...
Kreditní skóre v CreditChecku zařazuje každou posuzovanou společnostt do 8 skoringových tříd (A-H) a stanovuje % pravděpodobnosti úpadku v následujících 12 měsících. U každého skóre je zároveň uveden nejsilnější negativní/pozitivní faktor, který měl ve stanovení konkrétního výpočtu váhu. V záložce Finanční data je těchto důvodů uvedeno více a u skóre je také uveden vývoj za poslední dostupné roky.
Používané modely mají obvykle v jednotlivých třídách normální rozdělení, tzn. v krajních třídách je málo firem a nejvíce je jich naopak uprostřed. Na druhou stranu pravděpodobnost úpadku při tomto rozložení v jednotlivých třídách by mělo (a tak je tomu i v tomto modelu) růst exponenciálně. Příliš dobrých a příliš špatných firem je tedy málo. To je vlastnost těchto modelů.
Skóre je vytvořeno pomocí modelu vytvořejného umělou inteligencí (strojové učení), který v tomto případě zohledňuje převážně finanční data získaná z účetních závěrek. Nejsou v něm tedy zohledňovány žádné nefinanční rizikové ukazatele, které naopak mají vliv na semafor CreditCheck.
Je-li score spočítáno, vždy je transparentně uvedeno z jak starých finančních dat je spočítáno a jaké faktory nejvíce přispěly ke konkrétní hodnotě skore.. Aktuálně máme v databázi přibližně 1 milion účetních závěrek ve strukturovaném datovém formátu, přičemž každý měsíc přibývá asi 20 000 nových. Existuje-li závěrka, kterou v databázi ještě nemáme zpracovanou do strukturovaného formátu, do 1-2 dnů ji na požádání zpracujeme. K aktualizaci výpočtu skóre dojde okamžitě po zařazení závěrky do databáze.
Skóringovou třídu najdete v úvodu reportu a dále v podrobnější verzi na záložce Finanční data v sekci Kreditní skore.
...