Predecir la angustia financiera es uno de los problemas más conocidos en finanzas corporativas. Los inversores y otros interesados a menudo utilizan modelos de predicción como herramientas relevantes para identificar debilidades y eliminar posibles amenazas para los socios comerciales. Este documento tiene como objetivo presentar un modelo efectivo de regresión logística para predecir con un año de anticipación la angustia financiera con el mínimo conjunto de predictores como parte de la gestión de riesgos. El documento está motivado por varios trabajos que tratan el fenómeno de la maldición de la dimensionalidad y la observación de que el aumento del número de predictores del modelo logit no mejora la predicción, al contrario. Se utiliza el monitoreo de la significancia de la mejora en el crecimiento paso a paso del conjunto de predictores para identificar el conjunto mínimo. La regresión logística con validación cruzada está involucrada en el proceso de modelado. El modelo propuesto se compara con otros modelos basados en logit utilizados regional o globalmente en el mismo conjunto de datos grande, lo que subraya la validez y robustez del modelo. El modelo logit propuesto contiene solo dos predictores significativos y logra métricas de rendimiento excelentes en comparación con otros modelos. El valor añadido del artículo radica en una aplicación simple para gerentes, inversores, acreedores, instituciones financieras y otros con una clasificación confiable de empresas en grupos de empresas saludables y no saludables.