L'impatto delle valutazioni creditizie sulla leva finanziaria delle imprese

Le aziende devono prendere decisioni importanti su come finanziare le loro operazioni. Ciò comporta la scelta tra l'uso di debito (come prestiti e obbligazioni) e capitale proprio (come azioni). Il modo in cui un'azienda mixa questi tipi di finanziamento è chiamato la sua Struttura del capitale. Il rapporto tra debito e capitale proprio nella struttura del capitale di un'azienda è noto come rapporto di leva. Mentre molte persone hanno studiato perché le aziende scelgono determinate strutture di capitale, una risposta chiara è ancora difficile da trovare.

In questo articolo, esaminiamo come i rating di credito influenzano la leva di un'azienda. I rating di credito sono valutazioni fornite alle aziende da agenzie di rating per indicare il rischio associato al loro debito. Un rating di credito più alto significa un rischio più basso e porta generalmente a condizioni di prestito più favorevoli. Utilizzando metodi statistici avanzati, miriamo a comprendere come queste valutazioni influenzano la leva in diverse aziende e settori.

#Struttura del Capitale

La struttura del capitale di un'azienda è il suo specifico mix di strumenti finanziari, utilizzati per finanziare le proprie operazioni. Oltre alle decisioni di investimento, la direzione aziendale deve anche decidere sulla fonte di fondi per questi investimenti. La leva, al centro della struttura del capitale, si riferisce al rapporto tra debito totale e capitale proprio totale.

Varie teorie spiegano come potrebbe apparire una struttura di capitale ideale - qualcosa che massimizza il valore di mercato complessivo per un'azienda. Alcune teorie ben note includono la teoria di Modigliani e Miller, la teoria del trade-off, la teoria dell'ordine gerarchico e la teoria del timing di mercato. Tuttavia, molte persone hanno sottolineato che non esiste una spiegazione coerente per il processo decisionale della struttura del capitale. Anche dopo decenni di ricerca, molte variabili influenzano ancora i rapporti di leva, rendendo poco chiari i motivi alla base di queste decisioni.

In termini pratici, i ricercatori hanno esaminato molte caratteristiche aziendali e settoriali per scoprire cosa influisce sulla leva. Negli ultimi anni, i metodi del campo del machine learning hanno iniziato ad essere applicati a quest'area, permettendo la considerazione di più variabili rispetto a prima.

#Rating di Credito

I rating di credito sono opinioni esperte sul rischio di credito di un'azienda. Servono a informare gli investitori e altri attori di mercato sulla relativa credibilità delle aziende quando si tratta di rimborsare i debiti. Queste valutazioni sono generalmente assegnate da grandi agenzie come Standard & Poor’s, Moody’s e Fitch, che dominano il mercato dei rating di credito.

I rating vengono assegnati utilizzando una scala basata su lettere, dove "AAA" è il rating più alto e indica una capacità molto forte di soddisfare obbligazioni finanziarie. All'estremo opposto, "D" segnala un'azienda in default. I rating possono anche avere più o meno per indicare posizioni relative all'interno di una categoria.

Il processo di ottenimento di un rating di credito di solito comporta che un'azienda paghi per il servizio da un'agenzia di rating. Questo crea una situazione in cui le aziende spesso scelgono se essere valutate o meno, rendendolo un fattore critico per comprendere le loro decisioni di leva.

#Determinanti dei Rating di Credito

Molti studi hanno cercato di identificare i fattori che determinano i rating di credito aziendale. Proprio come con la leva, i rapporti finanziari sono comunemente utilizzati in questi studi per comprendere i rating. Tuttavia, ci sono anche considerazioni attorno alla governance aziendale e a come le condizioni macroeconomiche possano influenzare questi rating. La maggior parte della letteratura si concentra su relazioni lineari tra variabili, eppure è spesso riconosciuto che alcune relazioni potrebbero essere non lineari.

#Machine Learning in Finanza

Il machine learning offre metodi altamente adattabili e flessibili per analizzare dati complessi. Nel campo della finanza, questi metodi consentono ai ricercatori di esplorare varie caratteristiche e relazioni senza le tradizionali assunzioni rigide presenti nei precedenti approcci statistici.

Nonostante le loro forti capacità predittive, le tecniche di machine learning tradizionali non svelano facilmente le relazioni causali. Qui entra in gioco il machine learning causale, che mira a fornire intuizioni su scenari di causa-effetto utilizzando metodi di machine learning. Sebbene sia ancora relativamente nuovo, presenta un potenziale significativo per avanzare la nostra comprensione di dinamiche come i rating di credito e i loro effetti sulla leva.

#Double Machine Learning

Il double machine learning è una tecnica che combina il machine learning con l'inferenza causale. Consente ai ricercatori di considerare molti potenziali fattori di influenza mentre si concentra comunque sulla stima degli effetti causali. Questo metodo aiuta a isolare l'impatto di un trattamento riducendo al minimo il bias nelle stime.

Il framework del double machine learning ha alcune caratteristiche chiave:

1. Gestisce l'alta dimensionalità, il che significa che può analizzare efficacemente dati con molte variabili.
2. Seleziona variabili rilevanti in modo basato sui dati, eliminando le congetture coinvolte nella scelta di quali fattori includere.
3. Consente l'uso di vari algoritmi di machine learning, fornendo flessibilità nel modo di modellare i dati.
4. Introduce una doppia robustezza, il che significa che le stime rimangono valide anche se si verificano errori nella stima di una delle funzioni di disturbo.

#Metodologia di Ricerca

Per esaminare la relazione tra rating di credito e leva, abbiamo applicato il double machine learning utilizzando un campione di aziende nel corso di diversi anni. Ci siamo concentrati sull'analisi degli effetti causali dei rating di credito sui rapporti di leva.

#Raccolta Dati

Abbiamo ottenuto i nostri dati da un ampio database finanziario, filtrando le aziende in base a criteri specifici. Abbiamo esaminato un'ampia gamma di Indicatori Finanziari per catturare le complessità della situazione di ciascuna azienda, assicurandoci che il dataset fosse sufficientemente robusto per un'analisi approfondita.

#Approccio Analitico

Nella nostra analisi, abbiamo definito la leva come il rapporto tra debito totale e totale attivo. Abbiamo anche categorizzato i rating di credito in gruppi rilevanti per ottenere intuizioni più profonde. Utilizzando algoritmi di machine learning, abbiamo potuto modellare le intricate relazioni tra rating di credito, rapporti di leva e altri fattori influenzanti.

#Principali Risultati

#Impatto Complessivo dei Rating di Credito

I nostri risultati indicano che avere un rating di credito porta a un aumento della leva, in media di circa 7-9 punti percentuali. Questo aumento è significativo rispetto al rapporto di leva medio delle aziende analizzate. Tuttavia, è essenziale notare che questo effetto non è uniforme tra tutte le aziende o categorie di rating.

#Effetti Eterogenei per Categoria di Rating

Lo studio ha rivelato che gli effetti dei rating di credito sulla leva non sono solo presenti, ma sono altamente eterogenei:

• Per le aziende con rating più elevati (AAA e AA), l'effetto sulla leva è negativo, indicando una tendenza ad avere una leva più bassa.
• Per rating come A e BBB, l'effetto è trascurabile.
• Tuttavia, a partire dai rating BB, la relazione diventa positiva, indicando un aumento della leva man mano che i rating diminuiscono.

#Transizione Graduale degli Effetti

Il passaggio da un impatto negativo o neutro a un impatto positivo non avviene improvvisamente. Piuttosto, i cambiamenti nella leva si verificano gradualmente attraverso rating più granulari, particolarmente visibili all'interno delle categorie BBB e BB.

#Conclusioni

Questa ricerca dimostra che i rating di credito hanno un effetto sostanziale e variegato sulla leva aziendale. In generale, avere un rating aumenta la leva, ma l'ammontare varia significativamente in base alla specifica categoria di rating. La transizione da un effetto all'altro non è brusca, evidenziando la complessità nella relazione tra rating di credito e struttura del capitale.

Attraverso metodi avanzati come il double machine learning, siamo stati in grado di far luce su queste relazioni senza fare assunzioni eccessivamente semplicistiche. Questo getta le basi per indagini più dettagliate sui fattori che influenzano le decisioni di leva nella finanza aziendale.

#Direzioni Future di Ricerca

Questo studio apre diverse strade per future ricerche. Alcune direzioni possibili includono:

1. Indagare come fattori esterni come i cicli economici influenzino la relazione tra rating di credito e leva.
2. Esplorare le ragioni specifiche per cui diversi rating portano a diversi livelli di leva.
3. Considerare il potenziale impatto delle variazioni dei rating di credito sulle future decisioni di leva di un'azienda e sul comportamento di mercato.

In sostanza, mentre i nostri risultati contribuiscono al dialogo in corso sulla struttura del capitale, puntano anche alle intricate dinamiche dei rating di credito nella formazione delle strategie di finanziamento aziendale.