Na sequência da inovação financeira e das consequências da recente crise financeira global de 2008-2009, o interesse e recursos alocados à medição e modelação do risco de crédito registaram um grande aumento, por parte de investigadores e profissionais ao longo das últimas décadas. Esta tese tem como objetivo explorar os determinantes dos spreads de crédito. Analisando primeiro o desempenho de variáveis teóricas de risco de crédito em explicar credit default swap (CDS) spreads, introduzindo também outros fatores específicos das empresas, macroeconómicos, de liquidez e de qualidade de crédito. O conjunto de dados utilizado é composto por empresas europeias não financeiras, com um período de tempo de 2010 a 2018 e usando modelos de dados em painel para realizar a análise econométrica. Os nossos resultados empíricos mostram que os determinantes teóricos são estatisticamente e economicamente significativos e são capazes de explicar 27% dos níveis observados de CDS spreads. Depois de controlarmos para a liquidez do mercado, a notação de crédito, os fatores específicos das empresas e mercado, somos capazes de explicar 57% do total dos CDS spreads e 21% das suas variações. Além disso, através de uma análise de robustez, concluímos que os determinantes investigados têm um melhor desempenho na explicação dos spreads, quando o nível de risco de crédito no mercado é maior, o que é consistente com estudos anteriores. Por último, os nossos resultados sugerem que os modelos estruturais de risco de crédito beneficiariam se fossem desenvolvidos para responder a fatores teóricos e não teóricos, como as variáveis macro-financeiras.

Following the financial innovation and the consequences of the recent 2008-2009 global financial crisis, the interest and resources allocated into measuring and modelling credit risk has seen a major increase by researchers and practitioners over the last decades. The main objective of this thesis is to explore the determinants of credit spreads, analysing first the performance of theoretical variables of default risk in explaining credit default swap (CDS) spreads, while introducing other firm-specific, macroeconomic, liquidity and credit rating factors. The dataset used is composed of non-financial European companies, for the period of 2010 to 2018 and we use panel data models to perform the econometric analysis. In addition, this study also analyses structural credit risk models, namely the Merton (1974) model and some of its limitations and extensions. Our empirical results show that theoretical determinants are statistically and economically significant and are able to explain 27% of the observed CDS spreads levels. After controlling for market liquidity, credit rating, firm and market-specific factors, we are capable of explaining 57% of the total CDS spreads levels and 21% of the spreads changes. Moreover, by performing a robustness analysis, we conclude that the investigated determinants perform better in explaining credit spreads, when the overall level of credit risk in the market is higher, which is consistent with previous evidence. Lastly, our results suggest that structural credit risk models would benefit if they were further developed to account for both theoretical and non-theoretical factors, such as macro-financial variables.