Gaspar, Raquel MedeirosCéu, Mário Raúl Santiago do2025-02-112025-02-112024Céu, Mário Raúl Santiago do (2024). "Essays in agricultural credit risk". Tese de Doutoramento. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestãohttp://hdl.handle.net/10400.5/98345Doutoramento em GestãoEsta tese explora a intrincada dinâmica do risco de crédito na atividade agrícola. A investigação integra conhecimentos de vários ângulos, abrangendo factores como o ciclo vegetativo, actividades agrícolas específicas como a viticultura e olivicultura, a dimensão económica e considerações relacionadas com as alterações climáticas. Utilizando um conjunto abrangente de dados de empresas agrícolas, o estudo examina os preditores de falência, estima modelos de predição e relata o estado da arte, através de quatro artigos originais. Abordando as crescentes ameaças das alterações climáticas à produtividade agrícola, o primeiro artigo realiza uma revisão sistemática da literatura, identificando 39 artigos da Scopus e da Web of Science. Desta seleção, emergem três dimensões principais – (i) empréstimos agrícolas e risco de crédito, (ii) princípios verdes e sustentabilidade, e (iii) o contexto dos países em desenvolvimento. As conclusões sublinham a necessidade imperiosa de integrar as considerações climáticas nas políticas agrícolas e de crédito. São recomendadas estratégias proativas, abrangendo políticas de crédito personalizadas, melhor acesso ao crédito, capacitação financeira e combate às desigualdades sociais. O segundo artigo destaca o papel crucial do ciclo vegetativo na diferenciação entre empresas agrícolas saudáveis e falidas. Os preditores baseados na liquidez revelam-se eficazes para culturas não perenes, enquanto os preditores de atividade demonstram uma precisão superior para culturas perenes. O terceiro artigo estende o seu foco aos setores vitícola e olivícola de países mediterrânicos, apresentando 12 modelos adaptados para diferentes combinações de países e culturas. Os resultados sublinham a necessidade de modelos dedicados que tenham em conta as variações sectoriais e regionais para melhorar a precisão das previsões. O quarto artigo explora as dificuldades financeiras das pequenas empresas agrícolas, que constituem a maior parte do sector. Aproveitando uma amostra de 9.891 empresas, são estimados modelos de regressão logística. Notavelmente, a dimensão da empresa surge como um factor significativo, com as empresas mais pequenas a enfrentar maiores dificuldades financeiras. O estudo defende a inclusão do tamanho da empresa como covariável, enfatizando a sua relevância nas diferentes classes de dimensão. Esta análise multidimensional fornece um quadro abrangente para compreender e mitigar os desafios enfrentados pelas empresas agrícolas. A síntese destas diversas perspectivas oferece informações originais e valiosas para os decisores políticos, instituições financeiras e profissionais, abrindo caminho para uma melhor compreensão dos riscos financeiros, particularmente os riscos de crédito que estas empresas enfrentam num cenário de grande incerteza e desafios relacionados com a segurança alimentar e riscos climáticos.This thesis explores the intricate dynamics of credit risk in agricultural activity. The research integrates knowledge from various angles, covering factors such as the vegetative cycle, specific agricultural activities such as vineyards and olive groves, the economic size and considerations related to climate change. Utilizing a comprehensive dataset from agricultural firms, the study examines bankruptcy predictors, estimates prediction models, and reports on state of the art through four original papers. Addressing the escalating threats of climate change to agricultural productivity, the first paper conducts a systematic literature review, identifying 39 articles from Scopus and Web of Science. From this selection, three major dimensions emerge — (i) agricultural lending and credit risk, (ii) green principles and sustainability, and (iii) the context of developing countries. Findings emphasize the need to integrate climate considerations into agricultural and credit policies. Proactive strategies are recommended, encompassing tailored credit policies, improved access to credit, financial empowerment, and addressing social inequalities. The second paper highlights the crucial role of the vegetative cycle in differentiating between healthy and bankrupt agricultural firms. Liquidity-based predictors prove effective for non-perennial crops, while activity predictors demonstrate superior accuracy for perennial crops. The third paper focuses on the vineyards and olive crops sectors in Mediterranean countries, presenting 12 tailored models for different combinations of countries and crops. Results underscore the necessity for dedicated models that account for sectoral and regional variations to enhance predictive accuracy. The fourth paper explores the financial distress of small-scale agricultural firms, which constitute most of the sector. Logistic regression models are estimated using a sample of 9,891 firms. Noticeably, firm size emerges as a significant factor, with smaller firms experiencing higher financial difficulties. The study advocates for including firm size as a covariate, emphasizing its relevance across different size classes. This multidimensional analysis provides a comprehensive framework for understanding and mitigating the challenges agricultural firms face. The synthesis of these diverse perspectives offers original and valuable information for policymakers, financial institutions and professionals, paving the way for a better understanding of the financial risks, particularly credit risks, that these firms face in a scenario of great uncertainty and challenges related to food security and climatic risks.engCiclo VegetativoDificuldades FinanceirasPredição de FalênciaPequena AgriculturaAlterações ClimáticasVegetative CycleFinancial DistressBankruptcy PredictionSmall FarmingClimate Changedoctoral thesis