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.
For a proper valuation of wind power project, it is necessary to consider volatilities of key parameters such as annual energy production, electricity sales price, and long term interest rate. Real option methodology allows to calculate option values of these parameters. Volatilities to be considered in wind project valuation are 1) annual energy production (AEP) estimation due to meteorological variation and estimation errors in wind speed distribution, 2) changes in system marginal price (SMP), and 3) interest rate fluctuation of project financing which provides refinancing option to be exercised during a loan tenor for commercial scale projects. Real option valuation turns out to be more than half of the sales value based on a case study for a FIT scheme wind project that was sold to a financial investor.
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).
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.
The valuation of patents is very important, since technology competitiveness is crucial for firms to maintain global competitiveness. But, the patent valuation is difficult and challenging because of the uncertainty affecting their returns. Hence, we propose a patent valuation method by incorporating game theory into the real option model, which can not only potentially recognizes the effect of uncertainty on patent value, but also consider investment decision in a competitive market, as a game between firms. With the model, we can consider dynamic strategy involving an option of patent leveraging strategies enabling the firm to switch among compete, cooperate, or wait modes under different demand or competitive advantage condition.
This work is for reasonable valuation method of environmental-friendly and organic company. Reasonable valuation method is principal for the sound development, the reasonable investment and the growth of stock market. This study proposes valid valuation and method for environmental-friendly and organic company. The author selected 4 companies from certificate list of environmental-friendly and organic food and LOHAS (Lifestyles Of Health And Sustainability) food of Korean standards association. Applying financial audit report of 5 years, the author output 5 variables from each companies by using Growth Option model of Real Option model. And the author valuated companies by adding option value calculated with these variables and residual value discounted with cash flow discounted method. Company values from ROV model were 1.71 time higher than DCF model. This results show that the value of environmental-friendly and organic food company may own high option premium, that is the growth factor.
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.
본 글에서는 최근 기술가치평가에 적용되고 있는 조건부가치평가법(Contingent Valuation Method) 다속성효용평가법(Multi-attribute Utility Assessment) 그리고 조건부청구권가치평가법(Real Option Pricing Method)의 세가지 가치측정기법들의 특징과 조요 관련 문헌들을 간략하게 정리하여 소개함으로서 관심있는 연구자들에게 유용한 정보를 제공하고자 한다. 소개하는 방법론들은 환경재화의 가치측정기법과 위험도가 높은 에너지프로젝트의 가치평가기법으로 개발된 기법들로서 신기술이 가지는 특징인 외부성 등의 비시장재적 특성과 높은 위험도에따른 투자가치를 반영할 수있어 기술 및 기업의 가치평가 사례연구에 응용할 수있다.
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 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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