Score Z
Qu’est-ce qu’un score Z?
Un score Z est une mesure numérique qui décrit la relation d’une valeur avec la moyenne d’un groupe de valeurs. Le score Z est mesuré en termes d’ écarts-types par rapport à la moyenne. Si un score Z est égal à 0, cela indique que le score du point de données est identique au score moyen. Un score Z de 1,0 indiquerait une valeur correspondant à un écart-type par rapport à la moyenne. Les scores Z peuvent être positifs ou négatifs, avec une valeur positive indiquant que le score est supérieur à la moyenne et un score négatif indiquant qu’il est inférieur à la moyenne.
En finance, les scores Z sont des mesures de la variabilité d’une observation et peuvent être utilisés par les traders pour aider à déterminer la volatilité du marché. Le score Z est également parfois connu sous le nom de score Z Altman.
- Un score Z est une mesure statistique de la relation d’un score à la moyenne dans un groupe de scores.
- Un score Z peut révéler à un commerçant si une valeur est typique pour un ensemble de données spécifié ou si elle est atypique.
- En général, un score Z inférieur à 1,8 suggère qu’une entreprise pourrait se diriger vers la faillite, tandis qu’un score plus proche de 3 suggère qu’une entreprise est en position financière solide.
Comment fonctionnent les scores Z
Les scores Z révèlent aux statisticiens et aux commerçants si un score est typique pour un ensemble de données spécifié ou s’il est atypique. Les scores Z permettent également aux analystes d’adapter les scores de divers ensembles de données pour obtenir des scores qui peuvent être comparés les uns aux autres avec plus de précision.
Edward Altman, professeur à l’Université de New York, a développé et introduit la formule du score Z à la fin des années 1960 comme solution au processus fastidieux et quelque peu déroutant que les investisseurs ont dû subir pour déterminer à quel pointune entreprise étaitproche de la faillite.1 En réalité, la formule du score Z développée par Altman a finalement donné aux investisseurs une idée de la santé financière globale d’une entreprise.
Au fil des ans, Altman a continué à réévaluer son score Z. De 1969 à 1975, Altman a examiné 86 entreprises en détresse. De 1976 à 1995, il a observé 110 entreprises. Enfin, de 1997 à 1999, il a évalué 120 entreprises supplémentaires. D’après ses résultats, il a été révélé que le score Z avait une précision comprise entre 82% et 94%.
En 2012, Altman a publié une version mise à jour du Z-score, qui s’appelle Altman Z-score Plus. Il peut être utilisé pour évaluer les entreprises publiques et privées, les entreprises manufacturières et non manufacturières, ainsi que les entreprises américaines et non américaines.
Un score Z est le résultat d’un test de solvabilité qui permet d’évaluer la probabilité de faillite d’une société cotée en bourse. Le score Z est basé sur cinq ratios financiers clés qui peuvent être trouvés et calculés à partir du rapport annuel 10-K d’une entreprise. Le calcul utilisé pour déterminer le score Z Altman est le suivant:
En règle générale, un score inférieur à 1,8 indique qu’une entreprise se dirige probablement vers la faillite.À l’inverse, les entreprises qui obtiennent un score supérieur à 3 sont moins susceptibles de faire faillite.
Scores Z par rapport à l’écart type
L’écart type reflète essentiellement le degré de variabilité au sein d’un ensemble de données donné. L’écart type est calculé en déterminant d’abord la différence entre chaque point de données et la moyenne. Les différences sont ensuite mises au carré, additionnées et moyennées. Cela produit la variance. L’écart type est la racine carrée de la variance.
Le score Z, en revanche, est le nombre d’écarts types qu’un point de données donné se situe par rapport à la moyenne. Pour les points de données inférieurs à la moyenne, le score Z est négatif. Dans la plupart des grands ensembles de données, 99% des valeurs ont un score Z entre -3 et 3, ce qui signifie qu’elles se situent à moins de trois écarts types au-dessus et au-dessous de la moyenne.
Critiques des scores Z
Le score Z doit être calculé et interprété avec prudence. Par exemple, le score Z n’est pas à l’abri des fausses pratiques comptables. Étant donné que les entreprises en difficulté peuvent parfois déformer ou dissimuler leurs données financières, le score Z n’est aussi précis que les données qui y figurent.
De plus, le score Z n’est pas très efficace pour les nouvelles entreprises avec des bénéfices faibles à nuls. Indépendamment de leur santé financière réelle, ces entreprises auront un score faible. De plus, le score Z ne tient pas compte des flux de trésorerie d’une entreprise. Au contraire, il ne l’indique que par l’utilisation du ratio du fonds de roulement net sur l’actif.
Enfin, les scores Z peuvent osciller d’un trimestre à l’autre si une entreprise enregistre des radiations ponctuelles. Ces événements peuvent modifier le score final et suggérer à tort qu’une entreprise est au bord de la faillite.