实物期权在项目风险投资中的应用的论文

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1、实物期权在项目风险投资中的应用的论文    论文关键词:实物期权风险投资  论文摘 要:在风险投资决策中,由于传统评价方法的缺陷,形成实物期权这一新的研究方向。基于实物期权定价的改进净现值模型为评价项目的投资可行性提供了新方法,并通过这一新的定价模型对投资案例进行了可行性分析。  一、传统的dgf法的缺陷    dcf是折现现金流法的简称,是按设定的折现率对未来的现金流进行折现。根据公司财务理论,投资决策应以投资项目净现值(npv)最大化原则为指导。一个项目是否值得投资,要看其净现值是否大于零,若npv>0,就投资;否则,放弃该项目。使用npv法

2、进行投资决策时需要解决两个问题,一是要预测项目未来的现金流量,二是要估计折现率。尽管实际使用过程中要解决这两个问题会遇到很多麻烦,但是npv方法毕竟还是一种简单直接的决策方法,只需计算项目的净现值就可以判断是否投资,所以npv方法在资本投资决策中得到了广泛的应用。然而,使npv方法进行决策时暗含着两个假设,一是项目未来的现金流量分布会如预测的那样,管理人员对现金流量的分布只能被动地接受;二是项目会在预测的生命期中存续到期末。npv方法是一种高度标准化的决策方法,对于评估现金流比较稳定的项目来说非常适用,但对于未来的现金流量不确定性很高的项目以及含有期权

3、的项目来说,却不是很合适。因此,实物期权评价法便应运而生。.    二、实物期权的种类    期权是指未来的选择权,持有者通过付出一定成本而拥有一项在到期日或到期日之前根据具体情况做出具体选择的权利。实物期权是金融期权理论在实物资产上的扩展,它是一种把金融市场的规则引入企业战略投资决策中的新型思维。管理者不仅需要对是否投资进行决策,而且需要在项目进行过程中控制管理,根据变化趋利避害。最常用的实物期权主要包括以下几类:  (一)延迟期权(optiont0defer)  延迟期权即管理者可以选择本身企业最有利时才执行某一投资方案。当管理者延迟此投资方案时。

4、对管理者而言即获得一个等待期权的价值,若执行此投资方案也就牺牲了这个等待期权,其损失部分就是此投资方案的机会成本。  (二)修正期权(optiontoamend)  在企业的生产过程中,管理者可根据市场景气的变化(如产品需求的改变或产品价格的改变)来改变企业的运营规模。当产品需求增加时,企业便可以扩张生产规模来适应市场需求,反之则缩减规模甚至暂停生产。  (三)放弃期权(optiontoabandon)  若市场情况持续恶化或企业生产出现其他原因导致当前投资计划出现巨额亏损,则管理者可以根据未来投资计划的现金流量大小与放弃目前投资计划的价值来考虑是否要

5、结束此投资计划,也就是管理者拥有放弃期权。如果管理者放弃目前投资计划,则设备与其他资产可在二手市场出售使企业获得残值(salvagevalue)。在情况不利于企业管理者时,管理者可选择继续经营或停止生产以获得放弃价值。  (四)成长期权(grop;schrank(1999)也认为,评价rd投资方案不能单评估此投资方案能为企业带来多少价值,必须加上因企业投资此计划所衍生的未来投资机会,也就是将rd投资价值视为一种复合期权,故此投资价值为:rd投资计划价值=现行投资方案价值+未来成长性投资机会价值的现值。此外,实物期权还包括延续性投资期权(time-to-

6、buildoption)、转换期权(optiontosuhipleinteractingoptions)等。    三、实物期权定价法    实物期权的定价模型种类较多,主要有两种:一是二叉树模型,此模型适于评价离散条件下的风险投资决策;二是布莱克和斯科尔斯(1973)创立的black-scholse模型以及geske(1979)研究的复合期权的定价模型,此类模型适于评价连续条件下的风险投资决策。  在一个风险投资项目中,既具有柔性的投资决策又具有非柔性的战略性投资决策。实物期权方法考虑不确定投资决策问题的灵活性,基于或有权利的方法,发现柔性投资决策的

7、价值并把其作为投资价值的一个组成部分。而单纯的现金流折现法把各种柔性决策排除在外且惧怕高风险,实际上低估了投资项目的价值。应用实物期权理论,投资项目的价值应当包括两部分,一部分是由战略性投资决策产生的项目固有的内在价值,可由传统的净现值方法(npv)求得;另一部分是由柔性投资决策产生的项目的期权价值,于是基于期权定价方法的净现值模型被修正为:  npvt=npv+rov  其中:npvt为投资项目的价值;  npv为投资项目的内在价值;  rov为投资项目的实物期权价值。    四、实物期权法的应用实例    用实物期权定价法评价一个投资项目的可行性时

8、,首先应清楚项目投资决策是否具有柔性:。具有柔性的投资决策,其价值因含有期权特性用实物期权方法

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