El Modelo Altman Z-Score: ¿La clave para predecir quiebras empresariales?
En este artículo analizamos el Altman Z-Score, un modelo pionero para predecir quiebras empresariales. Aunque desarrollado hace más de 50 años, sigue siendo relevante con una precisión sorprendente. Exploramos su funcionamiento, limitaciones y la necesidad de actualizarlo para los retos financieros actuales
En la década de 1960, Edward Altman planteó la hipótesis de un modelo de predicción de quiebras confiable mediante una selección objetiva y una ponderación significativa de ratios financieros.
El análisis se concentra en la discriminación múltiple basada en datos contables sintetizados, interpretados a través de ratios financieros debidamente elegidos, ponderados y agregados; estos indicadores reflejan el comportamiento fundamental de una empresa evaluada.
Desarrollo del modelo
Altman desarrolló una función lineal con una serie de variables diseñadas para clasificar y predecir el valor de una variable dependiente cualitativa (quiebra o no quiebra).
Para la selección de las variables independientes, consideró 22 ratios, divididos en cuatro grupos: liquidez, rentabilidad, solvencia y actividad.
La precisión de la fórmula del Altman Z-Score es del 72% con dos años de antelación respecto a la fecha de la quiebra, con un porcentaje de falsos negativos del 6%.
En un período de prueba de 31 años, esta fórmula mostró una precisión de entre el 80% y el 90% al predecir quiebras con un año de antelación, con un porcentaje de falsos negativos de entre el 15% y el 20%.
Conclusiones
Se puede afirmar que el modelo para predecir quiebras es bastante preciso. No obstante, no es una fórmula infalible, por lo que su uso debe complementarse con un análisis cualitativo de la empresa que permita confirmar si está en riesgo de quiebra.
Aunque el modelo desarrollado por Altman se basó en el análisis financiero de empresas estadounidenses del período 1945-1965, es innegable que ha quedado desactualizado en ciertos aspectos.
Sin embargo, el modelo no ha perdido vigencia ni relevancia. Lo que se requiere es una actualización de los factores aplicados en la fórmula para definir con mayor precisión el umbral que determine la diferencia entre la supervivencia y la quiebra de una empresa.
Acerca del autor: M.F. y L.C. José Luis Rodríguez Hernández es integrante de la Comisión Técnica de Apoyo al Ejercicio Independiente del Colegio de Contadores Públicos de México
Fuentes de consulta:
Altman, Edward I. (1968). “Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy”. Journal of Finance.
Altman, E., R. Haldeman, and P. Narayanan.(1977). “ZETA Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations”. Journal of Banking and Finance.
Altman, Edward I. (2000). “Predicting financial distress of companies: Revisiting the Z-score and Zeta@ models”. Journal of Finance.
Altman, E (2002) Revisiting Credit Scoring Models in a Basel 2 Environment.
Altman, E., Sabato, G. (2005). Modeling Credit Risk for SMEs: Evidence from the US Market. Disponible en SSRN: http://ssrn.com/abstract=872336
Altman, E. Sabato, G., Wilson, N. (2010) The value of quantitative information in SME Risk.
Management. Disponible en http://pages.stern.nyu.edu/~ealtman/SME_EA_GS_NW.pdf
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