实物期权在企业并购时机决策中的应用

2016-05-24 14:21彭聚
现代经济信息 2016年9期
关键词:实物期权并购

彭聚

摘要:并购是企业成长的一种重要方式,并购时机的确定是并购决策过程的一个十分关键的过程,本文介绍了实物期权的概念特性及基本定价方法,并简要阐述了运用实物期权方法如何建立基本的并购时机决策模型。

关键词:并购;实物期权;并购时机

中图分类号:F275 文献识别码:A 文章编号:1001-828X(2016)009-0000-01

随着经济全球化的发展,企业已不再满足狭小的发展空间,各国企业纷纷把扩大企业发展规模、争夺市场份额作为其战略目标。企业并购是对行业资源的一种整合方式,其可以促进企业的高速发展。同时也是企业成长的一种重要方式。在理论上的并购协同效应在现实中却不易实现,其效率低下主要表现在评估不合理和并购时机不合理两个方面。可见,减少并购企业投资风险和实现并购价值最大化的基础和根本是抓住最佳的并购时机进行并购投资。

企业并购决策过程是一项极度复杂的系统工程,具有不可逆的性质和不确定性,由此可以在一定程度上反映出并购的期权特性。其中并购最优时机的确定又是一个十分关键的过程,其影响着企业的并购成效,同时导致企业的并购存在期权性质和博弈性质。

在企业的并购时机选择中,传统的分析方式可以对企业的资金情况进行分析,企业需要根据实际情况及时的制定相应的决策,如净现值法则和乔根森法则等。但是在企业市场的发展中,其环境的变化相对较快,而企业的资金动向具有不确定性,无法有效的实现并购的期权价值。因此,企业在发展的过程中,需要根据实际情况,选择合理的并购时机,以便可以最大程度的提升企业的经济效益。针对这种情况,企业需要对期权特点进行综合考虑,在对并购时机决策的制定中,相比于传统的分析方式,期权分析方法更加具有准确性和动态性的特点。进而可以为决策者较好的提供数据支持。

期权同时称之为选择权,在其使用的过程中,可以运用约定价格来购买资产的使用权利。自20世纪以来,国外学者将金融期权理论引入到投资领域,逐渐形成了实物期权研究体系,并将其应用于实物资产,如土地、技术等。简单地说,期权会在一定程度上给予投资者相应的出售或者投资权利。

实物期权的特点主要包括以下三点:(1)期权是一种或有决策。为追求利润最大化,可以根据市场情况的不同来决定是否投资该项目,或者修改投资方案,换言之,期权的相关权利和义务是不对等的。(2)期权具有价值。投资项目中拥有投资机会、管理灵活性等实物期权价值,可采用传统的金融期权定价方法进行定价。(3)期权方法适用于解决不确定条件下的投资问题。该理论认为标的资产的波动性与不确定性程度正相关,与其所蕴含的潜在收益也呈正相关。如果企业可以合理的分析资产的性质,则可以提升项目的整体价值。目前学者们根据标准的不同对实物期权有几种分类。期权有两种基本类型:看涨期权和看跌期权;根据实物期权的投资特点,可以将其分为以下几种投资类型:增长期权、分阶段期权、放弃期权、延迟期权、转换期权、修正期权;根据实物期权所有权的不同可将其分为:共享期权、专有期权;根据实物期权的计算难度,分为复合实物期权、单一实物期权。

影响期权价值的因素主要包括无风险利率、标的资产的市场价值、标的资产价值的波动率、期权的执行价格等。由此可看出,期权持有者拥有的不是必须行使该权利,而是做某件事的权力。由于企业并购环境非常的复杂,实物期权的定价方法相比金融期权定价方法而言要复杂得多。在金融期权定价的思想上,依据实物资产价格连续变动或离散变动的特征,实物期权的定价方式主要通过时间模型来进行定价,其形式主要体现在以下几个方面:离散模型主要指的是多项式模型,连续模型主要由蒙特卡罗模拟、解析式以及随机微分方程组成。均值回归过程、泊松跳跃过程以及几何布朗运动是实物期权研究文献最长采用的三个随机过程。均值回归过程适合描述资产价值回复到长期平均水平的趋势。泊松跳跃过程更适合描述标的资产急剧、突然的变动,这是均值回归过程所不能解释的。而几何布朗运动适合描述标的资产随机游走的标准扩散过程。

采用连续模型的估价方法指的是在期权中引入伊藤引理和随机过程进行研究分析,连续时间的实物期权定价方法源于期权定价理论的Black-Scholes 金融期权定价模型,即V=S0N(d1)-Ke-rt(d2),采用某种证券的相关信息建立实物投资项目价值的随机运动模型,之后根据计算结果,可以推导出期权的微分方程,从而可以分析出期权的价值。但是在推导的过程中,决策的制定并不完全适应期权方式,其影响的因素相对较多,仅仅当其影响到投资效益时,期权方式具有一定的实效。另外,当期权的价值相对较小时,其对项目的影响相对较小,针对这种情况,企业可以采用传统的分析方式,其可以更好的反映企业并购的收益情况。由此可见,在企业并购的过程中,需要根据实际情况来选择合理的分析方式。

参考文献:

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