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Score Z d'Altman : Définition, Calcul et Utilisation en Analyse Financière

Qu'est-ce que le score Z ?

Le score Z est une mesure statistique qui exprime la position d'une valeur par rapport à la moyenne d'un ensemble de données, en termes d'écarts-types. Un score Z de 0 indique que la valeur est égale à la moyenne. Un score de +1 signifie qu'elle est à un écart-type au-dessus, tandis qu'un score négatif la place en dessous.

En finance, le score Z, souvent appelé score Z d'Altman, évalue la variabilité des observations et aide les traders à mesurer la volatilité des marchés. Il sert principalement à prédire le risque de faillite des entreprises.

  • Le score Z mesure la relation entre une valeur et la moyenne d'un groupe de données.
  • Il identifie si une valeur est typique ou atypique dans un ensemble.
  • Généralement, un score Z inférieur à 1,8 signale un risque élevé de faillite ; au-dessus de 3, la santé financière est solide.

Comment fonctionne le score Z ?

Les scores Z permettent aux analystes de comparer des données normalisées avec précision. Développé par Edward Altman, professeur à l'Université de New York, à la fin des années 1960, ce modèle simplifie l'évaluation du risque de faillite.

Altman a validé son score sur des centaines d'entreprises en détresse (86 de 1969-1975, 110 de 1976-1995, 120 de 1997-1999), atteignant une précision de 82 % à 94 %.

En 2012, il a lancé l'Altman Z-Score Plus, applicable aux entreprises publiques/privées, manufacturières/non manufacturières, américaines ou internationales.

Le score Z repose sur cinq ratios financiers extraits du rapport 10-K :

ζ = 1,2A + 1,4B + 3,3C + 0,6D + 1,0E
où :
- ζ (Zeta) = Score Z d'Altman
- A = Fonds de roulement / Actif total
- B = Bénéfices non répartis / Actif total
- C = EBIT / Actif total
- D = Valeur marchande des capitaux propres / Valeur comptable des passifs totaux
- E = Ventes / Actif total

Un score < 1,8 indique un risque de faillite imminent ; > 3, une situation saine.

Score Z vs écart-type

L'écart-type mesure la dispersion des données autour de la moyenne (racine carrée de la variance). Le score Z, lui, exprime le nombre d'écarts-types séparant une valeur de la moyenne. Dans les grands ensembles, 99 % des valeurs ont un score Z entre -3 et +3.

Limites et critiques du score Z

Le score Z doit être interprété avec prudence : il est sensible aux manipulations comptables, peu adapté aux startups à faibles revenus, ignore les flux de trésorerie directs et peut fluctuer avec des événements ponctuels comme des dépréciations.

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