Distress Early Warning — Altman Z″<1.8 ∧ Beneish M>-1.78

공개 호출 방식

import dartlab
import polars as pl

# 1. Altman Z″ (전 종목)
altman = dartlab.quant("altman", market="KR")
# → DataFrame: stockCode · zScore · zone (distress/grey/safe)

# 2. Beneish M-score
beneish = dartlab.quant("beneish", market="KR")
# → DataFrame: stockCode · mScore · manipulator (likely/unlikely)

# 3. 동시 충족 join
df = (
    altman.join(beneish, on="stockCode", how="inner")
    .filter((pl.col("zScore") < 1.8) & (pl.col("mScore") > -1.78))
    .sort("zScore")
)

emit_result(
    table=df,
    values={"n_distress": len(df)},
    date="2026-05-28",
    sources=["dartlab://quant/altman", "dartlab://quant/beneish"],
)

호출 동작

1. 결론 도출

부실 + 회계 조작 의심 동시 충족 universe — 위험 신호 priority 정렬용. 부도 예측 아닌 주의 priority.

2. 핵심 근거 수집

• dartlab.quant("altman") — 5 비율 가중 Z″ (manufacturing free 변형)
• dartlab.quant("beneish") — 8 비율 가중 M-score (1999 정통)

3. 메커니즘 분석

2 강건 신호 동시 충족
   Altman Z″ < 1.8  (distress zone, 1~2 년 부도 ~80% precision)
   Beneish M > -1.78 (manipulator 의심, 0.6~0.8 precision)
   ↓
inner join → red zone universe
   ↓
zScore 오름차순 정렬 (가장 위험 먼저)
   ↓
운영자 review → forensics deep dive 종목 선정

4. 반례·한계

• Altman zone 진입 ≠ 부도 확정 (정확도 80% 1 년 전).
• Beneish 는 manipulation 의심 이지 확정 X — manipulator-likely 가 실제 manipulator 비율 ~60-80%.
• 산업 base 차이 (heavy capex 산업 Z 낮음, asset-light 산업 Z 높음).
• 금융주 별 모델 필요 (CAMELS 또는 Mohanram G-score).

5. 후속 모니터링

• distress universe → recipes.fundamental.quality.forensics.deepDive forensics 27 종 deep dive.
• accruals 추가 → recipes.fundamental.quality.forensics.accountingPolicyChange 결합.
• credit 측 검증 → engines.credit dCR rating + recipes.fundamental.credit.distressCandidateScreen triple.

대표 반환 형태

pl.DataFrame — 컬럼:

• stockCode : str · corpName : str
• zScore : float — Altman Z″
• zone : str — distress / grey / safe
• mScore : float — Beneish M
• manipulator : str — likely / unlikely
• sector : str (선택)

연계 절차

1. 본 recipe → distress + manipulation 의심 universe.
2. 통과 종목 → recipes.fundamental.quality.forensics.deepDive 또는 recipes.fundamental.credit.distressCandidateScreen triple.
3. 회계 forensics 추가 → recipes.fundamental.quality.forensics.accountingPolicyChange / bigBathDetection / revenueToCashBridge.
4. credit 측 dCR rating 결합 → recipes.fundamental.credit.creditQuantConsensus 4-source 합의.
5. 분기 재실행 → universe 변동 trace (악화 진행 종목 priority 상향).