Altman Z / Piotroski F / Beneish M — 三個分數判讀公司體質與誠信
本文採用本站四段式教學結構：概念 / 本站怎麼算 / 怎麼看數字 / 注意事項。
1. 概念
一家公司「好不好」可以從三個角度拆解：
| 問題 | 答案的工具 | 作者 / 年份 |
|---|---|---|
| 會不會倒？ | Altman Z-Score | Edward Altman, 1968 |
| 基本面好不好？ | Piotroski F-Score | Joseph Piotroski, 2000 |
| 財報誠實嗎？ | Beneish M-Score | Messod Beneish, 1999 |
三個評分是互補關係，不是選一個就好。體質再好的公司如果財報造假，最終仍會暴雷（例如 Enron、Wirecard）；誠實但體質差的公司則難逃衰退。
三分都過關才是真正值得持有的好公司。
2. 本站怎麼算
2.1 Altman Z-Score（破產風險）
本站採製造業 5 變數版：
Z = 1.2·A + 1.4·B + 3.3·C + 0.6·D + 1.0·E
| 變數 | 意義 | 取值 |
|---|---|---|
| A | 營運資金 / 總資產 | (流動資產 − 流動負債) / 總資產 |
| B | 保留盈餘 / 總資產 | 保留盈餘 / 總資產 |
| C | EBIT / 總資產 | 營業利益 / 總資產（本站以 operating_income 代 EBIT） |
| D | 股東權益市值 / 總負債 | shares × 最新收盤 / 總負債（關鍵：用市值不是帳面值） |
| E | 年度營收 / 總資產 | 年度營收 / 總資產 |
門檻：
- Z > 2.99 → 🟢 安全
- 1.81 < Z < 2.99 → 🟡 警戒灰區
- Z < 1.81 → 🔴 破產風險
2.2 Piotroski F-Score（基本面體質）
9 項布林評分，每項滿足 +1 分，總分 0-9：
獲利能力（4 項）
- F1: ROA > 0？
- F2: CFO（營業現金流）> 0？
- F3: ROA 同比提升？
- F4: CFO > 淨利？（盈餘品質）
財務結構（3 項）
- F5: 長期負債率下降？
- F6: 流動比率提升？
- F7: 未發行新股？（股本未增）
營運效率（2 項）
- F8: 毛利率提升？
- F9: 資產周轉率提升？
門檻：
- 8-9 🟢 優秀
- 6-7 🟢 良好
- 4-5 🟡 普通
- 0-3 🔴 糟糕
2.3 Beneish M-Score（財報操縱偵測）
M = −4.84 + 0.92·DSRI + 0.528·GMI + 0.404·AQI + 0.892·SGI + 0.115·DEPI − 0.172·SGAI + 4.679·TATA − 0.327·LVGI
| 變數 | 意義 |
|---|---|
| DSRI | 應收帳款週轉變化 |
| GMI | 毛利率反向（毛利率下降反而加分 M） |
| AQI | 資產品質（非流動非 PPE 資產變多會提升 M） |
| SGI | 營收成長（成長高也會拉高 M → 這是一個陷阱） |
| DEPI | 折舊率變化（折舊變慢加分） |
| SGAI | 管銷費用率變化 |
| TATA | 應計占資產（(NI − CFO) / TA） |
| LVGI | 槓桿變化 |
門檻：
- M > −1.78 → 🔴 可能操縱財報
- M ≤ −1.78 → 🟢 不太可能
2.4 資料處理
- 所有評分用年度資料（Q4 = 全年累計）
- 歷史 5 年趨勢：每個年度獨立計算（Altman 的市值統一用最新，簡化）
- 台股 IS 無獨立 depreciation 欄位 → Beneish DEPI 以中性值 1.0 代入
- 台股長期負債以
total_liabilities − current_liabilities近似
3. 怎麼看數字
同時看三個的判讀矩陣
| Altman | Piotroski | Beneish | 判讀 |
|---|---|---|---|
| 🟢 | 🟢 | 🟢 | 真正優質：三角健康，核心持股 |
| 🟢 | 🟡/🔴 | 🟢 | 財務好但體質衰退：景氣循環底部的老企業？ |
| 🟡/🔴 | 🟢 | 🟢 | 成長中但財務緊：高槓桿新創，需觀察現金流 |
| 🟢 | 🟢 | 🔴 | 表面完美但疑慮高：警覺造假風險 |
| 🔴 | 🔴 | 任 | 離遠一點：破產 + 衰退 |
圓環進度條的視覺設計
- Altman 圓環：Z 值映射 0–4 → 0–100%（越滿越好）
- Piotroski 圓環：score / 9（直接呈現）
- Beneish 圓環：M 值 [-4, 0] → 越低越好 → 越滿越好
5 年趨勢折線
底部折線圖可在三個分數間切換。實戰關鍵：
- 趨勢向下比「單一低值」更嚴重
- Piotroski 連續 3 年 < 5 通常是結構性衰退
- Beneish 某年突然 > −1.78 要去查當年營收突增或 AR 暴增的成因
4. 注意事項
⚠️ Altman Z：不適用於金融業
1968 原始論文樣本是美國上市製造業。金融業、保險業、租賃業、不動產業的資本結構天然與製造業差很多，直接套用會錯得離譜。
本站採製造業 5 變數版本。金融業股票上使用時請自行忽略 Z 分數，看其他兩個分數就好。
⚠️ Altman D 變數的市值特性
變數 D 用股東權益市值（= shares × 當天收盤）。好處是反映市場對公司的當下評價；但壞處是：
- 股價暴跌 → D 下降 → Z 下降 → 標示「破產風險」
- 但其實是市場恐慌，不是公司惡化
請結合其他兩個分數（Piotroski / Beneish）綜合判斷。
⚠️ Piotroski F7 的股本容許度
本站 F7「未發行新股」判定為 current_shares ≤ prior × 1.001（容許 0.1% 浮動）。這是因為：
- 配股、員工認股權、可轉債轉換會造成微幅增股
- 嚴格
<=會讓健康公司一直在 F7 失分
但明顯增資（現增、公開募資）仍會觸發扣分。
⚠️ Beneish M 高成長陷阱
SGI（營收成長）是 Beneish 的正係數。意思是：營收成長越快，M 越高，越容易被判定為「可能操縱」。
這是論文的統計規律，但對真實高成長股（如早期 Amazon / Tesla / 半導體新創）會誤判。台積電 2020–2022 年 CAPEX 爆增時，Beneish 也可能顯示紅燈。
正確用法：當 M 在灰區時，搭配：
- Piotroski 是否仍高分
- 營收成長是否伴隨同比 CFO 成長
- 是否有大量應計項目 (TATA 高？)
三個條件都符合才更可能是真操縱。
⚠️ 準確度的誠實揭露
- Altman Z：原論文預測 1 年內破產準確率約 80–90%（製造業），2 年內約 72%。對新創、轉型公司、服務業失真。
- Piotroski F：不是預測模型，是「描述性評分」，沒有「準確率」的概念。但歷史實證，F ≥ 8 的公司下一年平均報酬顯著高於 F ≤ 2。
- Beneish M：1999 論文樣本準確率約 76%（Enron 1998 年 M = −2.74 未被發現 → 誤判為負方；反之有些老實公司因高成長被誤判正方）。
沒有一個分數能 100% 判斷一家公司。三分齊高可降低誤判，但不能消除。
⚠️ 資料時效
- 年報資料延遲：台股 Q4 年報於次年 3/31 前申報、美股 10-K 於會計年度結束後 60–90 天申報
- 本站顯示的「最新年度」會有 2–5 個月延遲
- 不適合用於短線交易；適合中長期持股篩選
延伸閱讀
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