Credit rating and migration modelling

Abstract

Η εργασία αυτή αποτελεί μία προσπάθεια να απαντήσουμε σε ερωτήματα που έχουν απασχολήσει στο παρελθόν (ή και απασχολούν ακόμη) όσους ενασχολούνται με την εκτίμηση της πιστοληπτικής ικανότητας επιχειρήσεων:  Πώς μπορούμε να εκτιμήσουμε την πιθανότητα μία επιχείρηση να μην δύναται να εξυπηρετήσει τις υποχρεώσεις της στο άμεσο ή και στο μακρινό μέλλον;  Τα οικονομικά μεγέθη ενός ισολογισμού λένε πάντα την αλήθεια;  Είναι ικανός ο ισολογισμός μίας χρονιάς να μας προετοιμάσει για το τι θα συμβεί την «επόμενη μέρα»; Εάν ναι, βάσει ποιων στοιχείων μπορεί να γίνει αυτό;  Είναι κάποια από τα οικονομικά στοιχεία σημαντικότερα από κάποια άλλα; Στα παραπάνω ερωτήματα θα επιχειρήσουμε να απαντήσουμε κάνοντας χρήση μεθόδων clustering, logistic regression models και πινάκων πιθανοτήτων μετάβασης. Θα βασιστούμε σε στοιχεία δημοσιευμένων ισολογισμών 180 επιχειρήσεων, οι οποίες εδρεύουν στην Ευρώπη, σε συνδυασμό με εκτιμήσεις Εταιρείας η οποία εκτιμά την πιστοληπτική ικανότητα αυτών των επιχειρήσεων. Μέσω μεθόδων Clustering θα επιχειρήσουμε να δούμε εάν προκύπτουν συσχετίσεις μέσα από τα στοιχεία ενός ισολογισμού και εάν ομαδοποιώντας κάποια στοιχεία θα έχουμε κάποιο υποσύνολο μεταβλητών που αξίζει να αναλύσουμε περαιτέρω. Έχοντας μία πρώτη εικόνα από την παραπάνω διαδικασία, θα συνεχίσουμε την ανάλυση με χρήση Logistic Regression Models. Εκεί θα διαπιστώσουμε εάν υπάρχουν κάποια στοιχεία τα οποία είναι πιο σημαντικά από άλλα στην προσπάθεια κατηγοριοποίησης μίας επιχείρησης σε κάποιο rating class. Θα μπορέσουμε επίσης να δούμε ποιοι είναι οι συντελεστές εκείνοι που θα μας δίνανε σε ένα μοντέλο τη δυνατότητα εκτίμησης, ίσως και πρόβλεψης του rating. Τέλος με τη χρήση των πινάκων πιθανοτήτων μετάβασης, θα μπορέσουμε να διαπιστώσουμε εάν η γνωστή μεταβολή στο rating μιας επιχείρησης για ένα οικονομικό έτος είναι ικανή να προβλέψει τι θα συμβεί στο μέλλον, στην επόμενη οικονομική περίοδο ή ακόμα και σε βάθος ετών. Σε αυτή τη διαδικασία θα βασιστούμε στη θεωρία των Μαρκοβιανών Αλυσίδων. Όλες οι παραπάνω διαδικασίες θα υλοποιηθούν με το στατιστικό πρόγραμμα “R”.This essay constitutes an effort to address issues that have been raised in the past (or continue to concern) those involved in assessing the creditworthiness of a company: • How can we estimate the probability that a company will be unable to meet its obligations in the near or distant future? • Do the financial figures in a Balance Sheet always reflect reality? • Can a single year's Balance Sheet prepare us for what will happen on "the next day"? If so, based on which elements can this assessment be made? • Are certain financial figures more significant than others? We will attempt to answer these questions by using clustering methods, logistic regression models, and transition probability matrices. Our analysis will be based on data from published Balance Sheets of 180 companies based in Europe, combined with assessments from a company specializing in evaluating the creditworthiness of these companies. By applying clustering methods, we aim to determine whether correlations emerge from Balance Sheet data and whether grouping certain elements results in a subset of variables worth further analysis. Having gained an initial understanding from this process, we will proceed with the analysis using logistic regression models. This will allow us to identify whether certain financial indicators play a more critical role than others in classifying a company into a specific rating class. Additionally, we will examine which coefficients in a model could facilitate the estimation or even prediction of a company's credit rating. Finally, by utilizing transition probability matrices, we will assess whether known changes in a company's rating over a financial year can effectively predict future developments in the next financial period or even over multiple years. This analysis will be based on Markov Chain theory. All of the above-mentioned processes will be implemented using the statistical software “R.”