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Abstract(s)
The present Dissertation addresses the early identification of U.S. commercial banks which eventually failed, and the choice of financial ratios that better capture the difference in performance, between them and solvent banks, after the 2007-2009 crisis. The sample comprises 69 failed banks between 2011 and 2012, each matched with a non-failed bank according to total deposits, charter class, number of branches and state (N=138). Two methodologies, in the form of four models, are adequately employed. Firstly, two logistic regressions, to predict the posterior odds of a bank’s failure, conditional on a set of financial ratios – one predicting bankruptcy in the upcoming year and another two years after (t-1 and t-2 models, respectively). Secondly, two linear discriminant analysis are estimated, to distinguish which ratios explain the difference in performance – again, for t-1 and t-2. Both t-1 models predicted which banks were going to fail next year, and which weren’t, with 97.83% of accuracy, while the t-2 models predicted approximately 90%, proving that failures are likely to be forecasted two years in advance. Besides the two loan quality variables present in all four models, the key variable to predict bank failures in t-1 is non-interest expense over operating income, and in t-2, the capital adequacy ratio. As a robustness check, out-of-sample testing was performed on 35 failed banks between 2013 and 2017, each matched with a non-failed bank (N=70). The results are fully validated and very stable, as the t-1 and t-2 models present, correct classifications of, approximately, 98% and 91%, respectively.
A presente Dissertação aborda a prévia identificação da falência de bancos comerciais norte-americanos e dos rácios financeiros que melhor captam a diferença de desempenho entre bancos falidos e bancos saudáveis, após a crise de 2007-2009. A amostra é constituída por 69 bancos falidos entre 2011 e 2012, cada um emparelhado com um banco saudável, de acordo com o total de depósitos, charter class, número de agências e estado (N=138). Aplicam-se duas metodologias, correspondentes a quatro modelos. Primeiramente, estimam-se duas regressões logísticas, que prevêem as probabilidades a posteriori de um banco falir, condicional a um conjunto de rácios financeiros - uma que prevê falência no próximo ano e outra que prevê dois anos depois (modelos t-1 e t-2, respetivamente). Seguidamente, duas análises discriminantes lineares são estimadas, para distinguir que rácios explicam a diferença de desempenho – novamente para os dois anos. Os modelos t-1 reclassificam a amostra com uma precisão de 97,83% e os t-2 de, aproximadamente, 90%, provando que é possível prever falências até dois anos antes. Além das duas variáveis relacionadas com qualidade de empréstimos presentes nos quatro modelos, a variável chave para prever falências em t-1 é a despesa sem juros sobre receitas operacionais e, em t-2, o rácio de adequação de capital. Testes de robustez, fora da amostra, foram realizados em 35 bancos falidos entre 2013 e 2017, cada um emparelhado com um banco saudável (N=70). Os resultados são validados e estáveis, visto que os modelos t-1 e t-2 apresentam, aproximadamente, classificações corretas de 98% e 91%, respetivamente.
A presente Dissertação aborda a prévia identificação da falência de bancos comerciais norte-americanos e dos rácios financeiros que melhor captam a diferença de desempenho entre bancos falidos e bancos saudáveis, após a crise de 2007-2009. A amostra é constituída por 69 bancos falidos entre 2011 e 2012, cada um emparelhado com um banco saudável, de acordo com o total de depósitos, charter class, número de agências e estado (N=138). Aplicam-se duas metodologias, correspondentes a quatro modelos. Primeiramente, estimam-se duas regressões logísticas, que prevêem as probabilidades a posteriori de um banco falir, condicional a um conjunto de rácios financeiros - uma que prevê falência no próximo ano e outra que prevê dois anos depois (modelos t-1 e t-2, respetivamente). Seguidamente, duas análises discriminantes lineares são estimadas, para distinguir que rácios explicam a diferença de desempenho – novamente para os dois anos. Os modelos t-1 reclassificam a amostra com uma precisão de 97,83% e os t-2 de, aproximadamente, 90%, provando que é possível prever falências até dois anos antes. Além das duas variáveis relacionadas com qualidade de empréstimos presentes nos quatro modelos, a variável chave para prever falências em t-1 é a despesa sem juros sobre receitas operacionais e, em t-2, o rácio de adequação de capital. Testes de robustez, fora da amostra, foram realizados em 35 bancos falidos entre 2013 e 2017, cada um emparelhado com um banco saudável (N=70). Os resultados são validados e estáveis, visto que os modelos t-1 e t-2 apresentam, aproximadamente, classificações corretas de 98% e 91%, respetivamente.
Description
Keywords
U.S. Commercial Banks Bank failure Bankruptcy prediction C.A.M.E.L.S Rating System Logistic regression Linear discriminant analysis Bancos comerciais norte-americanos Falência de bancos Previsão de falência Sistema de Rating C.A.M.E.L.S Regressão logística Análise discriminante linear