We estimate the option value embedded in reverse mortgages using the framework of European put option. The reverse mortgage is a very useful financial product for senior citizens who own homes but do not have a cash income while it is a high risk one from lender's perspective. One of benefits of the reverse mortgages is that the debt limit is restricted to the scope of the disposition price of the collateralized house, which is considered a put option to borrowers. The put option is evaluated using Black-Scholes model and a sensitive analysis is performed on variables such as discount rate, volatility, and time period. We confirm that the option value of reverse mortgages increases rapidly as the borrowers live longer than their life expectancy. The results of this study can be used to promote the reverse mortgage program more effectively in order to solve the problem of income shortage of the elderly homeowners.
We empirically investigate the option leverage property that should be priced under much more general conditions than the Black-Scholes assumptions and the option redundancy property that is based on the assumption that the underlying asset price follows a one-dimensional diffusion process and examine the systematic risk factors implied in the return dynamics of KOSPI 200 index options. We find that the option leverage pattern is similar to the theoretical result but the options are not redundant securities and in the nonlinear structure of option payoffs, the traders of KOSPI 200 index options price the systematic higher-moments and the negative volatility risk premium significantly affects delta-hedged gains, even after accounting for jump fears. But the empirical evidence on jump risk preference is less conclusive.
This study estimates the value of photovoltaic core material technology, which is getting attention as a clean energy source. The estimation is based on the real option pricing model (ROPM). This study has two main contributions. The first is in the methodology. The process of modeling volatility, which is the most complicated stage in ROPM, is greatly simplified by using the stock price as a covariate representing the volatility of the real option's basic asset. The second contribution is the application of technology. In this study, the economic value of poly-silicon, a core material in the photovoltaic industry and recently surging in demand, is evaluated as a manufacturing technology. In a case study of a company in the photovoltaic industry, the stochastic process of a basic asset follows geometric Brownian motion (GBM), and the option value of firm A's poly-silicon manufacturing technology is estimated at 3.4 trillion won.
This work investigates factors that may affect the choice of real options by ERP project managers. Financial theory suggest that these factors include risk-free interest rate, time to maturity, volatility of net present value, and options exercise price. Other than these factors, we are interested in the exogenous risks related to external uncertainties about technological cost, user learning and consulting, and so forth and we argue these risks should have a significant impact upon the volatility of net present value. To validate these factors empirically, we collected survey questionnaires from ERP project managers in Korea. We find that perceived exogenous risks with regard to ERP projects influence volatility and additionally find that ERP project managers prefer contract options of the project when the volatility of the project is expected to be high. We expect that this work will not only validate theoretical propositions but help project managers consider ERP options strategically based on these factors.
In this paper, we present a case study of a new emerging business startup involved in smart house appliances. The irreversible investment concept and real-option theory are introduced as the fundamentals of the model. By using games theory we show that the startup's actions can trigger reactions from other firms. The first part covers initial the research and development stage, while the second part covers production and commercialization. The findings of this study suggest that, given a certain amount of initial investment, an open and shared innovation may lead to hurting a firm's investment while strengthening the competitors' position in the market. However, given the sensitivity analysis, when volatility and demand grow favorably, sharing R&D investment is not a bad option for a new player to adjust its position in the market while still maintaining positive returns.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.12
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pp.5671-5676
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2011
Volatility Index is the index that represents future volatility of underlying asset implied in option price and expected value of market that measures the possibility of stock price's change expected by investors. The Korea Exchange announces a volatility Index, VKOSPI, since April, 13, 2009. This paper used daily data from January, 2002 through December, 2008 and tested power of Volatility index for future returns of portfolios sorted by size, book-to-market equity and beta. As a result, VKOSPI has the predictive power to future returns and then VKOSPI may be determinants of returns. Also if beta is included when sorting portfolio, the predictive power of VKOSPI is stronger for future portfolio returns.
This study focus on a economic value of the Big Data technologies by real options model using big data technology company's stock price to determine the price of the economic value of incremental assessed value. For estimating stochastic process of company's stock price by big data technology to extract the incremental shares, Generalized Moments Method (GMM) are used. Option value for Black-Scholes partial differential equation was derived, in which finite difference numerical methods to obtain the Big Data technology was introduced to estimate the economic value. As a result, a option value of big data technology investment is 38.5 billion under assumption which investment cost is 50 million won and time value is a about 1 million, respectively. Thus, introduction of big data technology to create a substantial effect on corporate profits, is valuable and there are an effects on the additional time value. Sensitivity analysis of lower underlying asset value appear decreased options value and the lower investment cost showed increased options value. A volatility are not sensitive on the option value due to the big data technological characteristics which are low stock volatility and introduction periods.
Shipping companies earn profits through cargo transportation, and therefore, investment decisions to purchase ships are more important than anything else. Nevertheless, the cash flow discount method was mainly used in the economic analysis method, which assumes that all situations are static. This study shows that the real option model is useful in the economic analysis of ship investment. This economic analysis took into account the irreversibility of investment and uncertainty of benefits. In particular, this study used a binary option price determination model among real options. In addition, the simulation was conducted using actual investment data of A shipping company. As a result of the analysis, the investment value of used ships according to the net present value method was analyzed as negative (-), but the investment value in the real option model reflecting the flexibility of decision-making was evaluated as having positive (+) economic feasibility. It was analyzed that economic feasibility is affected by profit volatility and discount rate. Therefore, this study is expected to help shipping companies make more flexible decisions by using the real option model along with the existing net present value method when making ship investment decisions.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.24
no.4
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pp.669-677
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2013
Quasi-Monte Carlo method is known to have lower convergence rate than the standard Monte Carlo method. Quasi-Monte Carlo methods are using low discrepancy sequences as quasi-random numbers. They include Halton sequence, Faure sequence, and Sobol sequence. In this article, we compared standard Monte Carlo method, quasi-Monte Carlo methods and three scrambling methods of Owen, Faure-Tezuka, Owen-Faure-Tezuka in valuation of multi-asset European call option through simulations. Moro inversion method is used in generating random numbers from normal distribution. It has been shown that three scrambling methods are superior in estimating option prices regardless of the number of assets, volatility, and correlations between assets. However, there are no big differences between them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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