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Abstract(s)
Given the current indebtedness and the need to improve the competitiveness in the Portuguese corporate sector, the Government implemented several measures to overcome these fundamental issues. Among them, we find the PER Program which has been regarded with some skepticism considering its efficiency. Hereby, we purpose an analysis of this instrument’s current behavior which later guided us to build two regression models. These models predict which regions in Portugal will be more prone to encompass companies filling for this recovery program through a Panel of Macroeconomic Indicators.
With effect, a static model was created in order to infer the direct impact of the variables that made up the panel of indicators on the number of PER requests. The second model had the same intent, with the only exception being the lag of one year between the explanatory variables and the explainable one.
As a consequence, we find evidence of an existing lag of 13 months from the time when there is a negative shock in the Portuguese economy and its repercussions on the corporate sector. Furthermore, we proved that regions with more qualified people have less propensity of having firms in financial distress. Also, the unemployment rate established itself as another capable variable in the diagnosis of which regions will be needing more attention regarding corporate instability. Surprisingly, the technological variable showed a positive correlation with the number of PER cases, probably, due to its operating nature, privileging high investment risk projects.
Dado o corrente endividamento e a necessidade de melhorar a competitividade no sector empresarial Português, o Governo implementou várias medidas para ultrapassar estas questões essenciais. Entre elas, encontramos o Programa PER, que tem sido visto com algum cepticismo considerando a sua eficácia. Neste trabalho, propomos uma análise do comportamento deste instrumento, que nos levou a construir dois modelos de regressão. Estes modelos prevêem quais as regiões em Portugal que serão mais vulneráveis a abranger empresas que se candidatam a este programa de recuperação através de um painel de indicadores macroeconómicos. Com efeito, um modelo estático foi criado de modo a inferir o impacto directo das variáveis que compõem o painel de indicadores no número de pedidos PER. O segundo modelo tem o mesmo objectivo, sendo que a única excepção é o atraso de um ano entre as variáveis explanatórias e a variável explicada. Consequentemente, encontramos evidência de um atraso de 13 meses desde a altura em que existe um choque negativo na economia portuguesa e as suas repercussões no sector empresarial. Além disso, provamos que as regiões com mais pessoas qualificadas têm menor propensão a compreender empresas em dificuldades financeiras. Igualmente, a taxa de desemprego estabelece-se como mais uma variável apta para diagnosticar que regiões irão necessitar de maior atenção, considerando a instabilidade das suas empresas. Surpreendentemente, a variável tecnológica demonstra uma correlação positiva com o número de casos PER, provavelmente, devido à sua natureza operativa, privilegiando projectos de elevado risco.
Dado o corrente endividamento e a necessidade de melhorar a competitividade no sector empresarial Português, o Governo implementou várias medidas para ultrapassar estas questões essenciais. Entre elas, encontramos o Programa PER, que tem sido visto com algum cepticismo considerando a sua eficácia. Neste trabalho, propomos uma análise do comportamento deste instrumento, que nos levou a construir dois modelos de regressão. Estes modelos prevêem quais as regiões em Portugal que serão mais vulneráveis a abranger empresas que se candidatam a este programa de recuperação através de um painel de indicadores macroeconómicos. Com efeito, um modelo estático foi criado de modo a inferir o impacto directo das variáveis que compõem o painel de indicadores no número de pedidos PER. O segundo modelo tem o mesmo objectivo, sendo que a única excepção é o atraso de um ano entre as variáveis explanatórias e a variável explicada. Consequentemente, encontramos evidência de um atraso de 13 meses desde a altura em que existe um choque negativo na economia portuguesa e as suas repercussões no sector empresarial. Além disso, provamos que as regiões com mais pessoas qualificadas têm menor propensão a compreender empresas em dificuldades financeiras. Igualmente, a taxa de desemprego estabelece-se como mais uma variável apta para diagnosticar que regiões irão necessitar de maior atenção, considerando a instabilidade das suas empresas. Surpreendentemente, a variável tecnológica demonstra uma correlação positiva com o número de casos PER, provavelmente, devido à sua natureza operativa, privilegiando projectos de elevado risco.