This study attempts to suggest an economic analysis model for SNG projects, which can reflect the future uncertainty objectively and applies the real option valuation incorporating the flexible investment decision. Based on this analysis model, net present value and internal rate of return were estimated by using preliminary feasibility study report of SNG project. And economic evaluation of SNG project was performed with real option valuation using binomial option model. Through this, the difference of analysis results between the real option valuation model and the discounted cash flow model were compared and the usefulness of the real option valuation model was confirmed. From the actual proof analysis, it is confirmed that the real option valuation model showed higher SNG project value than the discounted cash flow model did. It was confirmed that by applying the real option valuation model, economic analysis can be performed on not only the current straightforward SNG project, but also various future portfolios having options such as expansion, modification, or decommission.
본 논문에서는 중국과 태국의 각 5개 지역에 대해 SAM(System Advisor Model)의 태양광 자료를 활용하여 주거용 태양광 시스템 투자 경제성을 분석하였다. 이는 기존 문헌과 달리 태양광 시스템의 비용 불확실성과 이로 인해 발생할 수 있는 투자자의 의사결정 유연성을 고려할 수 있는 real option 모형을 활용하여 최적 투자 시점의 관점에서 수행되었다. 본 연구결과 real option에 의한 투자 시점과 일반적으로 많이 사용되는 순현가법에 의한 결과와의 차이가 약 6년에서 14년 정도로 나타났다. 또한, 일부 지역에서는 순현가법에 의하면 투자가 적정한 것으로 판단되나 real option에 따른 결과는 투자를 지연하는 것이 합리적이라는 결론을 보여준다.
In traditional financial theory, the discount cash flow model(DCF or NPV) operates as the basic framework for most analyses. In doing valuation analysis, the conventional view is that the net present value(NPV) of a project is the measure of the present value of expected net cash flows. Thus, investing in a positive(negative) NPV project will increase(decrease) firm value. Recently, this framework has come under some fire for failing to consider the options of the managerial flexibilities. Real option valuation(ROV) considers the managerial flexibility to make ongoing decisions regarding the implementation of investment projects and the deployment of real assets. The appeal of the framework is natural given the high degree of uncertainty that firms face in their technology investment decisions. This paper suggests an algorithm for estimating volatility of logarithmic cash flow returns of real assets based on the Black-Sholes option pricing model, the binomial option pricing model, and the Monte Carlo simulation. This paper uses those models to obtain point estimates of real option value with the G7- HSR350X(high-speed train).
Many technology investment projects can be considered as set of sequential options. A compound real option can be used for evaluating sequential technology investment decisions under significant uncertainty and measuring its value. In this paper, the formula developed by Geske and Johnson(1984) and Buraschi and Dumas(2001) was applied to evaluate the technology investment with related double real option. Also double real option was com-pared with net present value method and multiple linear regression model was used to assess the partial effects of risk free rate and log-term volatility on its value.
In recent research there has been intense interest in understanding how real option valuation (ROV) approaches might usefully complement conventional discounted cash flow (DCF) techniques. However, investment decision makers in a real world have been worried about adopting the ROV approaches mainly because of difficulty in technically understanding the theory of the ROV approaches as indicated by many researchers. With this difficulty in mind, we propose the opportunity cost model as another discrete-time model to value a deferral option. The main advantage of observing a real options value in terms of the opportunity cost concept is to provide a technique for practitioners to estimate a wide range of real options values without sticking to a financial option modelling. The fundamental ground for developing the opportunity cost model proposed in this paper lies in the work of dissecting the structure of the real options value into three categories: capital gain, expected opportunity loss, and expected opportunity gain. At the end of the paper, we will present a short illustrative example to demonstrate the applicability of the model.
This study presents a new real estate value analysis model considering the changes in the population structure. We propose a new model that takes advantage of the binomial option model one of the techniques of real options and considers the changes in the population structure. The real estate market price data of Seoul city from year 2001 to 2012 were extracted and the correlation analysis between real estate prices and changes in the population structure was performed. The result shows that they have positive correlation with one year time lag. The coefficient between the real estate prices and demographic changes was estimated using the OLS analysis and included in the traditional binomial option model to calculate the value of the property. It is assumed for the future price prediction that real estate invested in Seoul in January, 2013 will be sold within five years. Analysis result shows that the values of real estate in September of 2013 were predicted as 583.5 million won in the new model and as 582.4 million won in the traditional model. This reflects that the new model considering the change of population change gives better realistic performance than the traditional one.
Real option valuation considers the managerial flexibility to make ongoing decisions regarding implementation of investment projects and deployment of real assets. The appeal of the framework is natural given the high degree of uncertainty that firms face in their technology investment decisions. This paper suggests an algorithm for estimating volatility of logarithmic cash flow returns of real asset based on Monte Carlo simulation. This research uses a binomial model to obtain point estimate of real option value with embedded expansion option case and provides also an array of numerical results to show the interval estimation of option value using Monte Carlo simulation.
IS outsourcing has an important meaning to the Korean SME's (Small and Medium Enterprises) which want to use the IS Services. The objective of this research is to manage IT risks occurred during IS outsourcing project process. This study tries to identify these risks using real option methodology. In order to perform this objective, this study set up the research model which is composed of two main concepts. The first one is the risk factors occurred during IS outsourcing project process: User's Risks, Supplier's Risks and Transaction's Risks. All of these risks are based on Transaction Cost Theory. The second one is the intention to get (or buy) Real Options to manage the risks. In the research model, two types of real option are included: option to abandon (put option) and option to defer (call option). This study uses questionnaires and statistics methodology (PLS) to analyze the hypotheses proposed in the research model. Compared with prior studies, this study is different in two ways. First, this study restricts the range of IT risks. Prior researches of IT Risk management in MIS area cover various range of IT risks, but this study focuses on the Korean SME's IT outsourcing risks on the basis of Transaction Cost Theory. This study tests the relationship between the risks and real option types. Second, this study tries to test the moderating effect of user's risks and supplier's risks on the relationship between transaction's risks and real option types. In IT outsourcing research area, almost studies focus on the direct relationships between IT risks and outsourcing success. But in reality, the co-relationship among IT risks may occur. There are some findings according to the research analysis. First, risks related with user's risks have strong causal relationships with the intention to get option to abandon (put) and option to defer. But risks related with supplier's risks have causal relationships only with option to abandon (put). Second, user's risks and supplier's risks have no moderating effect on the relationship between transaction's risks and real option types. According to the research results, this research have some important and interesting implications on the IS outsourcing business area. First, this study identifies the effective types of real option to minimize the risks occurred during the IT outsourcing projects. So IS outsourcing service users can manage (or minimize) effectively the risks, which occurred during outsourcing projects, using real options. Second, real option gives benefits to suppliers and users at the same time (i.e., win-win strategies between IS outsourcing service providers and users). Vendors (:IS outsourcing service providers) can offer users the real options which can minimize the occurrence of risks in time. "IN TIME" means that before the IS outsourcing project starts, vendors can offer users the opportunity to buy real options in appropriate prices to manage the possibility of the risks of IS outsourcing project. And users also have chance to minimize the IT outsourcing risks occurred during the project process using real options.
Purpose - Aging and fewer economically active people have challenged the assumption of continuous population increases. A new real estate valuation methodology reflecting changes in population structure is thus needed. Research design, data, and methodology - The relationship between demographic change and changes in real estate prices is analyzed using ordinary least squares (OLS) to estimate the parameters, and a population structure change (PSC)-Binomial Option Model is developed to assess the volatility of the estimated parameters. Results based on Seoul and Shanghai data are compared. Results - Results of the DCF method indicate that investing in Seoul is better than investing in Shanghai, but the binomial option indicates the opposite. The PSC-binomial option model, reflecting changes in population structure, yields higher values (24.6 million won in Seoul and 43.3 million won in Shanghai) than those given by the binomial option model. Conclusions - This study indicates that applying changes in population structure to existing research, such as in the binomial option model, represents a more accurate real estate valuation method. Results demonstrate that the new model is more accurate than existing models such as the DCF or binomial option.
In this paper, we propose the valuation frame of the IT(Information Technology) ventures using ROV(Real Options Valuation) model. Generally, ROV can comprises the traditional valuation method such as DCF(Discounted Cash Flow), which can measure only the tangible value of a firm from the expected future earnings, in that ROV can additionally measure the intangible value such as the strategic value of a firm in the uncertain environment. We set up the hypothetic IT venture future investment plan and assume that there are a growth option and a switching option consequently along the investment time horizon, which are caused by each characteristics of ventures and IT technologies, especially modularity. In the case that there are several embedded real options in the firm's investment plan in a row, we should apply the compound option pricing model as a real option valuation model in order to consider the value interaction between real options. In an addition, we present the results of optimal investment timing analysis using real options approach and compare them. with those of the original assumed investment timing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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