阿特曼Z-score模型的局限性是什么？
阿特曼Z-score模型是一种用于预测公司破产可能性的经典模型，但是也存在一些局限性，包括以下几点：
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数据要求高：Z-score模型需要大量的财务数据作为输入，包括资产负债表和利润表等信息，如果公司的财务数据不完整或者不准确，就会影响模型的准确性。
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静态分析：Z-score模型是基于静态的财务数据进行分析的，不能反映公司经营状况的动态变化，因此在某些情况下可能存在预测不准确的情况。
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行业差异：不同行业的公司在财务指标上可能存在较大差异，Z-score模型并没有考虑这些行业差异，因此在某些行业中可能会出现预测失误。
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难以预测突发事件：Z-score模型是基于历史财务数据进行预测的，难以考虑到突发事件对公司的影响，如自然灾害、法律诉讼等。
要克服这些局限性，可以采取以下方法：