This paper compares four models to value a biotechnology R&D project; option tree model, dynamic discounted cash flow(DCF) model, and option thinking DCF model with general DCF model. Real Options, especially 6-folded option tree model yields boner estimate of value than values using other methods. According to sensitivity analysis, sales of final products, number of investigational new drug developments(INDs) and success rates of each stage are key factors for the value of biotechnology R&D investment.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2008.11a
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pp.606-609
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2008
Traditionally, the feasibility of the private investment is determined by NPV(Net Presented Value) based on DCF(Discounted Cash Flow) and the volume of government's subsidiary without quantifying the effect of overturn share ratio and MRG(Minimum Revenue Guarantee), these variables which can seriously effect on the economic feasibility. One of the most important reasons why these variables are not underestimated is that the quantifying methods are insufficiently or so complicatedly studied to apply practically the real project. Therefore, this study suggests the modified binominal option model to estimate the overturn share ratio and MRG and estimates how much these variables impact the private investment. Also, these results are helpful to estimate how much the government's subsidiary can be reduced.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.19
no.2
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pp.25-37
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2018
In recent times, private sector allocates the risk between private sector investors in terms of equity transaction and agreement transaction. The additional risk-allocation have made the cash flows of private sector investors fluctuated and some of the PPP projects delayed. Therefore, analyzing the impact of the risk reallocation between private sector investors on their cash flows is critical for encouraging the private sector participants. In this study, a model to evaluate the financial viability of PPP project is developed based on the discounted cash flow analysis. The model can analyze the variability by equity and agreement transaction by identifying key variables of equity transaction, influence factors of agreement transaction, and relationship between the transactions and investor's profitability. It is expected that the private sector can determine the investment decision for PPP projects when the risk reallocation is occurred.
Dividend is one of essential factors determining the value of a firm. According to the valuation theory in finance, discounted cash flow (DCF) is the most popular and widely used method for the valuation of any asset. Since dividends play a key role in the pricing of a firm value by DCF, it is natural that the accurate prediction of future dividends should be most important work in the valuation. Although the dividend forecasting is of importance in the real world for the purpose of investment and financing decision, it is not easy for us to find good theoretical models which can predict future dividends accurately except Marsh and Merton (1987) model. Thus, if we can develop a better method than Marsh and Merton in the prediction of future dividends, it can contribute significantly to the enhancement of a firm value. Therefore, the most important goal of this study is to develop a better method than Marsh and Merton model by applying artificial intelligence techniques.
The value of tangible assets depreciates over their useful life and this depreciation should be adequately reflected in any tax or financial reports. However, the method used to calculate depreciation can impact the financial performance of solar projects due to the time value of money. Korean tax law stipulates only one method for calculating the depreciation of solar photovoltaic facilities: the straight-line method. Conversely, USA's tax law accepts other depreciation methods as solar incentives, including the modified accelerated cost recovery system (MACRS) and Bonus depreciation method. This paper compares different depreciation methods in the financial analysis of a 10 MW solar system to determine their effect on the financial results. When depreciation was calculated utilizing the MACRS and Bonus depreciation method, the internal rate of return (IRR) was 10.9% and 16.4% higher, respectively, than when the Korean straight-line depreciation method was used. Additionally, the increased IRR resulting from the use of the two US methods resulted in a 20.5% and 27.4% higher net present value, respectively. This shows that changing the depreciation calculation method can redistribute the tax amount during the project period, thereby increasing the discounted cash flow of the solar project. In addition to increasing profitability, USA's depreciation methods alleviate the uncertainty of solar projects and provide more flexibility in project financing than the Korean method. These results strongly suggest that Korean tax law could greatly benefit from adopting USA's depreciation methods as an effective incentive scheme.
This study utilizes Monte Carlo simulation to forecast the time charter rate of vessels, the three-month Libor interest rate, and the ship demolition price, to mitigate future uncertainties involving these factors. The simulation was performed 10,000 times to obtain an exact result. For the empirical analysis - based on considerations in ordering ships in 2010-a comparison between the Monte Carlo simulation-based stochastic discounted cash flow (DCF) method and traditional DCF methods was made. The analysis revealed that the net present value obtained through Monte Carlo simulation was lower than that obtained via regular DCF methods, alerting the owners to risks and preventing them from placing injudicious orders for ships. This research has implications in reducing the uncertainties that future shipping markets face, through the use of a stochastic DCF approach with relevant variables and probability methods.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2001.11a
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pp.307-337
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2001
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.
When evaluating the economic value of technology or business project, we need to consider the period and cost for commercialization. Since the discounted cash flow (DCF) method has limitations in that it can not consider consecutive investment or does not reflect the probabilistic property of commercialization cost, we often take it desirable to apply the concept of real options with key metrics of underlying asset value, commercialization cost, and volatility, while regarding the value of technology and investment as the opportunity value. We at this moment provide more elaborated real options model with the effective region of volatility, which reflects the uncertainty in the option pricing model (OPM).
This paper seeks to measure the monetary value of technical development in the deep seabed manganese nodule mining by applying the compound option model (COM). The COM is appropriate for the project in terms of its decision-making structure and embedded uncertainty. The estimation results show that the deep seabed mining project has more economic potential than shown by the previously obtained results from the discounted cash flow (DCF) analysis. In addition, it is reasonable to invest in the project taking the various uncertainty factors into consideration, because the ratio of the value to the cost of the project is far higher than one. This information can be utilized in national ocean policy decision-making.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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