신용위험 분석 (Company.credit 응용)

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

import dartlab

c = dartlab.Company("005930")
# 1. 무인자 — 가이드 DataFrame (axis × 7)
credit_guide = c.credit()
# 2. 신용 위험 측정 — 7 축 (leverage / interestCoverage / cashflowBuffer / ...)
credit_score = c.credit("종합")
# 3. dartlab.credit(c) — 동일 entry
dartlab.credit(c)

• 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.