Operasjonell styring av kredittrisiko blant norske foretak –har regnskapene mistet sin tapte relevans igjen? En kvantitativ undersøkelse om tinglyste utlegg fra Skatteetaten sin effekt i forhold til Ohlson (1980) sin O-score modell

Abstract

Bakgrunnen for studiet er den pågående diskusjonen i kjølvannet Relevance-Lost debatten (Johnson & Kaplan, 1987) der Kinserdal (2018) stiller spørsmål ved hvor relevant det er å benytte kreditt-risikomodeller som ikke har tatt hensyn til at deres eget grunnlag i form av regnskapene selv har endret mye de siste 50 år. Med utgangspunkt i Aae og Hansen (2017) sine empiriske funn følges oppfordringen om å foreta ytterligere undersøkelser ved alternative variabler til de tradisjonelle modellene i form av Ohlson (1980) sin O-score modell som er en konkurs-prediksjonsmodell basert på regnskapsinformasjon. Problemstillingen for oppgaven er på bakgrunn av dette: I hvilken grad kan nye kredittopplysningsdata ha betydning for styring av operasjonell kredittrisiko i forhold til tradisjonelle metoder for styring av kredittrisiko? En kvantitativ undersøkelse gjennomføres mot et unikt og eget sammensatt utvalgt av sekundærdata som ikke tidligere har vært benyttet i form av tinglyste utlegg fra Skatteetaten fra løsøreregisteret mot offentlige tall fra regnskapsregisteret. Studien finner at variabelen i modellen har en sterk forklaringskraft, men til tross for at funnet ikke er signifikant argumenteres det for at det er faglig relevant på bakgrunn av etablert teori og siste tids utvikling innen forskningsfronten. Den teoretiske implikasjonen er ny innsikt i forholdet mellom faktorene soliditet og likviditet som har vært faglig diskutert siden stadfestet av Beaver (1966). Den praktiske implikasjonen er en åpen modell som kan benyttes av alle som behersker den for å styre sin kredittrisiko ettersom den utelukkende bygger på offentlig informasjon.

The background for the study is the ongoing discussion in the wake of the Relevance-Lost debate (Johnson & Kaplan, 1987) where Kinserdal (2018) questions how relevant it is to use credit risk models that have not taken into account that their own basis in the form of the accounts themselves have changed a lot in the last 50 years. Based on Aae og Hansen (2017) empirical findings, the call is followed to carry out further investigations with alternative variables to the traditional models in the form of Ohlson (1980) O-score model, which is a bankruptcy prediction model based on accounting information. The problem statement for the thesis is based on this: To what extent can new credit information data be important for managing operational credit risk compared to traditional methods for managing credit risk? A quantitative examination is carried out against a unique and separate composite selection of secondary data that has not previously been used in the form of public registered attachment from the Tax Agency of Norway against public figures from the accounting register. The study finds that the variable in the model has a strong explanatory power, but despite the fact that the finding is not significant, it is argued that it is academically relevant on the basis of established theory and recent developments within the research front. The theoretical implication is new insight into the relationship between the factors solidity and liquidity which has been academically discussed since confirmed by Beaver (1966). The practical implication is an open model that can be used by anyone who masters it to manage their credit risk, as it is based solely on public information.