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신용 위험 분석

기업의 재무 안정성, 차입 부담, 현금흐름 방어력을 신용 관점에서 점검한다.

engines.credit.creditRisk GitHub 원본

절차

실행 순서

  1. 1

    Company.credit와 재무 안정성 관련 기능를 확인한다.

  2. 2

    부채, 이자보상, 영업현금흐름, 유동성 지표를 같은 기간 기준으로 만든다.

  3. 3

    위험 요인과 완화 요인을 별도 ref로 구분한다.

  4. 4

    금융업이면 일반 부채비율 해석 한계를 남긴다.

  5. 5

    `c = dartlab.Company("005930")`

  6. 6

    `c.credit()`

  7. 7

    `dartlab.credit(c)`

  8. 8

    Company 재무 snapshot에서 차입, 현금흐름, 이자보상, 유동성 지표를 읽어 신용 위험을 계산한다. analysis와 상호 import하지 않고 필요한 데이터는 Company/core에서 직접 가져온다.

  9. 9

    실행 전에 target, period/date, metric, source 또는 universe를 확인한다.

  10. 10

    데이터가 없거나 runtime 제한이 있으면 값을 추정하지 않고 한계와 필요한 다음 수집 경로를 말한다.

  11. 11

    dict 또는 DataFrame 형태의 신용 지표를 반환한다. 핵심 키는 grade/score, leverage, interestCoverage, cashflowBuffer, riskFlags, basis이며 비율은 %, 배수는 배 단위다.

  12. 12

    전체 세부 필드는 공개 docstring/기능와 동기화한다. 코드/API 변경으로 이 설명이 오래되면 skill 갱신 누락으로 본다.

예시

이런 질문이 들어오면 이 skill 을 쓴다

  • 기업 신용 위험 봐줘
  • 대우건설 재무 안정성 분석해줘

출력

기대 결과

  • credit thesis
  • 위험 요인
  • 완화 요인
  • 한계

절차

  • Company.credit와 재무 안정성 관련 capability를 확인한다.
  • 부채, 이자보상, 영업현금흐름, 유동성 지표를 같은 기간 기준으로 만든다.
  • 위험 요인과 완화 요인을 별도 ref로 구분한다.
  • 금융업이면 일반 부채비율 해석 한계를 남긴다.

공개 호출 방식

  • c = dartlab.Company("005930")
  • c.credit()
  • dartlab.credit(c)

호출 동작

  • Company 재무 snapshot에서 차입, 현금흐름, 이자보상, 유동성 지표를 읽어 신용 위험을 계산한다. analysis와 상호 import하지 않고 필요한 데이터는 Company/core에서 직접 가져온다.
  • 실행 전에 target, period/date, metric, source 또는 universe를 확인한다.
  • 데이터가 없거나 runtime 제한이 있으면 값을 추정하지 않고 한계와 필요한 다음 수집 경로를 말한다.

대표 반환 형태

  • dict 또는 DataFrame 형태의 신용 지표를 반환한다. 핵심 키는 grade/score, leverage, interestCoverage, cashflowBuffer, riskFlags, basis이며 비율은 %, 배수는 배 단위다.
  • 전체 세부 필드는 공개 docstring/capability와 동기화한다. 코드/API 변경으로 이 설명이 오래되면 skill 갱신 누락으로 본다.

기본 검증

  • 실행 결과는 tableRef, valueRef, dateRef, executionRef 중 필요한 근거로 남긴다.
  • 최종 판단의 숫자 claim은 해당 table/value ref에 직접 묶는다.
  • 스킬과 실제 공개 API의 호출 방식, 대표 반환 형태, 오류/제한 동작이 다르면 같은 변경에서 스킬을 갱신한다.

런타임

실행 환경별 호환성

환경상태비고 / 제한
Local Python supported
Server supported
MCP supported
Web AI limited
Pyodide limited
  • 신용등급 외부 실시간 조회는 서버 또는 로컬 Python 환경에서만 가능하다.

실패 회피

흔한 실패 · 절대 금지

흔한 실패
  • 부채비율 하나만 보고 신용 결론
  • 현금흐름과 만기 구조 확인 누락
  • 금융업과 비금융업 기준 혼동
절대 금지
  • 근거 없는 등급 단정
  • 결손값을 0으로 간주