12資本預(yù)算決策有風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)下ppt課件

1、資本預(yù)算決策：有風(fēng)險(xiǎn)形狀下資本預(yù)算中的“風(fēng)險(xiǎn)是指什么?工程未來現(xiàn)金流量、獲利才干的不確定性.度量方法有凈現(xiàn)值的規(guī)范差 NPV, 內(nèi)含報(bào)酬率的規(guī)范差I(lǐng)RR, 以及貝他值beta.風(fēng)險(xiǎn)分析是以歷史數(shù)據(jù)為根據(jù)還是以估計(jì)為根據(jù)?有時(shí)是以歷史數(shù)據(jù)為根據(jù)，但通常情況下不是.因此，資本預(yù)算中的風(fēng)險(xiǎn)分析普通是以客觀調(diào)整為根據(jù)的.與資本預(yù)算相關(guān)的幾種風(fēng)險(xiǎn)類型單一風(fēng)險(xiǎn)公司風(fēng)險(xiǎn)市場 (或 beta) 風(fēng)險(xiǎn)各種風(fēng)險(xiǎn)的度量方式1. 單一風(fēng)險(xiǎn): 企業(yè)只需一種資產(chǎn)、沒有股東情況下的工程風(fēng)險(xiǎn).忽略了企業(yè)分散投資和股東多樣化問題. 度量方法主要有規(guī)范差 或凈現(xiàn)值的差別系數(shù) CV of NPV,內(nèi)含報(bào)酬率 IRR,或修正的內(nèi)含報(bào)

2、酬率 MIRR.0 期望凈現(xiàn)值E(NPV)概率密度分布越寬延,規(guī)范差 越大, 單一風(fēng)險(xiǎn)越大.凈現(xiàn)值NPV2. 公司風(fēng)險(xiǎn):反映了工程對公司盈利穩(wěn)定性的影響.思索了企業(yè)內(nèi)部的其他資產(chǎn) (企業(yè)內(nèi)部的多樣化).取決于:工程的規(guī)范差，和該工程與其他企業(yè)資產(chǎn)報(bào)酬的相關(guān)性.度量方法：工程的公司貝他 beta.獲利才干0年限工程 X整個(gè)公司公司的其他部分1.工程 X與企業(yè)其他資產(chǎn)之間的相關(guān)性為負(fù)相關(guān).2.假設(shè)相關(guān)系數(shù) r 0.4, 故該工程屬于高風(fēng)險(xiǎn)工程.差別系數(shù)度量的是投資工程的單一風(fēng)險(xiǎn). 它不能反映公司和股東的多樣化.企業(yè)中心業(yè)務(wù)中的工程能否與企業(yè)中其他的資產(chǎn)高度相關(guān)?是. 經(jīng)濟(jì)情況與消費(fèi)者需求都會影響到

3、企業(yè)一切的中心業(yè)務(wù).但任何一個(gè)工程都能夠會趨于勝利或趨于不勝利，故各工程的相關(guān)系數(shù) +1.0.中心工程的相關(guān)系數(shù)的變動范圍大致為+0.5 到 +0.9.相關(guān)系數(shù)與規(guī)范差是如何反映工程對整個(gè)公司風(fēng)險(xiǎn)的奉獻(xiàn)程度的?假設(shè)工程規(guī)范差 P 較高, 那么工程的公司風(fēng)險(xiǎn)也會較高，除非組合收益足夠大.假設(shè)工程的現(xiàn)金流量與公司的總的現(xiàn)金流量高度相關(guān),那么假設(shè)P較高，工程的公司風(fēng)險(xiǎn)也就較高.家具產(chǎn)業(yè)的中心工程與普通經(jīng)濟(jì)情況和“市場是高度相關(guān)嗎?能夠. 家具是一種可供長期運(yùn)用的耐用品, 其銷售與普通經(jīng)濟(jì)情況有相關(guān)性，但動搖性更大.與經(jīng)濟(jì)情況的相關(guān)性可以反映市場風(fēng)險(xiǎn)嗎?可以. 高度相關(guān)性會提高市場風(fēng)險(xiǎn) (beta).

4、弱相關(guān)性那么會降低市場風(fēng)險(xiǎn).假設(shè)按3%調(diào)整風(fēng)險(xiǎn), 上面的投資工程可以被接受嗎?工程最低報(bào)酬率 k = 10% + 3% = 13%.超越根本報(bào)酬率30%.凈現(xiàn)值NPV = $60,541.結(jié)果更高的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整之后，工程依然堅(jiān)持可接受形狀.客觀風(fēng)險(xiǎn)要素應(yīng)否思索?該當(dāng)思索. 由于量化分析并不能將工程中的一切風(fēng)險(xiǎn)要素分析完全和徹底.譬如, 假設(shè)一個(gè)工程能夠帶來極為不利的訴訟的話，那么其風(fēng)險(xiǎn)要高于規(guī)范分析程序下即量化分析所得到的結(jié)論.場景分析所存在的問題只思索了少量產(chǎn)出.假設(shè)投入均是完全相關(guān)的一切要素的發(fā)生要么全是 “壞的，要么全是 “好的.集中于單一風(fēng)險(xiǎn)分析-但客觀調(diào)整很難納入到其中.模擬分析 sim

5、ulation analysis將場景分析利用計(jì)算機(jī)技術(shù)延伸到延續(xù)概率分布形狀，即是模擬分析.基于給定的概率分布，計(jì)算機(jī)選擇各個(gè)變量的價(jià)值.(More.)計(jì)算NPV 和 IRR.以上過程多次反復(fù) (1,000 次或更多).最終的結(jié)果: 計(jì)算出凈現(xiàn)值和內(nèi)含報(bào)酬率的概率分布.通?？捎脠D形表示.0E(NPV) NPV概率密度x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x xx xx x x x x x x x x xx x x x xx x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x x模擬分

6、析的優(yōu)勢可以反映每個(gè)投入要素的概率分布.察看一下目的的變動區(qū)間：凈現(xiàn)值NPVs, 期望凈現(xiàn)值,凈現(xiàn)值規(guī)范差 NPV, 凈現(xiàn)值差別系數(shù) CVNPV.可以給出風(fēng)險(xiǎn)情況的大致圖示.模擬分析的缺陷概率分布和相關(guān)性難以確認(rèn).假設(shè)投入是糟糕的，那么產(chǎn)出必是糟糕的，所謂:“廢物進(jìn)Garbage in,廢物出 garbage out.(More.)靈敏度分析, 場景分析和模擬分析 都不能提供決策的規(guī)那么. 它們不能明確地指示工程的期望收益能否補(bǔ)償工程本身潛在的風(fēng)險(xiǎn).這些分析技術(shù)均忽略了多樣化要素. 它們只度量了單一風(fēng)險(xiǎn)，但這種風(fēng)險(xiǎn)在資本預(yù)算中能夠并非最相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn).實(shí)物期權(quán)決策樹將金融期權(quán)技術(shù)運(yùn)用于實(shí)物期權(quán)金融

7、期權(quán)技術(shù)及其在實(shí)物期權(quán)中的運(yùn)用實(shí)物期權(quán) 在投資工程的有效期之內(nèi)，在管理當(dāng)局在市場情況出現(xiàn)變動之后，可以采取不同于規(guī)劃中的管理行為以調(diào)整工程現(xiàn)金流量的規(guī)模和風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)候，實(shí)物期權(quán)就存在了.對風(fēng)險(xiǎn)充溢警惕的管理人員會繼續(xù)地尋覓存在于工程中的能夠的實(shí)物期權(quán).精明的管理者甚至?xí)グl(fā)明實(shí)物期權(quán).實(shí)物期權(quán)與金融期權(quán)的差別金融期權(quán)擁有可買賣的根底資產(chǎn)比如股票.實(shí)物期權(quán)也有根底資產(chǎn)，但不是可供買賣的證券，比如一個(gè)工程，一種增長時(shí)機(jī)，它們均不能買賣. 金融期權(quán)的結(jié)果在契約中已加以確定.實(shí)物期權(quán)需求在工程中尋覓或發(fā)明. 它們的結(jié)果極不確定.實(shí)物期權(quán)的種類投資時(shí)間選擇期權(quán)增長性期權(quán) 擴(kuò)展現(xiàn)有消費(fèi)線新上消費(fèi)線新地域市場

8、開發(fā)實(shí)物期權(quán)的種類放棄性期權(quán)縮減規(guī)模暫時(shí)中止靈敏性期權(quán)估價(jià)實(shí)物期權(quán)的五個(gè)步驟1.在忽略期權(quán)的情況下，對期望的現(xiàn)金流量進(jìn)展貼現(xiàn)現(xiàn)金流量分析. 2.對實(shí)物期權(quán)的價(jià)值進(jìn)展性質(zhì)分析.3.決策樹分析.4.運(yùn)用金融期權(quán)定價(jià)模型進(jìn)展量化分析.5.金融工程技術(shù).估價(jià)實(shí)物期權(quán)的五個(gè)步驟實(shí)物期權(quán)分析: 根底工程最初投資 = $70 million, 資本本錢 = 10%, 無風(fēng)險(xiǎn)利率 = 6%, 3年發(fā)生的現(xiàn)金流量.每年需求 概率 現(xiàn)金流量高 30%$45普通 40%$30低 30%$15程序 1: 貼現(xiàn)現(xiàn)金流量分析期望現(xiàn)金流量=.3($45)+.4($30)+.3($15) = $30.期望現(xiàn)金流量現(xiàn)值 = (

9、$30/1.1) + ($30/1.12) + ($30/1/13) = $74.61 百萬.期望凈現(xiàn)值 = $74.61 - $70 = $4.61 百萬投資時(shí)間選擇期權(quán) 假設(shè)馬上運(yùn)作該工程，其期望凈現(xiàn)值為$4.61 百萬.然而, 該工程風(fēng)險(xiǎn)很大:假設(shè)需求高, NPV = $41.91 百萬.假設(shè)需求低, NPV = -$32.70 百萬.投資時(shí)間選擇假設(shè)等待1年，可以獲得需求方面的更多信息.假設(shè)需求較低，放棄該工程. 假設(shè)等待1年，本錢和現(xiàn)金流量也將延遲1年.程序2: 定性分析實(shí)物期權(quán)的價(jià)值會提高，假設(shè):根底工程的風(fēng)險(xiǎn)極大在必需行使期權(quán)之前有較長的時(shí)間該工程有風(fēng)險(xiǎn)，且在必需作出決議前有1年

10、的時(shí)間，因此存在時(shí)間選擇期權(quán).程序 3: 決策樹分析工程對本錢貼現(xiàn)運(yùn)用的是無風(fēng)險(xiǎn)利率, 由于本錢是知的. 對運(yùn)營現(xiàn)金流量進(jìn)展貼現(xiàn)用的是資本本錢. 比如: $35.70 = -$70/1.06 + $45/1.12 + $45/1.13 + $45/1.13. 期望凈現(xiàn)值E(NPV) = 0.3($35.70)+0.4($1.79) + 0.3 ($0)E(NPV) = $11.42.運(yùn)用這一場景分析以及給定的概率，計(jì)算等待情況下的期望凈現(xiàn)值.有等待期權(quán)情形下的決策樹分析和最初貼現(xiàn)現(xiàn)金流量分析的比較決策樹凈現(xiàn)值較高 ($11.42 百萬 對 $4.61).換言之，等待1年的期權(quán)價(jià)值$11.42百

11、萬. 假設(shè)今日行使了該工程，可以獲利$4.61 百萬，但會損失掉期權(quán)價(jià)值 $11.42 百萬.因此，該當(dāng)?shù)却?年，根據(jù)1年后的需求情況，再決議工程能否行使.等待期權(quán)會改動風(fēng)險(xiǎn)在有等待期權(quán)情況下，現(xiàn)金流量的風(fēng)險(xiǎn)較低，由于我們可以躲避掉一些較低的現(xiàn)金流量. 同時(shí)，行使工程的本錢也并非無風(fēng)險(xiǎn).給定了風(fēng)險(xiǎn)的變動，或答應(yīng)以運(yùn)用不同的貼現(xiàn)率來對現(xiàn)金流量進(jìn)展折現(xiàn).但是財(cái)務(wù)實(shí)際至今沒能通知我們?nèi)绾稳ス烙?jì)正確的貼現(xiàn)率, 因此我們只能運(yùn)用不同的貼現(xiàn)率進(jìn)展靈敏度分析.程序 4: 運(yùn)用期權(quán)定價(jià)模型.等待期權(quán)可視同于一項(xiàng)金融買權(quán) 假設(shè)工程價(jià)值在1年后高于70百萬，就以70百萬“買入該工程.這極類似于一項(xiàng)行使價(jià)錢為$70

12、 百萬、有效期為1年的金融買權(quán). 運(yùn)用 Black-Scholes 模型計(jì)算等待期權(quán)價(jià)值的各種數(shù)據(jù)X = 行使價(jià)錢 = 執(zhí)行工程的本錢 = $70 百萬.kRF = 無風(fēng)險(xiǎn)利率 = 6%.t = 到期時(shí)間 = 1 年.P = 當(dāng)前股票價(jià)錢 = 下頁估計(jì). 2 = 股票報(bào)酬的動搖 = 下頁估計(jì).當(dāng)前股票價(jià)錢 P的估計(jì)對于金融期權(quán)而言:P = 股票的當(dāng)前價(jià)錢 = 股票未來期望現(xiàn)金流量的現(xiàn)值.當(dāng)前價(jià)錢不受期權(quán)行使本錢的影響.對于實(shí)物期權(quán)而言:P = 工程未來期望現(xiàn)金流量的現(xiàn)值.P 不包括工程的本錢在內(nèi).步驟 1: 計(jì)算期權(quán)行使年度的未來現(xiàn)金流量的現(xiàn)值.例如: $111.91 = $45/1.1 +

13、$45/1.12 + $45/1.13.步驟 2: 計(jì)算當(dāng)前時(shí)日的期望現(xiàn)值，2001.PV2001=PV of Exp. PV2002 = (0.3* $111.91) +(0.4*$74.61) +(0.3*$37.3)/1.1 = $67.82.將 P值引入 Black-Scholes 期權(quán)定價(jià)模型該值是工程期望未來現(xiàn)金流量的現(xiàn)值.根據(jù)前面的計(jì)算,可知：P = $67.82.估計(jì)方差s2對于金融期權(quán)而言，s2 是股票報(bào)酬率的方差.對于實(shí)物期權(quán)而言，s2 是工程報(bào)酬率的方差.估計(jì)s2的三種方式調(diào)整.直接法，運(yùn)用場景分析的結(jié)果.間接法, 運(yùn)用工程價(jià)值的期望分布.估計(jì)s2 的估計(jì)法通常股票的s2

14、 大約為12%.一個(gè)投資工程的風(fēng)險(xiǎn)普通要大于整個(gè)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)，由于企業(yè)是企業(yè)內(nèi)一切工程的組合.此例中的方差 s2 = 10%, 故我們可大致估計(jì)工程的方差s2 大致在12% 和19%之間.估計(jì) s2 的直接法運(yùn)用前面的場景分析可估計(jì)自若今到期權(quán)必需被行使為止的報(bào)酬率. 分各種場景分別計(jì)算在給定各種場景概率的情況下，找到這些報(bào)酬率的方差.計(jì)算自若今到行使期權(quán)時(shí)的報(bào)酬率例如: 65.0% = ($111.91- $67.82) / $67.82.E(Ret.)=0.3(0.65)+0.4(0.10)+0.3(-0.45)E(Ret.)= 0.10 = 10%.2 = 0.3(0.65-0.10)2

15、+ 0.4(0.10-0.10)2 + 0.3(-0.45-0.10)22 = 0.182 = 18.2%.運(yùn)用這些場景及其給定的概率,計(jì)算期望報(bào)酬率和報(bào)酬率方差.估計(jì) s2 的間接法按照場景分析, 知道在期權(quán)行使時(shí)工程的期望價(jià)值和工程期望價(jià)值的方差.間接法根據(jù)金融期權(quán)的定價(jià)實(shí)際, 我們知道報(bào)酬率的概率分布 (它是對數(shù)正態(tài)的).這樣允許我們在期權(quán)行使日，在給定工程價(jià)值方差的情況下，確定工程報(bào)酬率的方差. 間接估計(jì) 2 下式為描畫股票報(bào)酬率方差的等式,假設(shè)知道在時(shí)間t，期望股票價(jià)錢的差別系數(shù)CV的話 :本式同樣可適用于實(shí)物期權(quán).根據(jù)前面的資料, 我們知道在期權(quán)行使日各種場景下的工程的價(jià)值.E(P

16、V)=.3($111.91)+.4($74.61)+.3($37.3)E(PV)= $74.61.運(yùn)用這些場景資料以及給定的概率，可計(jì)算工程的期望現(xiàn)值和現(xiàn)值的方差 PV.PV = .3($111.91-$74.61)2 + .4($74.61-$74.61)2 + .3($37.30-$74.61)21/2PV = $28.90.計(jì)算期權(quán)行使時(shí)的工程的期望差別系數(shù), CVPV.CVPV = $28.90 /$74.61 = 0.39.運(yùn)用公式估計(jì) 2.根據(jù)前面的場景分析，知道在期權(quán)行使日1年后，工程的差別系數(shù)CV, 為0.39.2 的估計(jì)客觀估計(jì):12% to 19%.直接法:18.2%.間接

17、法:14.2%本例選擇了14.2%.運(yùn)用 Black-Scholes 模型: P = $67.83; X = $70; kRF = 6%;t = 1 年: 2 = 0.142V = $67.83N(d1) - $70e-(0.06)(1)N(d2). ln($67.83/$70)+(0.06 + 0.142/2)(1)(0.142)0.5 (1).05 = 0.2641.d2 = d1 - (0.142)0.5 (1).05= d1 - 0.3768 = 0.2641 - 0.3768 =- 0.1127.d1 =N(d1) = N(0.2641) = 0.6041N(d2) = N(- 0.

18、1127) = 0.4551V = $67.83(0.6041) - $70e-0.06(0.4551) = $40.98 - $70(0.9418)(0.4551) = $10.98.留意: V = $10.98遞延采用工程的價(jià)值 $4.61 立刻采用工程的凈現(xiàn)值。應(yīng)推遲至次年，即推遲投資，以補(bǔ)足相關(guān)信息。步驟 5: 運(yùn)用金融工程技術(shù).雖然有不少金融期權(quán)定價(jià)模型，但很少適用于實(shí)物期權(quán)的定價(jià).該當(dāng)運(yùn)用金融工程技術(shù)，估計(jì)實(shí)物期權(quán)的價(jià)值.決議何時(shí)投資的其他要素延遲工程投資，意味著現(xiàn)金流量的延遲.市場竟進(jìn)要素有時(shí)會影響到工程的延遲決策.等待可以運(yùn)用環(huán)境變化的益處.一種新的情況: 本錢 $75 百萬,

19、 沒有等待期權(quán)例如: $36.91 = -$75 + $45/1.1 + $45/1.1 + $45/1.1. 新情況下的期望凈現(xiàn)值Expected NPVE(NPV) = 0.3($36.91)+0.4(-$0.39) + 0.3 (-$37.70)E(NPV) = -$0.39.工程無利可圖.增長期權(quán): 可以在3年后復(fù)制最初的投資工程N(yùn)PV = 最初的NPV + 復(fù)制的NPV = -$0.39 + -$0.39/(1+0.10)3 = -$0.39 + -$0.30 = -$0.69.依然無利，同時(shí)只在需求較高時(shí)才有復(fù)制即循環(huán)工程投資的必要.決策樹分析留意: 2004年的現(xiàn)金流量包括 工程

20、的本錢，假設(shè)工程進(jìn)展復(fù)制的話. 該本錢以無風(fēng)險(xiǎn)利率貼現(xiàn)，其他現(xiàn)金流量以資本本錢貼現(xiàn).決策樹中的期望凈現(xiàn)值Expected NPVE(NPV) = 0.3($58.02)+0.4(-$0.39) + 0.3 (-$37.70)E(NPV) = $5.94.增長期權(quán)使無利可圖的投資工程變?yōu)橛汹A余的工程!金融期權(quán)分析: 輸入X = 行使價(jià)錢 = 執(zhí)行工程的本錢 = $75 百萬.kRF = 無風(fēng)險(xiǎn)利率 = 6%.t = 有效期 = 3年.估計(jì)股票價(jià)錢 P: 首先, 計(jì)算行使年度的未來現(xiàn)金流量的價(jià)值.例如: $111.91 = $45/1.1 + $45/1.12 + $45/1.13.計(jì)算當(dāng)前的期望

21、價(jià)值, 2001.PV2001=PV of Exp. PV2004 = (0.3* $111.91) +(0.4*$74.61) +(0.3*$37.3)/1.13 = $56.05.將 P值帶入 Black-Scholes 模型價(jià)錢之值是工程期望未來現(xiàn)金流量的現(xiàn)值.根據(jù)前面的計(jì)算,P = $56.05.估計(jì) s2: 計(jì)算自若今至期權(quán)行使時(shí)的報(bào)酬率例如: 25.9% = ($111.91/$56.05)(1/3) - 1.E(Ret.)=0.3(0.259)+0.4(0.10)+0.3(-0.127)E(Ret.)= 0.080 = 8.0%.2 = 0.3(0.259-0.08)2 + 0.4(0.10-0.08)2 + 0.3(-0.1275-0.08)22 = 0.023 = 2.3%.運(yùn)用這些場景分析資料,以及給定的概率，計(jì)算期望報(bào)酬率和報(bào)酬率的方差.為什么這里的s2 比有等待期權(quán)情況下要低得多? s2 下降了, 這是由于由于工程的循環(huán)投資分散了現(xiàn)金流量，且報(bào)酬率堅(jiān)持不變，風(fēng)險(xiǎn)減小.估計(jì)s2 的間接法根據(jù)前面資料, 知道在期權(quán)行使日各種場景下的工程的價(jià)值.E(PV)=.3($111.91)+.4($74.61)+.3($37.3)E(PV)= $74.61.價(jià)值運(yùn)用這些場景資料以及給定的概率, 計(jì)算工程的期望價(jià)值和價(jià)值規(guī)范差PV.PV = .3($111