Altman Z-score는 1968년 뉴욕대학교 교수인 에드워드 알트만(Edward Altman)에 의해 개발된 지표로, 재무 비율을 종합해 기업의 파산 가능성을 예측하는 모델입니다. 주로 제조업체나 상장된 기업에 적용해 기업의 재무 안정성을 평가하며, 이후 여러 산업 분야와 비상장 기업에 맞춘 변형 모델(Z"-score)도 개발되었습니다.
Altman Z-score 계산 공식과 구성 요소
알트만 Z-스코어는 기업의 재무 데이터를 바탕으로 5가지 주요 재무 비율을 조합해 계산됩니다.
Z = 1.2 \times X_1 + 1.4 \times X_2 + 3.3 \times X_3 + 0.6 \times X_4 + 1.0 \times X_5
X1: 운전자본 / 총자산 (Working Capital / Total Assets)
기업의 유동성을 나타냅니다. 운전자본이 많을수록 기업은 단기적으로 안정적이라 평가됩니다.
X2: 이익잉여금 / 총자산 (Retained Earnings / Total Assets)
기업이 과거에 축적한 이익을 얼마나 보유하고 있는지 보여줍니다. 높은 비율은 장기적 재무 건전성을 시사합니다.
X3: 영업이익 / 총자산 (Earnings Before Interest and Taxes / Total Assets)
총자산 대비 영업이익률로, 기업의 수익성을 측정합니다. 비율이 높을수록 파산 위험이 낮아집니다.
X4: 자기자본 / 총부채 (Market Value of Equity / Total Liabilities)
기업의 자기자본 대비 부채 비율로, 기업의 자본구조를 반영합니다. 비율이 낮으면 파산 위험이 높아집니다.
X5: 매출 / 총자산 (Sales / Total Assets)
자산 회전율로, 자산 대비 매출을 나타냅니다. 비율이 높을수록 자산 효율성이 높은 편으로 해석됩니다.
Z-score 해석 기준
알트만은 기업의 파산 가능성을 예측하기 위해 Z-score의 범위에 따라 해석 기준을 설정했습니다:
Z > 2.99: 안정적이며 파산 위험이 낮은 기업으로 평가
1.81 < Z < 2.99: 파산 위험이 있을 수 있는 경계선
Z < 1.81: 파산 가능성이 높다고 평가
이 기준은 Altman Z-score가 제조업과 상장기업을 대상으로 개발된 만큼, 다른 산업에 직접 적용하기 어려울 수 있습니다.
Altman Z-score의 변형 모델들
Altman Z-score는 원래 제조업 기업에 초점을 두고 개발되었으나, 이후 비제조업이나 비상장 기업에도 활용할 수 있는 변형 모델이 개발되었습니다.
1. Z'-score: 비제조업 및 비상장기업을 위한 모델로, X5 항목(매출/총자산)이 제외됩니다.
2. Z"-score: 신흥 시장의 소규모 기업에 맞춘 모델로, 파산 가능성 예측을 위한 범용적인 용도로 사용됩니다.
Altman Z-score의 활용 및 한계
1. 활용 분야
기업 신용 평가: 은행과 금융기관은 기업 대출 심사에서 Z-score를 활용하여 채무 상환 가능성을 예측합니다.
기업 인수 및 합병(M&A) 평가: 잠재적 인수 대상 기업의 재무 건전성을 평가할 때 유용한 지표로 사용됩니다.
투자 결정: 투자자들은 Z-score를 통해 기업의 파산 가능성을 사전에 평가하여 투자 위험을 줄일 수 있습니다.
재무 상태 모니터링: 기업 내부에서도 Z-score를 주기적으로 계산하여 재무 위험을 사전에 인지하고 조정할 수 있습니다.
2. 한계
산업 특화 한계: 제조업을 기준으로 개발된 모델이기 때문에, 서비스업, 금융업 등에서는 적용하기 어려운 경우가 있습니다.
시장의 변동성 미반영: Z-score는 과거 재무 데이터를 바탕으로 계산되므로, 갑작스러운 시장 변동성이나 비재무적 요소를 반영하지 못합니다.
재무 데이터 의존성: 재무제표의 신뢰성에 따라 Z-score의 정확성도 영향을 받을 수 있습니다.
Altman Z-score의 실제 사례
2008년 금융위기 당시 알트만 Z-score는 기업의 파산 위험을 사전에 예측하는 데 효과적인 지표로 주목받았습니다. 또한 최근에는 신흥 시장과 비상장 기업의 신용 평가에서도 Z-score 변형 모델이 활용되고 있습니다.
결론
Altman Z-score는 기업의 재무 비율을 활용해 파산 가능성을 빠르고 간단하게 평가하는 데 유용한 도구입니다. 다만, 특정 산업군이나 상황에 맞춘 보완적인 평가가 필요하며, 여러 평가 지표와 함께 사용될 때 더욱 정확한 파산 가능성 예측이 가능합니다.
