In molti credono allo Z-Score di Altman: ma è veramente affidabile?

In molti credono allo Z-Score di Altman: ma è veramente affidabile?

Una domanda che, forse, non ha mai trovato una risposta definitiva. Allora cerchiamo di approfondire questo interessante argomento.

Come ben sappiamo nel 1968 il professor Edward I. Altman sviluppò un modello  matematico analizzando i dati di bilancio di 66 società americane, la metà delle quali con un struttura finanziaria “solida”, le altre 33 società erano in stato fallimentare o già dichiarate fallite. Dopo un approfondito studio elaborò un algoritmo (lo Z-Score) che avrebbe avuto una attendibilità del 95% relativamente alla predizione sul rischio di fallimento delle imprese entro un arco temporale di due anni.

La formula fu quindi suddivisa in due formule, una adatta ad aziende quotate in borsa e l’altra per aziende non quotate. Tuttavia si rese necessario elaborare una terza formula, definita EM-Score, più adatta per altre aziende manifatturiere e aziende di servizi. Gli algoritmi Z-Score utilizzano cinque variabili, ciascuna delle quali viene moltiplicata per un certo “peso”. L’EM-Score utilizza invece quattro variabili dello Z-Score aggiungendo infine una quinta componente fissa.

Per tanti anni si è data estrema importanza a tale indice, anche se nel frattempo sono usciti fuori altri indicatori come l’indice Conan-Holder, l’Ohlson’s Score (O-Score), lo Zmijewski Score (X-Score), il Damodaran Score e così via. Ad oggi si contano oltre 200 modelli relativi alle previsioni di insolvenza aziendale, discriminanti e non. Sembrerebbe anche che lo Z-Score possa essere utilizzato in ambito europeo come uno dei modelli discriminanti per l’identificazione delle cosiddette “aziende zombie”. Infine, e per dirla tutta, anche molti consulenti e istituti di credito fanno tutt’oggi riferimento allo Z-Score per identificare lo stato di salute delle imprese.

Ma lo Z-Score si può definire attendibile ? La risposta, dopo svariati anni di verifiche “su campo”, suffragati anche da verifiche sperimentali date praticamente per assodate anche nel mondo accademico è NO e nella stragrande maggioranza dei casi restituisce falsi positivi. Non per questo, se utilizzato, lo Z-Score può essere utile per “analisi evolutive”, ossia può aiutare il consulente a capire se l’impresa sta peggiorando o migliorando la sua situazione finanziaria. Più nello specifico possiamo affermare che l’indice di Altman non è adatto alla realtà delle imprese italiane, non per questo ormai già da tempo si fa riferimento allo Z-Score Bottani/Cipriani/Serao, più adatto alle nostre dinamiche aziendali. Ma esiste anche una versione dello Z-Score italianizzato differente da quello dei tre ricercatori. La constatazione che lo Z-Score non sia adatto alle imprese italiane è suffragata anche da un interessante articolo pubblicato sulla rivista Ratio (Centro Studi Castelli) a settembre 2019, in cui si afferma “…in dottrina aziendalistica lo Z-Score è molto criticato perché si basa sull’osservazione di un mercato (americano) molto diverso da quello delle PMI italiane e perché non considera adeguatamente dimensioni, settore di attività e posizionamento geografico. Analizzando difatti le PMI italiane in moltissimi casi le società evidenziano un indice critico costante (per 5 anni o più). Questo riscontro dimostra la poca attendibilità dell’indice in fase previsionale: tutte (o quasi) le imprese che vanno in default si caratterizzano per avere uno Z-Score critico già negli anni precedenti, ma tra quelle che evidenziano uno Z-Score negativo anche per più anni consecutivi, sono solo una minoranza quelle che poi vanno in default…”. Pur trovandoci d’accordo con tale postulato, ci sentiamo di aggiungere alcuni dettagli in merito, entrando più nello specifico delle imprese italiane, senza limitarci a discriminazioni generiche e geografiche.

Lo Z-Score è un algoritmo che utilizza cinque variabili, analizziamole nella variante “aziende non quotate”:

  • Variabile X1: rappresenta il rapporto tra Capitale Circolante Netto e Capitale investito. A questa prima variabile viene dato un peso pari a 0,717;
  • Variabile X2: Utili non distribuiti/Capitale investito, a cui viene dato un peso pari a 0,847;
  • Variabile X3: Utile operativo o EBIT/Capitale investito, a cui viene dato un peso pari a 3,107;
  • Variabile X4: Patrimonio netto al valore di mercato/Totale delle Passività, a cui viene dato un peso pari a 0,42;
  • Variabile X5: Ricavi/Capitale investito, a cui viene dato un peso pari a 0,998.

Nell’utilizzo di queste formule (si ricorda elaborate per le caratteristiche di aziende americane del ‘68) non si tiene in considerazione un aspetto fondamentale che differenzia, a parità di indebitamento finanziario, le aziende italiane praticamente dal resto delle aziende del mondo, ossia l’utilizzo massiccio dei termini di pagamento a dilazione, sia nei confronti di clienti, sia nei confronti di fornitori. Questa caratteristica non è molto comune in altri Paesi (fatte doverose eccezioni per Irlanda, Paesi Bassi…e così via), tanto meno negli Stati Uniti, quando fu testato e validato lo Z-Score ed in cui oggi, in effetti, la dilazione a 30 giorni data fattura comincia ad essere sempre più frequente. Il fatto di concedere (ed ottenere) delle ampie dilazioni di pagamento comporta questi effetti, in chiave algoritmica Z-Score:

  • L’indice X1 è influenzato sia al numeratore che al denominatore. A parità di circolante l’indice risulta essere più basso a causa del fatto che il capitale investito risente dell’importo rilevante dovuto ai crediti clienti (che è anche ivato, quindi ulteriormente amplificato);
  • Stesso problema del capitale investito amplificato al denominatore lo troviamo negli indici X2, X3 e X5. In particolar modo l’indice X3 assume un ruolo fondamentale dal momento in cui il peso per cui viene moltiplicato è pari a 3,107;
  • Anche l’indice X4 risulta fuorviato, dato che il totale delle passività include anche i debiti verso fornitori (anche questo valore ivato).

In conclusione, l’utilizzo dello Z-Score per imprese italiane risulta essere piuttosto condizionato da specifiche peculiarità gestionali. Basti solo considerare il fatto che i crediti clienti da noi hanno una incidenza sul capitale investito che può oscillare tra il 14 ed il 29%, molto dipende dalla politica commerciale adottata dall’impresa e non è poi così raro trovare situazioni di dilazioni di pagamento a 60/90/120… e sorvoliamo su chi lavora per le imprese pubbliche…

Ma il fatto che lo Z-Score non sia adatto, non solo alle imprese italiane, ma oramai a nessuna azienda di qualsiasi Paese è suffragato anche dallo stesso professor Altman. Tra i modelli che egli stesso utilizza nelle sue società di servizi, notiamo difatti lo SME Z-Score, differente in tutto e per tutto dallo Z-Score e che utilizza tra l’altro una scala (range) da 0 a 1.000. Riportiamo qui la citazione dell’indice utilizzato nel suo Risk Assessment Report: “…we generate a comprehensive risk assessment report that includes the previous 5 year trend for the most important risk metrics (i.e. SME Z-Score, 1-year probability of default, loss given default and bond rating equivalent…”.

Sembrerebbe inoltre, ricordando il suo anno di nascita, che lo Z-Score sia un indicatore “datato e già da tempo non più oggettivamente affidabile”.

A questo punto ci siamo voluti togliere una curiosità con uno Z-Score stress test, utilizzando dati di una azienda “tipo”, attraverso un bilancino teorico con conto economico e situazione patrimoniale ad esso “coerente”.

Lo scenario ipotizzato per l’azienda manifatturiera presa ad esempio è il seguente:

  • Incidenza materie prime: 45%
  • EBITDA del 16%
  • EBIT del 10%
  • Utile netto del 5,1%, ipotizzando che venga accantonato completamente in azienda, quindi non distribuito
  • Turnover del fatturato sul C.I.: 1,23
  • Indipendenza finanziaria (P.N./tt Passivo): 30,8%
  • Dilazioni di pagamento clienti medio: 60+10 gg con IVA al 22%
  • Dilazioni di pagamento fornitori medio: 60 gg con IVA al 22%
  • Per le giacenze:
    • 30 gg di materie prime
    • 30 gg di semilavorati
    • 20 gg di prodotti finiti
    • ipotizziamo che rimanenze iniziali e finali si eguaglino

Ecco lo schema economico di sintesi:

valore %
Fatturato 1.000
Acquisti 450 45,0%
Altri costi 400
EBITDA 150 16,0%
Ammortamenti 50
EBIT 100 10,0%
Interessi passivi 20 2,0%
Tassazione 29
Utile netto 51 5,1%

 

…mentre quello che segue è lo stato patrimoniale, “coerente” con il conto economico.

Impieghi Fonti
Immobilizz. materiali 500 Patrimonio 200
Immobilizz. Immater 100 Utile netto 51
Scorte MP 45 Fondi amm.to 250
Scorte semil 41 Debiti finanz a m/l 294
Scorte PF 55 Debiti commerciali 90
Crediti comm.li 234 Altri debiti a breve 70
Banche attive+Liquidità 90 Debiti finanz a breve 110
Tot impieghi 1.065 Tot fonti di finanz.to 1.065
Net assets 815

 

Si noterà un indice di disponibilità pari a 1,72, un indice di liquidità pari a 1,20, un rapporto PFN/EBITDA pari a 2,1, un rapporto PFN/P.N. di 1,25… vi sembra uno scenario preoccupante ? Direi proprio di no. Eppure l’indice di Altman rilascia un valore pari a 2,02, ciò significa che l’impresa è in una situazione pericolosa, a due anni dal fallimento (bankrupt). Difatti il range indica per lo Z-Score:

  • sotto a 1,23: probabilità di fallimento alta (entro un anno);
  • tra 1,23 e 2,6: probabilità di fallimento medio/alta (entro due anni);
  • tra 2,6 e 2,9: probabilità di fallimento bassa;
  • oltre 2,9: probabilità di fallimento nulla.

In estrema sintesi, con i dati elaborati (e con i limiti di uno scenario teorico), abbiamo avuto modo di pervenire a queste conclusioni:

  • EM-Score: molto affidabile, l’indice ottenuto è del 26% oltre la soglia di sicurezza (range e pesi sono diversi dallo Z-Score);
  • Z-Score Bottani/Cipriani/Serao: l’indice è molto vicino al valore rassicurante (ricordiamo che il range dei tre ricercatori è differente da quello originale, così come sono differenti i pesi), ma comunque non si è “a rischio”;
  • Z-Score originale togliendo però crediti e debiti commerciali dal bilancio e opportunamente riquadrando lo stato patrimoniale: il valore rilasciato è pari a 2,45, quindi vicino alla soglia di tranquillità pari a 2,6;
  • Z-Score italianizzato: il valore è pari a 1,99, ma la scala è diversa, l’affidabilità è comunque del 66%, paradossalmente inferiore all’indice originale.

La tabella che segue rappresenta l’analisi sintetica della simulazione.

Valore restituito Valori accettabili over/below
EM SCORE 6,31 da 5 in su 1,26
Z SCORE originale 2,02 da 2,6 in su 0,78
Z SCORE originale senza cred/deb comm. 2,45 da 2,6 in su 0,94
Z SCORE italianizzato 1,99 da 3 in su 0,66
Z SCORE Bottani/Cipriani/Serao 7,71 da 8,1 in su 0,95

 

Luciano Cipolletti – Consulente d’Impresa specializzato in Direzione ed Organizzazione d’impresa. Rete di Consulenti di Net Consulting srl

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TOP VALUE – Analisi di bilancio, Rating e Allerta Crisi

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Luciano Cipolletti è Autore dei software:

Master: gestione strategica dei prodotti e dei prezzi di vendita

Simulation: progettare i risanamenti aziendali

Mark up: calcolo dei corretti margini di ricarico

Job Activities: ridisegna il più efficiente organigramma

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