Ưu điểm
Mô hinh này cho phép phân biệt khách hàng thành hai nhóm là “vỡ nợ” và “không trả được nợ”. Trong thực tế, vỡ nợ được phân thành nhiều loại, từ không trả hay chậm trễ trong việc trả lãi tiền vay, đến việc không hoàn thành trả nợ gốc và lãi tiền vay.
Mô hình cho phép xử lý nhanh chóng một khối lượng lớn đơn xin vay, với chi phí thấp nhất, khách quan. Do đó, nó góp phần tích cực trong việc kiểm soát rủi ro tín dụng ngân hàng.
Mô hình này cũng sử dụng các số liệu phản ánh những đặc điểm của người vay để lượng hóa xác xác suất vỡ nợ, cũng như phân loại người vay thành các nhóm có mức độ rủi ro khác nhau. Để sử dụng các mô hình này, nhà quản lý phải xác định được các chi tiêu về kinh tế và tài chính liên quan tới rủi ro tín dụng đối với từng nhóm khách hàng cụ thể
Nhược điểm
Không có lý do rõ ràng để giải thích sự bất biến về tầm quan trọng của các biến số theo thời gian, dù là trong ngắn hạn. Tương tự như vậy, các biến số (Xj) cũng không phải là bất biến, đặc biệt là khi điều kiện thị trường và kinh doanh thường
xuyên thay đổi. Ngoài ra, mô hình cũng giả thiết rằng các biến số Xj là hoàn toàn độc lập và không phụ thuộc lẫn nhau. Tuy nhiên trong thực tế thì chúng lại có mỗi quan hệ qua lại lẫn nhau
Mô hình điểm số Z đã không tính tới một số nhân tố quan trọng nhưng khó lượng hóa, nhưng lại ảnh hưởng đáng kể đến mức độ rủi ro tín dụng của khách hàng. Ví dụ, yếu tố danh tiếng của khách hàng, yếu tố mối quan hệ truyền thống giữa khách hàng và ngân hàng hay yếu tố vĩ mô như chu kỳ kinh tế, chu kỳ kinh doanh. Nhìn chung, các nhân tố này thường không được đề cập trong mô hình ghi điểm tín dụng “Z”. Mặt khác, mô hình cho điểm thường không sử dụng các thông tin đại chúng có sẵn, như giá cả thị trường của các tài sản tài chính… Đó chính là những bất cập còn tồn tại trong mô hình này.