BREAKING DOWN Z-Score Z-Scores zeigen auch Statistiker und Händler, wenn eine Punktzahl für einen bestimmten Datensatz typisch ist oder wenn es atypisch ist. Darüber hinaus ermöglicht es Z-Scores auch für Analysten, Scores aus verschiedenen Datensätzen anzupassen, um Noten zu erzielen, die genau miteinander verglichen werden können. Usability-Tests ist ein Beispiel für eine reale Anwendung von Z-Scores. Dieser Begriff ist häufiger als Altman Z-Score bekannt. Edward Altman, Professor an der New York University, entwickelte und stellte die Z-Score Formel in den späten 1960er Jahren als eine Lösung für die zeitaufwändige und etwas verwirrenden Prozess Investoren zu unterziehen, um festzustellen, wie nah an Konkurs ein Unternehmen war. In Wirklichkeit entwickelte sich die Z-Score Formel Altman, die den Anlegern eine Vorstellung von der allgemeinen finanziellen Gesundheit eines Unternehmens gab. Die Altman Z-Score Formel Die Altman Z-Partitur ist die Ausgabe eines Kredit-Stärke-Tests, die hilft, die Wahrscheinlichkeit eines Konkurses für ein öffentlich gehandeltes Herstellungsunternehmen zu messen. Die Z-Score basiert auf fünf wesentlichen Finanzkennzahlen, die aus einem jährlichen 10K-Bericht der Gesellschaft ermittelt und berechnet werden können. Die Berechnung, die zur Bestimmung des Altman Z-Score verwendet wird, ist wie folgt: Z-Score 1.2A 1.4B 3.3C 0.6D 1.0E In dieser Gleichung: A Working Capitaltotal Assets B Erhaltene Ertragsvermögen C Ergebnis vor Zinsen und Steuern (EBIT) Bilanzsumme D Marktwert der Eigenkapitalverpflichtungen E Salestotalvermögen In der Regel zeigt eine Punktzahl unter 1,8 an, dass ein Unternehmen wahrscheinlich auf dem Konkurs steht oder unter dem Gewicht des Konkurses liegt. Umgekehrt sind Unternehmen, die über 3 Punkte erzielen, weniger wahrscheinlich, Konkurs zu erleben. Altman Z-Score Plus Altman entwickelte und veröffentlichte den Altman Z-Score Plus im Jahr 2012. Diese Formel wird verwendet, um sowohl öffentliche als auch private Unternehmen zu bewerten und kann für nicht-produzierende Unternehmen sowie produzierende Unternehmen verwendet werden. Der Z-Score Plus eignet sich sowohl für Unternehmen in den USA als auch für Unternehmen außerhalb der USA. NOTICE: Die IDRE Statistical Consulting Group wird die Website im Februar auf das WordPress CMS migrieren, um die Wartung und die Erstellung neuer Inhalte zu erleichtern. Einige unserer älteren Seiten werden entfernt oder archiviert, so dass sie nicht mehr gepflegt werden. Wir werden versuchen, Umleitungen zu pflegen, damit die alten URLs weiterhin so gut funktionieren wie möglich. Willkommen im Institut für digitale Forschung und Bildung Hilfe der Stat Consulting Group durch ein Geschenk Stata FAQ Wie vereinheitliche ich Variablen in Stata Eine standardisierte Variable (manchmal auch als z-Score oder als Standard-Score bezeichnet) ist eine Variable, die neu skaliert wurde Haben einen Mittelwert von Null und eine Standardabweichung von einem. Für eine standardisierte Variable gibt jeder Fallwert auf der standardisierten Variablen den Unterschied zum Mittelwert der ursprünglichen Variablen in der Anzahl der Standardabweichungen (der ursprünglichen Variablen) an. Beispielsweise gibt ein Wert von 0,5 an, dass der Wert für diesen Fall eine halbe Standardabweichung über dem Mittelwert ist, während ein Wert von -2 anzeigt, dass ein Fall einen Wert zwei Standardabweichungen aufweist, die niedriger als der Mittelwert sind. Variablen sind aus verschiedenen Gründen standardisiert, um sicherzustellen, dass alle Variablen gleichmäßig zu einer Skala beitragen, wenn Gegenstände zusammengefügt werden, oder um es einfacher zu machen, Ergebnisse einer Regression oder einer anderen Analyse zu interpretieren. Die Standardisierung einer Variablen ist eine relativ einfache Vorgehensweise. Zuerst wird der Mittelwert von dem Wert für jeden Fall subtrahiert, was zu einem Mittelwert von Null führt. Dann wird der Unterschied zwischen dem Individuum und dem Mittelwert durch die Standardabweichung geteilt, was zu einer Standardabweichung von einem führt. Wenn wir mit einer Variablen x beginnen. Und erzeugen eine Variable x. Der Prozess ist: Wo m ist der Mittelwert von x. Und sd ist die Standardabweichung von x. Um den Prozess der Standardisierung zu veranschaulichen, verwenden wir den High School and Beyond dataset (hsb2). Wir erstellen standardisierte Versionen von drei Variablen, Mathematik. Wissenschaft. Und socst Diese Variablen enthalten Schülerergebnisse zu Studien der Mathematik (Mathematik), Wissenschaft (Wissenschaft), Sozialwissenschaften (socst). Zuerst werden wir den Befehl summarize (abgekürzt als Summe unten) verwenden, um die Mittelwerte und die Standardabweichung für jede Variable zu erhalten. Der Mittelwert der Mathematik ist 52.645, und seine Standardabweichung ist 9.368448. Basierend auf diesen Informationen können wir eine standardisierte Version von Mathematik namens z1math generieren. Der Code unten tut dies mit dem Generator Befehl (abgekürzt Gen), dann verwendet zusammenfassen, um zu bestätigen, dass der Mittelwert von z1math sehr nahe bei Null ist (wegen Rundungsfehler ist der Mittelwert einer standardisierten Variablen selten genau 0) und Die Standardabweichung ist eins. Im Folgenden machen wir das gleiche für Wissenschaft und Gesellschaft. Erstellen von zwei neuen Variablen, z1science und z1socst. Mit ihren jeweiligen Mitteln und Standardabweichungen aus der ersten Tabelle der Zusammenfassungsstatistik. Die unten gezeigte Tabelle der Zusammenfassungsstatistiken zeigt, dass beide Variablen in der Tat standardisiert sind. Die Standardisierung von Variablen ist nicht schwierig, aber um diesen Vorgang zu erleichtern und weniger fehleranfällig zu sein, können Sie den Befehl egen verwenden, um standardisierte Variablen zu erstellen. Die folgenden Befehle vereinheitlichen die Werte von Mathe. Wissenschaft. Und socst Erstellen von drei neuen Variablen, z2math. Z2science Und z2socst. Auch hier können wir uns eine Tabelle der Zusammenfassungsstatistiken anschauen, um zu bestätigen, dass diese Variablen standardisiert sind. Beachten Sie, dass die Mittel nicht genau Null sind, noch passen sie die Mittel aus dem Satz von standardisierten Variablen, die oben mit dem Generator-Befehl erstellt wurden. In beiden Fällen ist dies auf einen sehr leichten Rundungsfehler zurückzuführen. 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