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Der Altman Z-Score – Warnung vor der Pleite

Der Altman Z-Score – Warnung vor der Pleite

Gradmesser für die Solvenz von Unternehmen

Im Jahre 1968 veröffentliche Edward I. Altman in seiner Funktion als Finanzprofessor der Universität von New York sein nach ihm benanntes Prognosemodell.

Der Altmannsche Z-Faktor wird verwendet, um mit Hilfe von Bilanzkennzahlen die Eintrittswahrscheinlichkeit einer Unternehmensinsolvenz einzuschätzen. Der Prognosezeitraum erfaßt die kommenden zwei Jahre.

Warnmelder für Aktionäre

Keine Formel nur für Buchhalter, sondern auch für Aktionäre. Wie steht es um die finanzielle Gesundheit ihrer Lieblingsaktie? Eine überraschende Pleite möchte keiner in seinem Wertpapierdepot erleben.

Die Formel für den Altman z-Score

Die Pleite-Rezeptur

Z-Score = 1,2 A + 1,4 B + 3,3 C + 0,6 D + 0,999 E

Die Formel enthält fünf Variablen, die auf verschiedenen Bilanzkennzahlen beruhen:

  • A = (Umlaufvermögen – kurzfristige Verbindlichkeiten) / Bilanzsumme
  • B = einbehaltene Gewinne / Bilanzsumme
  • C = EBIT / Bilanzsumme
  • D = Marktkapitalisierung / Verbindlichkeiten
  • E = Umsatz / Bilanzsumme

Sicher oder gefährdet?

Setzt man die ermittelten Werte in die obige Formel ein, erhält man als Ergebnis den Altman Z-Score. Die Interpretation des resultierenden Faktors:

  • Z- Score > 3: Das Unternehmen erscheint sicher und nicht insolvenzgefährdet.
  • Z- Score 2.7 – 3.0: Graubereich, Vorsichtsmaßnahmen sollten getroffen werden.
  • Z- Score 1.8 – 2.7: Insolvenz in den kommenden 2 Jahren wahrscheinlich.
  • Z- Score < 1.8: Unternehmen ist in höchstem Maße ausfallgefährdet.

Ins Verhältnis setzen

Das Ergebnis eines einzelnen Unternehmens sollte nicht isoliert betrachtet werden. Setzen Sie den ermittelten Wert ins Verhältnis zum Z-Score-Wert eines Wettbewerbers in der gleichen Branche. Dadurch ist eine bessere Einschätzung zur Marktstellung des Unternehmens möglich. Mit dem Piotroski F-Score und dem Beneish M-Score stehen zwei weitere Methoden zur Verfügung.

Quelle: Altman, E. I. (1968) – „Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy“

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