Trong khóa luận này các phép hồi quy được thực hiện chủ yếu với định dạng hiệu ứng là Hiệu ứng ngẫu nhiên theo cá thể (Cross-section random effects). Người viết khóa luận này cũng đã thử nghiệm mô hình theo kiểu hiệu ứng cố định (crosssection fixed effects và Period fixed effects) nhưng kết quả hồi quy có vẻ không tốt bằng sử dụng hiệu ứng ngẫu nhiên, hơn nữa hệ số các biến giả năm và đa số biến giả ngành không có ý nghĩa thống kê. Vì loại dữ liệu thu thập được là dữ liệu panel không cân bằng (unbalanced panel) nên các kỹ thuật kinh tế lượng áp dụng tương đối phức tạp. Do trình độ hạn chế người viết khóa luận này khuyến cáo các nhà nghiên cứu và những người có ý định sử dụng các kết quả hồi quy trong khóa luận này có một sự cân nhắc, đánh giá lại đối với các phương pháp kinh tế lượng được dùng trong khóa luận này trước khi đưa ra một kết luận hay quyết định.
Một lưu ý khác đặt ra đối với nguồn dữ liệu: dữ liệu thu thập được chủ yếu là nguồn dữ liệu thứ cấp. Các nguồn thứ cấp này hết sức đáng tin cậy và uy tín, như trang điện tử của Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh, Ngân hàng
Nhà nước Việt Nam, Công ty Cổ phần Truyền thông Stoxplus,… tuy nhiên người viết khóa luận này chưa tiến hành bất cứ kiểm định nào đối với tính chính xác của dữ liệu, và vì vậy không đảm bảo rằng các số liệu là chính xác. Đặc biệt trong tháng 4 năm 2011 khi có kết quả kiểm toán của nhiều công ty niêm yết, báo chí đã đưa ra quan ngại rất lớn về tính chính xác của những báo cáo tài chính chưa được kiểm toán của hàng loạt công ty niêm yết trên sàn. Điển hình như mã DDM theo kết quả chưa kiểm toán lãi năm 2010 hơn 473,6 triệu đồng nhưng sau kiểm toán công ty này được ghi nhận lỗ tới 74,3 tỷ đồng. Hơn nữa dữ liệu thu thập được là tương đối ít về số lượng doanh nghiệp lẫn thời gian khảo sát (280 doanh nghiệp, 4 năm), trong khi đa phần các nghiên cứu về vấn đề này được thực hiện trên mẫu lớn vài ngàn doanh nghiệp trong thời gian vài năm cho đến vài chục năm. Nhà nghiên cứu và những người có ý định sử dụng các kết quả hồi quy theo khóa luận này cũng cần phải để tâm đến vấn đề này trước khi đưa ra kết luận hay quyết định dựa trên những mô hình kinh tế lượng được thực hiện ở đây.
Một hạn chế đáng kể khác là, mặc dù đã xem xét hệ thống lý thuyết đương đại có liên quan đến vấn đề một cách súc tích và đầy đủ nhất có thể, cũng như so sánh các kết quả hồi quy với các lý thuyết đó, khóa luận này xem xét các quan hệ mang tính thống kê là chủ yếu mà không đi sâu vào bản chất kinh tế bên trong của các biến được sử dụng. Khóa luận này chưa đi vào phân tích cụ thể thực tế hệ thống thuế, các yếu tố thị trường, tính hiệu quả thị trường, sự bất cân xứng thông tin, vấn đề đại diện, các yếu tố của thị trường vốn vay mà các doanh nghiệp trên sàn HOSE phải đối mặt và tác động của chúng đến sự điều chỉnh trong các quyết định về cơ cấu vốn của các doanh nghiệp được khảo sát. Những vấn đề trên, dù muốn xem xét, thật sự nằm ngoài phạm vi nghiên cứu của khóa luận này và vượt quá trình độ thực hiện của người viết. Khóa luận này nhấn mạnh rằng các quan hệ quan sát được là các quan hệ có ý nghĩa thống kê chứ không phải các quan hệ nhân quả. Như
Kendall và Stuart (1961) đã nhắc nhở trong cuốn “The advanced theory of statistics”, “một quan hệ thống kê, cho dù mạnh đến cỡ nào và cho dù có tính gợi ý đến mức nào, không bao giờ có thể thiết lập một sự liên quan nhân quả: ý tưởng về liên quan nhân quả phải đến từ bên ngoài những phép thống kê, chủ yếu từ các lý thuyết này hoặc lý thuyết khác”.
Một lưu ý cần đặc biệt lưu tâm là theo kiểm định Hausman trình bày ở Phụ lục 3 của khóa luận này, có sự tương quan có nghĩa thống kê giữa hạng nhiễu và biến độc lập ở mức ý nghĩa 0,15%. Điều này có nghĩa là ước lượng theo phương pháp hiệu ứng cố định (fixed effects) sẽ cho những ước lượng không lệch, trong khi các ước lượng từ phương pháp hiệu ứng ngẫu nhiên (random effects có thể bị lệch). Nói cách khác kiểm định này gợi ý rằng nên sử dụng hiệu ứng cố định. Tuy nhiên các kết quả hồi quy từ hiệu ứng cố định có vẻ không thực sự tốt. Hơn nữa số quan sát sau khi điều chỉnh chỉ hơn 600, trong khi sử dụng hiệu ứng cố định sẽ tốn gần 280 bậc tự do. Điều này là hệ quả tất yếu của việc số lượng cá thể (doanh nghiệp) lớn hơn nhiều so với số thời kỳ (năm) của bản thân việc chọn mẫu. Vậy nên người viết đã phân tích dựa trên các kết quả hồi theo hiệu ứng ngẫu nhiên. Đây thực sự là một vấn đề tương đối nghiêm trọng thử thách tính đúng đắn của các kết quả đưa ra trong khóa luận này.
Hơn nữa, khóa luận này cũng chưa phân tích cụ thể các quan hệ đối với từng ngành riêng biệt mà chỉ khảo sát mẫu chung. Do tính chất khác nhau giữa các ngành nghề và các doanh nghiệp, mỗi ngành nghề, doanh nghiệp có cơ cấu tài sản khác nhau, rủi ro khác nhau, các đặc trưng trong kinh doanh khác nhau, nên việc khảo sát trên một mẫu “hỗn hợp” như đã làm có thể sẽ làm tăng độ lệch chuẩn của mô hình, khiến cho các hệ số hồi quy ít ý nghĩa hơn, các quan hệ quan sát được kém rõ ràng hơn. Mặc dù đã thực hiện một số mô hình có liên quan, khóa luận cũng không đưa ra một đề xuất về tỷ lệ cơ cấu vốn tối ưu hóa mà doanh nghiệp nên theo đuổi do các hạn chế của các mô hình này là khá rõ ràng (thiếu biến,…) và cần phải được điều chỉnh lại trước khi sử dụng.
Cũng như khoa học liên tục phủ định và bổ sung cho khoa học, lý thuyết mới liên tục phủ định và bổ sung cho lý thuyết cũ, người viết khóa luận này đề xuất sự thận trọng khi sử dụng các kết quả khóa luận này, đồng thời cần có những nghiên cứu khác chuẩn mực hơn để củng cố thêm hoặc phủ định lại các quan điểm đã nêu ra trong khóa luận này.