ข้ามไปยังเนื้อหา

Altman Z-Score: สูตรประเมินภาวะตึงตัวทางการเงินและข้อจำกัด

เรียนรู้สูตร Altman Z-Score แบบคลาสสิก ความหมายของอัตราส่วนทั้งห้าที่ครอบคลุมสภาพคล่อง ความสามารถในการทำกำไร ภาระหนี้ และประสิทธิภาพ รวมถึงเหตุผลที่ควรใช้เป็นเครื่องมือคัดกรอง ไม่ใช่เครื่องรับประกันการล้มละลาย

อัปเดต

จัดทำขึ้นเพื่อการศึกษาเท่านั้น ไม่ใช่คำแนะนำการลงทุน การลงทุนอาจทำให้สูญเสียเงินลงทุนได้

คำตอบโดยตรง

Altman Z-Score คือแบบจำลองคัดกรองภาวะตึงตัวทางการเงินที่รวมอัตราส่วนจากข้อมูลบัญชีและตลาดห้ารายการเป็นคะแนนเดียว สูตรคลาสสิกสำหรับบริษัทผู้ผลิตที่จดทะเบียนคือ:

Z = 1.2X₁ + 1.4X₂ + 3.3X₃ + 0.6X₄ + 1.0X₅

โดย X₁ คือเงินทุนหมุนเวียนหารด้วยสินทรัพย์รวม X₂ คือกำไรสะสมหารด้วยสินทรัพย์รวม X₃ คือ EBIT หารด้วยสินทรัพย์รวม X₄ คือมูลค่าตลาดของส่วนผู้ถือหุ้นหารด้วยมูลค่าตามบัญชีของหนี้สินรวม และ X₅ คือยอดขายหารด้วยสินทรัพย์รวม

คะแนนนี้มีประโยชน์ในการคัดกรองความเสี่ยง ไม่ใช่ข้อสรุปที่แน่นอน แบบจำลองของ Altman ปี 1968 ประมาณค่าด้วยการวิเคราะห์จำแนกพหุคูณจากบริษัทผู้ผลิตที่ล้มละลาย 33 แห่งและไม่ล้มละลาย 33 แห่ง ซึ่งจับคู่ตามอุตสาหกรรมและขนาดสินทรัพย์ภายใต้บริบทในอดีตของงานวิจัย ผลงานภายในกลุ่มตัวอย่างและการทดสอบภายหลังไม่ได้ทำให้คะแนนนี้เป็นความน่าจะเป็นของการล้มละลายในปัจจุบัน หรือเป็นการพยากรณ์วันที่และรูปแบบทางกฎหมายของการยื่นล้มละลาย คะแนนต่ำไม่ได้ยืนยันการล้มละลาย และคะแนนสูงไม่ได้ขจัดความเสี่ยงด้านการจัดหาเงินกู้ใหม่ สภาพคล่อง การทุจริต อุตสาหกรรม การบัญชี หรือตลาด

สิ่งที่ตัวแปรทั้งห้าใช้วัด

X₁ = working capital / total assets สะท้อนมิติด้านสภาพคล่องในงบดุล เงินทุนหมุนเวียนคือสินทรัพย์หมุนเวียนลบหนี้สินหมุนเวียน ค่าติดลบอาจชี้ถึงแรงกดดันด้านเงินทุน แม้ว่าบางรูปแบบธุรกิจจะมีเงินทุนหมุนเวียนต่ำหรือติดลบเป็นโครงสร้างก็ตาม คำอธิบายจากรูปแบบธุรกิจเพียงอย่างเดียวไม่ได้พิสูจน์ว่าบริษัทปลอดภัย

X₂ = retained earnings / total assets สะท้อนความสามารถในการทำกำไรสะสมหลังหักผลขาดทุนและการจ่ายคืนแก่ผู้ถือหุ้นเมื่อเทียบกับฐานสินทรัพย์ งานต้นฉบับเชื่อมโยงอัตราส่วนนี้กับอายุบริษัท แต่กำไรสะสมไม่ใช่ตัววัดอายุโดยตรง เพราะเงินปันผล การปรับโครงสร้าง กฎบัญชี การซื้อกิจการ และผลขาดทุนสะสมล้วนส่งผลต่อรายการนี้

X₃ = EBIT / total assets สะท้อนความสามารถในการสร้างกำไรจากการดำเนินงานก่อนดอกเบี้ยและภาษีเมื่อเทียบกับสินทรัพย์ ค่าสัมประสิทธิ์ถูกประมาณร่วมกับตัวแปรอื่นในแบบจำลองจำแนก น้ำหนักเชิงตัวเลขจึงไม่ใช่ข้ออ้างเชิงเหตุและผล และไม่ควรตีความแยกจากตัวแปรอื่น

X₄ = market value of equity / book value of total liabilities สะท้อนส่วนกันชนจากมูลค่าตลาดเมื่อเทียบกับภาระผูกพันที่บันทึกไว้ ควรใช้มูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาด ณ วันที่ระบุซึ่งใกล้กับวันสิ้นงวดในงบดุลเท่าที่ทำได้ และบันทึกจำนวนหุ้นกับประเภทส่วนผู้ถือหุ้นที่นำมารวม อัตราส่วนนี้เปลี่ยนแปลงได้รวดเร็วตามราคาและการเพิ่มจำนวนหุ้น อีกทั้งอาจรวมข้อมูลที่สะท้อนอยู่ในตัวแปรอื่นแล้ว

X₅ = sales / total assets สะท้อนอัตราหมุนเวียนของสินทรัพย์ ซึ่งอ่อนไหวมากต่ออุตสาหกรรม วิธีแสดงรายได้ ความเข้มข้นของสินทรัพย์ การซื้อกิจการ เงินเฟ้อ และนโยบายบัญชี บริษัทซอฟต์แวร์ ผู้ผลิต สาธารณูปโภค และผู้ค้าปลีกอาจมีอัตราหมุนเวียนปกติแตกต่างกันมาก

สำหรับสูตรคลาสสิกของบริษัทผู้ผลิตที่จดทะเบียน เอกสารในภายหลังมักเรียกคะแนนต่ำกว่า 1.81 ว่าเขตเสี่ยงสูง คะแนนตั้งแต่ 1.81 ถึง 2.99 ว่าเขตสีเทา และคะแนนสูงกว่า 2.99 ว่าเขตที่ค่อนข้างปลอดภัย ป้ายกำกับเหล่านี้ไม่ใช่ความน่าจะเป็นที่ผ่านการสอบเทียบหรือการรับประกัน และหลักเกณฑ์ตรงเส้นแบ่งอาจต่างกัน ห้ามนำเกณฑ์นี้ไปใช้กับ Z’, Z’’, แบบจำลองที่ผู้ขายปรับแต่ง แบบสำหรับบริษัทเอกชน หรือตลาดเกิดใหม่ซึ่งใช้ตัวแปร ค่าสัมประสิทธิ์ ค่าคงที่ หรือกลุ่มตัวอย่างสอบเทียบต่างกัน

ตัวอย่างการคำนวณ

สมมติว่าบริษัทผู้ผลิตรายงานข้อมูลดังนี้:

  • สินทรัพย์หมุนเวียน: $600 million
  • หนี้สินหมุนเวียน: $400 million
  • กำไรสะสม: $300 million
  • EBIT: $120 million
  • สินทรัพย์รวม: $1.0 billion
  • มูลค่าตลาดของส่วนผู้ถือหุ้น: $800 million
  • หนี้สินรวม: $500 million
  • ยอดขายต่อปี: $1.5 billion

เมื่อใช้สกุลเงินและขอบเขตการรายงานเดียวกัน ตัวแปรคือ:

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

คะแนนคือ:

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

ต่อมาสมมติว่าราคาหุ้นลดลงจนมูลค่าตลาดของส่วนผู้ถือหุ้นเหลือ $300 million และ EBIT ลดเหลือ $40 million ดังนั้น X₄ = 0.60 และ X₃ = 0.04 เมื่อคงตัวแปรอื่นไว้:

Z = 0.24 + 0.42 + 0.132 + 0.36 + 1.50 = 2.652

คะแนนลดลงเพราะกำไรจากการดำเนินงานและส่วนกันชนจากมูลค่าตลาดลดลง การคำนวณครั้งที่สองคงตัวแปรอื่นทั้งหมดไว้ จึงเป็นเพียงภาพประกอบความไว ไม่ใช่การพยากรณ์ ในความเป็นจริง เงินสด หนี้สิน ยอดขาย สินทรัพย์ และกำไรสะสมอาจเปลี่ยนแปลงด้วย ราคาหุ้นและ EBIT ที่ลดลงอาจสะท้อนข้อมูลใหม่บางส่วนชุดเดียวกัน จึงไม่ควรอ่านแบบจำลองนี้เสมือนเป็นสัญญาณเชิงเหตุและผลที่เป็นอิสระห้ารายการ กำหนดชำระหนี้ การเข้าถึงเงินสด ข้อกำหนดในสัญญา สภาพอุตสาหกรรม และการดำเนินการของฝ่ายบริหารยังคงสำคัญ

ข้อจำกัดและการตรวจสอบเชิงปฏิบัติ

  • ใช้แบบจำลองให้ถูกเวอร์ชัน สูตรคลาสสิกประมาณค่าสำหรับบริษัทผู้ผลิตที่จดทะเบียน ส่วนบริษัทเอกชน บริษัทการเงิน สาธารณูปโภค บริการ บริษัทนอกสหรัฐฯ และข้อมูลจากยุคหลัง ต้องผ่านการตรวจสอบความเหมาะสมหรือเลือกแบบจำลองทางเลือกอย่างมีเหตุผล ไม่ใช่สลับค่าสัมประสิทธิ์หรือเกณฑ์โดยอัตโนมัติ
  • นิยามตัวแปรและขอบเขตการรายงานทุกตัว กระทบยอดสินทรัพย์หมุนเวียน หนี้สินหมุนเวียน กำไรสะสม EBIT สินทรัพย์รวม หนี้สินรวม ยอดขาย มูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาด สกุลเงิน หน่วย รอบปีบัญชี การดำเนินงานที่ยกเลิก และการปรับย้อนหลัง ก่อนเปรียบเทียบบริษัทหรือช่วงเวลา
  • ตรวจสอบคุณภาพบัญชี กำไรครั้งเดียว สัญญาเช่า การรับรู้รายได้ การลดมูลค่าสินค้าคงเหลือ เงินบำนาญ การด้อยค่าของค่าความนิยมและรายการอื่น การจัดหาเงินทุนจากผู้ขาย การขายลูกหนี้ การซื้อกิจการ และภาระผูกพันนอกงบดุล อาจกระทบการตีความหรือความสามารถในการเปรียบเทียบ
  • อย่ามองข้ามความต่างด้านเวลา ค่าในงบดุลเป็นข้อมูล ณ เวลาใดเวลาหนึ่ง ยอดขายและ EBIT ครอบคลุมช่วงเวลา ส่วนมูลค่าหลักทรัพย์ตามราคาตลาดสังเกต ณ วันซื้อขาย หลีกเลี่ยงการผสมงบที่ล้าสมัย ข้อมูลย้อนหลัง และราคาหุ้นปัจจุบันโดยไม่ระบุความไม่สอดคล้องให้ชัดเจน
  • มูลค่าตลาดอ่อนไหวต่อตลาด แต่ไม่ได้วนเป็นวงกลมในเชิงคณิตศาสตร์ ราคาหุ้นที่ลดลงทำให้ X₄ ลดลงโดยตรง ควรบันทึกว่าการเคลื่อนไหวนั้นสะท้อนข้อมูลเฉพาะบริษัท ภาวะตลาดโดยรวม สภาพคล่องต่ำ หรือจำนวนหุ้นที่เปลี่ยนไป
  • เปรียบเทียบกับหลักฐานด้านสภาพคล่อง ได้แก่ เงินสด การเข้าถึงวงเงินสินเชื่อหมุนเวียน กำหนดชำระหนี้ ข้อกำหนดในสัญญา กระแสเงินสดอิสระ และอันดับเครดิต
  • ติดตามแนวโน้มที่คำนวณอย่างสม่ำเสมอ ไม่ใช่เพียงตัวเลขเดียว ชุดคะแนนที่ลดลงอาจให้ข้อมูล แต่การเปลี่ยนเวอร์ชันแบบจำลอง ปีบัญชี นโยบายบัญชี สกุลเงิน หน่วย หรือขอบเขตบริษัทอาจสร้างแนวโน้มลวง
  • ใช้คะแนนร่วมกับปัจจัยเสี่ยงใน 10-K, MD&A, หมายเหตุประกอบงบการเงิน และการวิเคราะห์กระแสเงินสด

ความเข้าใจผิดที่พบบ่อย

“Z-Score ทำนายการล้มละลายได้อย่างแม่นยำ” นี่คือแบบจำลองคัดกรองแบบจำแนก ไม่ใช่ความน่าจะเป็นที่ผ่านการสอบเทียบ ข้อสรุปทางกฎหมาย หรือการพยากรณ์วันที่ยื่นล้มละลายที่แน่นอน

“ยิ่งสูงยิ่งดีเสมอในทุกอุตสาหกรรม” อัตราหมุนเวียนของสินทรัพย์ โครงสร้างเงินทุนหมุนเวียน การบัญชี และเวอร์ชันแบบจำลองที่เหมาะสมแตกต่างกันมาก คะแนนของบริษัทต่างลักษณะจึงไม่สามารถเปรียบเทียบกันได้โดยอัตโนมัติ

“บริษัทที่มีคะแนนต่ำลงทุนไม่ได้” คะแนนต่ำชี้ถึงความเสี่ยงจากภาวะตึงตัว หลักทรัพย์อาจยังมีมูลค่า แต่ผลตอบแทนที่ต้องการ ความเสี่ยงขาลง และลำดับสิทธิในโครงสร้างเงินทุนจะมีความสำคัญมากขึ้น

“สูตรนี้ใช้แทนการอ่านเอกสารที่ยื่นได้” ตัวแปรมาจากเอกสารที่ยื่นและข้อมูลตลาด แต่ไม่สามารถแทนความเข้าใจธุรกิจ เงื่อนไขหนี้ หรือเส้นทางกระแสเงินสดได้

หัวข้อที่เกี่ยวข้อง

แหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้

การนำทาง

ค้นหาในวิกิ...