EU sovereign ratings lags prior and after the great recession

Mestrado em Economia Monetária e FinanceiraEstudamos as variáveis que mais afetam a alteração dos ratings soberanos na UE para as agências de classificação de crédito Fitch e S&P. Utilizando um modelo de painel probit, avaliamos o impacto de diferentes variáveis econômicas e políticas nas mudanças gerais dos ratings soberanos, aumentamos e diminuímos antes e depois da Grande Recessão. Mais importante, também analisamos o tempo de espera para cada agência de classificação nesses dois períodos, cobrindo especificamente 1997: 12-2018: 12. Nossos resultados mostram que as variáveis econômicas e políticas são consideradas diferentemente nos dois períodos e que o atraso na liderança das mudanças de rating diminui após a crise, especialmente quando essa mudança é uma diminuição no rating. Ainda, trazemos alguns conceitos comportamentais para o raciocínio dessa mudança nas variáveis e comportamento nos lags.We study the variables that most affect the sovereign ratings change in the EU for Credit Rating Agencies Fitch and S&P. Using a panel probit model we assess the impact of different economic and political variables on sovereign ratings general change, increase and decrease before and after the Great Recession. Most importantly, we also analyse the lead lag time for each rating agency in these two periods, covering specifically 1997:12-2018:12. Our results show that economic and political variables are considered differently in both periods and that the lead lag for rating changes decreases after the crisis, especially when this change is a decrease in the rating. We then enrich the discussion by bringing some behavioural concepts into the reasoning of that change in the variables and lead lag behaviour.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Análisis de la deuda soberana en la UE-15

La calificación del riesgo país mediante la emisión de ratings es de gran trascendencia tanto para los inversores como para los gestores públicos. El coste del servicio de la deuda puede verse afectado por una mala clasificación e incluso algunos inversores rechazan invertir en productos que tengan un rating inferior a determinado nivel. Estas clasificaciones son realizadas por entidades privadas, conocidas como “agencias de rating”, que basan su negocio en cobrar sus servicios a los emisores. Adicionalmente también califican deuda para la que no han sido contratadas basándose en la información pública. Esta vinculación comercial sólo con algunas de las entidades clasificadas hace que se planteen dudas sobre su neutralidad e independencia. La tardía reacción en la crisis de 2008, y en particular el caso de la clasificación de Grecia, hizo que los gestores públicos se preocuparan por la falta de transparencia de estas entidades y así se han emitido distintas disposiciones regulatorias tanto en Europa como en Estados Unidos para evitar esta opacidad. A pesar de esto al intervenir comités que asignan los ratings en función de información de diversa índole sus metodologías siguen siendo poco transparentes. Es por ello que a lo largo de la historia se han realizado diversos intentos de estimar los ratings de deuda soberana con distinto nivel éxito. La revisión de la literatura pone de manifiesto que para estimar los ratings se han utilizado una gran cantidad de variables y de metodologías.En este trabajo se propone seleccionar un conjunto limitado de variables partiendo de un modelo macroeconómico de dinámica de la deuda. Estas variables serán verificadas con distintos tipos de clasificadores, tanto de la estadística clásica como los propuestos por modernas técnicas de aprendizaje automático. Para el estudio se han escogido los quince países que formaban la Unión Europea en el año 2000, durante un periodo que va desde el año 2002 al año 2017. De esta forma se consideran los años previos a la crisis financiera de 2008 como la posterior recuperación. Además, partiendo de los análisis que demuestran una asimetría en los movimientos de rating se ha aplicado una transformación a la serie clasificada, denominada “filtrado”, que aproxima mejor las estimaciones de rating a las clasificaciones otorgadas por las agencias, capturando mejor su comportamiento