实物期权在钢铁企业投资决策中的应用研究

实物期权在钢铁企业投资决策中的应用研究

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1、实物期权在钢铁企业投资决策中的应用研究实物期权在钢铁企业投资决策中的应用研究 摘要:本文在分析了钢铁企业传统投资决策方法缺陷的基础上,引入实物期权,通过实证分析对比了NPV法与实物期权法,并对定价模型中各因素进行敏感性分析,寻找敏感因素,为钢铁企业的投资决策提供了新的思路和决策方法,使决策更加全面、充分、科学。  关键词:实物期权钢铁企业投资决策    近些年,国内钢铁企业的发.L.展遇到瓶颈,其中传统投资决策方法的缺陷是重要原因。目前,国际上的许多公司在进行投资决策时,己经不仅仅采用传统的净现值法(NPV),还引入了实物期权法,这种方法比净现值

2、法更适用于风险程度高、不确定性大的钢铁行业的项目投资决策。  一、钢铁企业传统投资决策方法的缺陷  传统意义上,投资者用净现值法(NPV)、内含报酬率法(IRR)等来投资决策。这两种决策方法考虑了货币的时间价值,同时存在以下的隐含假设条件:一是未来现金流可以准确预测,按给定的风险贴现率计算,不考虑其它关联效应。二是认为投资是可逆的。三是不考虑延期投资策略对项目预期收益的影响,投资者在决策和实施中只能坐观环境变化而不能采取任何措施。四是在整个投资期内,内外部环境不会发生预期以外的变化。  钢铁行业的投资具有投资不可逆、投资过程中充满不确定性,内外部

3、环境随时可能发生变化等特点,与这些假设条件都不严格符合,甚至是相悖的。在这种情况下,如果仍然单纯传统的投资决策方法,可能会出面对某些项目的投资操之过急,而却放弃了另外一些有潜力的项目。这就需要引入实物期权的概念。  二、实物期权方法介绍  (一)实物期权理论  实物期权(RealOption)的概念最初是由麻省理工学院(MIT)的Stea;2为标底资产收益率的方差;T为有效期;N(d)为标准正态分布随机变量小于d的概率。  三、案例分析  假设某钢铁投资项目初始投资成本100亿元,预期未来现金流现值为90亿元,有效期为12年,该投资项目可看作为一

4、风险投资。假设在竞争环境下价值波动率为0.06,无风险利率为8%。  按照传统的评估方法该项目的净现值为:  NPV=90-100=-10亿元  NPV法反映了该项目不值得投资,但它忽略了潜在的收益,在大多数情况下企业并不会立即放弃投资,而是在投资时机上具有很大的选择性,即投资灵活性,这种投资灵活性的价值反映了该项目投资的期权价值。这在本质上是一种实物期权,S.P.Mason和R.C.Merton在文献中指出,可以利用推导标准金融期权的方法来建立实物期权定价模型。  由以上数据知S=90亿元,X=100亿元,T=12年,r=8%,σ=

5、0.06。  由布莱克-斯科尔斯期权定价模型计算得:。  d1=1.4315,N(d1)=0.9239  d2=0.5829,N(d2)=0.7200  该期权的价值为:C=900.9239-100e-8%120.7200=55.58亿元  所以项目总价值应为:-10+55.58=45.58亿元  结果表明,由于具有较高期权价值,也就是投资上的灵活性,使得总投资价值变得很高,而从传统投资决策的角度,却会错误放弃该项目的投资。但在现实中,由于预期利率、未来的投资成本、项目的价值波动性等都不确定,投资还需谨慎。  四、实物期权参数的敏感性分析  敏感

6、性分析主要是明确哪些变量是影响期权价值的主要因素,即敏感因素。在上文案例中分别以标的资产价格S、执行价格X、价格波动率σ2、有效期T、无风险利率r对期权的价值C的影响进行敏感性分析。方法是假设其他变量不变,以上各因素在当前水平分别上升和下降10%、20%、30%,得出相应的期权价格,并将各表中数据制成以自变量为横坐标,期权价值C为纵坐标的敏感性分析图(本文略)并找出期权价值与各变量之间的关系。  (一)资产价格S的敏感性分析  将表1中数据制成敏感性分析图可以看出,资产价格与期权价值成正比,从钢铁企业投资的角度看,项目价值越高,期权被

7、执行的可能性越大。  (二)执行价格的敏感性分析  将表2中数据制成敏感性分析图可以看出,执行价格与期权价值成反比,从钢铁企业投资的角度看,执行价格越低,期权被执行的可能性越大,也就是项目的价值越大。  (三)价格波动率的敏感性分析  将表3中数据制成敏感性分析图可以看出,期权价值呈现为一条下凹的曲线,也就是在σ值较小时,期权价值与波动率成反比变化,在σ值较大时,期权价值与波动率成正比变化。而从实际的角度来讲,对钢铁企业的投资一般风险较大,也就是波动率较大,即两者会呈正相关关系,且随波动率的上升,其变化对期权价值的影响越来

8、越大。  (四)有效期的敏感性分析  将表4中数据制成敏感性分析图可以看出,有效期与期权价格成正比,从钢铁企业投资的角度看,有效期越长,

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