企业偏离其目标资本结构的原因有两种。一种是由于随机事件的发生。企业可能因一个偶然的融资机会暂时偏离（deviate from）最优资本结构，然后再逐步回归到目标资本结构，这个过程就是资本结构的随机调整。一个企业也许利用了一个较好的但却是暂时的融资机会（比如一个发行免税债券的机会）进行融资调整，这时它的资本结构可能就偏离了其“目标”，但这种企业资本结构政策的变动反映了最优资本结构本身的动态属性。象这种非计划的变动是由很多原因导致的，其中大部分是因为新信息的到来，例如，一项技术革新就可能使一个企业的价值增大或减小。
这种动态随机调整与市场时机理论有相似之处，但市场时机理论不承认企业有最优的或目标的资本结构，而动态随机调整则强调企业资本结构之所以偏离了“目标”，是因为市场时机带来的可观收益足以覆盖企业偏离最优资本结构的成本，正如由于供需矛盾引起的产品价格围绕产品价值上下波动一样。
另一种是由于资本结构调整成本的存在。资本结构的调整是需要成本的，正是因为有调整成本（adjustment cost）的存在，企业才不会立即将现有的资本结构调整到目标资本结构。正如Myers（1984）所说，如果没有调整成本，每一个企业可观察的负债比率必然等于它的最优负债比率。也正是由于调整成本的存在，企业的目标资本结构也许是一个范围，只要在这个目标范围内，付出的调整成本也许要大于因优化资本结构所带来的收益，此时企业并不一定需要去调整其资本结构。
资本结构调整成本（recapitalization cost）在现实环境中的确存在，表现在即使是企业特质因素类似、目标资本结构相同的一组企业，也会在截面上表现出不同的资本结构差异（Rajan和Zingales，1995）。企业的调整成本越高，企业偏离最优资本结构的时间就会越长，调整成本的大小也反映了资本结构调整速度的快慢。调整成本主要包括固定成本和制度成本。前者主要指进行调整所需的会计费用、律师费用、资产评估费用等成本；后者则视企业的经营绩效和资本市场的发展状况而定。对于不同的企业而言，进行调整的固定成本的绝对数量差别不大，而其相对大小则会因企业规模、盈利能力的差异而有所区别。制度成本主要归因于资本市场不完善或企业治理效率低下等因素，这会导致企业无法及时获得融资资金或融资环节过于复杂，从而使融资的机会成本增加。
第三节资本结构动态调整模型
在经济学上，经济模型可以被区分为静态模型（static model）和动态模型（dynamic model）。从分析方法上讲，与静态模型相联系的有静态分析和比较静态分析，与动态模型相联系的是动态分析。早期的资本结构影响因素的实证研究中主要采用的是静态模型和静态分析。既然资本结构本质上是动态的，企业对资本结构的选择就是个动态的过程，因此应该在一个动态的框架内进行分析，应该构建动态计量模型进行实证检验。随着计量经济学在动态面板数据方面的不断发展，很多学者开始构建资本结构动态调整模型来刻画资本结构的动态变化特征并进行实证研究。
一、目标资本结构的决定模型
动态资本结构理论同样认为企业的目标资本结构在于负债带来的好处与成本之间的权衡，比如负债的税盾效应与破产成本之间的权衡，负债使得企业的自由现金流量减少从而减少的代理成本和因此而导致的投资不足之间的权衡等等，目标资本结构动态模型就是基于这种权衡而构建的。但动态模型不同于静态模型，关键有两点：一是企业的目标负债率是随时间变化而不断调整的，动态模型将目标资本结构的影响因素内化；二是考虑了资本结构的调整成本，即使很小的调整成本也可能导致企业负债比率大幅度偏离目标资本结构值。
虽然最优（目标）资本结构无法直接观测，但可以将最优（目标）资本结构设定为一组能够反映负债融资的成本和收益并最终通过相互转换决定出最优资本结构的变量的函数（Fischer等，1989）。
不同的企业有着不同的决定目标资本结构的因素，目标资本结构自然不同；即使是同一个企业，在不同年度也有不同的目标资本结构。
很多学者（比如Hovakimian，2004；Flannery，2007；Eriotis，2007等）认为只要恰当地选择能够反映权衡的正面和负面影响的变量，那么就可以近似地拟合出目标负债率，并证明了这种拟合的目标资本结构具有较强的稳健性。
二、资本结构的部分调整模型
由于资本市场的不完善，以及企业主体之间的冲突等原因，企业的融资行为受到多种因素的限制，致使企业在偏离目标资本结构时只能做出“部分”调整，而调整的幅度和速度则取决于调整成本的大小。
企业的实际资本结构是本年度预期的目标资本结构与去年的实际资本结构的加权平均值。
三、资本结构调整速度的决定模型
本书的内容之一就是要测度资本结构调整速度并分析调整速度的影响因素，调整速度本身也要受到某些影响调整成本的潜在变量的影响，也是一个随时间变化和企业的不同而有所差异的向量。
目前很多学者对资本结构动态调整模型进行了拓展，比如区分了向上调整速度模型（当实际资本结构低于目标资本结构时）和向下调整速度模型（当实际资本结构高于目标资本结构时），又区分了不同调整路径的资本结构调整速度模型（比如短期负债、长期负债、股票发行等），本书在后续章节里也会用到这些模型。还有学者提出，资产负债率是一个分数值，当分数值作为因变量时回归模型会出现调整速度估计偏差（Elsas和Florysiak，2011），将要构建一个恰当反映调整速度的模型和估计方法。
目标资本结构模型的估计方法可以用普通最小二乘法（OLS）、非线性回归方法（NLLS）、线性迭代方法（Gauss-Newton iteration）、最大似然估计（QMLE）、固定效应回归（FEM）、随机效应回归（REM）等多种方法。由于资本结构调整模型是分布滞后模型（distributed lag models）或者自回归（autoregressive models）模型，需要用到二阶段最小二乘法（2SLS）、工具变量法（IV）、广义矩方法（GMM）等方法进行估计，并需要进行广义差分转换（generalized difference transformation）和添加某些固定效应等等。至于调整速度决定因素模型，一般是把它的影响变量纳入部分调整之中进行检验。采用的方法不同，对数据和变量的要求也不一样，但不管采用什么方法进行模型估计，首先必须验证使用方法的合理性，比如变量自相关的Durbin-Watson检验、工具变量选择有效性的萨根（Sargan）检验等等。好在目前面板数据估计已经有了较大发展（Arellano和Bond，1991；Ahna和Schmidt，1997；Wooldridge，2002；Bruno，2005；Carro，2007）。尽管每种方法都有其优缺点，目前学术界比较推崇GMM方法（Frydenberg，2003），本书将综合利用上述方法并主要选用GMM方法。