Infrastructure no 6
description
Transcript of Infrastructure no 6
CM@KMUTT
การพั�ฒนาระบบโครงสร�างพั��นฐาน CVE 619 Infrastructure System Development
ผศ.ดร.ส�นติ� เจร�ญพัรพั�ฒนาโครงการวิ�ศวิกรรมและการบร�หารการก�อสร�าง
ภาควิ�ชาวิ�ศวิกรรมโยธามหาวิ�ทยาล�ยเทคโนโลย�พระจอมเกล�าธนบ�ร�
# 6
CM@KMUTT
2
เน !อหา
ทบทวินพ !นฐานเก�#ยวิก�บ derivatives
กรอบแนวิค�ดของ Options และการวิ�เคราะห'ม(ลค�าเบ !องต้�น
แนวิค�ดเก�#ยวิก�บ Real Options
การใช�งาน Real Options
CM@KMUTT
3
References
Real Options: a practitioner’s guide. Tom Copeland and Vladimir Antikarov. Texere, 2001.
Real Options Analysis. Johnathan Mun. John Wiley & Sons. 2002.
Real Options: managing strategic investment in an uncertain world. Martha Amran and Nalin Kulatilaka. Harvard Business School Press. 1999.
CM@KMUTT
4
Derivatives
(อน�พ�นธ')
CM@KMUTT
5
อะไรค อ ติราสารอน�พั�นธ์�
เป็-นต้ราสารทางการเง�นป็ระเภทหน.#งท�#ม�ม(ลค�าหร อราคาเก� ยวเน� องก�บม(ลค�าของส�นทร�พย'ท�#ต้ราสารอน�พ�นธ'น�!นอ�างอ�งอย(� (ส�นทร�พัย�อ�างอ�ง – underlying asset)
ส�นทร�พย'อ�างอ�งเหล�าน�!โดยป็กต้�จะม�การซื้ !อขายและส�งมอบก�นในท�นท� ณ ราคาเง�นสด หร อ ราคาสป็อต้ (cash price or spot price)
ต้ราสารอน�พ�นธ'จะม�การก1าหนดวิ�นครบก1าหนดท�#แน�นอนและผลติอบแทนจะถู'กค(านวณในว�นท� ติราสารครบก(าหนด
CM@KMUTT
6
ป็ระเภทของต้ราสารอน�พ�นธ'
แบ�งออกเป็-นสองป็ระเภทค อ1 .ต้ราสารอน�พ�นธ'แบบซื้ !อขายล�วิงหน�า (forward
commitments) Futures Forwards Swap
2. ต้ราสารอน�พ�นธ'แบบส�ทธ�เร�ยกร�อง (contingent claims) Options
CM@KMUTT
7
จ�ดป็ระสงค'ของการใช�ต้ราสารอน�พ�นธ'
1.Risk management (การจ�ดการความเส� ยง) สามารถก1าหนดราคาล�วิงหน�า => พ�จารณาควิาม
ค��มค�าของการจ�ดสรรทร�พยากร (ลงท�น)
ก1าหนดต้�นท�นได�ล�วิงหน�า2.Speculation (การเก-งก(าไร)
CM@KMUTT
8
“Option” - ส�ญญาออป็ช�#น
ค อส�ญญาท�#ให�ส�ทธ� (แติ/ไม/ใช่/ภาระผ'กพั�น ) ก�บผู้(�ถ อครองส�ญญาในการท�#จะซื้��อ (หร อ ขาย) ส�นทร�พัย�อ�างอ�ง ในราคาท� ติกลงก�นไวิ� และภายในระยะเวลาท� ก(าหนด
A contract which gives its holder the right, without obligation, to buy (or sell) an asset at some pre-agreed price within a specified period of time
CM@KMUTT
9
ป็ระเภทของออป็ช�#น
พั�ทออปช่� น (Put Option)
ส�ญญาท�#ให�ส�ทธ�ท�#จะ ขาย ส�นทร�พย'อ�างอ�ง ณ ราคาท�#ต้กลงก�นไวิ� ภายในเวิลาท�#ก1าหนด
คอลออปช่� น (Call Option)ส�ญญาท�#ให�ส�ทธ�ท�#จะ ซื้��อ ส�นทร�พย'อ�างอ�ง ณ ราคาท�#
ต้กลงก�นไวิ� ภายในเวิลาท�#ก1าหนด
CM@KMUTT
10
องค'ป็ระกอบส1าค�ญของออป็ช�#น
ออป็ช�#นส1าหร�บซื้ !อ ห��น XXX จ1านวิน 100 ห��น
ณ ราคา 50 บาทต้�อห��น ภายในวิ�นท�# 16 ธ�นวิาคม
2549
คอลออปช่� นCall option
ส�นทร�พัย�อ�างอ�งUnderlying asset
ราคาใช่�ส�ทธ์�Exercise price (Strike price)
ว�นหมดอาย�Expiration
CM@KMUTT
11
ผู้ลต้อบแทนของออป็ช�#น ผู้ลต้อบแทนของออป็ช�#นจะข.!น
อย(�ก�บราคาของส�นทร�พย' ณ เวิลาท�#ใช�ส�ทธ�
ต้�วิอย�าง – ออป็ช�#นท�#ม�ราคาใช�ส�ทธ� (exercise price) เท�าก�บ 55
00051525ValuePut
25155000Value Call
807060504030PriceAsset
ราคาส�นทร�พย'
ผู้ลต้อบแทนของออป็ช�#น
55
15
70
40
CM@KMUTT
12
สถานะการซื้ !อขายของออป็ช�#น
สถานะซื้ !อเร�ยกวิ�าอย(�ใน “long position”
สถานะขายเร�ยกวิ�าอย(�ใน “short position”
CM@KMUTT
13
ร(ป็แบบผู้ลต้อบแทนของ “Options”
X
ผู้ลต้อบแทน
ราคาส�นทร�พย' ณ เวิลาใช�ส�ทธ�
Long Call
X
ผู้ลต้อบแทน
ราคาส�นทร�พย' ณ เวิลาใช�ส�ทธ�
Short Call
X
ผู้ลต้อบแทน
ราคาส�นทร�พย' ณ เวิลาใช�ส�ทธ�
Short Put
X
ผู้ลต้อบแทน
ราคาส�นทร�พย' ณ เวิลาใช�ส�ทธ�
Long Put
Max (0,St – X)
Max (X – St, 0)
–Max (0,St – X)
–Max (X – St, 0)
CM@KMUTT
14
ป็ระโยชน'ท�#ผู้(�ถ อครองออป็ช�#นได�ร�บ
การถ อครองออป็ช�#นน�!นเป็-นการก(าจ�ดผลติอบแทนส/วนท� ไม/ด� (down-side payoff) ออกไป็
เสม อนก�บเป็-นการผ/องถู/ายความส'ญเส�ยไป็ให�ก�บผู้(�ขายออป็ช�#น ด�งน�!นออป็ช�#นจ.งม�ค�ณค/าก�บผ'�ถู�อครอง
X
ผู้ลต้อบแทน
ราคาส�นทร�พย' ณ เวิลาใช�ส�ทธ�
Long Call
X
ผู้ลต้อบแทน
ราคาส�นทร�พย' ณ เวิลาใช�ส�ทธ�
Long Put
CM@KMUTT
15
วิ�ธ�การค1านวิณราคา (ค�ณค�า ) ของ “ออป็ช�#น”
ทฤษฎี� “Option pricing theory”
1 .วิ�ธ�การเช�งวิ�เคราะห' Black-Scholes model
2. วิ�ธ�การแบบ Numerical Finite differences
Binomial
3. วิ�ธ�การแบบ Simulation Monte Carlo simulation
CM@KMUTT
16
ว�ธ์� Binomial
หากเราสามารถสร�างกล��มของหล�กทร�พย'ท�#ให�ผู้ลต้อบแทนเช�นเด�ยวิก�บผู้ลต้อบแทนของออป็ช�#นท�กป็ระการได� ฉะน�!นราคาของออป็ช�#นต้�องเท�าก�บต้�นท�นในการสร�างกล��มของหล�กทร�พย'น�!นเอง
กล��มของหล�กทร�พย'น�!เร�ยกวิ�า “replicating portfolio” วิ�ธ�การน�!น1าเสนอโดย Cox, Ross and Rubinstein (1979)
No Arbitrage opportunities
CM@KMUTT
17
No arbitrage opportunity
ต้ลาดท1างานอย�างม�ประส�ทธ์�ภาพั (Efficient market)
หล�กทร�พย'ท�#ม�ร(ป็แบบผู้ลต้อบแทน (ท�!งม(ลค�าและควิามเส�#ยงของผู้ลต้อบแทน) เหม อนก�นจะติ�องม�ราคา (ม'ลค/า) เท/าก�นด�วย
หากม�การ overprice หร อ underprice ต้ลาดจะป็ร�บต้�วิเข�าส(�จ�ดด�ลยภาพั (Equilibrium) อย�างรวิดเร9วิ
CM@KMUTT
18
การวิ�เคราะห': 1
สมม�ต้�วิ�าเราถ อครองออป็ช�#นส1าหร�บซื้ !อห��น บร�ษ�ท ก ในราคา 21 บาท โดยขณะน�!ราคาห��นในต้ลาดอย(�ท�# 20 บาท ในอ�กหน.#งป็:ข�างหน�าราคาอาจจะข.!นไป็อย(�ท�# 22 บาท หร อ 18 บาท
22
18
20
T= 0 T=1
Max (0,22–21) = 1
Max (0,18–21) = 0
21
Payoff
priceat expiration
22
1
18
CM@KMUTT
19
การวิ�เคราะห': 2 – ร(ป็แบบการเคล #อนไหวิของราคาหล�กทร�พย'และราคาออป็ช�#น
S = Stock price
u = up movement factor
d = down movement factor
X = Exercise price of the option
C = Option value
Cu = Option value when price move up
Cd = Option value when price move down
uS0
dS0
S0
Cu = max [0, uS0
- X]
Cd= max [0, dS0 -X]
C
Stock price movement
Option value
CM@KMUTT
20
Replicating portfolio (1)
เราสามารถสร�างกล�/มของหล�กทร�พัย�ท�#ป็ระกอบไป็ด�วิย หล�กทร�พัย�อ�างอ�ง (หล�กทร�พัย�ท� ม�ความเส� ยง ) จ1านวิน m หน�วิย และพั�นธ์บ�ติรร�ฐบาล (หล�กทร�พัย�ท� ไร�ความเส� ยง ) จ1านวิน B หน�วิย และกล��มของหล�กทร�พย'น�!ให�ผลติอบแทนเล�ยนแบบผู้ลต้อบแทนของ ออป็ช�#นท�กป็ระการ
umS + RB
dmS + RB
mS + B
Cu = max [0, uS0 -X]Cd
= max [0, dS0 -X]
C
R= risk-free interest rate =(1+r)
CM@KMUTT
21
Replicating portfolio (2)
umS+RB
dmS+RB
mS+B
Cu
Cd
C
uCRBumS
dCRBdmS
SduCC
m du
)(
rdudCuC
B ud
)(
CM@KMUTT
22
Replicating portfolio (3)
BmSC
RdudCuC
duCC uddu
)()(
r
CduRu
CdudR
du
SduCC
m du
)(
rdu
dCuCB ud
)(
dudR
p
duRu
p1
R
Cp1pCC du )(
CM@KMUTT
23
ต้�วิอย�างท�# 1 – Call Option
uS=22
dS=18
S=20
t= 0 t=1
Cu=Max (0,22–21) = 1
Cd=Max (0,18–21) = 0
จงหาราคาของ “call option” ท�#ม�หล�กทร�พย'อ�างอ�งเป็-นห��นของบร�ษ�ท ก ซื้.#งราคาป็;จจ�บ�นอย(�ท�# 20 บาท ออป็ช�#นน�!ม�ราคาใช�ส�ทธ� (exercise price) = 21, อาย� = 1 ป็:, rf = 5 % โดยจากการคาดการณ'ในอ�ก 1 ป็:ราคาม�แนวิโน�มท�#จะขย�บข.!นไป็อย(�ท�# 22 บาท หร อขย�บลงไป็ท�# 18 บาทการเคล #อนไหวิของราคาห��นต้�วิน�!เป็-นด�งน�!
CM@KMUTT
24
uS=22
dS=18
S=20C=?
t= 0 t=1
Cu=Max (0,22–21) = 1
Cd=Max (0,18–21) = 0
dudR
p
250duRu
p1 .
7140
05102501750
C ..
..
75020
1820
2220
18051.
.
T = 1rf = 5 %
CM@KMUTT
25
ข�อม(ลท�#ต้�องการเพ #อการวิ�เคราะห' ราคาป็;จจ�บ�นของส�นทร�พย'อ�างอ�ง (S) ราคาใช�ส�ทธ� (Exercise price) (X) ค�าส�ดส�วินควิามเคล #อนไหวิของราคาส�นทร�พย'
(Movement factors) upward movement factor (u) downward movement factor (d)
อ�ต้ราดอกเบ�!ยส1าหร�บส�นทร�พย'ไร�ควิามเส�#ยง (risk-free interest rate) (r)
อาย�ของออป็ช�#น (T)
CM@KMUTT
26
Variable CALL PUT
ราคาป5จจ�บ�นของส�นทร�พัย�อ�างอ�ง
+ -
ราคาใช่�ส�ทธ์� - +
อาย�ของออปช่� น + +
ความเคล� อนไหวของราคาส�นทร�พัย�อ�างอ�ง
+ +
อ�ติราดอกเบ��ยส�นทร�พัย�ไร�ความเส� ยง
+ -
เง�นป5นผล - +
CM@KMUTT
27
ต้�วิอย�างท�# 2 – Put Option
uS=22
dS=18
S=20
t= 0 t=1
Cu=Max (0,20–22) = 0
Cd=Max (0,20–18) = 2
จงหาราคาของ “put option” ของส�นทร�พย'อ�างอ�งในต้�วิอย�างท�# 1 โดยม�ราคาใช�ส�ทธ� (exercise price) = 20, T = 1, rf = 5 %,
CM@KMUTT
28
uS=22
dS=18
S=20
t= 0 t=1
Cu=Max (0,20–22) = 0
Cd=Max (0,20–18) = 2
dudR
p
250duRu
p1 .
4760
05122500750
C ..
..
75020
1820
2220
18051.
.
T = 1rf = 5 %
CM@KMUTT
29
Generalization (1)
1. Single Multiple time step The example was single time step
In practice, multiple step valuation is necessary
Dividing time into multiple step improves accuracy of the valuation
2. Matching volatility with u and d
3. Discrete Continuous compounding interest
CM@KMUTT
30
Single Multiple time steps
uS0
dS0
S0
u2S0
d2S0
S0udS0
t= 0
t=1
t= 0
t=1
t= 0.5uS0
dS0
u4S0
d4S0
S0u2d2S0
t=0 t=1
t=0.5u2S0
d2S0
t=0.25
t=0.75
u3d1S0
u1d3S0
CM@KMUTT
31
Matching volatility with u and d
Volatility of stock price is represented by variance or standard deviation ( )
We must transform it into u and d factor
σ
teu Δσ
ted Δσ
= time per one time steptΔ
CM@KMUTT
32
Discrete Continuous compounding interest
tr1 tre Δ
CM@KMUTT
33
Generalized binomial approach
dude
ptr
Δ
dueu
p1tr
Δ
tr
du
eCp1pC
C
)(
CM@KMUTT
34
Example: multiple-steps binomial
Example
Price = 36 = .40 T = 90 days t = 30 days
Exercise = 40 r = 10%
u = 1.1215
d = .8917
p = .5075
(1 – p) = .4925
σ
CM@KMUTT
35
37401215136uS0 ..
40.37
36
1032891736dS0 ..
32.10
u = 1.1215d = .8917
CM@KMUTT
36
50.78
40.37
32.10
25.52
45.28
36
28.62
40.37
32.10
36
u = 1.1215d = .8917
CM@KMUTT
37
50.78
40.37
32.10
25.52
45.28
36
28.62
40.37
32.10
36
Option value = max(0,50.78 – 40)=10.78
10.78
0.37
0
0
CM@KMUTT
38
50.78
40.37
32.10
25.52
45.28
36
28.62
40.37
32.10
36
10.78
0.37
0
0
365
3010
trdu
e370507501781050750
eCp1pC
.
.).(..
Max (Option price, Option value) = Max (5.60, 5.28)
5.60(45.28 – 40)
0.19
0
2.91
0.1
1.51
CM@KMUTT
39
Put – Call Parity (1)
X
Payoff
Put option
StockpriceX
Payoff
Share
Stockprice
+
X
Payoff
Portfolio
Stockprice
CALL !
CM@KMUTT
40
What’s “Real Options”?
CM@KMUTT
41
What is “Real Options”?
Options The right, but not the obligation, to buy
(or sell) an asset at some predetermined price within a specified period of time
Real Options The right, but not the obligation, to take
action with a predetermined expenses within a specified period of time
CM@KMUTT
42
Where are they?
“Real Options are everywhere” Real Options are embedded in almost every
activities (both business and non-business)Investment
Business activities
Industrial activities
Infrastructure development processes
Life
CM@KMUTT
43
What “Real Options” help?
Concept of real options is used for over a decade in investment valuation theory
Real options fit management’s intuition better than the traditional way of valuation (NPV)
NPV assumes that management looks passively during project process
In fact, management can actively takes valuable actions that can improve profitability of the project
Management actions are “Real Options” – the right but not obligation to take action
CM@KMUTT
44
NPV’s assumption
Time1 2 3 4 5 6
0
Cash flow
Investment cost
Risks
Ir1
CFNPV
T
1tt
t
)(
CM@KMUTT
45
TimeCash flow diagram
10 32 54 76 98 10
Time
Time
Cash flow
Stochastic cash flows
Deterministic cash flows
Abandon(forgo I2)
Defer (Expend I1 to secure investment
opportunity)
Downsize(save IC)
Expand(Additionally Invest IE)
Grow (Additionally invest in subsequent project)
I1
I2
I3 IC IEIG
Sources with modifications: Trigeorgis (1996) and Mun (2002)
CM@KMUTT
46
NPV shortfall
NPV systematically undervalues everything because it fails to capture the value of flexibility
NPV may lead to the wrong decision, if there are naturally embedded options in the project
Almost all projects contains such option-like features
CM@KMUTT
47
When options have the greatest value?
Moderate Flexibility
Value
High Flexibility
Value
Low Flexibility
Value
Moderate Flexibility
Value
UncertaintyLikelihood of receiving new information
HighLow
Man
ager
ial F
lexi
bili
tyA
bili
ty t
o r
esp
on
d
Hig
hL
ow
Source: Copeland and Antikarov (2001)
CM@KMUTT
48
CM@KMUTT
49
How can we have options?
Naturally embedded option in many activities
By creation
CM@KMUTT
50
Variables in Real Options
Stock Options Real Options
Asset price Project’s PV
Exercise price The expenses required for taking action
Time to expiration Project time
Volatility of stock price Volatility of NPV
Risk-free rate Risk-free rate
Dividend Cash out flow (optional)
CM@KMUTT
51
“Real options” in investment valuation
CM@KMUTT
52
Real options by business sectors
CM@KMUTT
53
CM@KMUTT
54
Types of RO in investment context
Option to invest (deferral option)
Option to expand (expansion option)
Option to abandon (cancellation option)
Option to contract down (downsizing option)
Option to choose (mixed)
Option to switch among mode of operation
Compound options
CM@KMUTT
55
Option to invest
CM@KMUTT
56
Option to invest
Right without obligation to make investment
“Making investment now may not be optimum, considering ability to receive more information that will become resolved (at least partially) in the future”
Investment choices are not only “invest” or “not to invest”, but also “invest now” or “invest later”
Searching for the best investment timing
Also called “Deferral option”
CM@KMUTT
57
Simplified example
Time (t)1 2 3 4 T=
infinity
Investment costI
r1CF
NPVT
1tt
t
)(
. . . . .
200
1,600
200 200 200 200
300
100
200
t= 0 t=1
0.5
0.5
200
CM@KMUTT
58
Solving with Real Options theory
448720p1
551270505150e
dude
p1050tr
.
.....
3,300
1,100
2,200
t= 0
t=1
0.5
0.5
195888
eCp1pC
C trdu .
)(
Cu=Max(3,300-1600,0) = 1,700
Cd=Max(1,100-1600,0) = 0
C
t= 0
t=1
rf = 5%
u = 3,300 / 2,200 = 1.5d = 1,100 / 2,200 = 0.5
CM@KMUTT
59
Value of the “Option to invest”
By RO analysis,
= 888.195 – 600 = 288.195
Which answer is more reliable?
Same concept but different answer
CM@KMUTT
60
Decision tree vs Real Options
Both concepts are from the same root “waiting for information that become resolved in the future” – Value of Information
DifferenceDiscount rate
DT violates “no arbitrage law”
RO analysis automatically adjusts discount rate according to the actual level of risk
CM@KMUTT
61
Option variables
CM@KMUTT
62
Option to expand
CM@KMUTT
63
Option to expand
Manager has the right (but not obligation) to expand capacity of project, when project goes on favorably
When project is expanded, NPV is enlarged
The expenses required for expansion is in essence “exercise price”
Payoff = Max [unexercised, expanded value - expenses]
CM@KMUTT
64
Variables in “option to expand”
Stock Options Option to expand
Underlying stock The Project
Asset price Project’s PV
Exercise price The expenses for expansion
Time to expiration Time limitation
Volatility of stock price Volatility of PV
Risk-free rate Risk-free rate
CM@KMUTT
65
Option to abandon
(cancellation)
CM@KMUTT
66
Option to abandon
Manager has the right (but not obligation) to abandon (cancel) the project , when it goes on unfavorably
When project is cancel, the loss is discontinued
We also can receive salvage value of the cancelled project
Payoff = Max [unexercised, salvage value]
CM@KMUTT
67
Variables in “option to abandon”
Stock Options Option to expand
Underlying stock The Project
Asset price Project’s PV
Exercise price Salvage value
Time to expiration Time limitation
Volatility of stock price Volatility of PV
Risk-free rate Risk-free rate
CM@KMUTT
68
Option to contract
(downsizing)
CM@KMUTT
69
Option to contract down
Manager has the right (but not obligation) to contract down (downsize) the project , when it goes on unfavorably
When project is downsized, the losses are partially reduced
It means we have some saving (by losses reduction)
Payoff = Max [unexercised, downsized value + saving]
CM@KMUTT
70
Variables in “option to abandon”
Stock Options Option to expand
Underlying stock The Project
Asset price Project’s PV
Exercise price Saving
Time to expiration Time limitation
Volatility of stock price Volatility of PV
Risk-free rate Risk-free rate
CM@KMUTT
71
Option to choose
(expansion + cancellation + downsizing)
CM@KMUTT
72
Option to choose
Manager has the right (but not obligation) to expand, abandon or contract down the project , according to changing uncertainties
Manager hold a portfolio consisted of “option to expand”, “option to abandon”, and “option to contract”
Payoff
= Max [unexercised, expand, contract, abandon]
CM@KMUTT
73
Interaction of options in portfolio
Sum of value of options in portfolio is not equal to value of portfolio of options
Exercise of one option affects the others
For example,Exercise of abandon option killed the
other options
Exercise of contract down option downsize magnitudes of the other options
CM@KMUTT
74
Compound option
Options whose value is contingent on the value of other options
Option on Option
Two types:Simultaneously compound – option on
equity (stock)
Sequentially compound – phased investment, R&D investment
CM@KMUTT
75
Switching option
Buying flexibility
Right (without obligation) to change to better mode of production when environment is changed
Change mode of production
= abandon existing mode + utilize the other mode
CM@KMUTT
76
Case analysis
CM@KMUTT
77
Example analysis: 3rd stage expressway system
Phase 1, 11.6 km
Phase 2, 14.3 km
Phase 1 is the primary project
Phase 2 is the subsequent project
CM@KMUTT
78
Project information
CM@KMUTT
79
Determination of input variables Volatility
Cost of deferring
Preset value analysis
Exercise price
CM@KMUTT
80
Input variables
CM@KMUTT
81
Option valuations (1)
31,05135,59434,466
39,50938,280
27,08826,229
43,88142,538
32,37230,067
29,132
22,88222,170
33,394
25,41424,636
19,34018,748
48,762
37,109
28,241
21,492
15,863
54,214
41,258
31,398
23,895
18,184
35,992
27,391
20,845
13,839
47,295
Year 0Dividend
Year 13.17%
Year 23.11%
Year 33.06%
Year 43.01%
Year 52.96%
15,863
Year 0Dividend
Year 15.19%
Year 25.39%
Year 35.61%
Year 45.89%
Year 56.23%
7,1158,025
7,6088,5818,118
6,3095,981
9,1568,642
6,7946,7466,382
5,3045,018
7,198
5,6595,341
4,4494,199
9,747
7,663
6,024
4,736
3,723
10,345
8,133
6,394
5,027
7,211
5,669
4,457
3,107
9,172
3,504
7,626
5,995
4,713
9,700
3,7063,952
2,913
10,940
8,601
6,762
5,316
8,030
6,313
4,963
10,214
3,9024,179
3,0683,286
2,5832,412
11,519
9,056
7,120
5,597
8,402
6,606
5,193
10,687
4,0834,401
3,2103,460
2,523
9,476
7,450
5,857
8,730
6,864
5,396
11,105
4,2424,605
3,3353,620
2,8462,622
9,846
7,741
6,086
9,006
7,080
5,566
11,455
4,3764,785
3,4403,762
2,9572,705
10,157
7,985
6,278
4,935
3,880
3,050
12,053 12,524 12,919
Year_6.64%
Year 27.22%
Year 37.84%
Year 48.54%
Year 59.26%
2,720
2,3252,237
1,621
1,828
2,398
1,885
Option tree(Phase 1)
Option tree(Phase 2)
CM@KMUTT
82
Option valuations (2)Valuation(Option to invest in Phase 1)
Valuation(Growth option in Phase 2)
Valuation(Compound option in Phase 1& 2)
CM@KMUTT
83
Perform calculation (1)
Primary option valuation (Phase 1): 9,237 M Baht
6,947 (NPV)
2,290 (Value of opportunity)
NPV NPV
Value of opportunity
ImmediatelyInvest
Defer
6,947
CM@KMUTT
84
Perform calculation (2) Subsequent option valuation (Phase 2) : 389 M Baht
Compound option valuation (P1#P2): 9,578 M Baht
6,947 (NPV) 2,290
(Value of opportunity)
341 (Growth opportunity associated with dependency)
NPVCompound
Immediately Invest
Defer
6,947
Growth opportunity9,578
389
CM@KMUTT
85
บทสร�ป
CM@KMUTT
86
RO from risk management viewpoint (1)
1. Risk is not always unfavorable
2. By RO idea, more efforts should be made to maintain flexibility (to create options)
3. How to have option? Identify the existing (hidden)
option Manage to have new option
CM@KMUTT
87
RO from risk management viewpoint (2)
4. Instead of make decision in advance (traditional approach), we may create alternative (Options) and wait until the right time
Real Options approach
Traditional approach
Options set 1
Options set 2
Response 1Response 2Response 3
Options set 3
Time line
Pre-implementation ImplementingProblem occur
CM@KMUTT
88
RO from risk management viewpoint (3)
5.New ways of managing risks
Risk management → Risk utilization
6. Gaining of “Value of Control ”
•Retention•Avoidance•Reduction•Transfer•Sharing•Insurance
•Retention•Avoidance•Reduction•Transfer•Sharing•Insurance
•Defer•Abandon•Expand•Contract•Switch•Compound
•Defer•Abandon•Expand•Contract•Switch•Compound
CM@KMUTT
89
Utilizing concept of “real options”
Environments in real market are somehow different from those in financial market
Critical issue is “how to recognize and structure mechanism of RO in phenomenon occurred in everyday world”
How to match real variables with options variables
Aim is to meet “risk management” demand -“lower risk premium”
CM@KMUTT
110
Types of government supports
Fishbien and Babbar (1996) discussed about government support schemes in BOT toll road
Concession extension
Revenue enhancements
Shadow tollsMinimum traffic or revenue guarantee
Subordinated loanGrant
Debt guarantee
Impact on ability to
raise financing
Government financial exposure
High
HighLow
Exchange rate guarantee
Equity guarantee
CM@KMUTT
111
Options in government supports
サポートなし収入 R
Revenue
K
K
Traffic
K
K
Revenue
Support
Without support
+
+
+
1
2
3
4
=
=
=
=
-
-
-
1a
1b
2a
2b
3a
3b
4
Traffic Volume
-
Shadow Value
Traffic
K L
L
K
Revenue
Traffic
K
Revenue
Traffic
Minimum traffic
guarantee
ShadowTolls
RevenueSharing
CM@KMUTT
112
Example: Shadow tolls scheme
Shadow tolls are per usage unit amounts paid to a facility operator by a third party such as a governmental entity and not by facility users.
Being used in toll road project
Traffic volume
Toll rates(per
vehicle)
R3R2R10
Band 1
Band 2
Band 3
Band 4
Normal toll system
Toll revenu
e
R3R2R10
Band 2
Band 3
Band 4
By Shadow tolls
Traffic volume
Band 1
Normal toll system
Cash Flow
Improved cash flow
CM@KMUTT
113
Options elements
Cash flow arrangement is tailored to satisfy financial preference
At low traffic demand, the unit charge is set to be higher, in order to meet certain financial needs (operating cost, debt, etc.)
Toll revenu
e
R3R2R10
Band 2
Band 3
Band 4
By Shadow tolls
Traffic volume
Band 1
Normal toll system
+
+
+
1
2
3
4
=
=
=
=
-
-
-
1a
1b
2a 2b
3a 3b
4
Traffic Volume
-
Shadow Value