Beaver chọn 79 công ty kiệt quệ tài chính là các công ty bị phá sản, hoặc không thể trả lãi, hoặc chậm trả cổ tức, hoặc tài khoản ngân hàng cạn kiệt. Dữ liệu lấy từ tạp chí chuyên ngành hàng năm của Moody từ năm 1954 đến 1964. Beaver sử dụng phƣơng pháp bắt cặp để chọn các công ty không bị kiệt quệ vào mẫu, cụ thể “với mỗi công ty kiệt quệ trong mẫu, sẽ chọn một công ty không kiệt quệ cùng ngành và cùng giá trị tài sản vào mẫu”. Động cơ đằng sau phƣơng pháp này là để kiểm soát ảnh hƣởng của nhân tố giá trị tài sản và ngành lên các tỷ số tài chính và sự kiệt quệ.
Beaver chọn 30 tỷ số tài chính và sử dụng 3 loại phân tích thực nghiệm để thấy khả năng dự báo của các tỷ số tài chính này, đó là:
Thứ nhất, phân tích so sánh giá trị trung bình, Thứ hai, kiểm định tách đôi,
Thứ ba, phân tích khả năng dự báo.
Đầu tiên, phân tích so sánh giá trị trung bình sẽ so sánh giá trị trung bình của tỷ số tài chính giữa các công ty kiệt quệ và các công ty không kiệt quệ, kết quả cho thấy các công ty kiệt quệ có tỷ số tài chính kém hơn so với các công ty không kiệt quệ trong giai đoạn trƣớc khi kiệt quệ.
Tiếp theo, kiểm định tách đôi đƣợc thực hiện để kiểm tra khả năng dự báo của các tỷ số tài chính. Kiểm định đƣợc thực hiện bằng cách phân chia ngẫu nhiên các công ty trong mẫu thành 2 mẫu con. Với một tỷ số tài chính cho trƣớc, một điểm cắt tối ƣu (optimal cutoff) sẽ đƣợc xác định ở mỗi mẫu con. Các điểm cắt tối ƣu của mẫu con này sẽ đƣợc sử dụng để phân loại cho mẫu con kia và ngƣợc lại. Beaver nhận thấy rằng có 6/30 tỷ số là có ý nghĩa lớn để dự báo kiệt quệ, đó là những tỷ số có “lỗi” phân loại thấp nhất:
20 Thứ hai, Thứ ba, Thứ tƣ, Thứ năm, , Thứ sáu, tỷ số NCI =
Cuối cùng là phân tích khả năng dự báo, bao gồm kiểm tra biểu đồ tần số, overlap, độ xiên (skewness) và phân phối chuẩn của các tỷ số tài chính. Phân tích này cho thấy các tỷ số tài chính có thể dự báo kiệt quệ tài chính vào khoảng thời gian 5 năm trƣớc khi kiệt quệ xảy ra.