模型进行时间序列预测，结果显示，在现有模式下，公司现金流确实将在三个月内枯竭，资不抵债是大概率事件，破产概率
P（Bankruptcy）
＞
0.85。
但是，我切换到下一张幻灯片，上面是各种复杂的图表和回归方程，这并不意味着破产是唯一且最优的选择。
我使用逻辑回归模型（Logistic
Regression）分析了影响公司生存可能性的关键因素，发现‘核心技术专利价值’（系数
β1
=
2.5，
P
＜
0.001）和‘新兴市场潜力’（系数
β2
=
1.8，
P
＜
0.01）是显著的正向预测因子。
这意味着，凌云科技的核心资产并未完全失去价值，只是被低效的管理和错误的战略所掩盖。
接下来，这是我利用
SPSS
的决策树算法（Decision
Tree
Algorithm）生成的不同重组方案的风险收益评估。我展示了一个清晰的分支图。
方案
A：破产清算。优点：快速止损。缺点：资产损失最大化（预计损失超过
5
亿），品牌声誉受损，员工安置成本高昂。
方案
B：债务重组
+
管理层优化。优点：保留核心技术和团队，减少直接损失。缺点：需要与债权人进行艰难谈判，短期内仍需大量资金注入。
方案
C：引入战略投资者
+
业务转型。优点：获得资金和资源支持，切入高增长潜力市场，实现价值最大化。缺点：稀释部分股权，转型存在不确定性。
我的建议是，采取方案
B
和方案
C
相结合的策略。
这是详细的
SPSS
输出报表，包括因子分析、聚类分析和蒙特卡洛模拟结果。我展示了厚厚一叠打印好的报告，数据显示，通过优化债务结构，剥离非核心亏损业务，并引入专注于人工智能医疗领域的战略投资者
P（Bankruptcy）
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0.85。
但是，我切换到下一张幻灯片，上面是各种复杂的图表和回归方程，这并不意味着破产是唯一且最优的选择。
我使用逻辑回归模型（Logistic
Regression）分析了影响公司生存可能性的关键因素，发现‘核心技术专利价值’（系数
β1
=
2.5，
P
＜
0.001）和‘新兴市场潜力’（系数
β2
=
1.8，
P
＜
0.01）是显著的正向预测因子。
这意味着，凌云科技的核心资产并未完全失去价值，只是被低效的管理和错误的战略所掩盖。
接下来，这是我利用
SPSS
的决策树算法（Decision
Tree
Algorithm）生成的不同重组方案的风险收益评估。我展示了一个清晰的分支图。
方案
A：破产清算。优点：快速止损。缺点：资产损失最大化（预计损失超过
5
亿），品牌声誉受损，员工安置成本高昂。
方案
B：债务重组
+
管理层优化。优点：保留核心技术和团队，减少直接损失。缺点：需要与债权人进行艰难谈判，短期内仍需大量资金注入。
方案
C：引入战略投资者
+
业务转型。优点：获得资金和资源支持，切入高增长潜力市场，实现价值最大化。缺点：稀释部分股权，转型存在不确定性。
我的建议是，采取方案
B
和方案
C
相结合的策略。
这是详细的
SPSS
输出报表，包括因子分析、聚类分析和蒙特卡洛模拟结果。我展示了厚厚一叠打印好的报告，数据显示，通过优化债务结构，剥离非核心亏损业务，并引入专注于人工智能医疗领域的战略投资者