A causal approach to test empirical capital structure regularities

杠杆(统计) 因果推理 因果结构 计量经济学 资本结构 因果模型 推论 实证研究 经济 计算机科学 数学 财务 人工智能 统计 物理 债务 量子力学
作者
Simone Cenci,Stephen Kealhofer
出处
期刊:The Journal of Finance and Data Science [Elsevier]
卷期号:8: 214-232 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.jfds.2022.09.002
摘要

Capital structure theories are often formulated as causal narratives to explain which factors drive financing choices. These narratives are usually examined by estimating cross–sectional relations between leverage and its determinants. However, the limitations of causal inference from observational data are often overlooked. To address this issue, we use structural causal modeling to identify how classic determinants of leverage are causally linked to capital structure and how this causal structure influences the effect-estimation process. The results provide support for the causal role of variables that measure the potential for information asymmetry concerning firms’ market values. Overall, our work provide a crucial step to connect capital structure theories with their empirical tests beyond simple correlations.
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