RESUMO
Objetivo:
Esta pesquisa tem como objetivo identificar a probabilidade de inadimplência de empresas de infraestrutura, considerando as especificidades setoriais de suas atividades. Além disso, o trabalho procura identificar a aplicação de variáveis estruturais de probabilidade de inadimplência em um modelo de forma reduzida, a fim de identificar a significância de seu uso. Para isso, investigamos 1.520 empresas norte-americanas de seis setores diferentes vinculados à infraestrutura.
Originalidade/valor:
As análises realizadas para identificar a probabili dade de uma empresa falir dificilmente consideram sua particularidade setorial. Como resultado, embora a maioria dos modelos traga insumos importantes para a avaliação de riscos, a maioria deles não considera essa visão setorial. Nesse sentido, este trabalho tem como valor e originalidade contribuir para o preenchimento dessa lacuna e identificar a existência de diferenças setoriais na análise de risco de inadimplência em empresas de infraestrutura no mercado norte-americano, no período entre 2006 e 2018.
Design/metodologia/abordagem:
O estudo realizou uma regressão logística (modelo logit) usando 11 variáveis do modelo estabelecidas no cálculo da probabilidade de inadimplência. O estudo também utilizou a variável distância até o default como variável explicativa, a fim de identificar sua capacidade de explicar o fenômeno pesquisado.
Resultados:
O estudo identificou que, além do tamanho das empresas, a distância até o default é a única variável que pode ser aplicada com significância em todos os setores analisados. Além disso, constatou-se que as empresas do setor de petróleo e gás têm menos sensibilidade a essa variável do que as empresas dos outros setores.
PALAVRAS-CHAVE
Risco setorial; Distância até o default; Infraestrutura; Modelo de Merton; Risco de crédito