The impact of macroeconomic factors on corporate credit risk

Abstract

Αυτή η μελέτη διερευνά την επίδραση μακροοικονομικών μεταβλητών στον εταιρικό πιστωτικό κίνδυνο, αναλύοντας τον ρόλο της οικονομικής ανάπτυξης, του πληθωρισμού και της ανεργίας στην πιθανότητα χρεοκοπίας μιας εταιρείας. Ενσωματώνει θεωρητική ανάλυση και εμπειρικά ευρήματα, εστιάζοντας στη μέτρηση του κινδύνου μέσω χρηματοοικονομικών δεικτών.Συγκρίνονται διάφορες μέθοδοι ποσοτικοποίησης, από παραδοσιακά μοντέλα όπως το Z-Score του Altman και η λογιστική παλινδρόμηση έως προηγμένες τεχνικές όπως η Αξία σε Κίνδυνο (VaR), το KMV και μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης. Η εμπειρική ανάλυση βασίζεται στο Μοντέλο Αναλογικών Κινδύνων Cox και εξετάζει 4.454 εταιρείες από Ελλάδα, Πορτογαλία και Ισπανία στον τομέα παραγωγής ποτών (2019–2023).Τρία μοντέλα χρησιμοποιούνται: ένα βασικό μοντέλο σταθερών παραγόντων κινδύνου, ένα δυναμικό μοντέλο που προσαρμόζεται στις οικονομικές αλλαγές και ένα κλιμακωτό μοντέλο που βελτιώνει τη συγκρισιμότητα των συντελεστών. Τα αποτελέσματα δείχνουν ότι η υψηλή ρευστότητα και η οικονομική ανάπτυξη μειώνουν τον κίνδυνο αποτυχίας, ενώ η ανεργία τον αυξάνει. Ο πληθωρισμός σχετίζεται αντιστρόφως με τον πιστωτικό κίνδυνο, υποδηλώνοντας ότι μέτρια επίπεδα μπορεί να ενισχύσουν την κερδοφορία και τη δυνατότητα αποπληρωμής χρεών.Η μελέτη υπογραμμίζει την ανάγκη ενσωμάτωσης μακροοικονομικών παραγόντων στη διαχείριση κινδύνου. Παρά τις βελτιώσεις μέσω εξελιγμένων μοντέλων, παραμένουν προκλήσεις, όπως οι υποθέσεις αναλογικότητας. Προτείνεται η ενίσχυση της ανάλυσης επιβίωσης με μηχανική μάθηση για ακριβέστερες προβλέψεις και η διεύρυνση της έρευνας σε άλλους βιομηχανικούς κλάδους και ρυθμιστικές πολιτικές.This study examines the impact of macroeconomic variables on corporate credit risk, focusing on GDP growth, inflation, and unemployment. It combines theoretical analysis with empirical findings to explore corporate failure, insolvency, and bankruptcy, emphasizing financial indicators in credit risk measurement. Various risk quantification techniques are compared, from traditional models like Altman’s Z-Score and logistic regression to advanced approaches such as Value at Risk (VaR), KMV, hazard models, and artificial intelligence-based methods.Empirical analysis employs the Cox Proportional Hazards Model on a sample of 4,454 beverage manufacturing companies from Greece, Portugal, and Spain (2019–2023). The study evaluates three models: a simple model with fixed risk factors, a time-varying model that adjusts to economic changes, and a scaling model that enhances coefficient comparability. Findings indicate that higher liquidity, measured by the Current Ratio, and economic growth reduce corporate failure risk, while rising unemployment increases default probability. Inflation shows an inverse relationship with credit risk, implying that moderate inflation may support business profitability and debt repayment.The study underscores the critical role of macroeconomic factors in corporate credit risk and the need to integrate economic indicators into risk management. While time-dependent and scaling models improve analysis, proportionality assumptions remain a challenge, necessitating further methodological advancements. Survival analysis, particularly the Cox model, provides valuable insights into default risk and should be complemented by machine learning for better predictive accuracy. Future research should explore broader industry applications and assess regulatory measures to mitigate macroeconomic risk exposure.