This dissertation aims to estimate default probabilities in an imperfect information setting. This
is achieved through the implementation of a model that considers creditors cannot observe the
firm asset values directly. Instead, they receive periodic information coming from accounting
reports that can be imperfect. The dataset considered covers 18 non-financial companies that
belong to the Euro STOXX 50, between 2010 and 2020. Evidence was found that probabilities
of default overall behave monotonically when it comes to the degree of data inaccuracy. In
periods marked by extreme events, such as the European sovereign debt crisis and the covid 19 pandemic, it is possible to observe a wider impact in the probabilities of default, as the
assumption of the degree of accounting noise increases. Lastly, comparing the results to the
default probabilities implied by Standard & Poor’s credit ratings, it is possible to conclude that
the model’ results are underestimating the probabilities of default. On absolute terms, the
difference between the model default probabilities and the ones implied by credit ratings, ranges
between 0.46% and 0.75%.Esta tese tem como objetivo estimar as probabilidades de falência num cenário de informação
imperfeita. Isto é conseguido através da implementação de um modelo que considera que os
credores não conseguem observar diretamente os valores dos ativos da empresa. Em vez disso,
os investidores recebem informações periódicas provenientes de relatórios contabilísticos que
podem ser imperfeitos. O conjunto de dados considerado abrange 18 empresas não financeiras
que pertencem ao Euro STOXX 50, entre 2010 e 2020. Os resultados obtidos por este estudo
sugerem que as probabilidades de falência em geral comportam-se de forma monótona
relativamente ao grau de imprecisão dos dados. Em períodos marcados por eventos extremos,
tal como a crise europeia da dívida soberana e a pandemia causada pelo covid-19, é possível
observar um impacto mais significativo nas probabilidades de falência à medida que se aumenta
a hipótese relativa ao grau de ruído contabilístico. Finalmente, comparando os resultados com
as probabilidades de falência implicadas pelas classificações de crédito elaboradas pela agência
Standard & Poor’s, é possível concluir que os resultados do modelo estão a subestimar as
probabilidades de incumprimento, variando em termos absolutos, entre 0,46% a 0,75% das
implicadas pelas classificações de crédito
