La insolvencia, y en general el fracaso financiero, son procesos complejos en los que interactúan múltiples procesos y variables, tanto internas como externas; esta complejidad se vislumbra ya al realizar un análisis financiero, donde el diagnóstico depende de la interpretación conjunta de varias ratios, y de otras evidencias. Por ello, la evaluación del riesgo de insolvencia es un campo idóneo para la aplicación de técnicas estadísticas multivariables, que son métodos en los que se estudia de qué manera una variable independiente está condicionada o influida no por una, sino por dos o más variables explicativas.

Dos métodos multivariables comúnmente aplicados en este campo son el análisis discriminante y la regresión logística binaria.

En términos muy amplios, un análisis discriminante estima el perfil estadístico de varias muestras definidas ex ante (por ejemplo, pagadores y fallidos) y sintetiza esta información en una expresión matemática que permite calcular la distancia (es decir, el grado de parecido o de disimilitud) entre un nuevo cliente y cada uno de esos perfiles estadísticos; si la distancia a los pagadores es menor (es decir, si el cliente se parece más a quienes han sido pagadores en el pasado), entenderemos que es solvente; en caso contrario, si la distancia a los fallidos es más pequeña, asumiremos que probablemente se producirá un impago o morosidad, y tomaremos las decisiones oportunas. Una regresión logística binaria es un tipo especial de regresión que nos permite estimar la probabilidad de que una observación posea una propiedad concreta (por ejemplo, que un cliente sea potencialmente moroso), a partir de ciertos atributos estadísticos y un punto de corte definido ex ante. El impago es un evento aleatorio, por tanto ni estos ni ningún otro método pueden proporcionar certezas: únicamente, permiten formular pronósticos con un cierto grado de confianza estadística.