KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research (대한토목학회논문집)

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Multi-objective Genetic Algorism Model for Determining an Optimal Capital Structure of Privately-Financed Infrastructure Projects

민간투자사업의 최적 자본구조 결정을 위한 다목적 유전자 알고리즘 모델에 관한 연구

  • 윤성민 ;
  • 한승헌 (연세대학교 공과대학 사회환경시스템공학부) ;
  • 김두연 (연세대학교 공과대학 토목공학과)
  • Received : 2007.11.30
  • Accepted : 2007.12.19
  • Published : 2008.01.31
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Abstract

Private financing is playing an increasing role in public infrastructure construction projects worldwide. However, private investors/operators are exposed to the financial risk of low profitability due to the inaccurate estimation of facility demand, operation income, maintenance costs, etc. From the operator's perspective, a sound and thorough financial feasibility study is required to establish the appropriate capital structure of a project. Operators tend to reduce the equity amount to minimize the level of risk exposure, while creditors persist to raise it, in an attempt to secure a sufficient level of financial involvement from the operators. Therefore, it is important for creditors and operators to reach an agreement for a balanced capital structure that synthetically considers both profitability and repayment capacity. This paper presents an optimal capital structure model for successful private infrastructure investment. This model finds the optimized point where the profitability is balanced with the repayment capacity, with the use of the concept of utility function and multi-objective GA (Generic Algorithm)-based optimization. A case study is presented to show the validity of the model and its verification. The research conclusions provide a proper capital structure for privately-financed infrastructure projects through a proposed multi-objective model.

민간투자사업의 자본구조는 사업시행자가 출자한 자기자본과 대출금융기관으로부터 조달한 타인자본으로 구성된다. 민간투자사업 기본계획에서는 사업시행자의 최소 자기자본비율을 25%로 규정하고 있으며, 일반적으로 정부와 사업시행자 간의 실시협약을 통하여 자본구조를 결정하게 된다. 그러나 민간투자사업의 자본구조는 사업의 수익률과 재무적 안정성을 결정하는 중요한 기준이기 때문에 자금조달계획 수립 시 자본구조에 따른 수익률의 변동성을 파악하고 적정 수익률과 재무적 안정성을 고려하여 자본구조를 최적화할 필요가 있다. 본 연구는 민간투자사업의 수익률과 재무적 안정성을 동시에 극대화할 수 있도록 자본구조를 최적화하기 위한 방법론을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 기존 민간투자사업들의 자본구조를 고찰하고 민간투자사업 재무모델을 분석하였다. 재무분석을 바탕으로 최적 자본구조를 결정하기 위해 효용함수 개념과 다목적 유전자 알고리즘을 이용한 자본구조 최적화모델을 제시하였다. 제시된 최적화 모델을 인천공항철도 민간투자사업에 적용하여 최적 자본구조를 도출하였고 민감도 분석과 시나리오 분석을 통해 그 활용성을 검증하였다. 사례분석 결과, 최적 자기자본비율은 실시협약에서 결정된 30%보다 낮은 22.3%에서 결정되었으며 이는 자기자본비율을 더 낮추어도 수익률과 재무적 안정성을 유지할 수 있다는 것을 시사한다. 본 연구는 수익률과 재무적 안정성을 동시에 고려하여 최적 자본구조를 결정함으로써 민간투자사업의 사업시행자에 적합한 자본구성과 자금조달을 위한 합리적인 의사판단 기준을 제시하였으며 사업시행자의 수익률 향상에 기여할 것으로 기대된다.

Keywords

References

  1. 국토연구원 민간투자지원센터(2004) 민간투자지원센터 연차보고서
  2. 기획예산처(2005) 민간투자사업기본계획
  3. 김수정, 김재준, 김선규(2002a) 사업기대수익률을 반영한 사업타 당성분석방법의 실증적 사례검증-민간투자건설프로젝트, 대한건축학회논문집(구조계), 대한건축학회, 제18권, 제10호
  4. 김수정, 서석원, 김재준, 김경래(2002b) 민간투자건설프로젝트의 위험예측모델을 반영한 사업타당성분석방법 개발, 대한건축학회논문집(구조계), 대한건축학회, 제18권, 제4호
  5. 대한민국 철도청(2001) 인천국제공항철도 민간투자사업 실시협약, 인천국제공항철도주식회사
  6. 박동규(2003) 프로젝트 파이낸싱의 개념과 실제, 2판, 명경사
  7. 박영민, 김수용(2004) 경제적 재무적 타당성분석 단계에서의 리 스크 관리절차 연구, 한국건설관리학회 학술발표대회 논문집. 한국건설관리학회
  8. 박영민, 김수용, 김기영(2004) SOC 민간투자사업의 투자수익률에 관한 연구, 한국건설관리학회 논문집, 한국건설관리학회, 제5 권, 제6호
  9. 송병록, 손창백, 김용수(1999) SOC 민자사업 시행자의 효과적인 리스크 완화방안, 대한건축학회 논문집(구조계), 대한건축학 회, 제15권, 제6호
  10. 우연광(2004) 사회간접자본 민간투자사업의 수익률 결정 매커니즘 에 관한 연구, 석사학위논문, 서울대학교 환경대학원
  11. 윤성민(2006) 민간투자사업의 확률적 최적자본구조결정에 관한 연 구, 석사학위논문, 연세대학교
  12. 이세영(2000) 민간투자 고속도로사업의 수익률 추정, 석사학위논 문, 연세대학교
  13. 정동욱(2001) SOC 민간투자사업의 재무적 리스크 분석에 관한 연구 - 경량전철 건설사업을 중심으로, 석사학위논문, 서울시 립대학교
  14. 최막중, 우연광, (2004) 사회간접자본의 민간투자사업의 수익-위 협 협상 기준에 관한 연구, 대한국토.도시계획학회지 국토계획, 대한국토.도시계획학회, 제39권, 제3호
  15. Bakatjan. S., Arikan. M., and Tiong. R.K.L. (2003) Optimal capital structure model for BOT power projects in Turkey. J.Constr. Engrg. and Mgmt., Vol. 129, No. 1, pp. 89-97 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2003)129:1(89)
  16. Baldry, D. (1998) The evaluation of risk management in public sector capital projects. Int. J. Proj. Mgmt., Vol. 16, No. 1, pp. 35-41 https://doi.org/10.1016/S0263-7863(97)00015-X
  17. Bing, L., Akintoye, A., Edwards, P.J., and Hardcastle, C. (2004) The allocation of risk PPP/PFI construction projects in the UK. Int. J. Proj. Mgmt., Vol. 23, pp. 25-35
  18. Chang L.M. and Chen P. H. (2001) BOT Financial Model : Taiwan High Speed Rail Case. J.Constr. Engrg. and Mgmt., Vol. 127, No. 3, pp. 214-222 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2001)127:3(214)
  19. Dias. A. and Ioannou. P.G. (1995) Debt capacity and optimal capital structure for privately financed infrastructure projects. J.Constr. Engrg. and Mgmt, Vol. 121, No. 4, pp. 404-414 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(1995)121:4(404)
  20. Elazouni, A. and Metwally, F.G. (2005) Finance-based scheduling: Tool to maximize project profit using improved genetic algorithms. J. Constr. Engrg. Mgmt., Vol. 131, No. 4, pp. 400-412 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2005)131:4(400)
  21. El-Rayes, K. and Kandil, A. (2005) Time-cost-quality trade-off analysis for highway construction. J. Constr. Engrg. Mgmt., Vol. 4, No. 131, pp. 477-485
  22. Farrell. L.M. (2003) Principal-agency risk in project finance. Int. J. Proj. Mgmt., Vol. 21, No. 8, pp. 547-561 https://doi.org/10.1016/S0263-7863(02)00086-8
  23. Feng, C., Liu, L., and Burns, S. (1997) Using genetic algorithms to solve construction time-cost trade-off problems. J. Comp. Civ. Eng., Vol. 11, No. 3, pp. 184-189 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0887-3801(1997)11:3(184)
  24. Fonseca, C.M. and Fleming, P.J. (1995) An overview of evolutionary algorithms in multi-objective optimization. Evolutionary Computation, Vol. 3, No. 1, pp.1-16 https://doi.org/10.1162/evco.1995.3.1.1
  25. Grimsey. D. and Lewis. M.K. (2002) Evaluating the risks of public private partnerships for infrastructure projects. Int. J. Proj. Mgmt., Vol. 20, No. 2, pp. 107-118 https://doi.org/10.1016/S0263-7863(00)00040-5
  26. Gupta. J.P. and Sravat A.K. (1997) Development and project financing of private power projects in developing countries: a case study of India. Int. J. Proj. Mgmt., Vol. 16, No.. 2, pp. 99-105
  27. Hegazy, T. and Kassab, M. (2003) Resource optimization using combined simulation and genetic algorithms. J. Constr. Engrg. and Mgmt., Vol. 129, No. 6, pp. 698-705 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2003)129:6(698)
  28. Ho. S.P. and Liu. L.Y. (2002) An option pricing-based model for evaluating the financial viability of private infrastructure projects. J.Constr. Mgmt. and Econ., Vol. 20, pp. 143-156 https://doi.org/10.1080/01446190110110533
  29. Horn, J., Nafpliotis, N., and Goldberg, D.E. (1994) A niched Pareto genetic algorithm for multi-objective optimization. In Proceedings of the First IEEE Conference on Evolutionary Computation, IEEE World Congress on Computational Computation, IEEE Service Center, Vol. 1, pp. 82-87, Piscataway, NJ, USA
  30. Leu, S.S. and Yang, C. (1999) GA-based multi-criteria optimal model for construction scheduling. J. Constr. Engrg. and Mgmt., Vol. 125, No. 6, pp. 420-427 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(1999)125:6(420)
  31. Louis, S.J. and Rawlins, G.J.E. (1993) Pareto optimality GA-easiness and deception (Extended Abstract). ICGA Journal, pp. 118-123
  32. Mawdesley, M.J., Al-jibouri, S.H., and Yang, H. (2004) Genetic algorithms for construction site layout in project planning. J. Constr. Engrg. and Mgmt., Vol. 128, No. 5, pp. 418-426 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2002)128:5(418)
  33. Ngee. L., Tiong. R.L.K., and Alum. J. (1997) Automated approach to negotiation of BOT contractors. J. Comp. in Civ. Engrg., Vol. 11, No. 2. pp. 121-128 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0887-3801(1997)11:2(121)
  34. Ock J.H., Han S.H., Park H.K., and Diekmann J. E. (2005) Improving decision quality : a risk-based go/no-go decision for BOT projects. Can. J. Civ. Eng., Vol. 32, pp. 517-532 https://doi.org/10.1139/l05-002
  35. Ranasinghe. M. (1996) Total project cost : a simplified model for decision makers. J.Constr. Mgmt. and Econ., Vol. 14, pp. 497-505 https://doi.org/10.1080/014461996373205
  36. Schaffer, J.D. (1984) Some experiments in machine learning using vector evaluated genetic algorithms. PhD dissertation, Vanderbilt University, Nashville, USA
  37. Schaufelberger. J.E. and Wipadapisut. I. (2003) Alternative financing strategies for BOT projects. J.Constr. Engrg. and Mgmt., Vol. 129, No. 2, pp. 205-213 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2003)129:2(205)
  38. Senouci, A.B. and Eldin, N.N. (2004) Use of Genetic Algorithms in Resource Scheduling of Construction Projects. J.Constr. Engrg. and Mgmt., Vol. 130, No. 6, pp. 869-877 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2004)130:6(869)
  39. Srinivas, N. and Deb, K. (1994) Multi-objective optimization using non-dominated sorting in genetic algorithms. Evolutionary Computation, Vol. 2, No. 3, pp. 221-248 https://doi.org/10.1162/evco.1994.2.3.221
  40. Tiong. R.L.K. (1995) Competitive advantage of equity in BOT tender. J.Constr. Engrg. and Mgmt., Vol. 121, No. 3, pp. 282-289 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(1995)121:3(282)
  41. Tiong. R.L.K. and Alum. J. (1997) Financial commitment for BOT projects. Int. J. Proj. Mgmt., Vol. 15, No. 2, pp. 73-78 https://doi.org/10.1016/S0263-7863(96)00033-6
  42. Wibowo. A. and Kochendorfer. B. (2005) Financial risk analysis of project finance in Indonesian toll roads. J.Constr. Engrg. and Mgmt., Vol. 131, No. 9, pp. 963-972 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2005)131:9(963)
  43. Ye. S. and Tiong. R.L.K. (2000) NPV-at-Risk method in infrastructure project investment evaluation. J.Constr. Engrg. and Mgmt., Vol. 126, No. 3, pp. 227-233 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2000)126:3(227)
  44. Zhang. X. (2004) Improving concessionaire selection protocol in Public Private Partnership infrastructure projects. J.Constr. Engrg. and Mgmt., Vol. 130, No. 5, pp. 670-679 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2004)130:5(670)
  45. Zhang. X. (2005a) Financial viability analysis and capital structure optimization in privated public infrastructure projects. J.Constr. Engrg. and Mgmt., Vol. 131, No. 6, pp. 656-668 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2005)131:6(656)
  46. Zhang. X. (2005b) Concessionaire's financing capacity in developing Build-Operate-Transfer type infrastructure projects. J.Constr. Engrg. and Mgmt., Vol. 131, No. 10, pp. 1054-1064 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2005)131:10(1054)
  47. Zhang. X. (2005c) Critical success factors for Public- Private Partnerships in infrastructure development. J.Constr. Engrg. and Mgmt., Vol. 131, No. 1, pp. 3-14 https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9364(2005)131:1(3)
  48. Zheng D.X.M. and Ng., S.T. (2005) Stochastic time-cost optimization model incorporating fuzzy sets theory and non-replaceable front. J. Constr. Engrg. Mgmt., Vol. 2, No. 131, pp. 176-186