什么是阿特曼Z-score模型

       阿特曼Z得分公式是一个多变量财务公式，用以衡量一个公司的法源财务健康状况，并对公司在2年内破产的代码可能性进行诊断与预测。 研究表明该公式的算算法预测准确率高达% - %。

       纽约大学斯特恩商学院教授、法源金融经济学家爱德华·阿特曼（Edward Altman）在年就对美国破产和非破产生产企业进行观察，代码1725源码版社区采用了个财务比率经过数理统计筛选建立了著名的算算法5变量Z-score模型。

       Z-score模型是法源以多变量的统计方法为基础，以破产企业为样本，代码通过大量的算算法实验，对企业的法源运行状况、破产与否进行分析、代码判别的算算法系统。

       Z-score模型在美国、法源澳大利亚、代码巴西、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

       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 = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 0.X5

       其中：

       X1=营运资本／资产总额，php 网盘 源码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力。

       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小。

       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，企业签名平台源码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<1.8时，企业属于破产之列危险区；当1.8<Z<2.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>2.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。

       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微分销源码开发可能性。 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模型的计算公式

       Z得分的计算公式， 需要说明的是，公式针对公共企业与私营企业要作相应的调整和变更。

        Z-score模型的内容（英文）

       Altman's Z-Score

       Z-Score(Public MFG Companies)

       Working Capital/Total Assets ×1.2

       Retained Earnings / Total Assets ×1.4

       EBIT / Total Assets ×3.3

       Market Value of Equity / Book Value of Total Liabilities ×0.6

       Sales / Total Asset × 0.

       A-Z'-Score (Privately held MFG companies)

       Working Capital / Total Assets × 0.

       Retained Earnings / Total Assets × 0.

       EBIT/Total Assets × 3.

       Market Value of Equity / Market Value of Total Liabilities ×0.

       Sales / Total Asset ×0.

       B-Z'-Score(Privately held non-MFG Companies)

       Working Capital / Total Assets ×6.

       Retained Earnings / Total Assets ×3.

       EBIT / Total Assets ×6.

       Market Value of Equity / Market Value of Total Liabilities ×1.

        Z-score模型的内容（中文）

        模型A

       公开上市交易的制造业公司的破产指数模型：

       Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 0.X5

       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，发卡平台搭建源码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<1.8,破产区；1.8≤Z<2.,灰色区；2.<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1.8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 = 6.X1 + 3.X2 + 6.X3 + 1.X4

       判断准则：Z<1.,破产区；1.≤Z<2.9,灰色区；2.9<Z,安全区

        Z-score模型的结果分析

       如何对Z得分结果进行判断？ 取决于：

        原始的Z得分：如果Z得分大于等于3.0，则企业不可能破产。 如果Z得分小于等于1.8，则企业很可能破产。 比分在1.8 - 3.0 之间，是灰色区域。 企业Z得分在此范围内的话，则一年内的破产可能性为%，两年内的破产可能性为%。 很显然，Z得分越高，企业越不可能破产。

        模型A的Z得分：主要适用于私营制造企业， 而不能应用于其他类型的公司。 如果Z得分大于等于2.，企业则不可能破产。 如果Z得分小于低于1.，企业则很可能破产。 Z得分在1. - 2.之间的企业，一年内破产的可能性是%，两年内破产的可能性是%。 很显然，Z得分越高，企业越不可能破产。

        模型B的Z得分：这一版本的Z得分主要是用来预测私营的非制造业企业在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， 而不能应用于其他类型的公司。 如果Z得分大于等于2.，企业则不可能破产；如果Z得分小于等于1.，企业则很有可能破产。 1. - 2.之间为灰色区域， Z得分在1. - 2.之间的企业，一年内破产的可能性是%，两年内破产的可能性是%。 模型B亦说明，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。

       Z-score模型的案例分析

       Z-Score模型在制造业上市公司财务预警中的实证分析：

       1.样本的选取

       本文以沪深两市A股市场年因财务状况异常被特别处理的企业作为研究样本。由于A股上市公司执行国内的会计准则和会计制度，其对外财务信息容易收集也较完整，上市公司被特别处理的特征较明显，年2月日中国证监会根据《公司法》正式颁布了《亏损上市公司暂停上市和终止上市实施办法，建立了我国上市公司退市机制，使得这一研究对象具有很高的关注度。对上市公司进行准确的预测和判断，对于规范证券市场的运作、降低投资风险和保护投资者利益等具有重要的现实意义。

       本文从年ST公司中界定家上市公司作为研究样本，再按照与之同时期、资产规模相当(相差不超过％)的原则选取与其相对应的个正常上市公司。本文研究基于ST企业被“特别处理”的前3年的资料，即假设上市公司在第t年被实施ST，选取上市公司ST之前的第t-1、t-2、t-3年财务数据为样本建立模型。

       本文所用样本数据来源于证券之星、深沪证券交易所网站以及上市公司的年度报告，采用Excel等软件进行数据处理。

       2.指标的适应性设定

       鉴于我国股市非流通股无市场价格，在计算股权市价总值时采用的是每股股价与社会公众股股份数相乘的办法．又考虑到计算息税前利润时需要用到利息费用，因此对Z计分模型中的各项指标的设定作以下调整：

       X1=(流动资产-流动负债)／资产总额；

       X2=(未分配利润+盈余公积金)／资产总额；

       X3=(税前利润十财务费用)／资产总额；

       x4=(每股市价*流通股数+每股净资产*非流通股数)／负债总额；

       X5=主营业务收入／资产总额

        3.收集整理财务数据

       按照Z-Score模型的要求收集整理财务数据，利用Excel计算得到不同年份制造业上市公司的z值得分。见下表。

       公司名称

       Z值

       t-1年t-2年t-3年ST建机()1...S*ST东方A()-0...ST自仪()-0.-0..ST通科()0...S*ST四环()-0...ST汇通()0...ST中纺()0...ST三元()2...ST金马()0...ST天宇()-0...ST常柴()-0...7ST证星()0...鼎盛天工()1...经纬纺机()2...江钻股份()3...青海华鼎()1...北人股份()1...全柴动力()2...国祥股份()3...北矿磁材()2...思达高科()3...长征电器()3...江淮动力()1...轻工机械()3...

       1．对ST公司的预测。由上表可以看出，ST公司在t-1年有家Z值小于1.8(ST三元除外)，有的甚至已为负数，这充分说明了公司在被特别处理前一年内其财务状况已经发生了严重的恶化，具有巨大财务危机，预测准确率高达.7％；在t-2、t-3年有9家Z值小于1.8，预测准确率为％；离ST的时间越短，预测的精度越高。前一年的预测精度较高，到了前两年、前三年其预测精度大幅度下降。同时可以看出ST公司在被特别处理前三年的会计年度中，其Z值都在2.以下，不存在Z值大于2.的公司，并且Z值呈逐年减小的趋势，这说明ST公司在被特别处理前两年乃至前三年，已经显现出财务恶化的隐患。

       2．对非ST公司的预测。由上表可计算出三年中对非ST公司预测的准确率平均比例为.％(扣除江淮动力于年被特别处理的情况)。非sT公司Z值处于1.8～2.(即处于灰色地带)之间的平均比例为.5％，基本符合规律，非ST公司Z值大于2.的平均比例为.％，这说明我国制造业上市公司财务状况基本良好，有一定的抵御风险的能力。

        相关链接

       ZETA模型，是Z-score模型的改进模型。

       参考文献

       1.0 1.1 郭兆.Z-Score模型在我国制造业上市公司财务预警中的实证分析.《企业家天地（下半月版）》- 年1期

       康彩红, 王秋萍, 肖燕婷. 基于改进FOA算法的上市公司Z-Score模型财务预警. 计算机系统应用,

群智能优化算法有哪些？

探索智能海洋：揭秘群智能优化算法的多元世界

       在当今的科技领域，群智能优化算法如同璀璨星河，汇聚了无数创新思维的火花。这些算法借鉴自自然界中的智慧，将动物行为、数学法则与物理原理巧妙融合，展现出强大的优化能力。以下是一些令人瞩目的群智能算法，它们各具特色，各有千秋。

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       接着，我们转向数学和物理法则的启迪。黑洞算法（BHA），如同宇宙中的吞噬者，寻找最深的解决方案；正弦余弦算法（SCA），则巧妙地融合了周期性运动的韵律。热交换优化（TEO）和均衡优化（EO）则揭示了物理过程中的优化策略，让算法更加精准。

       当然，群智能并非仅限于此。强大的遗传算法（GA）以自然选择的原理驱动，差分进化（DE）则借鉴生物进化过程的随机性和适应性；而和谐搜索（HS）和细菌觅食优化算法（BFOA）则展现出微观世界的微观智慧。

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       总的来说，群智能优化算法是一片充满活力的创新领域，它们以自然和科学的智慧为指引，为解决复杂问题提供了无限可能。通过深入理解和巧妙应用，这些算法将推动科技进步，塑造未来。