El artículo proporciona una revisión completa sobre los enfoques teóricos, metodologías e investigaciones empíricas de la predicción de quiebras corporativas, haciendo hincapié en la historia de desarrollo de 30 años de los resultados empíricos húngaros. En los países ex-socialistas, la predicción de quiebras corporativas se hizo posible más de 20 años después en comparación con los países occidentales; sin embargo, basándose en el desarrollo histórico de la predicción de quiebras corporativas tras el cambio del sistema político, se puede argumentar que ya ha alcanzado el nivel de las mejores prácticas internacionales. A lo largo de la historia de desarrollo de la predicción de quiebras en Hungría, se puede rastrear cómo la predicción de quiebras inicial, pequeña, basada en muestras transversales y metodologías clásicas ha evolucionado hacia los sistemas de calificación corporativa actuales que cumplen con los requisitos de los modelos de cálculo de capital económico dinámico y a través del ciclo. El desarrollo metodológico contemporáneo se caracteriza por la dominación de la inteligencia artificial, la minería de datos, el aprendizaje automático y la modelización híbrida. Con base en resultados empíricos, el artículo presenta varias propuestas normativas sobre cómo ensamblar una base de datos de predicción de quiebras y seleccionar el(los) método(s) de clasificación adecuados para lograr una predicción eficiente de quiebras corporativas.