浅谈it投资评估中实物期权理论与方法的应用

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1、浅谈IT投资评估中实物期权理论与方法的应用摘要:文章回顾分析了实物期权理论在IT投资评估中的三个发展阶段,着重探讨了应用该理论时的难点和需要解决的问题,最后指出如何运用实物期权思维来评价IT投资。  关键词:实物期权;信息技术;评估    在信息化时代,商业的成功不再依赖于土地和工厂,而是依赖于信息、知识和技术基础设施等基本要素。据统计,20世纪90年代,美国公司每年在IT方面的投资占所有新增资本的50%以上,其中IT基础设施方面的投资就占了所有IT投资的35%~40%。初始IT投资或IT基础设施投资使公司获得未来发展机会的优势,企业的信息基础设施对

2、于实现新的商业战略已变得越来越重要。战略IT投资项目,如基础平台、组织际信息系统(InterorganizationalInformationSystems)、电子银行网站等,都将大大提升企业未来竞争优势。IT投资在企业的发展过程中扮演了越来越重要的角色,这些组织在IT投资上花费巨大。因此,这些公司就需要仔细衡量IT投资的成本和效益。但是,相对于IT产业的高速发展,IT投资的价值评估技术却发展缓慢,无法与当前现实要求相适应。  公司要不要投资含有新技术的IT项目?传统的投资预算方法无没对这个问题作出一个满意的答复。DosSantos(1991)和St

3、ephenRoss(1995)认为,这主要是与IT投资产生的效益具有无形性这一特点有关。Brynjolfsson(2002)指出,IT投资中有90%的成本和效益是无形的,这些无形效益很难准确地进行度量。  从决策者的角度来看,最主要的问题是传统的资本预算方法无法评估IT投资项目产生的机会期望价值。因此需要一种全面的、可以理解的评估方法来支持有关IT新技术的投资决策。    一、DCF评估方法的不足    传统的IT项目评估大都采用标准折现现金流法(Discounted-cash-flow,DCF),包括净现值法(NetPresentValue,NPV

4、)、内部收益率法(InternalRateofReturn,IRR)等,其中NPV的应用最为普遍。相对于其他类型的投资,IT投资具有高风险性,包括技术风险和市场风险;同时,IT投资还具有管理柔性的特点,这意味着项目管理人员可以根据技术的发展和市场环境的变化对项目做出相应的调整,如扩大项目规模、放弃项目等措施。传统评估方法都是假设项目没有柔性或者投资是可逆的,其重要缺陷是无法体现管理柔性的价值。  Brealey&Myers(2000)指出,DCF方法的第一个缺陷就是它隐含假设投资者是被动地持有实物资产,忽视了经验丰富的管理人员会利用实物资产中所包含的

5、选择权(期权)这一事实,因此DCF方法并没有反映管理的价值。这是因为DCF方法最先被研究用来评估债券和股票价值的。投资这些证券的投资者是被动的,因为投资者再怎么努力也不可能改变支付给他们的利率或股利。虽然可以出售股票或债权,但是那也仅仅是另外一个被动的投资者取代了原来的被动投资者。第二个缺陷是DCF评估方法没有办法综合新出现的信息来修正对预期现金流的估计。在不同的时点计算NPV还要求分析师必须估计每个时点的折现率,因此,许多重大的IT基础投资决策依然是靠管理人员的直觉和经验,而不是实实在在的数据。  对大部分IT投资来讲,NPV方法的有效性受到严重限

6、制,因为他无法评估IT投资决策的期权价值。Ross(1995)在回顾了嵌有期权价值的修正NPV方法的有效性时,认为应该将所有重要的投资决策视作期权定价问题。因为传统的评估方法无法抓住由新的IT投资产生的柔性价值,最终使投资无法通过NPV的检验。Benaroch&kauffman(1999)在研究时发现,即使项目预期的经济价值是负的,有时投资决策者还是愿意投资某些IT项目来获得该投资产生的机会。决策者这么做的原因在于机会的期望价值,因为机会期望价值再加上初始IT投资产生的价值,项目预期的经济价值就非常可能是正的了。    二、IT投资评估中实物期权评价

7、方法的应用    1.计量模型引入阶段。StewartMyers(1977)最早提出“实物期权”这个概念,并指出大多数的公司实物资产都可以看成是看涨期权。实物期权的问题可以看作在给定的可利用的期权条件下,对实物资产不确定性的优化问题。  Brennan&Schwartz(1985)利用实物期权方法对石油工业的项目进行了评估。与此同时,有更多的产业,像森林开采和采矿业,都引入实物期权评估方法进行投资项目分析。可以说,实物期权分析方法原先一直是专注于那些生产可交易商品(如石油、铜等)的资本项目投资的柔性问题,原因是在这些项目中模型参数容易确定。对此,Tr

8、igeorgis(1995)建议应该将实物期权分析方法应用于更富挑战性的IT投资和其他基础平台投资分析领域,

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