僅供教育參考，不構成投資建議；投資可能產生損失。
直接答案
Altman Z-Score 是一種財務困境篩選模型，把五個會計和市場比率合成一個分數。經典公開製造企業版本為：
Z = 1.2X₁ + 1.4X₂ + 3.3X₃ + 0.6X₄ + 1.0X₅
其中 X₁ 是營運資本除以總資產，X₂ 是保留盈餘除以總資產，X₃ 是 EBIT 除以總資產，X₄ 是股權市值除以總負債帳面價值，X₅ 是銷售額除以總資產。
這個分數適合做風險篩選，不提供確定性。Altman 在 1968 年使用多元判別分析，以 33 家破產和 33 家未破產製造企業估計模型，並在當時的研究環境中按產業和資產規模配對。樣本內及後續測試表現不能把分數變成當前破產機率，也不能預測破產申請的日期或法律形式。低分不證明一定破產，高分也不消除再融資、流動性、詐欺、產業、會計或市場風險。
五個變數衡量什麼
X₁ = 營運資本 / 總資產 反映資產負債表的流動性面向。營運資本等於流動資產減流動負債。負值可能提示融資壓力，但部分商業模式可長期以低或負營運資本經營；這種商業模式解釋本身並不能證明安全。
X₂ = 保留盈餘 / 總資產 反映扣除累計虧損和分配後的累計獲利相對於資產規模的水準。原論文討論過它與公司年齡的關聯，但保留盈餘不是直接的年齡指標；股利、重組、會計規則、收購和累計虧損都會影響它。
X₃ = EBIT / 總資產 反映息稅前經營獲利能力相對於資產規模的水準。其係數是與其他變數一起由判別模型估計的；這個數值權重不代表因果關係，也不應孤立解讀。
X₄ = 股權市值 / 總負債帳面價值 反映股權市場價值相對於帳面義務的緩衝。應使用明確日期的市值，並盡可能與資產負債表日對齊，同時記錄納入的股數和股權類別。它會隨價格和稀釋快速變化，也可能包含已反映在其他輸入中的資訊。
X₅ = 銷售額 / 總資產 反映資產周轉率。它對產業、收入表達、資產密集度、收購、通膨和會計政策高度敏感；軟體、製造、公用事業和零售的正常周轉率可能完全不同。
對於經典上市製造企業公式，後續資料通常把低於 1.81 稱為困境區，把 1.81 至 2.99 稱為灰色區，把高於 2.99 稱為相對安全區。這些標籤不是校準後的機率或保證，邊界歸類方式也可能不同。不得把它們套用於採用不同變數、係數、常數或校準樣本的 Z’、Z’’、供應商修改版、私營企業版或新興市場版。
範例
假設一家製造企業報告：
- 流動資產：
$600 million - 流動負債：
$400 million - 保留盈餘：
$300 million - EBIT：
$120 million - 總資產：
$1.0 billion - 股權市值：
$800 million - 總負債：
$500 million - 年銷售額：
$1.5 billion
在幣別和報告範圍一致的前提下，各變數為：
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
分數為：
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
如果股價下跌使股權市值降到 $300 million，EBIT 降到 $40 million，則 X₄ = 0.60、X₃ = 0.04。其他輸入不變時：
Z = 0.24 + 0.42 + 0.132 + 0.36 + 1.50 = 2.652
分數惡化，因為經營利潤和股權市值緩衝下降。第二次計算假設其他輸入全部不變，因此只是敏感度示例，不是預測；現實中現金、負債、銷售額、資產和保留盈餘也可能變化。股價和 EBIT 下跌還可能反映部分相同的新資訊，不能把五項輸入視為五個相互獨立的因果訊號。仍需結合債務到期、現金管道、契約、產業環境和管理層行動。
限制與檢查項
- 使用正確模型版本。經典公式以上市製造企業為估計對象；私營、金融、公用事業、服務、非美國及較晚時期的企業需要驗證或有意選擇替代模型，不能自動替換係數或門檻。
- 定義每項輸入和報告範圍。比較企業或期間前，應核對流動資產、流動負債、保留盈餘、EBIT、總資產、總負債、銷售額、市值、幣別、單位、會計期間、停業單位和重編。
- 檢查會計品質。一次性收益、租賃、收入認列、存貨減記、退休金、商譽及其他減損、供應商融資、應收款保理、收購和表外承諾都會影響解讀或可比性。
- 不要忽略時間口徑。資產負債表項目是時點值，銷售額和 EBIT 涵蓋一個期間，市值則取自某個交易日。不要在未明確標注錯配的情況下混合過時財報、滾動資料和當前股價。
- 市值具有市場敏感性，並非數學意義上的循環。股價下跌會直接降低
X₄；應判斷價格變動來自公司資訊、整體市場、流動性不足還是股數變化。 - 與流動性證據結合：現金、循環信貸、債務到期、契約、自由現金流和信用評級。
- 觀察按一致口徑計算的趨勢，而不是只看一個數。下降序列可能有資訊，但模型版本、會計年度、會計政策、幣別、單位或合併範圍變化會製造虛假趨勢。
- 與 10-K 風險因素、MD&A、附註和現金流分析一起使用。
常見誤解
「Z-Score 能精確預測破產。」 它是判別篩選模型，不是校準機率、法律結論或精確破產申請日期的預測。
「所有產業分數越高越好。」 資產周轉率、營運資本結構、會計方法和適用模型版本差異很大，不同類型企業的分數不能自動比較。
「低分公司不能投資。」 低分提示困境風險。證券仍可能有價值，但要求報酬、下行風險和資本結構位置會變得關鍵。
「公式可以替代閱讀文件。」 變數來自文件和市場資料，不能替代理解業務、債務條款和現金流路徑。
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權威來源
- 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）