A bankruptcy probability model for assessing credit risk on corporate loans with automated variable selection

We propose an econometric model for predicting the share of bank debt held by bankrupt firms by combining a novel set of firm-level financial variables and macroeconomic indicators. Our firm-level data include payment remarks in the form of debt collections from private agencies and attachments from private and public agencies and cover all Norwegian limited liability companies for the period 2010–2021. We use logistic Lasso regressions to select bankruptcy predictors from a large set of potential predictors, comparing a highly sparse variable selection criterion (“the one standard error rule”) with the minimum cross validation error (CVE) criterion. Moreover, we examine the implications of using debt shares as weights in the estimation and find that weighting has a large impact on variable selection and predictions and, generally, leads to lower out-of-sample prediction errors than alternative approaches. Debt weighting combined with sparse variable selection gives the best predictions of the risk of bankruptcy in firms holding high shares of the bank debt.publishedVersio

The commercial real estate market - no longer a “black box”

Norwegian banks’ exposure to commercial real estate (CRE) is substantial. Historically, banks in Norway and in other countries have incurred considerable losses on loans to this sector during financial crises. Publicly available information has been limited. This is partly because CRE is a highly heterogeneous product, and transactions involving commercial buildings are often not recorded in public registers. Norges Bank has recently obtained access to a large sample of data for commercial buildings. We have linked this data set to banks’ mortgages on buildings and estimated the market value of buildings. Our results show that the preponderance of banks’ exposure to CRE is to the office market in cities, particularly in Oslo. On the otherhand, the most expensive office buildings are one of the segments banks are less exposed to. Furthermore, we find that banks are broadly exposed to the CRE market and that individual banks’ exposures to different building types are fairly similar.publishedVersio

Næringseiendomsmarkedet - ikke lenger en «svart boks»

Norske banker har en stor eksponering mot næringseiendom. Historisk har banker i Norge og internasjonalt tapt mye på utlån til næringen i finansielle kriser. Offentlig tilgjengelig informasjon har vært begrenset. Det skyldes blant annet at næringseiendom er et svært heterogent produkt, og at transaksjoner av næringsbygg ofte ikke registreres i offentlige registre. Norges Bank har nylig fått tilgang til et stort utvalg av data for næringsbygg. Vi har koblet dette datasettet mot bankenes pant i bygg og estimert markedsverdier til byggene. Våre resultater viser at bankene har en overvekt av sin eksponering i næringseiendom mot kontormarkedet i de store byene, og da særlig Oslo. På den annen side er de dyreste kontorbyggene et av segmentene bankene i mindre grad er eksponert mot. Videre finner vi at bankene er bredt eksponert mot næringseiendomsmarkedet, og at enkeltbanker er nokså likt eksponert mot ulike byggtyper.publishedVersio

Debt-Servicing Capacity of Norwegian Listed Non-Financial Companies

The debt-servicing capacity of Norwegian non-financial companies listed on Oslo Børs has declined somewhat and is currently lower than the average for the past 14 years. Recently, the oil service sector in particular has experienced a marked decline in debt-servicing capacity and its debt-servicing capacity is now at a very low level compared with the historical average. Nevertheless, the level of the debt-servicing capacity of listed companies is overall well above the troughs in the early 2000s and during the financial crisis. This commentary reviews various ways of calculating debt-servicing capacity on the basis of different definitions of earnings and debt. Developments in corporate debt-servicing capacity are discussed in the light of the various calculation methods.publishedVersio

Debt-Servicing Capacity of Norwegian Listed Non-Financial Companies

The debt-servicing capacity of Norwegian non-financial companies listed on Oslo Børs has declined somewhat and is currently lower than the average for the past 14 years. Recently, the oil service sector in particular has experienced a marked decline in debt-servicing capacity and its debt-servicing capacity is now at a very low level compared with the historical average. Nevertheless, the level of the debt-servicing capacity of listed companies is overall well above the troughs in the early 2000s and during the financial crisis. This commentary reviews various ways of calculating debt-servicing capacity on the basis of different definitions of earnings and debt. Developments in corporate debt-servicing capacity are discussed in the light of the various calculation methods

Gjeldsbetjeningsevnen for børsnoterte ikke-finansielle foretak

Gjeldsbetjeningsevnen for norske ikke-finansielle foretak notert på Oslo Børs har avtatt noe og er nå lavere enn gjennomsnittet de siste 14 årene. I det siste har særlig gjeldsbetjeningsevnen for oljeservicenæringen hatt en markert nedgang, og gjeldsbetjeningsevnen er nå på et svært lavt nivå sammenliknet med historien. Nivået på de børsnoterte foretakenes gjeldsbetjeningsevne er samlet sett likevel godt over bunnpunktene tidlig på 2000-tallet og under finanskrisen. Denne kommentaren går gjennom ulike måter å beregne gjeldsbetjeningsevnen ut fra forskjellige definisjoner av inntjening og gjeld. Utviklingen i foretakenes gjeldsbetjeningsevne drøftes i lys av de ulike beregningsmetodene

Gjeldsbetjeningsevnen for børsnoterte ikke-finansielle foretak

Gjeldsbetjeningsevnen for norske ikke-finansielle foretak notert på Oslo Børs har avtatt noe og er nå lavere enn gjennomsnittet de siste 14 årene. I det siste har særlig gjeldsbetjeningsevnen for oljeservicenæringen hatt en markert nedgang, og gjeldsbetjeningsevnen er nå på et svært lavt nivå sammenliknet med historien. Nivået på de børsnoterte foretakenes gjeldsbetjeningsevne er samlet sett likevel godt over bunnpunktene tidlig på 2000-tallet og under finanskrisen. Denne kommentaren går gjennom ulike måter å beregne gjeldsbetjeningsevnen ut fra forskjellige definisjoner av inntjening og gjeld. Utviklingen i foretakenes gjeldsbetjeningsevne drøftes i lys av de ulike beregningsmetodene.publishedVersio

Hvordan påvirker IFRS 9 bankenes tapsføring i dårlige tider?

IFRS 9 har endret tapsføringen i bankene. Under IFRS 9 skal nedskrivingene på utlån bygge på mer fremoverskuende vurderinger, slik at nedskrivinger reflekterer forventede tap. Formålet med dette memoet er å analysere hvordan IFRS 9 påvirker forløpet for norske bankers utlånstap i dårlige tider. Vi analyserer effektene av dette ved å beregne og sammenlikne forløpet for bankenes utlånstap under IAS 39 og IFRS 9 i perioden 2001–2017. Våre resultater tyder på at IFRS 9 kan øke utlånstapene både rett før og under økonomiske tilbakeslag med økt kredittrisiko

Hvordan påvirker IFRS 9 bankenes tapsføring i dårlige tider?

IFRS 9 har endret tapsføringen i bankene. Under IFRS 9 skal nedskrivingene på utlån bygge på mer fremoverskuende vurderinger, slik at nedskrivinger reflekterer forventede tap. Formålet med dette memoet er å analysere hvordan IFRS 9 påvirker forløpet for norske bankers utlånstap i dårlige tider. Vi analyserer effektene av dette ved å beregne og sammenlikne forløpet for bankenes utlånstap under IAS 39 og IFRS 9 i perioden 2001–2017. Våre resultater tyder på at IFRS 9 kan øke utlånstapene både rett før og under økonomiske tilbakeslag med økt kredittrisiko.publishedVersio

A Model of Credit Risk in the Corporate Sector Based on Bankruptcy Prediction

We propose a method for assessing the risk of losses on bank lending to the non-financial corporate sector based on bankruptcy probability modelling. We estimate bankruptcy models for different industries and attach a risk weight to each firm's debt in a given year. The risk weight is equal to the probability of bankruptcy. By summing all risk-weighted debt in an industry, we obtain an estimate of the share of debt in bankruptcy accounts in a given year. A key feature of our model is the inclusion of economic indicators at the industry level, observed in real time, as explanatory variables together with standard financial accounting variables and real-time credit rating information. We find that historically, during 2000-2014, there is good correspondence between our estimated measure of risk-weighted debt and actual debt in bankruptcy accounts. Moreover, bank losses according to bank statistics and debt in bankruptcy accounts display a similar pattern over time in most industries