Default probabilities of privately held firms

Duan, Jin‐Chuan; Kim, Baeho; Kim, Woojin; Shin, Dong-Hwa

doi:10.1016/j.jbankfin.2018.08.006

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“…The relation between long term solvency and revenues is long-established and recent studies like ( Cui & Kaas, 2020 ; Duan, Kim, Kim, & Shin, 2018 ; Ghulam & Derber, 2018 ) have validated this link. To stress-test the solvency vis-à-vis a drop in sales, we follow De Vito & Gómez (2020) to devise the sensitivities.…”

Section: Stress Scenarios and Datamentioning

confidence: 91%

Impact of Covid-19 on corporate solvency and possible policy responses in the EU

Mirza

Rahat

Naqvi

et al. 2023

The Quarterly Review of Economics and Finance

138

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Highlights A decline of market capital from Covid-19 will increase the default likelihood. The mining, construction and retail sectors are most vulnerable to market shock. Given a moderate deterioration in economic profile, a tax deferral is sufficient. For exacerbating shocks, debt and equity support is essential to avoid a meltdown.

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Section: Stress Scenarios and Datamentioning

confidence: 91%

Impact of Covid-19 on corporate solvency and possible policy responses in the EU

Mirza

Rahat

Naqvi

et al. 2023

The Quarterly Review of Economics and Finance

138

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“…O efeito não significativo da variável H5 não corroborou as afirmações de Castagnolo e Ferro (2014), Duan et al (2018) e Gabbianelli (2018) referentes aos benefícios que as informações geradas pela gestão financeira podem proporcionar para a redução do risco de inadimplência dos clientes. Uma vez que a maioria dos produtores concordou que a inadimplência dos clientes representa uma dificuldade, a não significância dessa variável pode indicar que eles desconhecem as vantagens que uma gestão financeira eficaz pode proporcionar em relação a esse problema.…”

Section: Resultsunclassified

Fatores Associados à Adoção de Práticas de Gestão Financeira por Produtores Rurais do Triângulo Mineiro

Silva¹,

Malaquias

2020

REPeC

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Objetivo do trabalho: Identificar características associadas à adoção de práticas de gestão financeira por produtores rurais do Triângulo Mineiro. Método: Aplicou-se questionários a 113 produtores rurais de 20 cidades do Triângulo Mineiro. O teste das hipóteses foi realizado a partir da análise de regressão multivariada. Após a obtenção dos resultados, testes adicionais, que abrangeram a utilização de variáveis de interação e a análise fatorial, foram realizados para verificar a robustez do modelo. Resultados e contribuições do artigo: Identificou-se por meio deste estudo que a idade do produtor, o conhecimento dos custos de produção, a participação em treinamento sobre gestão financeira e a percepção sobre a relevância da gestão financeira são fatores relacionados à adoção de práticas relacionadas a esta. As possíveis contribuições deste estudo residem na compreensão das características gerenciais de produtores rurais de uma importante região do agronegócio brasileiro, além de revelar informações que podem subsidiar estratégias do poder público, sindicatos rurais, cooperativas rurais, instituições financeiras e demais interessados no aperfeiçoamento da gestão rural.

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“…Nonetheless, there is a lack of studies focused on nonquoted/non-rated entities. According to Duan et al (2018), the relative paucity of academic attention is partly due to the lack of publicly available data on privately held firms. Even if accounting data for private firms is available, the lack of market data such as stock prices entails an additional obstacle to studying their defaults, since recent advancements in the credit risk model typically require some form of market information.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…Even if accounting data for private firms is available, the lack of market data such as stock prices entails an additional obstacle to studying their defaults, since recent advancements in the credit risk model typically require some form of market information. Duan et al (2018) propose a model for such cases. They obtain the distance-to-default (DTD) for quoted companies, and then identify macro and firm-specific factors related to the DTDs.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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IFRS 9 Expected Loss: A Model Proposal for Estimating the Probability of Default for non-rated companies

Delgado-Vaquero¹,

Díaz

Ramírez

2020

RC-SAR

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Bajo el modelo de provisiones por riesgo de crédito de la NIIF 9, las empresas deben estimar una Probabilidad de Default o quiebra (PD) para todos los activos financieros (y otros elementos) no valorados a valor razonable con cambios en la cuenta de resultados. Existen varias metodologías para estimar dicha PD utilizando información histórica o de mercado. No obstante, en algunos casos las empresas no disponen de información histórica o de mercado acerca de una contraparte. Para estos casos proponemos un modelo denominado Financial Ratios Scoring (FRS), a través del cual la entidad puede obtener un rating interno de la contraparte como primer paso para estimar la PD. El modelo se diferencia de otros modelos recientes en varios aspectos como, por ejemplo, el tamaño de la base de datos o el hecho de que se enfoca en empresas sin rating. Se basa en dar una puntuación a la contraparte en función de sus ratios financieros clave. La puntuación sitúa a la empresa en un percentil dentro de una distribución del sector previamente construida utilizando empresas con rating oficial u ofrecido por vendors. Hemos analizado la fiabilidad del modelo calculando el rating interno para empresas con rating oficial y hemos comparado el rating interno con el oficial, obteniendo resultados positivos. Under the IFRS 9 impairment model, entities must estimate the PD (Probability of Default) for all financial assets (and other elements) not measured at fair value through profit or loss. There are several methodologies for estimating this PD from market or historical information. However, in some cases entities do not possess market or historical information concerning a counterparty. For such cases, we propose a model called Financial Ratios Scoring (FRS), by means of which an entity can obtain a “shadow rating” for a counterparty as a first step in estimating the PD. The model differentiates from other recent models in several aspects, such as the size of the database and the fact that it is focused on non-rated companies, for example. It is based on scoring the counterparty according to its key financial ratios. The score will place the counterparty on a percentile within a previously constructed sector distribution using companies with a credit rating published by rating agencies or financial vendors. We have tested the model reliability by calculating the internal credit rating of several companies (which have an official/quoted credit rating), and by comparing the rating obtained with the official one, and obtained positive results.

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Default probabilities of privately held firms

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Fatores Associados à Adoção de Práticas de Gestão Financeira por Produtores Rurais do Triângulo Mineiro

IFRS 9 Expected Loss: A Model Proposal for Estimating the Probability of Default for non-rated companies

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