1. 재무 비율 분석: 재무 비율은 회사의 재무 상태를 측정하는 중요한 지표입니다. 일반적인 재무 비율에는 유동성 비율, 당좌 비율, 부채 비율, 영업 이익률 및 순이익률이 포함됩니다. 이러한 데이터를 분석하여 잠재적 파산 위험을 식별할 수 있습니다.
2. 다중 회귀 분석: 다중 회귀 분석 방법을 사용하면 여러 재무 지표를 결합하여 예측 모델을 구축하여 회사의 파산 위험을 예측할 수 있습니다. 표준 다중 회귀 모델은 적절한 해석 변수와 모델 가정을 선택하여 예측해야 하며 모델을 검사하고 검증해야 합니다.
3. 인공지능 알고리즘: 인공지능 알고리즘을 이용하여 대량의 재무 데이터에서 효과적인 정보를 추출하여 회사의 파산 위험을 판단할 수 있습니다. 일반적인 인공지능 알고리즘은 신경망, 의사결정 트리, 랜덤 숲 등이다.
위의 방법 중 일부는 일반적으로 사용되지만 파산 위험을 예측하는 것은 복잡한 작업이며 산업 동향, 시장 변화, 정책 규정 등을 포함한 많은 요소를 충분히 고려해야 한다는 점에 유의해야 합니다.