An Empirical Analysis of Structural Models of Corporate Debt Pricing

Macroeconomic uncertainty and credit default swap spreads

“…Our findings, drawn from a sizable panel dataset, further understanding of determinants of CDS spreads and provide strong empirical evidence of the importance of macroeconomic volatility in credit derivative markets, which should not be ignored in economic policy and credit risk management. Furthermore, given the difficulty of structural models in accurately estimating and predicting credit spreads (Teixeira (2007)), an interesting direction of future research is to incorporate macroeconomic uncertainty to improve the performance of credit risk models. Note: p25, p50, p75 refer to those percentiles of the empirical distributions.…”

Fijación Del Diferencial De Crédito Mediante Modelos Estructurales Y Mixtos. Aplicación Empírica en Una Economía Emergente: El Caso Mexicano

“…De conformidad con los valores del estadístico de prueba G, se puede desprender que ni el modelo de Leland, ni el de Fan y Sundaresan ajustan correctamente los puntos base; sin embargo, dentro de éstos el "mejor" es el de Fan y Sundaresan cuando el poder de negociación entre acreedores y accionistas se encuentra equilibrado (=0.5) o levemente sesgado hacia los accionistas (=0.6). Este resultado coincide con lo establecido por Teixeira (2005). No obstante, se decidió corroborar esta situación, para lo cual se estudió el cambio en el valor del estadístico G al Se llevó a cabo una primera simulación, tomando la tasa de recuperación propuesta por Frye Como se puede observar en este gráfico, los valores pronosticados se encuentran muy lejanos de los diferenciales reales establecidos para cada instrumento, y esta situación se corrobora al verificar el valor del estadístico de prueba para los modelos BM y PLBM, ya que para el primero la G es de -12.07, mientras que para el segundo el valor de este estadístico es de -9.4.…”

“…Por lo que en resumen, este último modelo es el recomendado en este trabajo para las empresas que no cotizan en bolsas públicas o que no poseen una calificación crediticia otorgada por una entidad calificadora. Al igual que como lo hizo Teixeira (2005), se analizaron los residuos de los diferenciales observados y los estimados, derivados de los modelos que aproximaron en mayor medida los spreads 1 de crédito reales: BM y PLBM; para ello se calculó la tasa de recuperación con la ecuación 118, y se buscaron variables que pudieran explicar los valores poco óptimos del estadístico G.…”

“…En lo que respecta al modelo de Fan y Sundaresan (2000), de la misma manera que como sucede en la investigación realizada por Teixeira (2005), existe una mejora en el ajuste al contrastar el resultado derivado de este modelo con los de Merton y Leland; no obstante, para el caso mexicano, los puntos base estimados aún se encuentran alejados de los valores reales, los cuales, son subestimados por el modelo.…”

“…Por lo que en resumen, este último modelo es el recomendado en este trabajo para las empresas que no cotizan en bolsas públicas o que no poseen una calificación crediticia otorgada por una entidad calificadora. Al igual que como lo hizo Teixeira (2005), se analizaron los residuos de los diferenciales observados y los estimados, derivados de los modelos que aproximaron en mayor medida los spreads 1 de crédito reales: BM y PLBM; para ello se calculó la tasa de recuperación con la ecuación 118, y se buscaron variables que pudieran explicar los valores poco óptimos del estadístico G.Con el propósito de llevar a cabo un pequeño análisis únicamente para el ejercicio de 2008, se realizó una regresión entre los residuos derivados de estos modelos como variable dependiente, y como variables independientes el sector donde se encuentra la empresa (tomando la clasificación otorgada por la BMV), la razón de apalancamiento, etc.1 En el presente trabajo se utiliza de forma indistinta diferencial de crédito o spread de crédito.De conformidad con estos resultados obtenidos, se pudo observar que el modelo de regresión no explica correctamente a los residuos provenientes del modelo BM. No obstante, al correr la regresión de los residuos del PLBM con todas las variables independientes, resultaron significativas el nivel de apalancamiento (endeudamiento), pero únicamente medido a través de las deudas de largo plazo, así como el rendimiento en el precio de la acción, el tipo de industria, siendo significativo el que las organizaciones pertenezcan a los sectores de comunicaciones y transportes o al de servicios, dado que no pertenecen al sector de varios.…”