Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Bankruptcy Distributions and Modelling for Swedish Companies Using Logistic Regression
KTH, School of Engineering Sciences (SCI), Mathematics (Dept.), Mathematical Statistics.
2019 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesisAlternative title
Konkursfördelning och Modellering för Svenska Företag Genom Användning av Logistisk Regression (Swedish)
Abstract [en]

This thesis discusses the concept of bankruptcy, or default, for Swedish companies. The actual distribution over time is considered both on aggregate level and within different industries. Several models are constructed to best possible describe the default frequency. Mainly logistic regression models are designed for this purpose, but various other models are considered. Some of these are constructed for comparison and for the ambition to produce the most accurate model possible. A large data set of nearly 30 million quarterly observations is used in the analysis. Taking into account micro and macro economic data. The derived models cover different time periods, considering different variables and display varying levels of accuracy. The most exact model is a logistic regression model considering both micro and macro data. It is tested both in sample and out of sample and perform very well in both areas. This model is estimated on first a subset of the data set to be able to compare with a real scenario. Then an equivalent model is constructed from the whole data set to best possibly describe future scenarios. Here Vector Auto-Regressive (VAR) models, and empirical models constructed by OLS regression estimating the firm values, are used in combination with the logistic regression model to predict the future. All three models are used to describe the most likely scenarios, as well as the worst case scenarios. From the worst case scenarios risk measures, such as the empirical value at risk, can be derived. From all this analysis the most significant results are compiled. Namely, that the Logistic regression model performs remarkably well both in-sample and out-of-sample, if macro variables are taken into account. Further, the future results are harder to interpret. Yet, the analysis has arguments for prediction accuracy and interesting results of a continued low default frequency within the next year.

Abstract [sv]

Den här uppsatsen avhandlar konceptet konkurs, för svenska företag. Den faktiska konkursfördelningen över tid analyseras, både på en sammanlagd nivå och inom olika industrier. Flera modeller konstrueras i syfte att bäst beskriva konkursfördelningen. Huvudsakligen är logistiska regressions modeller utformade för detta syfte, men andra typer av modeller är inkluderade i analysen. Några av dessa modeller är skapade för jämförelse, men också för att kunna producera en så exakt modell som möjligt. Ett stort data set med nästan 30 miljoner kvartalsvisa observationer används i analysen. Mikro- och makroekonomiska faktorer är inkluderade i detta data set. De framtagna modellerna omfattar olika tidsperioder mellan 1990–2018, tar in olika faktorer i analysen och visar på olika nivåer av noggrannhet. Modellen som har högst förklaringsgrad är en logistisk regressionsmodell som tar hänsyn till både mikro- och makroekonomiska faktorer. Denna modell analyseras både i och utanför sitt samplingsintervall, och visar på goda resultat i båda områdena. Modellen är först skattad på en delmängd av tidsperioden, för att kunna jämföra den förutspådda fördelningen med en faktisk fördelning. Sedan är en ekvivalent modell skattad på hela intervallet, för att bäst möjligt förutspå framtida scenarion. För detta syfte är Logistiska regressionsmodellen kombinerad med Vektor Autoregressiva (VAR)-modeller som förutspår makroekonomiska faktorer, och empiriska regressionsmodeller som förutspår mikroekonomiska faktorer. Alla tre modelltyper används för att kunna beskriva det mest sannolika scenariot, samt de värsta tänkbara scenariona. Från de värsta tänkbara scenariona kan riskmått, så som empiriska Value at Risk, tas fram. All analys producerar resultat och de viktigaste sammanställs. Dessa är att den logistiska regression modell som tar hänsyn till makroekonomiska faktorer ger bra resultat både i och utanför samplingsintervallet. Vidare är de framtida simulerade resultaten svårare att tolka, men den genomförda analysen har argument för exakthet i förutsägelserna. Därmed presenteras ett troligt framtida scenario med fortsatt låg konkurs frekvens inom det närmaste året.

Place, publisher, year, edition, pages
2019.
Series
TRITA-SCI-GRU ; 2019:075
Keywords [en]
Applied mathematics, Financial mathematics, Statistics, Logistic regression, bankruptcy distribution, bankruptcy models, Forecasting and risk measures
Keywords [sv]
Tillämpad matematik, Finansiell matematik, Statistik, Logistisk regression, konkursfördelning, konkursmodeller, Prognos och riskmått
National Category
Probability Theory and Statistics
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-252329OAI: oai:DiVA.org:kth-252329DiVA, id: diva2:1319947
External cooperation
Sveriges Riksbank
Subject / course
Financial Mathematics
Educational program
Master of Science - Applied and Computational Mathematics
Supervisors
Examiners
Available from: 2019-06-04 Created: 2019-06-03 Last updated: 2019-06-04Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(1402 kB)29 downloads
File information
File name FULLTEXT02.pdfFile size 1402 kBChecksum SHA-512
7198fb734845eea39db519592350a05f4a7f52d5a0d032b7ce8204dce4cf3b954f718c7cb29d9e6804575dec711b7748c7e275195e68869c39d9b5baa2fe8b55
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
Mathematical Statistics
Probability Theory and Statistics

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 29 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 59 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf