使用 Altman Z-Score、Grover、Springate 和 Zmijewski 方法预测银行业的财务困境

Khazimatul Mufidah, Anita Handayani
{"title":"使用 Altman Z-Score、Grover、Springate 和 Zmijewski 方法预测银行业的财务困境","authors":"Khazimatul Mufidah, Anita Handayani","doi":"10.38035/jemsi.v5i6.2479","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penelitian ini bertujuan menganalisis kondisi financial distress pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2020-2022 menggunakan model Altman Z-Score, Grover, Springate, dan Zmijewski. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan data sekunder dari laporan keuangan tahunan, serta teknik dokumentasi dalam pengumpulan data. Variabel penelitian meliputi variabel independen (X) yang menggunakan model prediksi financial distress dan variabel dependen (Y) yaitu kondisi financial distress perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Grover memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 100%, diikuti oleh model Springate dengan akurasi 64%, model Altman dengan akurasi 60%, dan model Zmijewski dengan akurasi 52%. Model Grover terbukti paling efektif dalam memprediksi financial distress pada perusahaan perbankan di Indonesia selama periode penelitian. Kesimpulan dari penelitian ini adalah terdapat perbedaan hasil prediksi financial distress pada masing-masing model. Model Grover paling akurat dalam memprediksi financial distress, sehingga dapat digunakan sebagai acuan bagi manajemen perusahaan dalam pengambilan keputusan dan manajemen risiko. Rekomendasi untuk peneliti selanjutnya adalah meningkatkan jumlah sampel perusahaan, memperpanjang periode penelitian, dan melakukan analisis lebih komprehensif antara rasio keuangan model Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski dengan alat pengukuran prediksi financial distress lainnya.","PeriodicalId":330805,"journal":{"name":"Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi","volume":"104 37","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-07-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Prediksi Financial Distress pada Sektor Perbankan dengan Menggunakan Metode Altman Z-Score, Grover, Springate dan Zmijewski\",\"authors\":\"Khazimatul Mufidah, Anita Handayani\",\"doi\":\"10.38035/jemsi.v5i6.2479\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Penelitian ini bertujuan menganalisis kondisi financial distress pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2020-2022 menggunakan model Altman Z-Score, Grover, Springate, dan Zmijewski. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan data sekunder dari laporan keuangan tahunan, serta teknik dokumentasi dalam pengumpulan data. Variabel penelitian meliputi variabel independen (X) yang menggunakan model prediksi financial distress dan variabel dependen (Y) yaitu kondisi financial distress perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Grover memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 100%, diikuti oleh model Springate dengan akurasi 64%, model Altman dengan akurasi 60%, dan model Zmijewski dengan akurasi 52%. Model Grover terbukti paling efektif dalam memprediksi financial distress pada perusahaan perbankan di Indonesia selama periode penelitian. Kesimpulan dari penelitian ini adalah terdapat perbedaan hasil prediksi financial distress pada masing-masing model. Model Grover paling akurat dalam memprediksi financial distress, sehingga dapat digunakan sebagai acuan bagi manajemen perusahaan dalam pengambilan keputusan dan manajemen risiko. Rekomendasi untuk peneliti selanjutnya adalah meningkatkan jumlah sampel perusahaan, memperpanjang periode penelitian, dan melakukan analisis lebih komprehensif antara rasio keuangan model Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski dengan alat pengukuran prediksi financial distress lainnya.\",\"PeriodicalId\":330805,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi\",\"volume\":\"104 37\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2024-07-19\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.38035/jemsi.v5i6.2479\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.38035/jemsi.v5i6.2479","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

本研究旨在使用 Altman Z-Score、Grover、Springate 和 Zmijewski 模型分析 2020-2022 年期间在印度尼西亚证券交易所上市的银行公司的财务困境状况。本研究采用定量方法,通过年度财务报告中的二手数据以及文献技术收集数据。研究变量包括使用财务困境预测模型的自变量(X)和因变量(Y),即公司的财务困境状况。结果显示,Grover 模型的准确率最高,达到 100%;其次是 Springate 模型,准确率为 64%;Altman 模型的准确率为 60%;Zmijewski 模型的准确率为 52%。事实证明,在研究期间,格罗弗模型在预测印尼银行业公司的财务困境方面最为有效。本研究的结论是,各模型预测财务困境的结果存在差异。格罗弗模型在预测财务困境方面最为准确,因此可作为公司管理层决策和风险管理的参考。对未来研究者的建议是增加公司样本数量,延长研究时间,并对 Altman、Grover、Springate 和 Zmijewski 模型的财务比率与其他财务困境预测测量工具进行更全面的分析。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Prediksi Financial Distress pada Sektor Perbankan dengan Menggunakan Metode Altman Z-Score, Grover, Springate dan Zmijewski
Penelitian ini bertujuan menganalisis kondisi financial distress pada perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia selama periode 2020-2022 menggunakan model Altman Z-Score, Grover, Springate, dan Zmijewski. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan data sekunder dari laporan keuangan tahunan, serta teknik dokumentasi dalam pengumpulan data. Variabel penelitian meliputi variabel independen (X) yang menggunakan model prediksi financial distress dan variabel dependen (Y) yaitu kondisi financial distress perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Grover memiliki tingkat akurasi tertinggi sebesar 100%, diikuti oleh model Springate dengan akurasi 64%, model Altman dengan akurasi 60%, dan model Zmijewski dengan akurasi 52%. Model Grover terbukti paling efektif dalam memprediksi financial distress pada perusahaan perbankan di Indonesia selama periode penelitian. Kesimpulan dari penelitian ini adalah terdapat perbedaan hasil prediksi financial distress pada masing-masing model. Model Grover paling akurat dalam memprediksi financial distress, sehingga dapat digunakan sebagai acuan bagi manajemen perusahaan dalam pengambilan keputusan dan manajemen risiko. Rekomendasi untuk peneliti selanjutnya adalah meningkatkan jumlah sampel perusahaan, memperpanjang periode penelitian, dan melakukan analisis lebih komprehensif antara rasio keuangan model Altman, Grover, Springate, dan Zmijewski dengan alat pengukuran prediksi financial distress lainnya.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信