Which variables explain and predict capital structure – a LASSO approach

I denne masterutredningen har vi undersøkt hvilke faktorer som er viktige for å forklare og predikere kapitalstruktur. Studien undersøker amerikanske firmaer notert på New York Stock Exchange i perioden 1980 til 2019. For å fange opp et bredere spekter angående beslutninger tilknyttet kapitalstruktur, samt robusthet i vår analyse har vi anvendt både bokførte og markedsverdier i beregningen av gjeldsgrad. Listen over mulige forklaringsvariabler er hovedsakelig basert på M. Z. Frank og Goyal (2009), med noen justeringer. Økonomisk teori og tidligere litteratur er lagt til grunn for tolkningen av de ulike variablene som er utvalgt av modellene våre. I utvelgelsen av viktige variabler har vi anvendt to ulike Least Absolute Shrinkage Selection Operator-modeller, referert til som normal og adaptive LASSO. Etter å ha gjennomført robusthetstest for de ulike modellene sitter vi igjen med tre ulike modeller, en modell for bokført gjeldsgrad og to modeller for markedsbasert gjeldsgrad. Modellen for gjeldsgrad basert på bokførte verdier består av variablene industry median leverage, cash holdings og Z-score. Normal LASSO-modellene for gjeldsgrad basert på markedsverdier består av de samme variablene, men legger også til market-to-book. Den adaptive LASSO-modellen legger også til market-to-book, men ekskluderer Z-score. Kjernefaktorene til M. Z. Frank og Goyal (2009) er brukt som sammenligningsgrunnlag for å evaluere våre modeller. Modellene våre presterer på generelt grunnlag litt bedre med tanke på forklaring og prediksjon av kapitalstruktur, men med marginale forskjeller