Pocos estudios han construido modelos que predigan los resultados de los procesos de insolvencia. Además, ninguno ha demostrado una alta capacidad predictiva. Es por esto que la propuesta de Daniel Pastor Vega, Sergio M. Fernández Miguélez, Julio Diéguez Soto y Manuel A. Fernández Gámez en este estudio es la construcción de un modelo multiclase que prediga con una gran precisión las posibles situaciones futuras de las compañías que se encuentran en un proceso de insolvencia legal. El resultado revela que, usando el modelo clasificador de Naive Bayes, se logra una precisión de más del 91% y que los mejores indicadores son las variables relacionadas con la rentabilidad, eficiencia y el volumen de los recursos generados por las compañías.