基于实物期权的高新技术企业ipo定价研究

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1、重庆大学硕士学位论文1绪论析对形成有效的、成熟的高新技术企业IPO定价方法体系做出了有力的探索,而且弥补了高新技术企业价值评估和IPO定价案例研究的不足,具有一定的理论意义和实践意义。1.2国内外研究成果综述1.2.1国外研究现状国外使用实物期权评估风险投资项目的研究始于20世纪70年代末80年代初。1974年罗伯特·默顿[1]提出可以将公司股权看做一个看涨期权,据此分析公司贷款的风险,象征着期权定价理论开始应用于资本预算及价值评估。1977年,麻省理工大学的教授梅耶斯·斯图尔特[2]首次提出了实物期权(RealOption)的概念,他首次提出了把投资机会看作“成长期权(GrowthOp

2、tions)”的思想,认为管理柔性和金融期权具有一些相同的特点。梅耶斯将实物资产投资者在进行投资的整个未来过程中所拥有或所创造出来的选择权定义为“实物期权”。这种选择权是指决策者拥有能根据新信息的产生而相机决策的权利,即决策者具有的管理灵活性。比如,某项投资与购置的资产可以在必要时转作他用,这种转作他用的机会相当于看涨期权多头所提供的权利。实物期权定价研究中,单个实物期权(SingleRealOption)的估价问题取得了显著成效。主要研究成果涉及延迟期权、增长期权、放弃期权、转换期权等。这方面国外相关文献较多,Dixit和Pindyck[3]分析了投资的滞后现象,阐述了企业投资等待的价

3、值及由此引发的最优决策更新理论。MyersandMajd[4]假设放弃投资项目具有投资残值,实际上论述了放弃期权的评价方法。BaldwinandRuback[5]指出未来资产价格的不确定性使得投资计划拥有转换期权,提出了转换期权下短期资产的价值。对于多项实物期权评价领域,多重实物期权(MultirealOption)和相互依赖性研究也取得了明显进展。早期的实物期权研究过程中,对实物期权的估价进行了广泛、深入的理论研究,但是大多数文献缺乏实际的指导价值。这方面,Brennan和Schwartz[6]己经注意到这个问题,Trigeorgis[7]研究了实物期权的交互作用,指出后续期权能够增加

4、拥有较早期权的有效实物资产的价值。实物期权模型建立方面,费雪·布莱克和梅隆·舒尔斯发表了不付红利的欧式期权定价模型—Black-Schholes模型一定程度上解决了期权定价模型应用问题,成为期权定价模型的经典。继而Merton、CoX等人对Black一Schholes模型进行了修正、发展和推广。Merton[8]认为,实物期权可以按期权定价模型进行估价,他指出在完善的市场条件下,实物资产如果与作为动态组合的可交易孪生证券风险特征完全相同,则实物期权估价问题就可以迎刃而解。Ang&Duka[9]在竞争和不对称因素以及折现现金流量的基础上,提出未到期的项目终结的可能性可作为随机竞争4重庆大学

5、硕士学位论文1绪论进入的结果。另一方面,CoX、Ross等1979年相继提出了二叉树定价模型,又称二项分布期权定价模型。Cox[10]等人经过研究认为,任何资产的或有要求权无论是否能够交易,在存在系统风险的情况下,都可以通过使用确定等价率代替实际增长率进行定价。KamiadB.[11]等在二叉树定价模型的基础上,设想增加每一期的可能状态可以提高计算的精确度。Boyle[12]将其拓展成为三叉树模型,其中上升与下降的两种状态是对称的。Tian[13]研究了三叉树模型方法,并获得了相应的风险中性概率,但是其表达形式是时间的复杂的指数函数。而且在这之前,Trigeorgis[14]在研究了实物

6、期权的交互作用的实质后,指出后续期权能够增加拥有较早期权的有效实物资产的价值,并使用数值分析方法研究了复合期权投资的价值评估向题,有力地推进了实物期权方法从理论研究转向实际应用。企业价值应用方面,Nicolai.J.Foss[15]认为企业是包含关于未来(购买或出售)选择权合约的人为设计制度。因此,可将企业看作提供一系列实物期权的实体。Copeland[16]提出了具体的求解实物期权的步骤和方法,其计算方法在二叉树模型的基础上采用动态复制技术进行实物期权的求解。20多年来,学者不断探讨将实物期权理论应用于诸如保险、能源、银行等各行业的投资决策及企业价值评估。纵观国外关于实物期权研究,先后

7、经历了多个阶段。分别是:概念性实物期权方法、单个实物期权定量分析方法、复合实物期权定量分析方法、战略实物期权定量分析方法和期权博弈分析方法等。研究成果主要集中于完全信息下对单个实物期权的估价、复合期权及其相互依赖性等理论探索,但是,经过多年研究,目前国外对于实物期权的应用仍没有满意的答案。最明显的表现是在实物期权的定价问题当中,由于信息的不完全,实际上并不确切地知道期权的5个定价参数(标的资产价格及波动率、到期日、协定价格以及无风险

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