İçeriğe geçScholarGate
KütüphaneKitaplığımMasaReview StudioAsistan
Giriş
Bu sayfada
SezgiNasıl çalışırNe zaman kullanılırGüçlü yönler & sınırlılıklarYaygın tuzaklarUygulamalarSSS🔒 Tam yöntemi okuKaynaklarİlişkili yöntemler
Bu sayfaya atıf yapBu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →
Ana sayfa›Finans›Altman Z-Skoru: Kurumsal İflas Tahmini
Regression modelFinancial distress

Altman Z-Skoru: Kurumsal İflas Tahmini

Altman Z-Score Bankruptcy Prediction · Ayrıca şöyle bilinir: Altman's Z-Score Model, Multiple Discriminant Analysis Bankruptcy Model, Z-Score Financial Distress Model, Altman Z-Skoru

Altman Z-Skoru, Edward I. Altman tarafından 1968'de geliştirilen ve beş muhasebe tabanlı finansal oranı kullanarak kurumsal iflası tahmin eden doğrusal bir ayrımcı modeldir. Eşleştirilmiş 66 ABD imalat firması örneği üzerinde çoklu ayrımcı analiz yoluyla türetilen model, firmaları finansal olarak sağlam, sıkıntıda veya gri bölgede sınıflandırmak için likidite, karlılık, kaldıraç, solventlik ve faaliyet oranlarını tek bir bileşik puanda birleştirir.

ScholarGate
  1. Regression model
  2. v1
  3. 1 Kaynaklar
  4. PUBLISHED
Bu sayfaya atıf yap →
Araçlar & kaynaklar
Slaytları indir
Öğren & keşfet

Tam yöntemi oku

Yalnızca üyeler

Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.

Giriş yap

Yöntem haritası

İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.

Altman Z-Skoru: Kurumsal İflas Tahmini
Beneish M-Skoru: Kazanç…Lineer Diskriminant Anal…DuPont Analizi

Ne zaman kullanılır

Orijinal Z-Skoru, piyasa öz sermayesi verileri mevcut olan halka açık ABD imalat firmaları için geçerlidir. Altman daha sonra Z'-Skoru (özel firmalar, defter öz sermayesi ikame edilmiş) ve Z''-Skoru (imalat dışı ve gelişmekte olan piyasa firmaları) önermiştir. Model, gruplar arasında çok değişkenli normal dağılım ve eşit kovaryans matrisleri varsayar. Nihai bir karar yerine bir tarama aracı olarak kullanılması en iyisidir, ideal olarak nitel analiz, sektör karşılaştırması ve zaman serisi eğilim değerlendirmesi ile tamamlanmalıdır.

Güçlü yönler & sınırlılıklar

Güçlü yönler
  • Basit ve şeffaf: finansal tablolardan kolayca elde edilebilen yalnızca beş standart muhasebe oranı gerektirir.
  • Ampirik olarak doğrulanmış: orijinal çalışmada başarısız olunan bir yıl öncesinde iflas eden ve etmeyen firmaları sınıflandırmada %80'in üzerinde doğruluk göstermiştir.
  • Yaygın olarak benimsenmiş: elli yılı aşkın süredir kredi analistleri, denetçiler ve akademik araştırmacılar tarafından yaygın olarak kullanılmıştır.
  • Uyarlanabilir: varyant modeller (Z', Z'') özel firmalara ve imalat dışı sektörlere uygulanabilirliği genişletir.
Sınırlılıklar
  • 1960'lardan kalma ABD imalat firmaları üzerinde kalibre edilmiştir; katsayılar diğer sektörlere, ülkelere veya zaman dilimlerine genellenmeyebilir.
  • Manipüle edilebilen veya gerçek ekonomik kötüleşmenin gerisinde kalabilen geçmiş muhasebe verilerine dayanır.
  • İflas eden ve etmeyen grupların doğrusal olarak ayrılabilirliğini varsayar; oranlar ve sıkıntı arasındaki doğrusal olmayan ilişkiler yakalanmaz.
  • Gri bölge belirsiz sınıflandırma rehberliği sağlar ve bu aralıktaki yanlış sınıflandırma oranları önemli olabilir.

SSS

Altman Z-Skoru bankalar ve finansal kuruluşlar için uygulanabilir mi?

Hayır. Orijinal model ve Z'' varyantı, finansal firmaları açıkça hariç tutar çünkü bilanço yapıları - finansal varlıklar ve yükümlülükler tarafından domine edilir - dönen varlıklar ve varlık devir hızı gibi standart muhasebe oranlarını bilgilendirici olmayan veya yanıltıcı hale getirir. Merton'un temerrüde uzaklık modeli gibi özel modeller finansal kuruluşlar için daha uygundur.

Z-Skoru modern makine öğrenmesi iflas tahmin modelleriyle nasıl karşılaştırılır?

Rastgele ormanlar ve sinir ağları gibi makine öğrenmesi modelleri, büyük modern veri kümelerinde genellikle daha yüksek örnek dışı doğruluk elde eder. Ancak, Z-Skoru pratik avantajlarını korur: tamamen yorumlanabilir, yalnızca beş girdi gerektirir ve iyi belgelenmiş bir geçmişe sahiptir. Birçok uygulayıcı, daha karmaşık modellerin yanı sıra bir temel veya tamamlayıcı sinyal olarak kullanır.

Gri bölgedeki bir skor aslında ne anlama geliyor?

1.81 ile 2.99 arasındaki bir Z-Skoru, firmanın yalnızca modele dayanarak güvenilir bir şekilde güvenli veya sıkıntıda olarak sınıflandırılamayacağını gösterir. Bu aralıkta yanlış sınıflandırma oranları en yüksektir. Uygulayıcılar, sonuçlara varmadan önce nitel analiz, akran karşılaştırmaları, birden fazla döneme yayılan eğilim incelemesi ve yönetim yorumları ile skoru desteklemelidir.

Kaynaklar

  1. Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The Journal of Finance, 23(4), 589–609. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x ↗

Bu sayfayı kaynak gösterin

ScholarGate. (2026, June 2). Altman Z-Score Bankruptcy Prediction. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/finance/altman-z-score

İlişkili yöntemler

Beneish M-Skoru: Kazanç Manipülasyonunun TespitiLineer Diskriminant Analizi (LDA)

Hangi yöntem?

Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.

  • Beneish M-Skoru: Kazanç Manipülasyonunun TespitiFinans↔ karşılaştır
  • Lineer Diskriminant Analizi (LDA)Makine öğrenmesi↔ karşılaştır
Yan yana karşılaştır →

Bu yönteme atıf yapanlar

Beneish M-Skoru: Kazanç Manipülasyonunun TespitiDuPont Analizi

Benzer yöntemler

Beneish M-Skoru: Kazanç Manipülasyonunun TespitiDuPont AnaliziMerton Temerrüt ModeliDevam Eden İşletme DeğerlendirmesiKredi Riski Modelleri (Merton, KMV, CreditMetrics)Diskriminant Analizi

İlgili referans kavramlar

Doğrusal Diskriminant AnaliziMuhasebeDiscriminant AnalysisSınıflandırma ve Diskriminant AnaliziKaresel Diskriminant AnaliziFinance

Bu sayfada bir hata mı var? Bildir / düzeltme öner →

ScholarGate — Altman Z-Score (Altman Z-Score Bankruptcy Prediction). 2026-07-21 tarihinde şu adresten erişildi: https://scholargate.app/tr/finance/altman-z-score · Veri seti: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026
Hızlı bilgiler
Originator
Edward Altman
Year
1968
Type
Multiple discriminant analysis scoring model
Subfamily
Financial distress
OriginalSample
66 US manufacturing firms (33 bankrupt, 33 non-bankrupt)
PredictionHorizon
Up to 2 years prior to bankruptcy
İlişkili yöntemler
Beneish M-Skoru: Kazanç Manipülasyonunun TespitiLineer Diskriminant Analizi (LDA)
ScholarGate

Araştırma yöntemleri için içerik öncelikli bir referans kütüphanesi — her yöntemin ne olduğu, nasıl çalıştığı ve nereden geldiği.

Açık veri (CC-BY)

Keşfet

  • Kütüphane
  • Yöntemlerde ara…
  • Alanlara göre gez
  • Alanlar
  • Yolculuk
  • Karşılaştır
  • Hangi yöntem?

Başvuru

  • Konular
  • Atlas
  • Sözlük
  • Metodoloji
  • Felsefe

Çalışma alanı

  • Kitaplığım
  • Masa
  • Sohbet

Şirket

  • Hakkımızda
  • Fiyatlandırma
  • İletişim
  • Yöntem öner

Kayıtlar, başvuru amacıyla yayımlanmış kaynaklardan derlenmiştir. Herhangi bir bilginin doğruluğunu ve kendi kullanımınıza uygunluğunu denetlemek sizin sorumluluğunuzdadır.

© 2026 ScholarGate · Araştırma yöntemleri referans kütüphanesi
  • Gizlilik
  • Çerezler
  • Koşullar
  • Hesabı sil