natgillin/translations-raw huggingface dataset:
In addition, higher liquidity, profitability and sales as well as construction and real estate sector affiliation all decrease the companies' probability of default in the following year.
Usto, veća likvidnost, profitabilnosti i prodaja, kao i povezanost sa sektorom građevine i nekretnina, smanjuju mogućnost neurednog podmirivanja obveza poduzeća u sljedećoj godini.
Therefore, central bankers and other financial regulators have special interest to model risks for the banking sector (Richter, 2007).
Stoga su središnje banke i drugi financijski regulatori osobito zainteresirani za modeliranje rizika u bankarskom sektoru (Richter, 2007).
The purpose of this paper is to model the credit risk of Croatian non-financial businesses entities thus enabling the assessment of the individual banks' risk profile regarding their exposures to the corporate sector and fluctuations in the aggregate risk.
Cilj ovog rada jest modeliranje kreditnog rizika hrvatskih nefinancijskih poslovnih subjekata te na taj način omogućivanje procjene profila rizika pojedinih banaka s obzirom na njihove plasmane sektoru poduzeća i fluktuacije u ukupnom riziku.
It should be noted that this is first attempt to use CNB's prudential database on credit exposures and corporate balance-sheets (FINA's database) to get an estimate of probability of default at banking sector level for each significant corporate client of the Croatian banks.
Treba napomenuti da je ovo prvi pokušaj uporabe bonitetne baze podataka HNB-a o kreditnoj izloženosti i bilancama poduzeća (FINAina baza podataka) kako bi se dobila procjena vjerojatnosti neurednog podmirivanja obveza na razini bankarskog sektora za svako poduzeće koje je važan klijent hrvatskih banaka.
It provides an overall assessment of the evolution of corporate credit risk determination methods in Croatia and it enables any interested party to use financial micro indicators of any business entity in order to estimate the probability of default or produce a sort of “rating” for any corporation in Croatia.
Rad donosi ukupnu procjenu razvoja metoda procjena kreditnog rizika poduzeća u Hrvatskoj i zainteresiranoj strani omogućuje primjenu financijskih mikroindikatora bilo kojega poslovnog subjekta kako bi se procijenila vjerojatnost neurednog ispunjavanja kreditnih obveza ili načinila neka vrsta “rejtinga” bilo kojeg poduzeća u Hrvatskoj.
A special emphasis is placed on observance and prediction of changes in banks' corporate portfolios as aggregate measure of credit risk, which is particularly important during the crises period.
Poseban je naglasak stavljen na promatranje i predviđanje promjena u bankovnim portfeljima poduzeća kao na ukupnoj mjeri kreditnog rizika koja je osobito važna u razdoblju krize.
This aim is achieved in two ways.
Taj se cilj postiže na dva načina.
The second approach uses corporate balance sheet data in order to predict the probability of being in default for each company.
Drugi se pristup koristi podacima iz bilance poduzeća kako bi se predvidjela vjerojatnost neurednog podmirivanja obveza svakog poduzeća.
These forecasting tools could be used to predict the probability of a default and could ultimately yield more accurate assessment of potential losses in the banking sector if these risks materialize.
Ti bi se prognostički alati mogli iskoristiti za predviđanje vjerojatnosti neurednog podmirivanja obveza i u konačnici bi mogli rezultirati točnijom procjenom potencijalnih gubitaka u bankarskom sektoru, koji bi nastali kada bi se ti rizici ostvarili.
Further on, using additional information from the balance sheets of each debtor enables us to model the risk of default by using multivariate logit regression.
Nadalje, korištenje dodatnih podataka iz bilanci svakog dužnika omogućuje nam modeliranje rizika neurednog podmirivanja obveza primjenom multivarijantne logit-regresije.
Pioneering papers were written by Beaver (1966), who found that some indicators could discriminate between failed and non-failed firms with univariate analysis, and Altman (1968) who proposed the use of linear multiple discriminant analysis (MDA).
ve napisao je Beaver (1966), koji je otkrio da se prema nekim pokazateljima u univarijantnim analizama mogu razlikovati tvrtke koje su bankrotirale od onih koje nisu, te Altman (1968), koji je predložio primjenu linearne višestruke diskriminacijske analize (MDA).
Later studies include many extensions to this early methodology, but they were often criticized because restrictive assumptions1 in multiple discriminant analysis models' were frequently violated.
Kasnija istraživanja obuhvaćaju mnoge dopune te rane metodologije, ali su često kritizirana jer nerijetko nisu bile ispunjene restriktivne pretpostavke1 modela višestruke diskriminacijske analize.
To avoid some of the problems of the MDA approach, Ohlson (1980) was the first to
Kako bi izbjegao neke probleme MDA pristupa, Ohlson je (1980) bio prvi koji je upo
employ logistic regression to predict company failure using published accounts.
trijebio logističku regresiju u predviđanju bankrota poduzeća koristeći se objavljenim financijskim izvješćima.
He found a negative correlation between the probability of failure and the size, profitability and liquidity of the company, and positive correlation between the probability of failure and company's indebtedness.
Otkrio je negativnu korelaciju između vjerojatnosti bankrota i veličine, profitabilnosti i likvidnosti poduzeća, te pozitivnu korelaciju između vjerojatnosti bankrota i zaduženosti poduzeća.
Ever since, logistic regression has been extensively used for the development of non
Otada se logistička regresija uvelike primjenjuje za razvijanje modela bankrota po
publicly traded companies failure models and a wide range of explanatory variables was tested.
duzeća koja se ne listaju na burzi, a ispitivano je mnoštvo eksplanatornih varijabli.
Extensions to Ohlson's study include, among others, Platt and Platt (1990) that developed industry specific models and found that probability of failure depends on the sector the company is operating in; similar conclusions were found in Bernhardsen (2001) and Lykke, Pedersen and Vinther (2004).
Nastavak Ohlsonova istraživanja uključuje, među ostalim, istraživanje koje su proveli Platt i Platt (1990), a kojim su razvijeni modeli za posebne gospodarske djelatnosti i otkriveno da vjerojatnost bankrota ovisi o sektoru u kojemu poduzeće posluje; slične zaključke iznijeli su i Bernhardsen (2001) te Lykke, Pedersen i Vinther (2004).
Bernhardsen (2001) introduced specification of the logit model which allows for flex
Bernhardsen je (2001) uveo specifikaciju logit-modela koja uzima u obzir fleksibilne
ible rates of compensation as opposed to the common specification applied for the bankruptcy prediction model where the rates at which two variables can substitute another (holding predicted risk unchanged) are constant.
stope kompenzacije, što je suprotno uobičajenoj specifikaciji koja se primjenjuje u modelu predviđanja bankrota u kojih su stope prema kojima dvije varijable mogu zamijeniti jedna drugu (uz nepromijenjeni predviđeni rizik) konstantne.
The list of explanatory variables contained liquidity, profitability, solidity and indebtedness ratios, age and size of the firm and some industry-specific indicators.
Popis eksplanatornih varijabli sadržavao je pokazatelje likvidnosti, profitabilnosti, vlastitog financiranja i zaduženosti, starost i veličinu tvrtke te neke pokazatelje specifične za djelatnost.
Methods like recursive partitioning, neural networks and genetic programming are commonly applied on the bankruptcy prediction problem.
rekurzivne podjele, neuralnih mreža i genetičkog programiranja uobičajeno se primjenjuju pri problemima predviđanja bankrota.
However, logit models are still frequently used and central banks from euro area commonly use such models in order to determine eligible collaterals for refinancing operations.
Međutim, još se uvijek često rabe logit-modeli, a središnje banke iz europodručja obično se koriste takvim modelima pri određivanju prikladnih jamstava za refinanciranje poslovanja.
Explanatory variables include accounting ratios and some general firm-specific information.
Eksplanatorne varijable obuhvaćaju računovodstvene pokazatelje i neke opće podatke ovisno o poduzeću.
Falcon (2007) presents methodology based on logit models used by Banco de España for an in-house credit assessment of non-financial companies.
Falcon (2007) prikazuje metodologiju koja se temelji na logit-modelima kojima se koriste Banco i España za internu procjenu kreditne sposobnosti nefinancijskih poduzeća.
After testing numerous financial ratios, solvency ratios were found as the most powerful factors for default prediction.
Nakon testiranja brojnih financijskih pokazatelja uočeno je da su pokazatelji solventnosti najsnažniji faktori u prognoziranju neurednog podmirivanja obveza.
Some general conclusions are that non-linear logits get significantly better results in terms of predictive power than linear ones, and macroeconomic environment plays a significant role in default prediction, with GDP growth as the best performing variable.
Neki opći zaključci govore da nelinearni logiti daju znatno bolje rezultate od linearnih kad je riječ o snazi predviđanja, da makroekonomska okolina ima važnu ulogu u predviđanju neurednog podmirivanja obveza te da je rast BDP-a varijabla koja daje najbolja predviđanja.
First, full coverage of the banks in the database of banking exposures as well as detailed information on risk classifications starts from June 2006, thus limiting the analytical timeframe.
Kao prvo, potpuna pokrivenost banaka u bazi podataka o izloženosti banaka i detaljni podaci o klasifikaciji rizika počinje od lipnja 2006. godine, čime se ograničava analitički vremenski okvir.
Second, bank's exposures towards non-residents, non-corporates, non-market oriented firms (public administration and defense) and unidentified debtors as well as aggregated exposures for groups of debtors (other debtors and portfolio of small loans) were removed from the population.
Kao drugo, izloženost banaka s obzirom na nerezidente, građanstvo, netržišno orijentirana poduzeća (javnu upravu i obranu) te neidentificirane dužnike, kao i ukupna izloženost za skupine dužnika (ostali dužnici i portfelj malih zajmova) uklonjeni su iz statističke mase.
was stabilized by removal of enterprises entering and/or exiting the database during any observed period (type of left and right censoring).
To je ograničenje ublaženo u analizi tromjesečne migracijske matrice jer su uklonjena samo poduzeća koja tijekom dva uzastopna tromjesečja nisu bila u bazi podataka.
This additional procedure was not required for the purpose of constructing a regres
Taj dodatni postupak nije bio potreban za stvaranje regresivnog modela neurednog
sion default model based on annual frequency.
podmirivanja obveza utemeljenoga na godišnjoj učestalosti.
However, the need to combine two different databases (CNB's and FINA's) for this purpose also reduced the number of business entities in the sample, for the most part reflecting the shortcomings of FINA's database.
Međutim, potreba da se stoga kombiniraju dvije različite baze podataka (HNB-ova i FINA-ina) također je smanjila broj poslovnih subjekata u uzorku odražavajući pretežito nedostatke FINA-ine baze podataka.
In addition, the sample was stabilized by removing enterprises that are not present throughout the whole year in the CNB's database.
Osim toga, uzorak je stabiliziran uklanjanjem poduzeća koja tijekom cijele godine nisu bila u HNB-ovoj bazi podataka.
evant financial indicators) that proved to be successful in predicting default in previous studies and can be grouped in a following manner: liquidity ratios (16), solvency indicators (23), activity ratios (12), efficiency ratios (7), profitability ratios (27) and investment indicators (1) (see Appendix).
vantna financijska pokazatelja) koje su se pokazale uspješnima u predviđanju neurednog podmirivanja obveza u prijašnjim istraživanjima i koje se mogu grupirati na sljedeći način: pokazatelji likvidnosti (16), pokazatelji solventnosti (23), pokazatelji aktivnosti (12), pokazatelji ekonomičnosti (7), pokazatelji profitabilnosti (27) i pokazatelji ulaganja (1) (v. dodatak).
Corporate annual financial reports, providing information for the end of the previous
Godišnja financijska izvješća poduzeća, koja sadržavaju podatke za kraj prethodne
year, are used to predict credit risk in the forthcoming period.
godine, služe za predviđanje kreditnog rizika u idućem razdoblju.
As accounting data are usually published with a several months time lag, accounting data typically become available during the same year for which the credit risk is assessed.
S obzirom na to da se računovodstveni podaci obično objavljuju s vremenskim odmakom od nekoliko mjeseci, financijski podaci obično budu raspoloživi tijekom iste godine za koju se procjenjuje kreditni rizik.
However, even such delayed data are useful since they provide basis for forecasts up until the year's end.
Unatoč tome, i takvi su zakašnjeli podaci korisni jer su temelj za prognoze do kraja godine.
Also, as longer time series become available, forecasting horizon should expand.
Osim toga, kako dulji vremenski nizovi postaju raspoloživi, horizont predviđanja se proširuje.
Outliers were corrected in order to prevent the possible bias.
Netipične su vrijednosti korigirane kako bi se spriječila moguća pristranost.
Also, a sub-category of A that contains overdue liabilities for more than 90 days but secured by eligible instruments of collateral, is reported as A90d.
Osim toga, potkategorija A, koja sadržava dospjele obveze dulje od 90 dana, ali osigurane prikladnim instrumentima jamstva, navodi se kao A90d.
Therefore, we were able to identify the amount of liabilities that fall into the lowest risk category, denoted AX (equal to the differences between A and A90d).
Stoga smo mogli utvrditi iznos obveza koje pripadaju u najnižu kategoriju rizičnosti, a koja se označava kao AX (jednake razlici između A i A90d).
succ rating m
sukc rejting m
We find the optimal threshold to be T = 0.5 (graf.
Nalazimo da je granična vrijednost T = 0,5 (graf.
The results show that distribution of aggregate exposures that are “correctly” assigned to firms (matching risk category of exposures and debtor's rating) is not very sensitive to the variations of the threshold in close proximity of T.
Rezultati pokazuju da distribucija ukupnih izloženosti koje su “ispravno” dodijeljene poduzećima (usklađivanjem kategorije rizika izloženosti i rejtinga dužnika) nije osobito osjetljiva na varijacije intervencijske vrijednosti u velikoj blizini T.
Defining the event of a default represents a final step that enables us later to identify one of the key parameters in the credit risk assessment - the probability of default.
Definiranje nastanka događaja nepodmirivanja obveza zadnji je korak koji nam kasnije omogućuje da utvrdimo jedan od ključnih parametara u procjeni kreditnog rizikavjerojatnost neurednog podmirivanja kreditnih obveza.
• the credit institution considers that the obligor is unlikely to pay its credit obligations to the credit institution, the parent undertaking or any of its subsidiaries in full, without recourse by the credit institution to actions such as realizing security (if held);
• kreditna institucija smatra da je malo vjerojatno da će dužnik u potpunosti platiti svoje kreditne obveze prema instituciji, matici ili nekoj njezinoj podružnici a da kreditna institucija ne poduzme radnje poput aktiviranja instrumenata osiguranja (ako ih ima);
• the obligor is past due more than 90 days on any material credit obligation to the credit institution, the parent undertaking or any of its subsidiaries.”
• dužnik nije podmirio nikakve materijalne kreditne obveze prema kreditnoj instituciji, matici ili nekoj njezinoj podružnici više od 90 dana nakon dospijeća.”
At the first glance, just as one may expect, it is noticeable that in every period under observation the majority of debtors have not defaulted.
Na prvi pogled, kao što se moglo i očekivati, primjećuje se da je većina dužnika u svakom promatranom razdoblju podmirivala svoje
This pattern can be explained by the fact that business environment and financial conditions for the AX and C rated companies are not very likely to change significantly in the short run (in a sense of change that would affect their rating).
Taj se uzorak može objasniti činjenicom da se poslovna okolina i financijski uvjeti za poduzeća ocijenjena kao AX i C vjerojatno neće znatno promijeniti u kratkom roku (u smislu promjene koja bi utjecala na njihov rejting).
• The A90d and B rated firms also exhibit asymmetrical migration pattern: the probabilities of their upgrades are higher than probabilities of their downgrades.
• Poduzeća ocijenjena kao A90d i B pokazuju i asimetrični uzorak migracije: vjerojatnost da budu premještena u viši razred veća je od vjerojatnosti da budu premještena u niži.
• All matrices are symmetrical, i.e. there is no absorbing state i that satisfies
• Sve su matrice simetrične, tj. nema apsorbirajućeg stanja i koje zadovoljava
The important implication of this is that default state (rat
Važno je da to implicira kako stanje neurednog podmiri
Therefore, the number of firms in default state increases by DND, depending on both of these probabilities9:
Stoga se broj poduzeća u stanju neurednog podmirivanja obveza povećava za DND, ovisno o obje te vjerojatnosti9:
• The structure of PDs (based on annual frequencies) interestingly shows dominant share of B rated firms, A90d being the mid and C its smallest proportion.
• Zanimljivo je da struktura PD-a (na temelju godišnje učestalosti) pokazuje dominantan udjel poduzeća ocijenjenih kao B, poduzeća ocijenjena kao A90d čine sred
(across all the sectors), but nothing indicates that they are significantly affected
• Ocjene i PD (PR) pokazuju pozitivnu (negativnu) korelaciju (graf.
Non-financial services show the most similarity in relation to the properties of the unconditional ma
Promatrajući povijesne vremenske nizove stopa neispunjenja obveza (graf.
(7) where Xi is the set of K explanatory variables for company i and β is the set of parameters.
(7) gdje je Xi skup K eksplanatornih varijabli za poduzeće i, a β skup parametara.
Using the logit function, the expected probability that a company will default can be written as:
Koristeći se logit-funkcijom, očekivana se vjerojatnost da poduzeće neće uredno podmirivati svoje obveze može napisati kao:
To identify any possible differences between defaulted and non-defaulted companies,
Provedeni su testovi omogućili identificiranje eksplanatornih varijabli koje najviše obećavaju pri uključivanju u model.
several main descriptive statistics (mean, median, standard deviation, minimum and maximum) were first calculated for each explanatory variable.
Odabrane su varijable ušle u sljedeću fazu testiranja, u kojoj su grafički analizirani vrsta i predznak odnosa između oda
These figures indicated whether there is a meaningful relationship between default and each variable, as well as the monotonicity, shape and sign of this relationship.
Ti su brojevi pokazali postoji li značajan odnos između neispunjenja obveza i svake varijable, kao i monotonost, oblik i predznak tog odnosa.
Further on, it was checked if the sign of relationship for each variable was as expected, and variables showing unexpected sign of relationship as well as variables that lacked any correlation with default risk or those displaying clearly non-monotonic relation were also removed from the set of candidates.
Nadalje, provjereno je je li znak odnosa za svaku varijablu bio očekivan, a varijable koje su pokazivale neočekivani predznak odnosa, kao i varijable kojima je nedostajala bilo kakva korelacija s rizikom od neurednog podmirivanja obveza ili one koje su pokazivale jasno nemonoton odnos također su uklonjene iz skupine.
Sign of relationship for most explanatory variables was in accordance with prior expectations - for example, default risk seems to decrease as liquidity indicators and economic activity improve; on the other hand, default risk is higher when financial leverage rises.
Predznak odnosa za većinu je eksplanatornih varijabli bio u skladu s prethodnim očekivanjima - npr. čini se da se rizik od neurednog podmirivanja obveza smanjuje kako se poboljšavaju pokazatelji likvidnosti i ekonomske aktivnosti; nasuprot tome, rizik od neurednog podmirivanja obveza veći je kada se povećava financijska poluga.
To identify variables with the highest explanatory power, univariate logit model was
Kako bi se prepoznale varijable s najvećom eksplanatornom moći, za svaku je oda
Among them, profitability indicators seem to have highest univariate classification
Čini se da među njima pokazatelji profitabilnosti imaju najveću sposobnost univari
ability, with areas under the ROC curve (AUC) ranging from 0.69 to 0.75 (the best one is the ratio of total sales to total liabilities with AUC of 0.75).
jantne klasifikacije s područjima ispod ROC krivulje (AUC) od 0,69 do 0,75 (najbolji je omjer ukupne prodaje prema ukupnim obvezama s AUC od 0,75).
Regarding liquidity indicators, the best performing is the ratio of cash to total assets.
Među pokazateljima likvidnosti najbolji je omjer gotovine prema ukupnoj imovini.
It is important to note that all variables in candidate models exhibit the same sign and similar size of estimated coefficients in different specifications, indicating robustness to inclusion of additional variables or their removal from the estimated equation.
Važno je napomenuti da sve varijable u mogućim modelima kandidatima pokazuju isti predznak i sličnu veličinu procijenjenih koeficijenata u različitim specifikacijama i da pokazuju robusnost s obzirom na uključivanje dodatnih varijabli ili njihovo uklanjanje iz procijenjene jednadžbe.
Later two models differ in only one variable and yield very similar results in terms of pseudo R2, area under the ROC curve and percentage of correctly classified defaulted and non-defaulted companies.
Ta se dva modela razlikuju samo u jednoj varijabli i daju vrlo slične rezultate s obzirom na pseudo-R2, područje ispod ROC krivulje i postotak točno klasificiranih poduzeća koja neuredno podmiruju svoje obveze i onih koja ih uredno podmiruju.
However, number of minor differences outweighs our decision in favor of the model 6.1.17
Međutim, više malih razlika utjecalo je na to da se odlučimo za model 6.1.17
16 Pseudo R2 resembles the conventional R2 measure of linear regression models.
16 Pseudo-R2 sliči konvencionalnoj R2 mjeri modela linearne regresije.
associated with shareholders' equity to total assets ratio implies that one standard deviation increase in this ratio, at the average level, lowers the probability of default in the following year by 3 percentage points, ceteris paribus.
Marginalni učinak povezan s omjerom dioničkog kapitala prema imovini pokazuje da povećanje standardne devijacije za jedan u tom omjeru, na prosječnoj razini, smanjuje mogućnost neurednog podmirivanja obveza u sljedećoj godini za 3 postotna boda, ceteris paribus.
Probability of default decreases with profitability gains measured by EBIT to total liabilities and by ratio of sales + depreciation to total assets.
Vjerojatnost neurednog podmirivanja obveza smanjuje se s rastom profitabilnosti mjerenim zaradom prije kamata i oporezivanja prema ukupnim obvezama te omjerom zbroja prodaje i amortizacije prema ukupnoj imovini.
The more liquid (measured by the cash to total assets ratio) a firm is, the less likely
Što je poduzeće likvidnije (mjereno omjerom novca prema ukupnoj imovini), to je
We also find that small firms (measured by total sales) are more likely to default than
Nakon kontrole svih ostalih faktora također nalazimo veću vjerojatnost da mala po
However, coefficient associated with this variable is very low and 1 standard deviation increase in total sales from the average reduces firm's probability of default by only 0.04 percentage points, holding all other factors constant.
Međutim, koeficijent povezan s tom varijablom vrlo je nizak i porast standardne devijacije za 1 u odnosu prema prosjeku ukupne prodaje smanjuje vjerojatnost neurednog podmirivanja obveza poduzeća za samo 0,04 postotna boda, uz konstantne ostale faktore.