如何从万德数据库中计算特定企业z值？

更新于

2026-08-12 12:22:11

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公司Z值是评估公司财务健康、预警破产风险的强大工具。对于投资者、公司管理者和财务分析师掌握如何在万德数据库中快速、准确地计算Z值。不仅能提高决策效率，还能降低因信息不对称导致的风险。

1️⃣ 什么是公司Z值？

Z值最早由美国学者爱德华·奥特曼在1968年提出，是特定公司z值？" src="/img01/515585952。4165282168&fm=253&fmt=auto&app=138&f=jpg"/>

指标	公式
流动资产/总资产	A1
留存收益/总资产	A2
息税前利润/总资产	A3
市值/总负债	A4
销售收入/总资产	A5
权重组合 Z = 1.2·A1 + 1.4·A2 + 3.3·A3 + 0.6·A4 + 1.0·A5

Z值越高，公司整体实力越强；通常 Z < 1.81 被视为高破产风险区， Z < 2.99 为中等风险区。

2️⃣ 万德数据库中的数据源与获取方式

💡 使用者痛点：难以定位需要的字段 → 方法：使用“自定义查询”快速筛选。

资产负债表字段： “流动资产”“固定资产”“留存收益”“负债合计”。
利润表字段： “息税前利润”“营业收入”。
市值字段： “净资产市价”。
所有字段均可在万德终端的“基础数据”或 API 接口 “querydata” 查询。老实说，
手工复制粘贴导致错误；使用批量下载功能一次性导出 CSV。
不同年份的数据维度不统一；怎么说呢，统一使用年度报告而非季报，以保证比率一致性。不过，
部分新兴领域缺少完整历史数据；结合领域平均水平进行补齐。

至于步骤一，在万德终端执行自定义查询并导出 CSV 文件。

# 示例代码
import windpy as w
w.start
ticker = '600519.SH'
fields =
data = w.wsd,'20180101'。'20231231')
w.close
data.to_csv

如果你没有编程经验，可以直接使用万德终端的 “自定义查询 → 下载” 功能，只需勾选上述字段并选择时间范围即可获得一样效果。

3️⃣ 提取关键指标并标准化处理

Z值公式中的每个比率都需要先进行标准化。即将公司自身数值与同业平均水平对齐，以消除领域差异。老实说，以下为常用的标准化方法：

#	步骤
①	读取 CSV 并转换为 DataFrame。
②	计算每个比率 A_x= 公司数 / 总资产或 / 总负债等。
③	获取领域平均 A_{x。avg_industy_yearly_report)}
④	标准化 S_{x,i,j,k…老实说，=，其中 i 为年份，j 为公司编号。，。，。，。. . . . . . . . . . .。>}

**常见误区**：很多人误把领域平均作为分母。却忽略了分母需要对应相同时间段的数据，否则会出现跨期偏差。

4️⃣ 加权求和得到最终 Z 值。并进行解读

- **加权求和**：按照 Altman 的权重，将五个标准化后或原始比例相加得到 Z 值。
- **解读**：
- Z ≥ 3 → 财务状况良好，破产概率低。
- Z ≈ → 风险适中，需要进一步关注细节。
- Z ≤ 1 → 高风险区，建议谨慎投资或增加内部治理。
  说到**案例**，某制造业公司其最新一期 Z 值为 0.95。低于阈值 1，说明其面临较高破产可能，需要检查现金流是否紧张、负债结构是否合理。

手工完成上述过程耗时且易错——特别是当你要评估多家公司时每步都要重复操作！说到方法，使用 Python 脚本批量读取多家公司的数据，在同一循环内完成指标计算与加权。从而一次性得到所有公司的 Z 值列表，并可导出 Excel 做继续分析。

5️⃣ 常见问题与常用方法

使用者问题 / 痛点	答案 & 建议
P1: 我只想快速得到某一年份的 Z 值怎么办？	A: 在万德终端输入「`{ticker}.ZSCORE`」即可返回该年年度报告的 Z 值，无需手动下载其他字段；若没有该快捷函数，可先批量导出后用 Excel VLOOKUP 快速定位对应年份即可。

P2: 不同领域间有很大差异，我怎么保证比较公正？A: 先把每个比率做领域 z‑score 标准化，再加权求和；或者，将行业市场波动纳入考虑，从而更贴合实际情况。

P3: 我没有编程经验，该怎么做？A: 使用万德终端提供的「自定义查询 → 下载」功能一次性导出所需列，接下来利用 Excel 的「数组公式」或「Power Query」完成指标计算；如果还不熟练，可以找团队内部技术人员协助脚本编写。一次性搞定后再交给业务团队使用。

P4: 为何我的结果与文献里公布的不一致？A: 可能原因包括：

- 使用了季报而非年报导致分母不同；老实说，
- 行业市场价值取法不一致；
- 领域平均基准选错时间段；
- 权重设置错误。检验每一步是否严格按照官方文档执行，可大幅提高结果准确性。
Tip: 在脚本中加入日志记录，每一步输出中间结果方便追踪错误来源！
.

🔑 小结：把流程自动化是解决“费时费力”的关键！一旦脚本跑通，你只需一次命令即可拿到全年的多家公司 Z 值，无需重复复制粘贴。也不怕漏项或算错——这正是让你从繁琐工作中解放出来实现精准决策的主要所在。

🎉 快速上手小技巧 🎉

Create a template workbook that imports data via Power Query from CSV.
Add calculated columns using exact weights above.
Create a PivotTable that lists companies vs years with ir computed Z scores.
Add conditional formatting to highlight high-risk ) and safe ) companies.

let Source = Csv.Document。),#"Promoted Headers" = Table.PromoteHeaders,#"Added Custom" = Table.AddColumn(#"Promoted Headers","ZScore",each /1.2 + /1.4 + /3.3 + /0.6 + /*1) in #"Added Custom"

This template will instantly turn raw data into an interactive risk dashboard—no more manual formulas!`

* 这篇文章基于 Altman 原始模型。如需针对特定领域深度调整，请参考《Altman & Merton 模型改进》相关论文及官方资料库更新说明。*`

标签：数据库中

1️⃣ 什么是公司Z值？

Z值最早由美国学者爱德华·奥特曼在1968年提出，是特定公司z值？" src="/img01/515585952。4165282168&fm=253&fmt=auto&app=138&f=jpg"/>

指标	公式
流动资产/总资产	A1
留存收益/总资产	A2
息税前利润/总资产	A3
市值/总负债	A4
销售收入/总资产	A5
权重组合 Z = 1.2·A1 + 1.4·A2 + 3.3·A3 + 0.6·A4 + 1.0·A5

Z值越高，公司整体实力越强；通常 Z < 1.81 被视为高破产风险区， Z < 2.99 为中等风险区。

2️⃣ 万德数据库中的数据源与获取方式

💡 使用者痛点：难以定位需要的字段 → 方法：使用“自定义查询”快速筛选。

资产负债表字段： “流动资产”“固定资产”“留存收益”“负债合计”。
利润表字段： “息税前利润”“营业收入”。
市值字段： “净资产市价”。
所有字段均可在万德终端的“基础数据”或 API 接口 “querydata” 查询。老实说，
手工复制粘贴导致错误；使用批量下载功能一次性导出 CSV。
不同年份的数据维度不统一；怎么说呢，统一使用年度报告而非季报，以保证比率一致性。不过，
部分新兴领域缺少完整历史数据；结合领域平均水平进行补齐。

至于步骤一，在万德终端执行自定义查询并导出 CSV 文件。

# 示例代码
import windpy as w
w.start
ticker = '600519.SH'
fields =
data = w.wsd,'20180101'。'20231231')
w.close
data.to_csv

如果你没有编程经验，可以直接使用万德终端的 “自定义查询 → 下载” 功能，只需勾选上述字段并选择时间范围即可获得一样效果。

3️⃣ 提取关键指标并标准化处理

Z值公式中的每个比率都需要先进行标准化。即将公司自身数值与同业平均水平对齐，以消除领域差异。老实说，以下为常用的标准化方法：

#	步骤
①	读取 CSV 并转换为 DataFrame。
②	计算每个比率 A_x= 公司数 / 总资产或 / 总负债等。
③	获取领域平均 A_{x。avg_industy_yearly_report)}
④	标准化 S_{x,i,j,k…老实说，=，其中 i 为年份，j 为公司编号。，。，。，。. . . . . . . . . . .。>}

**常见误区**：很多人误把领域平均作为分母。却忽略了分母需要对应相同时间段的数据，否则会出现跨期偏差。

4️⃣ 加权求和得到最终 Z 值。并进行解读

- **加权求和**：按照 Altman 的权重，将五个标准化后或原始比例相加得到 Z 值。
- **解读**：
- Z ≥ 3 → 财务状况良好，破产概率低。
- Z ≈ → 风险适中，需要进一步关注细节。
- Z ≤ 1 → 高风险区，建议谨慎投资或增加内部治理。
  说到**案例**，某制造业公司其最新一期 Z 值为 0.95。低于阈值 1，说明其面临较高破产可能，需要检查现金流是否紧张、负债结构是否合理。

手工完成上述过程耗时且易错——特别是当你要评估多家公司时每步都要重复操作！说到方法，使用 Python 脚本批量读取多家公司的数据，在同一循环内完成指标计算与加权。从而一次性得到所有公司的 Z 值列表，并可导出 Excel 做继续分析。

5️⃣ 常见问题与常用方法

使用者问题 / 痛点	答案 & 建议
P1: 我只想快速得到某一年份的 Z 值怎么办？	A: 在万德终端输入「`{ticker}.ZSCORE`」即可返回该年年度报告的 Z 值，无需手动下载其他字段；若没有该快捷函数，可先批量导出后用 Excel VLOOKUP 快速定位对应年份即可。

P4: 为何我的结果与文献里公布的不一致？A: 可能原因包括：

- 使用了季报而非年报导致分母不同；老实说，
- 行业市场价值取法不一致；
- 领域平均基准选错时间段；
- 权重设置错误。检验每一步是否严格按照官方文档执行，可大幅提高结果准确性。
Tip: 在脚本中加入日志记录，每一步输出中间结果方便追踪错误来源！
.

🔑 小结：把流程自动化是解决“费时费力”的关键！一旦脚本跑通，你只需一次命令即可拿到全年的多家公司 Z 值，无需重复复制粘贴。也不怕漏项或算错——这正是让你从繁琐工作中解放出来实现精准决策的主要所在。

🎉 快速上手小技巧 🎉

Create a template workbook that imports data via Power Query from CSV.
Add calculated columns using exact weights above.
Create a PivotTable that lists companies vs years with ir computed Z scores.
Add conditional formatting to highlight high-risk ) and safe ) companies.

let Source = Csv.Document。),#"Promoted Headers" = Table.PromoteHeaders,#"Added Custom" = Table.AddColumn(#"Promoted Headers","ZScore",each /1.2 + /1.4 + /3.3 + /0.6 + /*1) in #"Added Custom"

This template will instantly turn raw data into an interactive risk dashboard—no more manual formulas!`

* 这篇文章基于 Altman 原始模型。如需针对特定领域深度调整，请参考《Altman & Merton 模型改进》相关论文及官方资料库更新说明。*`

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1️⃣ 什么是公司Z值？

2️⃣ 万德数据库中的数据源与获取方式

💡 使用者痛点：难以定位需要的字段 → 方法：使用“自定义查询”快速筛选。

至于步骤一，在万德终端执行自定义查询并导出 CSV 文件。

如果你没有编程经验，可以直接使用万德终端的 “自定义查询 → 下载” 功能，只需勾选上述字段并选择时间范围即可获得一样效果。

3️⃣ 提取关键指标并标准化处理

4️⃣ 加权求和得到最终 Z 值。并进行解读

5️⃣ 常见问题与常用方法

🔑 小结：把流程自动化是解决“费时费力”的关键！一旦脚本跑通，你只需一次命令即可拿到全年的多家公司 Z 值，无需重复复制粘贴。也不怕漏项或算错——这正是让你从繁琐工作中解放出来实现精准决策的主要所在。

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1️⃣ 什么是公司Z值？

2️⃣ 万德数据库中的数据源与获取方式

💡 使用者痛点：难以定位需要的字段 → 方法：使用“自定义查询”快速筛选。

至于步骤一，在万德终端执行自定义查询并导出 CSV 文件。

如果你没有编程经验，可以直接使用万德终端的 “自定义查询 → 下载” 功能，只需勾选上述字段并选择时间范围即可获得一样效果。

3️⃣ 提取关键指标并标准化处理

4️⃣ 加权求和得到最终 Z 值。并进行解读

5️⃣ 常见问题与常用方法

🔑 小结：把流程自动化是解决“费时费力”的关键！一旦脚本跑通，你只需一次命令即可拿到全年的多家公司 Z 值，无需重复复制粘贴。也不怕漏项或算错——这正是让你从繁琐工作中解放出来实现精准决策的主要所在。

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