ZETA评分模型的模型的应用领域

1. ZETA评分模型的模型的应用领域

1.信用政策。缺乏内部风险评分系统的机构可以通过ZETA的分值段与实际违约经验相结合的评分系统。ZETA等价评级（ZER）提供了处理不同区域、规模或所有权的客观且一致的方法。通过ZER结果与金融机构自己的评分结果相比较，可以分析一些异常现象以验证已给定的等级是否合适。2.信用评审。随着借款者信用质量的提高或下降，这些模型能够为金融机构提供预先警告系统。3.放贷。这些模型所提供的风险评估方法成本低而且速度快。通过利用分值与违约率之间的一致关系，可以在定价模型中考虑目标信用利差和意外损失。4.证券化。由于它们提供了可靠而一致的信用语言，这些模型能够促进商业信贷的分层和结构化以实现证券化。实际上，这些模型是迎接90年代以后信用市场所面临的挑战的有效而严肃的方法。

2. ZETA评分模型的ZETA评分模型概述

1977年，阿尔特曼（Altman）、赫尔德门（Haldeman）和纳内亚南（Narayanan）对原始的Z-score模型进行扩展，建立了第二代模型。其目的是创建一种能够明确反映公司破产问题研究的最新进展的度量指标。因为破产公司的平均规模急剧增大，所以最近的研究大多集中在大型公司上，即破产前2年资产规模在$100百万的公司。所采用的数据：最近7年样本中53家破产公司中50家都破产了。分析过程中适当的做些调整使得模型可以在同样的基础上应用于零售业，这类企业尤其脆弱。另外，这个新的研究反映了财务报告标准以及会计实践方面的变化。同时，该模型还对从前模型构建中采用的统计判别技术进行了修正与精炼。

3. ZETA评分模型的模型的优点

ZETA这种新模型在破产前5年即可有效地划分出将要破产的公司，其中破产前1年的准确度大于90%，破产前5年的准确度大于70%。新模型不仅适用于制造业，而且同样有效地适用于零售业。依据在信用分析中的广泛使用的变量，首先选出了27个变量。这些变量可划分为获利能力度量指标、保障率与其它杠杆收益度量指标、流动能力度量指标、资本化比率度量指标、收益变动性指标等等。对公司的财务报表数据所进行的最重要、最普遍的调整就是对租赁资本数据的调整，这也是运用这个模型对财务报告所作的唯一重大的调整。公司资产、负债需要再加上租赁资本总额，同时负债还要加上利息成本。当然对一些其它因素也需要进行相应的调整，如公积金、资产负债表的少数股权、不能合并的子公司收入, 商誉和无形资产以及资本化的研究和开发成本等因素。

4. ZETA评分模型的模型的构建数理方法

ZETA评分模型的构建中的数理方法，综合以来，主要有以下几种： 判别分析法(discriminant analysis，简称da ) 是根据观察到的一些统计数字特征，对客观事物进行分类，以确定事物的类别。它的特点是已经掌握了历史上每个类别的若干样本，总结出分类的规律性，建立判别公式。当遇到新的事物时，只要根据总结出来的判别公式，就能判别事物所属的类别。da的关键就在于建立判别函数。目前，统计学建立判别函数常用方法有：一是未知总体分布情况下，根据个体到各个总体的距离进行判别的距离判别函数；二是已知总体分布的前提下求得平均误判概率最小的分类判别函数，也称距离判别函数，通常称为贝叶斯(bayes)判别函数；三是未知总体分布或未知总体分布函数前提下的根据费歇(fisher) 准则得到的最优线性判别函数。 多元判别分析法(multivariate discriminant analysis) 是除美国外的其他国家使用最多的统计方法。多元线性判别分析法，可以具体为一般判别分析(不考虑变量筛选)和定量资料的逐步判别分析(考虑变量筛选)。但应用多元判别分析(mda)有三个主要假设：变量数据是正态分布的；各组的协方差是相同的；每组的均值向量、协方差矩阵、先验概率和误判代价是已知的。该种方法的不足之处是必须建立在大量的、可靠的历史统计数据的基础之上，这在发展中国家如中国是难以具备的前提条件。 logit 分析与判别分析法的本质差异在于前者不要求满足正态分布或等方差, 从而消除了mda 模型的正态分布假定的局限性。其模型主要采用了logistic 函数。该模型的问题在于当样本点存在完全分离时，模型参数的最大似然估计可能不存在，模型的有效性值得怀疑，因此在正态的情况下不满足其判别正确率高于判别分析法的结果。另外该方法对中间区域的判别敏感性较强，导致判别结果的不稳定。 此外还存在着其他众多的方法：probit法、因子(logistic)法、模糊数学方法、混沌法及突变级数法、灰关联熵、主成分分析综合打分法、主成分分析与理想点的结合方法、原蚁群算法、数据包络判别法等等。关于这些方法的应用，将在后面的实证部分进行探讨。

5. z评分模型可以使用的公司

Z评分模型的概念 根据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去的贷款案例进行统计分析，选择部分最能反映借款人财务状况、对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值的比率，设计出一个能最大程度地区分货款风险度的数学模型，对贷款申请人进行信用风险及资信评估。 不适于中国企业，中国很多假信息。【摘要】
z评分模型可以使用的公司【提问】
Z评分模型的概念 根据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去的贷款案例进行统计分析，选择部分最能反映借款人财务状况、对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值的比率，设计出一个能最大程度地区分货款风险度的数学模型，对贷款申请人进行信用风险及资信评估。 不适于中国企业，中国很多假信息。【回答】
是Z-score模型都不适用吗?【提问】
Z-score模型是以多变量的统计方法为基础，以破产企业为样本，通过大量的实验，对企业的运行状况、破产与否进行分析、判别的系统。


Z-score模型在美国、澳大利亚、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。【回答】

6. 如何建立简单的z评分模型

选取一组最能反映借款人财物状况等的财务 比率 ②从银行过去的贷款资料中收集样本，分两类 ，破产组与非破产组。 ③根据各行业实际情况确定每一比率权重。 ④将比率乘以相应权重并加总，得到 Z ⑤对一系列样本进行 Z 分析，可得衡量贷款风险 的 Z 值或 Z 域 Z 评分模型的主要内容： 金融风险管理， 1.32【摘要】
如何建立简单的z评分模型【提问】
选取一组最能反映借款人财物状况等的财务 比率 ②从银行过去的贷款资料中收集样本，分两类 ，破产组与非破产组。 ③根据各行业实际情况确定每一比率权重。 ④将比率乘以相应权重并加总，得到 Z ⑤对一系列样本进行 Z 分析，可得衡量贷款风险 的 Z 值或 Z 域 Z 评分模型的主要内容： 金融风险管理， 1.32【回答】
阿尔特曼确立的分辨函数为 ： Z=0.012X 1 +0.014X 2 +0.033X 3 +0.006X 4 +0.999X 5 或 Z=1.2X 1 +1.4X 2 +3.3X 3 +0.6X 4 +0.999X 5 ? 其中， X 1 ：流动资本 / 总资产（ WC/TA ）； ? X 2 ：留存收益 / 总资产（ RE/TA ）； ? X 3 ：息前、税前收益 / 总资产（ EBIT/TA ）； ? X 4 ：股权市值 / 总负债帐面值（ MVE/TL ）； ? X 5 ：销售收入 / 总资产（ S/TA ）。 ? 这两个公式是相等的，只不过权重的表达形式不同，前者 用的是小数，后者用的是百分比，第五个比率是用倍数来 表示的，其相关系数不变。 Z 评分模型的违约临界值 ? 阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违 约的临界值： Z 0 =1.81 ， 2.675 。 ?【回答】
如果 Z ≥ 2.675 ，则借款人被划为非违约组。则表 明企业的财务状况良好，发生破产的可能性就小； ? 如果 Z<2.675 ，借款人被划入违约组； ? 当 1.81<Z<2.675 时，称该区域为“灰色区域 ” (gray area) ：说明企业的财务状况极为不稳 定。 ? 当 Z 值小于 1.81 时，则表明企业潜伏着破产危机 金融风险管理， 1.33 2 、 ZETA 评分模型的主要内容： ? ZETA【回答】
您好如果我的回答对您有帮助的话麻烦给个赞【回答】
祝您生活愉快【回答】
老师，我想问的是怎么构建模型【提问】