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http://hdl.handle.net/10071/18353
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Title: Structural credit risk models: analysis of listed companies in Portugal
Authors: Santos, Inês Pereira
Orientador: Dias, José Carlos
Keywords: Credit risk
Default probability
Structural models
Portuguese listed companies
Gestão do risco
Risco de crédito
Modelos estruturais
Empresa
Portugal
Issue Date: 15-Nov-2018
Citation: SANTOS, Inês Pereira - Structural credit risk models: analysis of listed companies in Portugal [Em linha]. Lisboa: ISCTE-IUL, 2018. Dissertação de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/18353>.
Abstract: Under the trend of financial globalization and considering the significant problems experienced by companies and banks during the Global Financial Crisis, the interest in credit risk measurement and management has increased substantially during the last decade. This study empirically investigates the structural credit risk approach, initiated with the seminal studies of Black and Scholes (1973) and Merton (1974), which regard corporate securities as contingent claims on a firm’s underlying assets. Throughout this study, we analyse and implement three structural credit risk models – the original Merton model (1974) and two commercial extensions of this model, the KMV model and the CreditGrades model – in order to evaluate the default probabilities of 8 listed Portuguese companies – EDP, Galp, Jerónimo Martins, Sonae, Nos, Cofina, Media Capital and Teixeira Duarte – during the years 2013 to 2017. The obtained results suggest that the annual default probabilities determined by the three structural credit risk models are considerably different, taking into consideration the several refinements made by the KMV and CreditGrades models to the original Merton model. These two commercial extensions attempt to produce a more realistic output, that better reflects real-world default dynamics. In fact, the discrepancy of results produced by the 3 structural models intensifies, as the default probability determined by the structural approach, for a given company, also increases. Moreover, among the 3 structural credit risk models considered in this study, CreditGrades is considered the most reliable model as well as the one that displays the highest default probabilities, followed by the KMV model.
Tendo em conta a tendência de globalização financeira e as recentes dificuldades económicas experienciadas, quer por empresas quer por bancos, durante a Grande Crise Financeira, tem-se verificado, durante a última década, um crescente interesse na mensuração e gestão do risco de crédito. Assim, este estudo tem como objetivo investigar a abordagem estrutural de risco de crédito, iniciada com os estudos de Black and Scholes (1973) e Merton (1974), que trata os títulos corporativos como reivindicações contingentes sobre os ativos subjacentes de uma empresa. Ao longo deste estudo são analisados e implementados três modelos estruturais – o modelo original de Merton (1974) e duas extensões comerciais deste modelo, o modelo KMV e o modelo CreditGrades – de modo a avaliar as probabilidades de incumprimento de 8 empresas portuguesas cotadas – a EDP, Galp, Jerónimo Martins, Sonae, Nos, Cofina, Media Capital e Teixeira Duarte – ao longo dos anos de 2013 até 2017. Os resultados obtidos sugerem que as probabilidades anuais de incumprimento, determinadas pelos três modelos estruturais de risco de crédito, são consideravelmente diferentes, tendo em conta os diversos refinamentos realizados pelos modelos KMV e CreditGrades, ao modelo original de Merton. Estas duas extensões do modelo de Merton tentam produzir um resultado mais credível e realista, isto é, que melhor reflita as dinâmicas do mundo financeiro. De facto, é possível observar que a discrepância de resultados apresentados pelos 3 modelos aumenta, à medida que a probabilidade de incumprimento determinada pela abordagem estrutural também aumenta. Para além disso, de entre os 3 modelos estruturais de risco de crédito abordados neste estudo, o modelo de CreditGrades é considerado o mais credível, sendo também o que apresenta maiores probabilidades de incumprimento. Seguindo-se posteriormente, o modelo KMV.
Peer reviewed: yes
URI: http://hdl.handle.net/10071/18353
Thesis identifier: 202104818
Designation: Mestrado em Finanças
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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