В множественном дискриминантном анализе широко используется прогнозирование вероятного банкротства заемщика. Однако, помимо этого подхода, существуют и упрощенные модели, которые основаны на системе показателей. Примером такой модели является система показателей Бивера, которая включает в себя несколько ключевых показателей. Наиболее значимые показатели в системе Бивера следующие: коэффициент Бивера, рентабельность активов, финансовый левередж, коэффициент покрытия активов собственным оборотным капиталом и коэффициент покрытия краткосрочных обязательств оборотными активами. Система показателей Бивера является простым и эффективным инструментом оценки финансовой устойчивости заемщика. Существует модель САRT, известная как "Classification and Regression Trees", которая может быть использована для кредитной классификации. Она представляет собой непараметрический метод, который обладает рядом преимуществ, среди которых - широкий диапазон применения, удобство в понимании и вычислениях. Однако при ее создании используются сложные статистические методы, в основе которых лежит "рекурсивное разбиение". Этот метод заключается в том, что компании-заемщики разделяются на различные "ветви" в зависимости от значений финансовых коэффициентов. Каждая "ветвь" дерева может быть дальше разделена на "ветви" в соответствии с другим коэффициентом. Классификация точности этой модели достигает около 90%, что является довольно высоким результатом.