信用格付けが企業のレバレッジに与える影響

企業は運営資金の調達方法について重要な決定を下さなきゃいけないんだ。これは、借金（ローンや債券みたいな）と株式（株式のような）を使う選択を含むよ。企業がこれらの資金調達の種類をどう組み合わせるかをキャピタルストラクチャーって呼ぶんだ。企業のキャピタルストラクチャーにおける借金と株式の比率はレバレッジ比率として知られてる。多くの人が企業が特定のキャピタルストラクチャーを選ぶ理由を研究してるけど、明確な答えは未だに見つかってないんだ。

この記事では、クレジットレーティングが企業のレバレッジにどう影響するかを見ていくよ。クレジットレーティングは、評価機関が企業に与える評価で、借金に関連するリスクを示してるんだ。高いクレジットレーティングはリスクが低いことを意味して、通常は有利な借入条件につながるよ。高度な統計手法を使って、これらの評価が異なる企業やセクターのレバレッジにどう影響するかを理解しようとしてるんだ。

#キャピタルストラクチャー

企業のキャピタルストラクチャーは、運営資金を調達するために使用される金融商品を具体的に組み合わせたものなんだ。投資の決定に加えて、企業のマネジメントはこれらの投資のための資金の出所についても決めなきゃいけないんだ。レバレッジは、総借金に対する総株式の比率を指すよ。

理想的なキャピタルストラクチャーがどんなものかを説明するさまざまな理論があって、企業の市場価値を最大化するようなものなんだ。よく知られている理論には、モディリアーニとミラーの理論、トレードオフ理論、ペッキングオーダー理論、市場タイミング理論があるんだけど、多くの人がキャピタルストラクチャーの意思決定プロセスには一貫した説明がないって指摘してるんだ。数十年の研究の後でも、多くの変数がレバレッジ比率に影響を与えていて、これらの決定の背後にある理由は不明なままなんだ。

実際的な観点から、研究者は多くの企業や業界の特性を調べて、レバレッジに何が影響を与えるかを見つけようとしてきたんだ。最近では、機械学習の手法がこの分野に適用され始めていて、以前よりも多くの変数を考慮できるようになってるよ。

#クレジットレーティング

クレジットレーティングは、企業の信用リスクについての専門家の意見なんだ。これらは、投資家や他の市場参加者に、企業が借金を返済する際の相対的な信頼性を伝えるためのものだよ。これらの評価は、スタンダード＆プアーズやムーディーズ、フィッチといった大手機関によって一般的に付けられるんだ。

評価は文字ベースのスケールを使って付けられていて、「AAA」が最高の評価で、非常に強い財務義務の履行能力を示してるよ。その反対側では、「D」はデフォルトしている企業を示すんだ。評価にはプラスやマイナスも付くことがあって、カテゴリー内での相対的な順位を示してる。

クレジットレーティングを取得するプロセスは、企業が評価機関にサービスの費用を支払うことを含むんだ。これによって、企業は評価を受けるかどうかを選ぶ状況になっていて、彼らのレバレッジ決定を理解する上で重要な要素になるよ。

#クレジットレーティングの決定要因

多くの研究が企業のクレジットレーティングを決定する要因を特定しようとしてきたんだ。レバレッジと同じように、財務比率がこれらの研究で一般的に使用されていて、評価を理解するのに役立ってるんだ。ただし、企業ガバナンスやマクロ経済条件がこれらの評価にどう影響するかについても考慮が必要なんだ。ほとんどの文献は変数間の線形関係に焦点を当てているけど、いくつかの関係は非線形である可能性もあるって認識されてるよ。

#ファイナンスにおける機械学習

機械学習は、複雑なデータを分析するための非常に適応性が高く柔軟な方法を提供するんだ。ファイナンスの領域では、これらの方法を使って研究者がさまざまな特性や関係を探ることができるようになっているよ。従来の rigid な仮定に縛られることなく、自由に探求できるのがポイントなんだ。

強力な予測能力を持っているにもかかわらず、従来の機械学習技術は因果関係を簡単には明らかにできないんだ。ここで因果機械学習が登場して、因果効果のシナリオについての洞察を提供することを目指してるんだ。まだ比較的新しい手法だけど、クレジットレーティングやそれがレバレッジに与える影響の理解を進めるための大きな可能性があるよ。

#ダブル機械学習

ダブル機械学習は、機械学習と因果推論を組み合わせた手法なんだ。これは、研究者が多くの潜在的な影響要因を考慮しながら、因果効果を推定することに焦点を当てることを可能にするんだ。この方法は、推定のバイアスを最小限に抑えつつ、処置の影響を分離するのに役立つよ。

ダブル機械学習のフレームワークにはいくつかの重要な特徴があるんだ：

1. 高次元性を管理できる、つまり多くの変数を持つデータを効果的に分析できるんだ。
2. データ駆動型で関連する変数を選択し、どの要因を含めるかを選ぶ際の推測を排除するんだ。
3. 様々な機械学習アルゴリズムを使用できる柔軟性があるよ。
4. ダブルロバスト性があって、どちらの nuisance 関数の推定にエラーが発生しても推定は有効のままなんだ。

#研究方法論

クレジットレーティングとレバレッジの関係を調べるために、数年間にわたる企業のサンプルを使ってダブル機械学習を適用したんだ。クレジットレーティングがレバレッジ比率に与える因果効果を分析することに焦点を当てたよ。

#データ収集

データは包括的な財務データベースから取得して、特定の基準に基づいて企業をフィルタリングしたんだ。各企業の状況の複雑さを捉えるために、幅広い財務指標を見て、データセットが徹底的な分析に十分 robust であることを確認したよ。

#分析アプローチ

分析では、レバレッジを総借金に対する総資産の比率として定義したんだ。また、より深い洞察を得るためにクレジットレーティングを関連グループに分類したよ。機械学習アルゴリズムを用いることで、クレジットレーティング、レバレッジ比率、および他の影響要因との複雑な関係をモデル化できたんだ。

#主な発見

#クレジットレーティングの全体的な影響

私たちの発見では、クレジットレーティングを持っている企業は、平均してレバレッジが約7から9ポイント増加することがわかったよ。この増加は、分析した企業の平均レバレッジ比率と比較しても重要なんだ。ただし、この影響はすべての企業や評価カテゴリーに均一ではない点に注意が必要だよ。

#評価カテゴリーによる異質な影響

研究では、クレジットレーティングがレバレッジに与える影響が存在するだけでなく、高い異質性を持つことが明らかになったんだ：

• 最も評価が高い企業（AAAやAA）では、レバレッジに対する影響が負で、レバレッジが低くなる傾向がある。
• AやBBBのような評価では、影響はほとんどないよ。
• しかし、BB評価からは、評価が下がるにつれてレバレッジが増加するという正の関係が見られるんだ。

#効果の漸進的な移行

負の影響または中立的な影響から正の影響に切り替わるのは突然ではないよ。むしろ、レバレッジの変化は、特にBBBとBBカテゴリー内で、より細かい評価にわたって徐々に発生するんだ。

#結論

この研究は、クレジットレーティングが企業のレバレッジに対して substantial で多様な影響を持つことを示しているよ。全体的に、評価を持つことでレバレッジが一般的に増加するけど、その量は特定の評価カテゴリーに基づいて大きく変わるんだ。一つの影響から別の影響への移行は急激ではなく、クレジットレーティングとキャピタルストラクチャーの関係の複雑さを強調しているんだ。

ダブル機械学習のような高度な手法を通じて、過度に単純な仮定をしないで、これらの関係を明らかにすることができたんだ。これは、企業財務におけるレバレッジ決定に影響を与える要因の詳細な調査への基礎を築くことにつながるよ。

#今後の研究方向

この研究は、今後の研究のいくつかの道を開いたんだ。考えられる方向性には:

1. 経済サイクルのような外部要因がクレジットレーティングとレバレッジの関係に与える影響を調べること。
2. なぜ異なる評価が異なるレベルのレバレッジを導くのか、その具体的な理由を探ること。
3. 変化するクレジットレーティングが企業の将来のレバレッジ決定や市場行動にどのように影響するかを考慮すること。

要するに、私たちの発見はキャピタルストラクチャーについての進行中の対話に貢献するだけでなく、企業の資金調達戦略を形作る上でのクレジットレーティングの繊細なダイナミクスを指摘しているんだ。