⑴ 股票z值是158.04代表什麼呢
Z指數分析法又稱"Z記分法",它是一種通過多變模式來預測公司財務危機的分析方法.最初的"Z記分法"是由美國愛德華·阿爾曼(Altman)在上世紀六十年代中期提出來的。
Z值越低企業越有可能發生破產,通過計算某企業連續若干年的Z值就可以發現企業是否存在財務危機的徵兆.阿爾曼根據實證分析提出了判斷企業財務狀況的幾個臨界值,即:當Z值大於2.675時,則表明企業的財務狀況良好,發生破產的可能性就小;當Z值小於1.81時,則表明企業潛伏著破產危機;當Z值介於1.81和2.675之間時被稱之為"灰色地帶",說明企業的財務狀況極為不穩定.
Z=0.012X1+0.014 X2+0.033 X3+0.006 X4+0.999 X5
其中:Z——判別函數值
X1——(營運資金÷資產總額)×100
X2——(留存收益÷資產總額)×100
X3——(息稅前利潤÷資產總額)×100
X4——(普通股優先股市場價值總額÷負債帳面價值總額)×100
X5——銷售收入÷資產總額
⑵ 股票z值是什麼意思
Z指數分析法又稱"Z記分法"，它是一種通過多變模式來預測公司財務危機的分析方法.最初的"Z記分法"是由美國愛德華·阿爾曼(Altman)在上世紀六十年代中期提出來的。
Z值越低企業越有可能發生破產，通過計算某企業連續若干年的Z值就可以發現企業是否存在財務危機的徵兆.
拓展資料：
阿爾曼根據實證分析提出了判斷企業財務狀況的幾個臨界值，即:當Z值大於2.675時，則表明企業的財務狀況良好，發生破產的可能性就小;當Z值小於1.81時，則表明企業潛伏著破產危機;當Z值介於1.81和2.675之間時被稱之為"灰色地帶"，說明企業的財務狀況極為不穩定。
股票(stock)是股份公司所有權的一部分，也是發行的所有權憑證，是股份公司為籌集資金而發行給各個股東作為持股憑證並藉以取得股息和紅利的一種有價證券。股票是資本市場的長期信用工具，可以轉讓，買賣，股東憑借它可以分享公司的利潤，但也要承擔公司運作錯誤所帶來的風險。每股股票都代表股東對企業擁有一個基本單位的所有權。每家上市公司都會發行股票。
同一類別的每一份股票所代表的公司所有權是相等的。每個股東所擁有的公司所有權份額的大小，取決於其持有的股票數量占公司總股本的比重。
股票是股份公司資本的構成部分，可以轉讓、買賣，是資本市場的主要長期信用工具，但不能要求公司返還其出資。
股票是股份制企業（上市和非上市）所有者（即股東）擁有公司資產和權益的憑證。上市的股票稱流通股，可在股票交易所（即二級市場）自由買賣。非上市的股票沒有進入股票交易所，因此不能自由買賣，稱非上市流通股。
這種所有權為一種綜合權利，如參加股東大會、投票標准、參與公司的重大決策、收取股息或分享紅利等，但也要共同承擔公司運作錯誤所帶來的風險。
股票是一種有價證券，是股份公司在籌集資本時向出資人發行的股份憑證，代表著其持有者（即股東）對股份公司的所有權。股票是股份證書的簡稱，是股份公司為籌集資金而發行給股東作為持股憑證並藉以取得股息和紅利的一種有價證券。每股股票都代表股東對企業擁有一個基本單位的所有權。股票是股份公司資本的構成部分，可以轉讓、買賣或作價抵押，是資金市場的主要長期信用工具。
⑶ 什麼是多變數預警模型
多變數預警模型即是運用多種財務比率加權匯總而構成線性函數公式來預測財務危機的一種模型。它一種綜合評價企業風險的方法，當預測企業是否會面臨財務失敗時，只需將企業的多個財務比率同時輸入模型中，模型會通過計算得到一個結果，然後根據結果就可以判斷企業是否會面臨財務失敗或破產。
多變數預警方法通過多個變數的組合來綜合確定企業發生財務風險的可能性，其從企業集團的宏觀角度出發運用多個財務指標衡量企業風險，為管理決策提供幫助，進而規避風險或延緩危機的發生。相對於單變數模型而言，多變數模型預警財務指標能多方位反映企業經營狀態，揭示企業產、供、銷各環節可能存在的風險，適合企業集團的財務預警系統的要求。
多變數模型的分類
多變數模型就是運用多個財務指標或現金流量指標來綜合反映企業的財務狀況，並在此基礎上建立預警模型，進行財務預測。按所建模型是否具有動態預警能力、財務預警系統是否易於修改和擴充，多變數模型又可以分為靜態統計模型和動態非統計模型。
1. 靜態統計模型。
① 線性判別模型。多元線性判別模型是運用多元統計分析方法中的判別分析建立起來的，它是根據一定的樣本資料，建立判別函數、確定判定區域，以對企業財務狀況進行預測。這種模型以美國Atlman教授的Z模型最具代表性。
② 主成分預測模型。該模型也形成一個線性判定函數式，其形式類似判別分析模型。不過該模型是運用多元統計分析中的主成分分析方法，通過提煉綜合因子形成主成分，並利用主成分建立起來的。我國學者張愛民、楊淑娥等分別運用主成分分析方法對我國上市公司的財務預警模型進行過研究。
③ 簡單線性概率模型。該模型是利用多元線性回歸方法建立起來的，其形式是：y=c+β1x1+β2x2+…+βkxk。其中：c、β1、β2、…、βk為系數;x1、x2、…、xk為 k個預測變數，即財務指標;y為企業財務失敗的概率。該模型以0.5為危機分界點，y值越大，企業發生財務失敗的可能性越大，y值越接近於0，說明企業財務越安全。
④ logit模型和probit模型。它們也分別叫作對數比率模型和概率單位模型，都屬於概率模型，是在克服簡單的線性概率模型的基礎上並分別用logit 和probit概率函數建立起來的。logit模型的形式為：ln=α0+β1x1+β2x2+…+βkxk。其中：p取值為0、1; p為概率;x1，x2，…，xk為k個預測變數，即財務指標;α0、β1、β2、…、βk為系數。probit概率模型的預測效果一般與logit模型預測的效果相差不大，在此不多加介紹。
2. 動態非統計模型。
動態財務預警模型主要是把人工智慧中的歸納式學習的方法應用於財務危機預測。目前，這種方法中最常用的是神經網路預測模型。在神經網路模型中，當輸入一些資料後，網路會以目前的權重計算出相對應的預測值以及誤差，而再將誤差值回饋到網路中調整權重，經過不斷地重復調整，從而使預測值漸漸地逼近真實值。當應用此網路到新的案例時，只要輸入新案例的相關數值，神經網路就可以根據當時的權重得出輸出值即預測值。神經網路分析是一種並行分布模式處理系統，具有高度的計算能力、自學能力和容錯能力。該模型由一個輸入層、若干個中間層和一個輸出層構成。案例推理法是近年來才被嘗試應用於財務危機預測上的一種動態非統計模型方法。它是一種依循經驗來推理的方法，就是以過去發生的案例為主要的經驗依據來判斷未來可能發生的問題，是一種典型的「上一次當，學一次乖」 的推理方法。當輸入一個新的問題到案例推理法系統，該系統會在從現有的案例庫中搜尋相似的案例，判斷新案例的類型。案例推理法的關鍵步驟就是根據相似性演演算法測算出案例之間距離，再轉變為案例之間的相似度，由相似度選取最相近的案例，據此進行推理判斷。
多變數預警分析模型的構建
財務預警的方法很多，如比弗的立面分析、兩分法檢驗和一元判定模型，迪肯的概率模型，埃德米特的小企業研究模型，達艾蒙德的範式確認模型等。但比較有代表性的主要是Z預警模型和F預警模型。
1、Z預警模型。
Z預警模型是由美國愛德華?阿爾曼（Altman）在20世紀60年代中期提出來的，最初阿爾曼在製造企業中分別選取了66家破產企業和良好企業為樣本，收集了樣本企業資產負債表和利潤表總的有關數據，並通過整理從22個變數中選定預測破產最有用的5個變數，經過綜合分析簡歷了一個判別函數：在這模型中他賦予5個基本財務指標以不同權重，並加權產生「Z」值，即
Z＝0.012X1＋0.014X2＋0.033X4+0.999X5
式中：Z為判別函數值
X1＝（營業資金÷資產總額）×100
X2＝（留存收益÷資產總額）×100
X3＝（息稅前利潤÷資產總額）×100
X4＝（普通股優先股市場價值總額÷負債賬面價值總額）×100
X5＝銷售收入÷資產總額
該模型將反映企業償債能力的指標X1和X4、反映企業獲利能力的指標X2和X3以及反映企業運營能力的指標X5有機聯系起來，通過綜合分值分析預測企業財務失敗或破產的可能性。按照這個模式，一般來說，Z值越低企業越有可能破產，通過計算某企業若干年的Z值就可以發現企業是否存在財務危機的徵兆。阿爾曼根據實證分析提出了判斷企業財務狀況的幾個臨界值，即：當Z值大於2.675時，則表明企業的財務狀況良好，發生破產的可能性小；當Z值小於1.81時，則表明企業潛伏著破產危機；當Z值介於1.81-2.675時被稱為「灰色地帶」，說明企業的財務狀況極為不穩定。
上述模型主要使用於股票已經上市交易的製造企業，為了能夠將Z預警模型使用於私人企業和非製造企業，阿爾曼又對該模型進行了修正，即
Z=0.065X1+0.0326X2+0.01X3+0.0672X4
式中：X1＝（運營資金÷資產總額）×100
X2＝（留存收益÷資產總額）×100
X3＝（息稅前利潤÷資產總額）×100
X4＝（企業賬面價值÷負債賬面價值）×100
在這個預警模型中，當目標企業的Z值被測定為大於2.90時，說明企業的財務狀況良好；當Z值小於1.23時，說明企業已經出現財務失敗的徵兆；當Z值處於1.23-2.90時為「灰色地帶」，表明企業財務狀況極不穩定。
阿爾曼設計的Z模型綜合考慮了企業的資產規模、變現能力、獲利能力、財務結構、償債能力等方面的因素，該模型在西方預測公司破產的准確率達70％-90％，在破產前一年准確率高達95％。
2、F預警模型。
由於Z預警模型在建立時並沒有充分考慮到現金流量的變動等方面的情況，因而具有一定的局限性。為此，有學者擬對Z預警模型加以改造，並建立其財務危機預測的新模型——F預警模型。
F預警模型的主要特點是：（1）F預警模型加入現金流量這一預測自變數。許多專家證實現金流量比率是預測公司破產的有效變數，因而它彌補了Z分數模式的不足。（2）本模型考慮到了現代化公司財務狀況的發展及其有關標準的更新。比如公司所應有財務比率標准已發生了許多變化，特別是現金管理技術的應用，已使公司所應維持的必要的流動比率大為降低。（3）本模型使用的樣本更加擴大。其使用了CompustatPCPlus會計資料庫中1990年以來的4160家公司的數據進行了檢查；而Z預警模型的樣本僅為66家（33家破產公司及33家非破產公司）。F預警模型對4160家公司進行了驗證。
F預警模型如下：
F=-0.1774+1.1091W1+0.1074W2+1.9271W3+0.0302W4+0.4961W5
F預警模型中的五個自變數的選擇是基於財務理論，其臨界點為0.0274，若某一特定的F值低於0.0274，則將被預測為破產公司；反之，若F值高於0.0274，則公司將被預測為繼續生存公司。
⑷ 金鉬股份財務分析
來談點我的看法吧..希望可以對你有所幫助....
1.你說的是每股收益扣除非經常性損益吧,也就是指在一個會計年度里不會經常發生的損益.這樣能讓投資者看的更加清楚上市公司的收益,不會被偶爾的收益給混過去,比如你第3個問題投資收益就是非經常性的損益..一般來說不會每年都去買賣股票而不做公司的主營業務的......
http://www.chinesetax.com.cn/acc/kuaijishiwu/zuokuaiji/zuozhangjiqiao/200711/705279.html 可以看一下它的概念
2.因為證監會沒有規定要公布這個調整後每股凈資產的指標
3.就象我第一個問題回答的那樣.由於投資收益不是經常會有的...所以06年有,07,08年卻沒有了.....比如金鉬公司以前控股一家公司70%股份,現在出於其他原因考慮,再不影響控股權的情況下出售10%股份,或者它和我們一樣以前買過股票,現在股票漲價了.它賣了...這些都能算投資收益
4.增長率爆漲就是它今年總資產比前一年總資產率增長很多,主要是由於他上市募集資金造成的.....
5.財務比率分析中的Z指數
財務比率分析中的Z指數分析法又稱"Z記分法",它是一種通過多變模式來預測公司財務危機的分析方法.最初的"Z記分法"是由美國愛德華·阿爾曼(Altman)在上世紀六十年代中期提出來的,最初阿爾曼在製造企業中分別選擇了33家破產企業和良好企業為樣本,收集了樣本企業資產負債表和利潤表中的有關數據,並通過整理從二十二個變數中選定預測破產最有用的五個變數,經過綜合分析建立了一個判別函數:在這模型中他賦予五個基本財務指標以不同權重,並加計產生"Z"值,即:
Z=0.012X1+0.014 X2+0.033 X3+0.006 X4+0.999 X5
其中:Z——判別函數值
X1——(營運資金÷資產總額)×100
X2——(留存收益÷資產總額)×100
X3——(息稅前利潤÷資產總額)×100
X4——(普通股優先股市場價值總額÷負債帳面價值總額)×100
X5——銷售收入÷資產總額
該模型將反映企業長債能力的指標X1和X4,反映企業獲利能力的指標X2 和X3以及反映企業營運能力的指標X5有機地聯系起來,通過綜合分值來分析預測企業財務失敗或破產的可能性.按照這個模式一般來說,Z值越低企業越有可能發生破產,通過計算某企業連續若干年的Z值就可以發現企業是否存在財務危機的徵兆.阿爾曼根據實證分析提出了判斷企業財務狀況的幾個臨界值,即:當Z值大於2.675時,則表明企業的財務狀況良好,發生破產的可能性就小;當Z值小於1.81時,則表明企業潛伏著破產危機;當Z值介於1.81和2.675之間時被稱之為"灰色地帶",說明企業的財務狀況極為不穩定.
上述模型主要適用於股票已經上市交易的製造業,為了能夠將"Z—Score Model "模型適用於私人企業和非製造業公司,阿爾曼又對該模型進行了修正,即:
Z=0.065X1+0.0326X2+0.01X3+0.0672X4
式中: X1=(營運資金/資產總額)×100;
X2=(留存收益/資產總額)×100
X3=(稅息前利潤/資產總額)×100
X4=(企業賬面價值/負債賬面價值)×100
在這個預警模型中當目標企業的Z值被測定為大於2.90時,說明企業的財務狀況良好;當Z值小於1.23時,說明企業已經出現財務失敗的徵兆;當Z值處於1.23與2.90之間時為灰色地帶,表明企業財務狀況極不穩定.
我們以A公司為例對A公司2004年和2005年兩年的Z值做一個分析(假設以財務費用代替利息費用,公司股票價格以2004年末和2005年末的價格為准,公司股票在上述兩個時點的市場價格分別為5.15和4.10元,資產總額均採用期末數):
2004年:X1=(395778－78245)÷710706×100=44.68
X2=(119796+39037)÷710706×100=22.35
X3=(50980+728)÷710706×100=7.28
X4=(5.15×119647)÷92932×100=663.05
X5=1529938÷710706=2.15
則 Z=0.012×44.68+0.014×22.35+0.033×7.28+0.006×663.05+0.999×2.15=7.215
2005年:X1=(384584－72173)÷677750×100=46.10
X2=(132314+14537)÷677750×100=21.67
X3=(32577－203)÷677750×100=4.78
X4=(4.10×119647)÷72310×100=678.40
X5=1650946÷677750=2.43
則 Z=0.012×46.10+0.014×21.67+0.033×4.78+0.006×678.40+0.999×2.43=7.512
以阿爾曼的Z值為判斷標准,則A公司財務狀況非常良好..
阿爾曼設計的Z模型綜合考慮了企業的資產規模,變現能力,獲利能力,財務結構,償債能力等方面的因素,該模型在西方預測公司破產的准確率達70%—90%,在破產前一年准確率高達95%.但我們認為由於我國的一些實際情況與國外的實際情況有一定的差別,簡單照搬過來使用能否發揮到同樣的效果是值得懷疑的.
第一,Z模型缺乏現金流變化的因素.在Z模型中X1的分子"營運資金"是以流動資產減去流動負債取得的,而流動資產中有可能存在大量並不容易兌現的存貨和可能收不回的應收債權,這些都會給企業的短期償債能力分析帶來誤判的可能,從而最終影響到Z值的結果.
第二,在計算X3值時,"稅息前利潤"也是一個並不是那麼容易取得的數據,這主要緣於我國並沒有像美國那樣單獨設一個"利息費用"科目,企業外部單位和人員在計算稅息前利潤時,通常是用財務費用來代替利息費用,而在我國財務費用包括利息支出及收入,匯兌損益和借款手續費等內容,與美國的"利息費用"內涵並不相同,如果我們將一個不準確的數據置入財務預警模型中來計算Z值,這會影響到所得出的結論的科學性.
第三,在X4值的計算中,如果是針對上市公司來做財務失敗預警分析,"普通股和優先股市值總額"能否反映公司的價值是一個問題.雖然股權分置改革解決了股權分置問題,但由於我國證券市場投機氣氛較濃,業績與股價的相關性並不高,很多績差股的價格往往要遠高於其價值,以這與價值背離的價格作為分析的依據得出的可能會是個錯誤的結論.