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



Short Call

X



Short Put

X



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



Long Call

X



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


umS+RB

dmS+RB

mS+B

Cu

Cd

C

uCRBumS

dCRBdmS

SduCC

m du

)(

rdudCuC

B ud

)(

　　　　

CM@KMUTT

22


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


Exercise price The expenses for expansion

Time to expiration Time limitation

Volatility of stock price Volatility of PV


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”




Exercise price Salvage value




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”




Exercise price Saving




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


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


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

Infrastructure no 6

Business

Transcript of Infrastructure no 6