Determinants of credit ratings and their impact as a measure of financial performance

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dc.contributor.advisorBasso, Leonardo Fernando Cruz
dc.contributor.authorOliveira, Nazário Augusto de
dc.date.accessioned2023-12-02T00:09:21Z
dc.date.available2023-12-02T00:09:21Z
dc.date.issued2023-11-21
dc.description.abstractThis research focuses on investigating the determinants of credit ratings and evaluating their significance as indicators of financial performance for companies listed on the S&P 500. To identify the determinants of credit ratings, the study treats credit ratings as the dependent variable, recognizing their essential role in providing insights into financial risk. The analysis incorporates ten independent variables, which fall into subcategories including leverage, profitability, liquidity, market-related factors, survival indicators, and macroeconomic factors. To further assess the impact of credit ratings on financial performance, the study considers two dependent variables: Return on Assets (ROA) and Tobin's Q (TQ). These variables are studied in relation to credit ratings (CRWLTA), along with a set of independent variables, encompassing Total Debt to Total Assets (TDTA), Total Shareholder Return (TSR), EBITDA Interest coverage (EBITDAICOV), Quick Ratio (QR), Altman's Z-Score (AZS), and macroeconomic factors like GDP growth, Consumer Price Index (CPI) inflation, and the Federal Reserve Interest Rate (FDRI). The empirical analysis is based on data from 2398 observations of 240 companies rated by S&P Global Ratings over the period 2009-2013. The study employs the Generalized Method of Moments (GMM) methodology to estimate the models, chosen for its ability to address potential endogeneity issues in the independent variables. The findings related to the determinants of credit ratings reveal that interest coverage and Altman's Z-score are statistically significant factors, with a significance level of 1%, in explaining variations in credit ratings. This suggests that these two variables have a substantial impact on a company's creditworthiness. Overall, this study offers valuable insights into the factors influencing corporate credit ratings, providing useful information for financial institutions and companies when making informed lending and financing decisions. In terms of examining the impact of credit ratings as indicators of financial performance, the results indicate a negative association with TQ, although statistical significance is not achieved. Additionally, there is a negative relationship with ROA that approaches statistical significance. These findings imply that while credit ratings may not directly influence TQ, they could potentially have implications for a company's profitability.
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/33742
dc.language.isoen
dc.language.isopt_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenzie
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.initialsUPM
dc.subjectcredit rating
dc.subjectcredit risk
dc.subjectdeterminants
dc.subjectfinancial performance
dc.subjectrisk management
dc.titleDeterminants of credit ratings and their impact as a measure of financial performance
dc.typeDissertação
local.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1866154361601651
local.contributor.advisorOrcidhttps://orcid.org/0000-0002-3064-0194
local.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/1472150238383953
local.contributor.board1Forte, Denis
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0075062531510292
local.contributor.board1Orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2933-2039
local.contributor.board2Kimura, Herbert
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/2048706172366367
local.contributor.board2Orcidhttps://orcid.org/0000-0001-6772-1863
local.description.abstractenEsta pesquisa concentra-se em identificar os determinantes das classificações de crédito e avaliar sua importância como indicadores de desempenho financeiro para empresas listadas no S&P 500. Para identificar os determinantes das classificações de crédito, o estudo trata as classificações de crédito como a variável dependente, reconhecendo seu papel essencial em fornecer informações sobre o risco financeiro. A análise incorpora dez variáveis independentes, que se enquadram em subcategorias, incluindo alavancagem, rentabilidade, liquidez, fatores relacionados ao mercado, indicadores de sobrevivência e fatores macroeconômicos. Para avaliar ainda mais o impacto das classificações de crédito no desempenho financeiro, o estudo considera duas variáveis dependentes: Retorno sobre Ativos (ROA) e Tobin's Q (TQ). Essas variáveis são estudadas em relação às classificações de crédito (CRWLTA), juntamente com um conjunto de variáveis independentes, que incluem Dívida Total sobre Ativos Totais (TDTA), Retorno Total para Acionistas (TSR), Cobertura de Juros pelo EBITDA (EBITDAICOV), Razão Rápida (QR), Escore Z de Altman (AZS) e fatores macroeconômicos, como crescimento do Produto Interno Bruto (PIB), inflação do Índice de Preços ao Consumidor (IPC) e Taxa de Juros do Federal Reserve (FDRI). A análise empírica é baseada em dados de 2398 observações de 240 empresas avaliadas pela S&P Global Ratings no período de 2009 a 2013. O estudo utiliza a metodologia do Método Generalizado de Momentos (GMM) para estimar os modelos, escolhida por sua capacidade de abordar possíveis questões de endogeneidade nas variáveis independentes. Os resultados relacionados aos determinantes das classificações de crédito revelam que a cobertura de juros e o AZS são fatores estatisticamente significativos, com um nível de significância de 1%, na explicação das variações nas classificações de crédito. Isso sugere que essas duas variáveis têm um impacto substancial na solidez financeira de uma empresa. No geral, este estudo oferece informações valiosas sobre os fatores que influenciam as classificações de crédito corporativas, fornecendo informações úteis para instituições financeiras e empresas ao tomar decisões informadas de empréstimo e financiamento. Em relação à análise do impacto das classificações de crédito como indicadores de desempenho financeiro, os resultados indicam uma associação negativa com o TQ, embora não seja alcançada significância estatística. Além disso, há uma relação negativa com o ROA que se aproxima da significância estatística. Isso implica que, embora as classificações de crédito possam não influenciar diretamente o TQ, elas podem potencialmente ter implicações no lucro de uma empresa.
local.keywordsclassificação de crédito
local.keywordsrisco de crédito
local.keywordsdeterminantes
local.keywordsperformance financeira
local.keywordsgerenciamento de risco
local.publisher.departmentCentro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)
local.publisher.programAdministração de Empresas
local.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS
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