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Predicting financial distress in professional sports : are classical models fit for purpose?
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This dissertation evaluates whether the classical financial distress prediction models proposed by Altman (1968) and Ohlson (1980) retain predictive power when applied to sports-industry. Using a cross-sectional dataset for the 2022/2023 season, covering 131 professional sports organizations, including 40 football entities and 91 franchises from the NBA, NFL, and NHL, the study tests the performance of the original models and develops sector-adjusted versions suited to the economics of sports. Results show that the direct application of Altman’s Z-score and Ohson’s O-score produce severe misclassification patters and are misaligned with the sports industry, showing no practical ability to differentiate between distressed and non-distressed sports organizations. To address this limitation, it was constructed the “Z-sports” and “Ohlson-sports” models, incorporating sector-specific variables and ratios that could increase models’ predictive power. Across, public, private, and football-only subsamples, wage pressure, liquidity constraints, broadcasting dependence, and profitability persistence were identified as central drivers of financial fragility in sports organizations. The industry’s unique structural characteristics, such as high wage rigidity, volatile sporting-derived revenues, and leverage tolerance, explain why classical models underperform in this context. This dissertation contributes to the literature by demonstrating that distress prediction in sports require sector-specific adjustments and by proposing coherent empirical frameworks that better capture the financial dynamics in sports entities.
Esta dissertação avalia se os modelos clássicos de previsão de dificuldades financeiras propostos por Altman (1968) e Ohlson (1980) mantêm o poder preditivo quando aplicados à indústria do desporto. Utilizando um conjunto de dados referentes à temporada 2022/2023, abrangendo 131 organizações profissionais desportivas, incluindo 40 entidades de futebol e 91 franquias da NBA, NFL e NHL, o estudo testa o desempenho dos modelos originais e desenvolve versões ajustadas ao setor, adequadas à economia do desporto. Os resultados mostram que a aplicação direta do Altman Z-score e do Ohlson O-score produzem padrões de classificação errados e estão desalinhados com a indústria do desporto, não mostrando capacidade prática para diferenciar entre organizações desportivas que estejam emdificuldades ou não. Para resolver esta limitação, foram construídos os modelos “Z-sports” e “Ohlson-sports”, incorporando variáveis e rácios específicos do setor que poderiam aumentar o poder preditivo dos modelos. Em subamostras públicas, privadas e exclusivamente de futebol, a pressão salarial, as restrições de liquidez, a dependência da transmissão televisiva e a persistência da rentabilidade foram identificadas como fatores centrais da fragilidade financeira nas organizações desportivas. As características estruturais únicas da indústria, tais como a elevada rigidez salarial, as receitas voláteis consoante a performance desportiva e a tolerância ao endividamento, explicam por que razão os modelos clássicos têm um desempenho inferior neste contexto. Esta dissertação contribui para a literatura ao demonstrar que a previsão de dificuldades financeiras no desporto requer ajustamentos específicos do setor e propondo quadros empíricos que captam melhor a dinâmica financeira das entidades desportivas.
Esta dissertação avalia se os modelos clássicos de previsão de dificuldades financeiras propostos por Altman (1968) e Ohlson (1980) mantêm o poder preditivo quando aplicados à indústria do desporto. Utilizando um conjunto de dados referentes à temporada 2022/2023, abrangendo 131 organizações profissionais desportivas, incluindo 40 entidades de futebol e 91 franquias da NBA, NFL e NHL, o estudo testa o desempenho dos modelos originais e desenvolve versões ajustadas ao setor, adequadas à economia do desporto. Os resultados mostram que a aplicação direta do Altman Z-score e do Ohlson O-score produzem padrões de classificação errados e estão desalinhados com a indústria do desporto, não mostrando capacidade prática para diferenciar entre organizações desportivas que estejam emdificuldades ou não. Para resolver esta limitação, foram construídos os modelos “Z-sports” e “Ohlson-sports”, incorporando variáveis e rácios específicos do setor que poderiam aumentar o poder preditivo dos modelos. Em subamostras públicas, privadas e exclusivamente de futebol, a pressão salarial, as restrições de liquidez, a dependência da transmissão televisiva e a persistência da rentabilidade foram identificadas como fatores centrais da fragilidade financeira nas organizações desportivas. As características estruturais únicas da indústria, tais como a elevada rigidez salarial, as receitas voláteis consoante a performance desportiva e a tolerância ao endividamento, explicam por que razão os modelos clássicos têm um desempenho inferior neste contexto. Esta dissertação contribui para a literatura ao demonstrar que a previsão de dificuldades financeiras no desporto requer ajustamentos específicos do setor e propondo quadros empíricos que captam melhor a dinâmica financeira das entidades desportivas.
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Financial distress Sports finance Altman Z-score Ohlson O-score Z-sports Ohlson-sports Dificuldades financeiras Finanças desportivas
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