Measuring firms’ default probabilities with imperfect information

Resumo

Esta tese tem como objetivo estimar as probabilidades de falência num cenário de informação imperfeita. Isto é conseguido através da implementação de um modelo que considera que os credores não conseguem observar diretamente os valores dos ativos da empresa. Em vez disso,os investidores recebem informações periódicas provenientes de relatórios contabilísticos que podem ser imperfeitos. O conjunto de dados considerado abrange 18 empresas não financeiras que pertencem ao Euro STOXX 50, entre 2010 e 2020. Os resultados obtidos por este estudo sugerem que as probabilidades de falência em geral comportam-se de forma monótona relativamente ao grau de imprecisão dos dados. Em períodos marcados por eventos extremos, tal como a crise europeia da dívida soberana e a pandemia causada pelo covid-19, é possível observar um impacto mais significativo nas probabilidades de falência à medida que se aumenta a hipótese relativa ao grau de ruído contabilístico. Finalmente, comparando os resultados com as probabilidades de falência implicadas pelas classificações de crédito elaboradas pela agência Standard & Poor’s, é possível concluir que os resultados do modelo estão a subestimar as probabilidades de incumprimento, variando em termos absolutos, entre 0,46% a 0,75% das implicadas pelas classificações de crédito.

Data do prémio	27 abr. 2022
Idioma original	English
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	Nuno Silva (Supervisor)