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ZETA评分模型
ZETA评分模型（Zeta Model）
目录
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1 ZETA评分模型概述 2 ZETA评分模型的主要内容
3 ZETA评分模型与Z评分模型的比较 4 ZETA评分模型和Z评分模型存在的问题 5 ZETA评分模型的优点 6 ZETA评分模型的应用领域 7 ZETA评分模型的构建数理方法
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。 [编辑]
ZETA评分模型的主要内容
ZETA信用风险模型（ZETA Credit Risk Model）是继Z模型后的第二代信用评分模型 ，变量由原始模型的五个增加到了7个，适应范围更宽，对不良借款人的辨认精度也大大提高。 ZETA = ax1 + bx2 + cx3 + dx4 + ex5 + fx6 + gx7
模型中的a、b、c、d、e、f、g，分别是无法获得ZETA模型中其变量各自的系数。x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7分别表示模型中的7个变量，7个变量是：资产收益率、收益稳定性指标 、债务偿付能力指标、累计盈利能力指标、流动性指标、资本化程度的指标、规模指标。 1.资产报酬率，采用税息前收益/总资产衡量。在以前的多变量研究中该变量表明评估公司业绩方面相当有效。
2.收入的稳定性，采用对X在5-10年估计值的标准误差指标作为这个变量的度量。收入上的变动会影响到公司风险，因此这种标准是相当有效的。
3.债务偿还，可以用人们所常用的利息保障倍数（覆盖率）即利税前收益/总利息偿付来度量，这是固定收益证券分析者和债券评级机构所采用的主要变量之一。
4.积累盈利，可以用公司的留存收益（资产减负债/总资产）来度量。该比率对于Z-score模型尤其有效，它需要考虑以下因素：公司年龄，公司股利政策，以及不同时期的获利记录。毫无疑问，不管是单变量法还是多变量法，该比率都是最重要的。 5.流动比率，可以用人们所熟悉的比率衡量。
6.资本化率，可以用普通股权益/总资本。在分子和分母中，普通股权益可以用公司五年的股票平均市场值衡量，而不是帐面值。五年平均市场值可以排除可能出现的严重、暂时性的市场波动，同时（与上述的X2）在模型中纳入了趋势的成分。
7.规模，可以用公司总资产的对数形式来度量。该变量可以根据财务报告的变动进行相应的调整。 [编辑]
ZETA评分模型与Z评分模型的比较
Altman等人曾对两者判别的准确性进行了比较，见下表：
ZETA评分模型改进的几个方面如下：
? 便利那个选择扩大了范围并进一步接近现实； ? 所选变量较前稳定；
? 在其样本的开发和统计技术方面都有大的改进； ? 比Z评分模型更为准确有效（特别是在破产之前，预
测年限越长，则预测准确性就越高）。
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ZETA评分模型和Z评分模型存在的问题
1. 两个模型都依赖于财务报表的帐面数据，而忽视日益重要的各项资本市场指标，这就必然削弱预测结果的可靠性和及时性；
2. 由于模型缺乏对违约和违约风险的系统认识，理论基础比较薄弱，从而难以令人信服； 3. 两个模型都假设在解释变量中存在着线性关系，而现实的经济现象是非线性的，因而也削弱了预测结果的准确程度，使得违约模型不能精确地描述经济现实；
4. 两个模型都无法计量企业的表外信用风险，另外对某些特定行业的企业如公用企业、财务公司、新公司以及资源企业也不适用，因而它们的使用范围受到较大限制。 [编辑]
ZETA评分模型的优点
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。 [编辑]
ZETA评分模型的应用领域
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。 [编辑]
ZETA评分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： 1．判别分析法(discriminant analysis)
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。
2．多元判别分析法(multivariate discriminant analysis)
多元判别分析法(mda)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。