Altman Z-Scoreを使用した老人ホームの財政的苦痛を予測する

この記事では、修正されたAltman Z-Scoreを使用して、老人ホーム業界内の財政的苦痛を予測しています。修正されたAltman Z-Scoreモデルは、複数の判別分析（MDA）を使用して、複数の財務比率を同時に調べて企業の財務上の苦痛を評価します。この調査では、メディケアコストレポート、LTCFOCUS、およびエリアリソースファイルからのデータを利用しました。私たちのサンプルは、2000年から2015年までの米国では、167 268の老人ホーム年の観察、または年間平均10 454の施設で構成されていました。独立した金融変数、流動性、収益性、効率性、純資産はMDAモデルに段階的に入力されました。純資産を除くすべての金融変数は、モデルの識別力に大きく貢献しました。k-meansクラスタリングを使用して、潜在変数を3つのカテゴリーグループに分類しました：苦しめられた、金融のリスク、そして健康。これらの調査結果は、政策立案者と開業医に、財政難の危険にさらされている養護施設を特定するための別のツールを提供します。

This article uses a modified Altman Z-score to predict financial distress within the nursing home industry. The modified Altman Z-score model uses multiple discriminant analysis (MDA) to examine multiple financial ratios simultaneously to assess a firm's financial distress. This study utilized data from Medicare Cost Reports, LTCFocus, and the Area Resource File. Our sample consisted of 167 268 nursing home-year observations, or an average of 10 454 facilities per year, in the United States from 2000 through 2015. The independent financial variables, liquidity, profitability, efficiency, and net worth were entered stepwise into the MDA model. All of the financial variables, with the exception of net worth, significantly contributed to the discriminating power of the model. K-means clustering was used to classify the latent variable into 3 categorical groups: distressed, risk-of-financial distress, and healthy. These findings will provide policy makers and practitioners another tool to identify nursing homes that are at risk of financial distress.