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https://www.krm.or.kr/krmts/link.html?dbGubun=SD&m201_id=10007741&local_id=10010618
IT투자 평가를 위한 실물옵션 기법: 향상된 LSMC 시뮬레이션의 적용
Reports NRF is supported by Research Projects( IT투자 평가를 위한 실물옵션 기법: 향상된 LSMC 시뮬레이션의 적용 | 2004 Year 신청요강 다운로드 PDF다운로드 | 박범조(단국대학교) ) data is submitted to the NRF Project Results
Researcher who has been awarded a research grant by Humanities and Social Studies Support Program of NRF has to submit an end product within 6 months(* depend on the form of business)
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  • Researchers have entered the information directly to the NRF of Korea research support system
Project Number B00120
Year(selected) 2004 Year
the present condition of Project 종료
State of proposition 재단승인
Completion Date 2006년 02월 01일
Year type 결과보고
Year(final report) 2006년
Research Summary
  • Korean
  • 기업 환경과 IT 기술의 급속한 변화로 인해 높은 불확실성이 존재하는 IT 투자가치를 평가하기 위해 현금흐름할인법(DCF)과 같은 기존의 방법론을 사용하는 경우 투자가치가 과소평가될 수 있기 때문에 투자활동 과정의 유연성을 고려할 수 있는 실물옵션(real option)에 대한 연구가 폭넓게 진행되고 있다. 최근에는 현실적인 다요소 혹은 복합옵션에 근거하는 미국형 실물옵션 모형에 관심이 집중되면서 이런 모형을 추정할 수 있는 수치해석기법에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있는 실정이다.
    특히, 범용성과 효율성의 장점으로 인해 시뮬레이션 기법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있지만 이 논문에서는 실물옵션처럼 옵션만기가 길어지면 고차 적률 오차로 인해 시뮬레이션 기법에 심각한 편의(bias)가 발생하여 올바른 옵션가치를 계산하지 못한다는 사실을 새롭게 밝히고, 이런 문제점을 해소하기 위해 Longstaff and Schwartz (2001)이 제안한 최소제곱 몬테칼로(LSM) 시뮬레이션 기법을 향상시킨 ILSM 시뮬레이션 기법을 개발한다. 그리고 이 기법을 전자은행 네트워크 투자평가 사례에 적용하고 블랙의 근사법(Black’s approximation) 및 LSM 시뮬레이션 기법의 결과와 비교함으로써 ILSM 시뮬레이션 기법의 우수성을 입증하고 비현실적인 위험중립 가정이 실물옵션가치를 심각하게 과대평가 할 수 있음을 보여준다.
  • English
  • It is well-known that for IT project evaluation, traditional discounted cash flow methods are generally inadequate because they tend to underestimate the value of the IT investment projects, requiring huge initial cost and having high uncertainty of future cash flows and a high upside potential. Thus, a real options method, which can evaluate the IT projects accurately, has been an important subject of much research, and has become more realistic with multi-factors or compound American options. This means that, instead of analytic methods such as a Black-Scholes formula, numerical methods should be considered to compute the price of the American options.
    Since a simulation method has advantages of conceptual simplicity and computational efficiency, it is the most appealing one of numerical methods. This paper, however, finds that as option maturity is longer, it has a more serious bias in estimating the price of the American options due to errors in high order moments of probability distribution of data generated from simulated discrete paths. To resolve the bias problem, this paper develops a new method (ILSM) based on least squares Monte Carlo simulation method presented by Longstaff and Schwartz (2001), and apply the ILSM simulation method to the case of electronic banking network expansion used by Benaroch and Kauffman (1999). The empirical study shows that the ILSM simulation method may be superior to the Black’s approximation and LSM simulation methods in real application.
Research result report
  • Abstract
  • 기업 환경과 IT 기술의 급속한 변화로 인해 높은 불확실성이 존재하는 IT 투자가치를 평가하기 위해 현금흐름할인법(DCF)과 같은 기존의 방법론을 사용하는 경우 투자가치가 과소평가될 수 있기 때문에 투자활동 과정의 유연성을 고려할 수 있는 실물옵션(real option)에 대한 연구가 폭넓게 진행되고 있다. 최근에는 현실적인 다요소 혹은 복합옵션에 근거하는 미국형 실물옵션 모형에 관심이 집중되면서 이런 모형을 추정할 수 있는 수치해석기법에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있는 실정이다.
    특히, 범용성과 효율성의 장점으로 인해 시뮬레이션 기법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있지만 이 논문에서는 실물옵션처럼 옵션만기가 길어지면 고차 적률 오차로 인해 시뮬레이션 기법에 심각한 편의(bias)가 발생하여 올바른 옵션가치를 계산하지 못한다는 사실을 새롭게 밝히고, 이런 문제점을 해소하기 위해 Longstaff and Schwartz (2001)이 제안한 최소제곱 몬테칼로(LSM) 시뮬레이션 기법을 향상시킨 ILSM 시뮬레이션 기법을 개발한다. 그리고 이 기법을 전자은행 네트워크 투자평가 사례에 적용하고 블랙의 근사법(Black’s approximation) 및 LSM 시뮬레이션 기법의 결과와 비교함으로써 ILSM 시뮬레이션 기법의 우수성을 입증하고 비현실적인 위험중립 가정이 실물옵션가치를 심각하게 과대평가 할 수 있음을 보여준다.
  • Research result and Utilization method
  • 이 연구에서는 높은 위험성이 존재하는 IT 투자 프로젝트의 가치를 동적으로 유연성 있게 평가하기 위해 사용할 수 있는 실물옵션을 소개하였으며, 최근에는 IT 투자가 진행 과정에도 투자옵션 권리를 행사할 수 있을 뿐만 아니라 일반적으로 복합옵션이 존재하고 투자 프로젝트의 가치가 여러 상태변수들에 의해 동적으로 영향을 받는 미국형 옵션을 주로 이용하는 추세이므로 이런 미국형 실물옵션의 가치를 평가할 수 있는 수치해석기법에 대해 설명하였다. 그리고 이 연구에서는 수치해석기법 중에서 시뮬레이션 기법이 개념적으로 단순하면서도 매우 효율적이기 때문에 실물옵션의 가치를 평가하기에 적합하지만 옵션만기가 길어지면 시뮬레이트된 확률분포의 고차 적률오차로 인해 올바른 옵션가치가 계산되지 못하는 심각한 편의가 발생함을 지적하였으며 몬테칼로 실험을 통해 입증하였다. 그리고 시뮬레이션 기법이 갖는 추정편의 문제를 해소하기 위해 Longstaff and Schwartz (2001)이 개발한 최소제곱 몬테칼로(LSM) 시뮬레이션 과정에서 표준정규분포를 갖는 임의수 대신 오염정규분포를 갖는 임의수를 사용하여 고차 적률 오차를 줄이는 ILSM 시뮬레이션 기법을 새롭게 제안하였다. 이 ILSM 추정방법을 직불카드 네트워크 투자평가 사례에 적용하여 Benaroch and Kauffman이 사용한 블랙의 근사법이 예상처럼 옵션가치를 다소 과소평가하였으나 투자가의 위험기피성향을 고려한 분석에서는 오히려 옵션가치를 과대평가하였음을 확인하였다. 이 연구의 결과는 학문적으로 투자자들이 위험기피적 성향을 가짐에도 불구하고 위험중립 가정으로 인해 옵션가치가 어느 정도 과대평가 된다면 앞으로는 투자자의 위험기피 성향을 반영할 수 있도록 기초자산의 현재가치의 확률적 과정을 도출하는 연구에 활용될 수 있다. 특히 국내 기업의 CEO나 의사결정자들은 이 연구에서 다룬 실물옵션기법을 통해 투자의 위험성과 유연성을 고려하여 IT 투자 프로젝트의 가치를 정확하게 평가함으로써 잘못된 판단에 의해 투자의 기회를 잃고 관련 분야의 경쟁에서 뒤처지는 어려움을 줄일 수 있게 될 것이다.
  • Index terms
  • IT 투자가치 평가, 투자 위험성, 실물옵션(real option), 블랙-숄즈(Black-Scholes) 모형, 이항모형, 고차 적률 오차, 향상된 최소제곱 몬테칼로(ILSM) 시뮬레이션
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