奥特曼的分辨函数是什么？

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Z评分模型奥特曼确立的分辨函数

Z评分模型是由奥特曼确立的一种财务健康评估方法。其核心公式可以表示为：Z=0.012（X1）+0.014（X2）+0.033（X3）+0.006（X4）+0.999（X5）或Z=1.2（X1）+1.4（X2）+3.3（X3）+0.6（X4）+0.999（X5）。其中，X1代表流动资本与总资产的比率（WC/TA），X2为留存收益与总资产的比率（RE/TA），X3为息前、税前收益与总资产的比率（EBIT/TA），X4为股权市值与总负债账面价值的比率（MVE/TL），X5为销售收入与总资产的比率（S/TA）。

这个模型的创新之处在于，它通过五个财务比率的加权平均值来评估企业的财务健康程度。权重分配体现了各个比率在预测违约风险时的重要性。

奥特曼根据统计分析和计算，最终确定了借款人违约的临界值Z0=2.675。当Z评分低于2.675时，借款人被视为违约风险较高，被划入违约组；反之，若Z评分大于等于2.675，则借款人被划为非违约组。值得注意的是，当Z评分处于1.81到2.99之间时，判断结果的准确度降低，这个区域被称为“未知区”（Zone of Ignorance）或“灰色区域”（gray area），意味着在这一区间内，模型的预测结果存在较大的不确定性。

Z评分模型为评估借款人违约风险提供了一种简便、有效的方法。通过分析企业的财务比率，可以快速判断出企业当前的财务健康状况，有助于金融机构、投资者和企业管理层做出更明智的决策。同时，该模型在实践中也存在一定的局限性，特别是在“灰色区域”内的判断结果需要结合其他因素进行综合考量。

奥特曼确立的分辨函数是什么

奥特曼确立的分辨函数，即Z评分模型的奥特曼确立的分辨函数，Z评分模型是著名财务专家_特曼设计的一种破产预测模型，他根据数理统计中的辨别分析技术，对银行过去的贷款案例进行统计分析，选择一部分最能够反映借款人的财务状况，对贷款质量影响最大、最具预测或分析价值的比率，设计出一个能最大程度地区分贷款风险度的数学模型（也称之为判断函数），对贷款申请人进行信用风险及资信评估。

数学模型为Z=0.012（X1）+0.014（X2）+0.033（X3）+0.006（X4）+0.999（X5）

阿尔特曼经过统计分析和计算最后确定了借款人违约的临界值Z0=2.675，如果Z≤2.675，借款人被划入违约组；反之，如果Z≥2.675，则借款人被划为非违约组。当1.81≤Z≤2.99时，判断失误较大，称该重叠区域为未知区（ZoneofIgnorance）或称灰色区域（grayarea）。

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