Mô hình này phụ thuộc vào: (i) chỉ số các yếu tố tài chính của người vay – X; (ii) tầm quan trọng của các chỉ số này trong việc xác định xác suất vỡ nợ của người vay trong quá khứ, mô hình được mô tả như sau:
Z = 1,2X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 1,0 X5(1)
(1) Công thức đầu tiên của Edward I.Altman (1968) Trong đó:
X1: tỷ số “vốn lưu động ròng/tổng tài sản”. X2: tỷ số “lợi nhuận tích lũy/tổng tài sản”.
X3: tỷ số “lợi nhuận trước thuế và lãi/tổng tài sản”. X4: tỷ số “thị giá cổ phiếu/giá trị ghi sổ của nợ dài hạn” X5: tỷ số “doanh thu/tổng tài sản”.
Trị số Z càng cao, thì người vay có xác suất vỡ nợ càng thấp. Như vậy, khi trị số Z thấp hoặc là một số âm sẽ là căn cứđể xếp khách hàng vào nhóm có nguy cơ vỡ nợ cao.
Z < 1,8: Khách hàng có khả năng rủi ro cao. 1,8 < Z <3: Không xác định được.
Z > 3: Khách hàng không có khả năng vỡ nợ.
Bất kỳ công ty nào có điểm số Z < 1.81 phải được xếp vào nhóm có nguy cơ rủi ro tín dụng cao.
61
Nhược điểm: Mô hình này chỉ cho phép phân loại nhóm khách hàng vay có rủi ro và không có rủi ro. Tuy nhiên trong thực tế mức độ rủi ro tín dụng tiềm năng của mỗi khách hàng khác nhau từ mức thấp như chậm trả lãi, không được trả lãi cho đến mức mất hoàn toàn cả vốn và lãi của khoản vay.
Không có lý do thuyết phục để chứng minh rằng các thông số phản ánh tầm quan trọng của các chỉ số trong công thức là bất biến. Tương tự như vậy, bản thân các chỉ số cũng được chọn cũng không phải là bất biến, đặc biệt khi các điều kiện kinh doanh cũng nhưđiều kiện thị trường tài chính đang thay đổi liên tục.
Mô hình không tính đến một số nhân tố khó định lượng nhưng có thể đóng một vai trò quan trọng ảnh hưởng đến mức độ của các khoản vay (danh tiếng của khách hàng, mối quan hệ lâu dài giữa ngân hàng và khách hàng hay các yếu tố vĩ
mô như sự biến động của chu kỳ kinh tế).