得ます。変数、係数、定数、推定標本が異なるZ’、Z’’、ベンダー修正版、非公開企業版、新興市場版に転用してはいけません。
例
ある製造会社が次を報告したとします。
- 流動資産：
$600 million - 流動負債：
$400 million - 利益剰余金：
$300 million - EBIT：
$120 million - 総資産：
$1.0 billion - 株式時価総額：
$800 million - 総負債：
$500 million - 年間売上高：
$1.5 billion
通貨と報告範囲を統一すると、各変数は次のとおりです。
X₁ = ($600m - $400m) / $1,000m = 0.20
X₂ = $300m / $1,000m = 0.30
X₃ = $120m / $1,000m = 0.12
X₄ = $800m / $500m = 1.60
X₅ = $1,500m / $1,000m = 1.50
点数は：
Z = 1.2×0.20 + 1.4×0.30 + 3.3×0.12 + 0.6×1.60 + 1.0×1.50
Z = 0.24 + 0.42 + 0.396 + 0.96 + 1.50 = 3.516
株価下落で株式時価総額が $300 million に下がり、EBITが $40 million に下がると、X₄ = 0.60、X₃ = 0.04 です。他の入力が同じなら：
Z = 0.24 + 0.42 + 0.132 + 0.36 + 1.50 = 2.652
営業利益と株式時価のクッションが低下したため点数は悪化します。二つ目の計算は他の入力をすべて固定した感応度の例であり、予測ではありません。実際には現金、負債、売上高、資産、利益剰余金も変わり得ます。株価下落とEBIT低下が同じ新情報を反映する場合もあり、五つを独立した因果信号とはみなせません。債務満期、資金調達、コベナンツ、業界環境、経営対応も重要です。
限界と確認項目
- 正しいモデル版を使います。古典式は上場製造業から推定されました。非公開、金融、公益、サービス、米国外、後年の企業では検証済みの代替版を意図的に選び、係数や閾値だけを自動で入れ替えないでください。
- 全入力と報告範囲を定義します。流動資産、流動負債、利益剰余金、EBIT、総資産、総負債、売上高、時価総額、通貨、単位、会計期間、非継続事業、修正再表示を照合します。
- 会計品質を確認します。一時利益、リース、収益認識、棚卸資産評価損、年金、のれんその他の減損、サプライヤー金融、債権譲渡、買収、簿外コミットメントが解釈や比較可能性に影響します。
- 時点を無視しません。貸借対照表項目は時点値、売上高とEBITは期間値、時価総額は市場日付の値です。古い財務諸表、直近12か月値、現在株価の混在は明示します。
- 市場価値は市場感応的ですが、数学的に循環しているわけではありません。株価下落は
X₄を直接下げるため、企業固有情報、市場全体、流動性、株式数のどれによるかを記録します。 - 現金、リボルバー、債務満期、コベナンツ、フリーキャッシュフロー、信用格付けなど流動性証拠と併用します。
- 同じ方法で計算した傾向を見ます。低下系列は有用でも、モデル版、会計年度、方針、通貨、単位、企業範囲の変更が偽の傾向を作り得ます。
- 10-Kのリスク要因、MD&A、注記、キャッシュフロー分析と組み合わせます。
よくある誤解
「Z-Scoreは破産を正確に予測する」 判別スクリーニングモデルであり、校正済み確率、法的結論、正確な申立日の予測ではありません。
「すべての業界で高いほど必ず良い」 資産回転率、運転資本構造、会計、適切なモデル版が異なるため、異質な企業の点数は自動的に比較できません。
「低スコア企業は投資対象外」 低スコアは危機リスクを示します。証券に価値がある場合もありますが、要求リターン、下方リスク、資本構造上の位置が重要になります。
「公式は提出書類を読む代わりになる」 変数は提出書類と市場データから来ます。事業、債務条件、キャッシュフロー経路の理解は置き換えられません。
関連トピック
一次資料
- Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy - Journal of Finance（2026-08-07）
- How to Read a 10-K/10-Q - Investor.gov（2026-08-07）
- Beginners’ Guide to Financial Statements - SEC（2026-08-07）