DECYZJE W ROZWOJU REGIONÓW Z ZASTOSOWANIEM OPCJI REALNYCH *

Podobne dokumenty
WIELOSTANOWE OPCJE REALNE W DECYZJACH ZRÓWNOWAŻONEGO ROZWOJU 1

MODELOWANIE ZMIAN ZMIENNYCH STANU W MODELU DWUMIANOWYM DO CELÓW WYCENY OPCJI REALNYCH *

OCENA CZYNNIKÓW ŚRODOWISKOWYCH W ZRÓWNOWAŻONYM ROZWOJU REGIONÓW DO CELÓW WYCENY OPCJI REALNYCH *

DWUKROTNA SYMULACJA MONTE CARLO JAKO METODA ANALIZY RYZYKA NA PRZYKŁADZIE WYCENY OPCJI PRZEŁĄCZANIA FUNKCJI UŻYTKOWEJ NIERUCHOMOŚCI

REAL OPTIONS IN PROJECT MANAGEMENT IN CONTEMPORARY ORGANIZATIONS

Aleksandra Rabczyńska. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu. Zarządzanie ryzykiem w tworzeniu wartości na przykładzie

Wykorzystanie opcji realnych w zarządzaniu projektami

Wykorzystanie opcji rzeczywistych (real options) do wyceny kapitału intelektualnego

Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych

Autor: Agata Świderska

Dynamiczne metody oceny opłacalności inwestycji tonażowych

WIELOKRYTERIALNE PORZĄDKOWANIE METODĄ PROMETHEE ODPORNE NA ZMIANY WAG KRYTERIÓW

1) jednostka posiada wystarczające środki aby zakupić walutę w dniu podpisania kontraktu

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR ANALIZA WŁASNOŚCI OPCJI SUPERSHARE

PODEJMOWANIE DECYZJI KIEROWNICZYCH W PROCESIE NEGOCJACJI BIZNESOWYCH. Autor: mgr inż. Viktoriia Gromova. Wrocław 2012 r.

Ocena kondycji finansowej organizacji

DWUMIANOWY MODEL WYCENY OPCJI RZECZOWYCH. 1. Wprowadzenie

WYBÓR MOMENTU ROZPOCZĘCIA PROJEKTU Z WYKORZYSTANIEM INTERAKTYWNEGO PODEJŚCIA WIELOKRYTERIALNEGO 1

WYKORZYSTANIE WYBRANYCH MODELI ANALIZY FINANSOWEJ DLA OCENY MOŻLIWOŚCI AKTYWIZOWANIA SIĘ ORGANIZACJI POZARZĄDOWYCH W SEKTORZE TRANSPORTU

H. Sujka, Wroclaw University of Economics

Metody szacowania opłacalności projektów (metody statyczne, metody dynamiczne)

Algorytm hybrydowy dla alokacji portfela inwestycyjnego przy ograniczonych zasobach

Model Blacka-Scholesa

PLANOWANIE I OCENA PRZEDSIĘWZIĘĆ INWESTYCYJNYCH

Ekonomika Transportu Morskiego wykład 08ns

Symulacyjne metody analizy ryzyka inwestycyjnego wybrane aspekty. Grzegorz Szwałek Katedra Matematyki Stosowanej Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

EKONOMIA XL NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZYT 391 TORUŃ Ewa Dziawgo WYCENA POTĘGOWEJ ASYMETRYCZNEJ OPCJI KUPNA

Metody niedyskontowe. Metody dyskontowe

PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE W ROZMYTYM OTOCZENIU DO STEROWANIA STATKIEM

Załącznik do Uchwały nr 682/246/IV/2013 Zarządu Województwa Śląskiego z dnia 4 kwietnia 2013 r.

Projekty generujące dochód w perspektywie finansowej WPROWADZENIE

Podstawy zarządzania projektem. dr inż. Agata Klaus-Rosińska

Zarządzanie projektami. Zarządzanie ryzykiem projektu

METODY WYCENY EFEKTÓW PRAC BADAWCZO-ROZWOJOWYCH METHODS OF RESEARCH AND DEVELOPMENT WORK EFFECTS VALUATION

REZERWY UBEZPIECZEŃ I RENT ŻYCIOWYCH

WIELOKRYTERIALNY DOBÓR ROZTRZĄSACZY OBORNIKA

WSTĘP ZAŁOŻENIA DO PROJEKTU

Aproksymacja funkcji a regresja symboliczna

Klasyczne metody wyceny opcji realnych a dwukrotna symulacja Monte Carlo analiza założeń *

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

Metoda DCF. Dla lepszego zobrazowania procesu przeprowadzania wyceny DCF, przedstawiona zostanie przykładowa wycena spółki.

Porównanie opłacalności kredytu w PLN i kredytu denominowanego w EUR Przykładowa analiza

Inwestycje jako kategoria ekonomiczna i finansowa

ANALIZA WRAŻLIWOŚCI CENY OPCJI O UWARUNKOWANEJ PREMII

Etapy modelowania ekonometrycznego

dr Adam Salomon Wykład 5 (z ): Statyczne metody oceny projektów gospodarczych rachunek stóp zwrotu i prosty okres zwrotu.

Schemat programowania dynamicznego (ang. dynamic programming)

Zarządzanie ryzykiem w tworzeniu wartości na przykładzie przedsiębiorstwa z branży upraw rolnych

OCENA EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI. Jerzy T. Skrzypek

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014

SIEĆ NEURONOWA DO OCENY KOŃCOWEJ PRZEDSIĘWZIĘCIA (PROJEKTU)

Ekonomika i Logistyka w Przedsiębiorstwach Transportu Morskiego wykład 09 MSTiL niestacjonarne (II stopień)

Bilans dostarcza użytkownikowi sprawozdania finansowego informacji o posiadanych aktywach tj. zgromadzonego majątku oraz wskazuje na źródła jego

Specjalista do spraw tworzenia biznes planów. Ocena projektów inwestycyjnych oraz wycena projektów inwestycyjnych

Dr Łukasz Goczek. Uniwersytet Warszawski

AMP S.A. Zdzieszowice: Piotr Żarczyński, Wojciech Kaczmarek, Czesław Sikorski AGH Kraków: Andrzej Strugała, Paweł Grzesiak

II. Analiza finansowa materiał pomocniczy

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR NNN FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR FF Model dwumianowy w wycenie przedsiębiorstwa

Finanse behawioralne. Finanse

Metoda generowania typowych scenariuszy awaryjnych w zakładach dużego i zwiększonego ryzyka - ExSysAWZ

MAKROEKONOMIA 2. Wykład 4-5. Dynamiczny model DAD/DAS, część 3. Dagmara Mycielska Joanna Siwińska - Gorzelak

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

O PEWNEJ ANOMALII W WYCENIE INSTRUMENTÓW DŁUŻNYCH

Liczenie efektów ekonomicznych i finansowych projektów drogowych na sieci dróg krajowych w najbliższej perspektywie UE, co się zmienia a co nie?

Analiza majątku polskich spółdzielni

ŁĄCZENIE ZAGREGOWANYCH MODELI RYNKÓW AKCJI I OBLIGACJI

Metodyka wyliczenia maksymalnej wysokości dofinansowania ze środków UE oraz przykład liczbowy dla Poddziałania 1.3.1

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 768 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR WŁASNOŚCI OPCJI CAPPED.

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXI Egzamin dla Aktuariuszy z 1 października 2012 r.

w analizie wyników badań eksperymentalnych, w problemach modelowania zjawisk fizycznych, w analizie obserwacji statystycznych.

PROGRAMOWANIE WIELOKRYTERIALNE (CELOWE)

Zarządzanie ryzykiem. Dorota Kuchta

PROWADZONE PRZEDMIOTY. I. Studia licencjackie: 1. Strategie inwestowania; studia stacjonarne, III rok, przedmiot specjalnościowy.

Inżynieria oprogramowania. Część 8: Metoda szacowania ryzyka - PERT

Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych

Rozdział 7 ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI

Equity free cash flow based approach to valuation of credit default option embedded in project finance

TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu

5.1 Stopa Inflacji - Dyskonto odpowiadające sile nabywczej

Podstawy zarządzania

Pochodna i różniczka funkcji oraz jej zastosowanie do obliczania niepewności pomiarowych

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 7 i 8 - Efektywność estymatorów, przedziały ufności

PODEJMOWANIE DECYZJI W WARUNKACH NIEPEŁNEJ INFORMACJI

Wielokryteriowa optymalizacja liniowa

Struktura terminowa rynku obligacji

Treść zajęć. Wprowadzenie w treść studiów, przedstawienie prowadzącego i zapoznanie się grupy Prezentacja sylabusu modułu, jego celów i

Metoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień.

Informacja w zakresie realizacji dochodów budżetu miasta według źródeł za I półrocze 2014 roku

Aspekty opłacalności ekonomicznej projektów inwestycyjnych z wykorzystaniem dostępnych narzędzi analitycznych (praktyczne warsztaty)

MODELOWANIE ZMIENNOŚCI CEN AKCJI MODEL ADDYTYWNY MODEL MULTIPLIKATYWNY

4.5. Obligacja o zmiennym oprocentowaniu

Przedsiębiorczy na Rynku Finansowym Proces inwestycyjny

Zarządzanie wartością przedsiębiorstwa

Zarządzanie wartością i ryzykiem na przykładzie przedsiębiorstwa zajmującego się projektowaniem i dystrybucją odzieży

OCENA EFEKTYWNOŚCI PROJEKTU FARMY WIATROWEJ PRZY POMOCY MODELU DWUMIANOWEGO. dr Tomasz Łukaszewski mgr Wojciech Głoćko

KOMPLEKSOWE DORADZTWO UNIJNE Regionalny Program Operacyjny Województwa Małopolskiego Działanie 1.2 Badania i innowacje w przedsiębiorstwach Poddziałan

Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów

2b. Inflacja. Grzegorz Kosiorowski. Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie. Matematyka finansowa

1/ W oparciu o znajomość MSSF, które zostały zatwierdzone przez UE (dalej: MSR/MSSF): (Punktacja dot. pkt 1, razem: od 0 do 20 pkt)

Transkrypt:

Krzysztof Targiel Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach DECYZJE W ROZWOJU REGIONÓW Z ZASTOSOWANIEM OPCJI REALNYCH * Wprowadzenie Rozwój regionalny to nieustający ciąg decyzji dotyczących kierunków rozwoju, metody zmian, sposobu oceny tych zmian, dlatego tak niezbędne są metody wspomagania decydentów w wyborze najlepszych decyzji. Jednym z kierunków tego wspomagania jest poszerzenie palety narzędzi o możliwości wykorzystania opcji realnych. Na rozwój regionalny można spojrzeć w sposób systemowy jako na proces zmian stanu obecnego na lepszy, dotyczący umownie wydzielonego, względnie jednorodnego obszaru kraju, który prowadzi do wzrostu dobrobytu i poprawy standardu życia ludności, poprzez zwiększenie dostępu do dóbr i usług materialnych oraz duchowych: w zakresie kultury, wiedzy, sztuki, rozrywki. Jednym właściwym sposobem przeprowadzenia tego procesu przejścia od stanu obecnego do stanu pożądanego jest realizacja projektu rozwojowego. Wybór sposobu zmiany stanu (wybór projektu) jest zwykle dokonywany na podstawie kryterium opłacalności projektu. Tradycyjne podejście opiera się na analizie zdyskontowanych przepływów pieniężnych oraz często prowadzi do rezygnacji z realizacji projektów, które dzięki prawidłowemu zarządzaniu mogłyby stać się opłacalnymi. W trakcie życia projektu pojawiają się bowiem dodatkowe możliwości (realne opcje), które można wykorzystać do podniesienia wartości projektu. Takimi opcjami, które mogą zmienić opłacalność przedsięwzięcia są możliwości: opóźnienia rozpoczęcia projektu, wyboru terminów rozpoczęcia kolejnych etapów, porzucenia projektu lub rozszerzenia jego zakresu. W przypadku projektów rozwojowych regionów, aspekty finansowe nie muszą być jedynym czynnikiem warunkującym podjęcie projektu. Decyzje rozwojowe rozważane na trzech płaszczyznach: gospodarczej, społecznej i środowiskowej, sprawiają, że ujmuje się je w kontekście zrównoważonego rozwoju. Ten * Projekt został sfinansowany ze środków Narodowego Centrum Nauki jako projekt badawczy nr N N 111 477740.

186 Krzysztof Targiel sposób myślenia implikuje konieczność rozważania w tych obszarach czynników nazywanych zmiennymi stanu. Od osiągnięcia przez nie założonych poziomów jest uzależniona ocena projektu. Metody stosowane obecnie w trakcie analizy opcyjnej wykorzystują jeden parametr, od którego może zależeć wartość projektu. Jak zauważono jednak wyżej, nie wszystkie problemy można w ten sposób wycenić, co w szczególności dotyczy projektów rozwojowych regionów. Tworzone do ich oceny modele są nazywane opcjami wielostanowymi. Celem pracy jest przedstawienie możliwości wykorzystania opcji realnych do wyceny sytuacji pojawiających się w rozwoju regionów. Zostanie zaproponowana procedura wyceny opcji realnych oraz wyjaśniona na prostym przykładzie numerycznym, dotyczącym wyboru projektu strukturalnego refinansowanego z funduszy Unii Europejskiej. W rozważanym przykładzie zostanie wykorzystany jeden zmienny czynnik środowiskowy, lecz zostanie zwrócona także uwaga na miejsca, w których możliwe lub też konieczne jest wykorzystanie większej liczby takich czynników. Stanowi to treść idei projektu badawczego Wykorzystanie opcji realnych w zarządzaniu projektami finansowanego ze środków Narodowego Centrum Nauki. 1. Opcje realne i ich wycena Myers [1974, s.1-25] jako pierwszy zauważył niedoszacowanie projektów przy pomocy zdyskontowanych przepływów kapitałowych. Metody te reprezentują podejście statyczne, w którym nie uwzględnia się korzystnych przyszłych zmian wpływających na wartość projektu. Możliwości te Myers nazwał opcjami realnymi [1977, s.147-175]. Tworzą one w projekcie nową wartość wynikającą z właściwego zarządzania. W literaturze przedmiotu [Rudny, 2009] rozważa się metody analizy opcyjnej (ROA Real Option Analysis), która zajmuje się rozpoznawaniem sytuacji tworzących elastyczność menadżerską. Jej uzupełnieniem są metody wyceny opcji (ROV Real Option Valuation). W trakcie życia projektu mogą zostać stworzone sytuacje, które są źródłem elastyczności menadżerskiej, tworząc przestrzeń dla decyzji dobranych do zmiennych warunków zewnętrznych. W kontekście planowania projektu istotnym problemem jest wycena powyższych sytuacji. Znaczące miejsce w tej dziedzinie mają podejścia uproszczone opierające się na metodzie Coxa, Rossa i Rubinsteina, oparte na drzewach dwumianowych [Cox, Ross, Rubinstein, 1979, s. 229-263]. Wycena sytuacji opcyjnej zależy od pewnego parametru, nazywanego zmienną stanu. Takim parametrem może być wartość rynkowa rezultatów projektu, kurs wymiany waluty lub też innego aktywu, którego wartość wpływa na rezultaty

Decyzje w rozwoju regionów... 187 projektu. Stosowane metody wyceny w drzewach dwumianowych wykorzystują jeden taki parametr [Guthrie, 2009]. Jak zauważa się w literaturze przedmiotu, dla pełniejszej wyceny należałoby jednak uwzględnić więcej takich parametrów. Dla przykładu wartość projektu może zależeć nie tylko od kursu euro, ale także od kursu dolara amerykańskiego. Jak pokazują obserwacje rynków walutowych, kursy te nie muszą zmieniać się identycznie, stąd też istnieje konieczność wykorzystywania modeli wielostanowych. Zauważenie w projekcie pewnych możliwości rodzi także problem ich optymalnego wykorzystania. Problem taki jest rozwiązywany w metodzie drzew dwumianowych, korzystającej z metod programowania dynamicznego, które dają optymalne momenty podjęcia decyzji: o rozpoczęciu projektu, rozpoczęciu kolejnych etapów, zakończeniu projektu czy też zmianie jego zakresu. W przypadku wykorzystania do wyceny większej liczby zmiennych stanu, problem może się skomplikować. Gdy na podstawie zmiennych stanu daje się określić jedno kryterium będące sumą ważoną, zadanie pozostaje klasycznym zadaniem programowania dynamicznego. Gdy wybrane zmienne stanu nie pozwalają jednak na zdefiniowanie jednego kryterium, problem staje się wielokryterialnym zadaniem programowania dynamicznego. Znane są metody rozwiązania tego problemu [Trzaskalik, 1998], jednak nie były nigdy stosowane w wycenie opcji realnych. Drzewo dwumianowe, na którym jest oparta wycena w metodzie Coxa, Rossa i Rubinsteina, pełni rolę swoistego scenariusza możliwych zmian zmiennej stanu (X). Na rys. 1 pokazano przykładowe drzewo dwumianowe, w którym jedna zmienna stanu ewoluuje w ciągu dwóch okresów. Rozpatruje się tylko wzrost w stopniu u oraz spadek wartości w stopniu d. Przy spełnieniu warunku d = 1/u, uzyskujemy drzewo dwumianowe, które nazywamy X-drzewem. Opisuje ono ewolucję zmiennej stanu. Drzewo rozpoczyna się od znanej obecnej wartości rozważanej zmiennej stanu. Na podstawie historii zmian tej wielkości, można ustalić odpowiednie wartości u oraz d. Odbywa się to w procesie kalibracji [Guthrie, 2009, s. 324], w którym są określane nie tylko odpowiednie wielkości wzrostu i spadku, ale także prawdopodobieństwa zajścia tych zdarzeń. Będą one wykorzystywane do obliczania wartości oczekiwanej z wartości projektu w kolejnym kroku.

188 Krzysztof Targiel uux V(0,2) X V(0,0) ux V(0,1) udx V(1,2) dx V(1,1) ddx V(2,2) Rys. 1. Drzewo dwumianowe z jedną zmienną stanu Utworzone zostaje drzewo możliwych zmian zmiennej stanu, tzn. możliwych scenariuszy rozwoju sytuacji. Kalibracja polega na odpowiednim doborze parametrów d i u, tak by jak najlepiej pokryć przyszłe wartości zmiennej stanu. Z każdym węzłem jest związana zdyskontowana wartość projektu (V). Jej wartości tworzą drzewo o strukturze identycznej jak X-drzewo, co pokazano na rys. 1. Struktury takie należy jednak utworzyć dla każdego stanu projektu, stąd tę nową strukturę nazwiemy V-drzewem. Obliczanie jego wartości w węzłach odbywa się poprzez indukcję wsteczną. Znając wartość projektu po jego zakończeniu (jest ona najczęściej równa wartości zmiennej stanu lub też jest jej funkcją), wyliczamy wartości w węzłach poprzedzających. W przypadku gdy rozważamy sytuację decyzyjną, problem ma charakter zadania programowania dynamicznego, ponieważ musimy wybrać decyzję optymalną. Jest nią ta decyzja, dla której zdyskontowana wartość projektu w węźle jest większa. W tej sytuacji na powyższe drzewa nakłada się problem decyzyjny, który może zostać przedstawiany w postaci drzewa decyzyjnego. Przykładowe drzewo pokazano na rys. 2. Jest ono nazywane D-drzewem. m=koniec A A A W W W W m=początek Rys. 2. Przykładowe D-drzewo

Decyzje w rozwoju regionów... 189 Rysunek 2 przedstawia drzewo decyzyjne dla projektu, którego realizację można opóźnić o jeden okres. Rozważamy sytuację, w której w zależności od warunków w otoczeniu, decydent może podjąć decyzje o rozpoczęciu realizacji bądź też zaczekać na rozwój sytuacji. Menadżer posiada dzięki temu elastyczność decyzyjną. Może on rozpocząć realizację (A Act) lub zaczekać na korzystniejszy rozwój sytuacji rynkowej (W Wait). 2. Proponowana procedura wyceny W wyborze realizowanych projektów rozwojowych regionów użyteczne wydaje się wykorzystanie prezentowanego podejścia opcyjnego, zwłaszcza w sytuacjach, w których rezultaty zależą od zmiennych czynników ekonomicznych (jak np. kursy wymiany walut) lub też zmiennych czynników społecznych. Proponowana procedura wyceny sytuacji opcyjnej składa się z następujących kroków: Krok 1. Budowa drzewa decyzyjnego (D-drzewa) Rozpoznajemy możliwe stany projektu. Rozpoznajemy decyzje, które możemy podjąć w danym stanie. Rezultatem tego etapu jest utworzenie D-drzewa. Krok 2. Budowa drzewa ewolucji zmiennych stanu (X-drzewa) Identyfikujemy mierzalne wielkości ekonomiczne, od których zależy wartość projektu (zmienne stanu). Aby utworzyć X-drzewo, co jest rezultatem tego kroku, należy dopasować parametry drzewa do przeszłych zmian w procesie kalibracji. Krok 3. Budowa drzewa wartości projektu (V-drzewa) Budowa V-drzewa rozpoczyna się od ustalenia wartości projektu w warunkach końcowych. Na ich podstawie posuwając się od wartości końcowych ustalamy wartość projektu w pozostałych węzłach. Krok 4. Określenie decyzji sprawnych Rozważamy projekt, w którym w zależności od sytuacji rynkowej, decydent może podjąć decyzję o uruchomieniu projektu (jest to równoznaczne z przejściem projektu do innego stanu) bądź też zaczekać na rozwój sytuacji. W tym przypadku konieczne jest ustalenie momentów tych przejść. Kiedy pod uwagę bierzemy jedną zmienną stanu, korzystając z metod programowania dynamicznego, możliwe jest określenie decyzji optymalnych. Gdy rozważamy większą liczbę zmiennych stanu, stosując metody wielokryterialnego programowania dynamicznego, będziemy także zadawalali się decyzjami sprawnymi, tzn. takimi, dla których nie ma decyzji lepszych. Gdy istnieje tylko jedna decyzja sprawna, jest ona też decyzją optymalną, stąd też będziemy mówili w tym kroku procedury jedynie o decyzjach sprawnych. Stosowanie procedury ma sens, gdy rezultaty projektu są zależne w dużym stopniu od zmiennych warunków środowiskowych, zarówno ekonomicznych, jak

190 Krzysztof Targiel i społecznych. Jego zaletą jest uwzględnienie dynamiki otoczenia w ocenie projektu. Wadą jest skomplikowana postać procedury oraz wykorzystywanie zaawansowanego aparatu matematycznego, co może powodować brak przejrzystości dla potencjalnych decydentów. Z tych powodów proponowana procedura powinna być stosowana raczej do dużych projektów strukturalnych niż tych, w których jest stosowana procedura konkursowa. 3. Przykład numeryczny Rozważymy prosty przykład ilustrujący proponowaną metodę. Strukturalny projekt rozwojowy regionu może zostać sfinansowany ze środków Unii Europejskiej. Wydatki na realizację projektu są ponoszone w złotówkach, mogą jednak później zostać zrefinansowane ze środków pomocowych na rozwój regionów. Kwota refinansowania zapisana w umowie jest nominowana w euro. Dzięki korzystnym zmianom w kursie wymiany ponoszone koszty mogą zostać pokryte z nawiązką poprzez zapisane w umowie kwoty. Zakładamy, iż nie ma kar za niezrealizowanie projektu, a sam projekt można zrealizować w ciągu całego 2013 r. Projekt zajmuje sześć miesięcy. Koszty projektu oszacowano na 41 mln zł. Rozważane jest podpisanie umowy o dofinansowanie w wysokości maksymalnie dostępnej, tzn. 10 mln euro. Problem oceny opłacalności projektu rozwiążemy metodą przedstawioną w poprzednim podrozdziale, wykorzystując podejście opcyjne. Dzięki uwzględnieniu możliwości zmian kursowych, będących realnymi opcjami, poziom dostępnego dofinansowania projektu może okazać się wystarczający. Oczywiście realizacja projektu będzie uzależniona od zmian kursu wymiany, jednak uprzednio projekt musi zostać przygotowany. W szczególności musi zostać złożony wniosek o dofinansowanie. Krok 1. Budowa drzewa decyzyjnego (D-drzewa) Procedura rozpoczyna się od analizy możliwych do podjęcia decyzji. Jeśli analizowana sytuacja pozwala na swobodną decyzję, mamy do czynienia z sytuacją opcyjną. Możliwe do podjęcia decyzje rozpocząć inwestycję na początku roku czy zaczekać na rozwój sytuacji i ewentualnie rozpocząć ją w połowie roku. W tym przypadku drzewo decyzyjne będzie miało taką postać jak przedstawiono na rys. 2. Gdy projekt rozpocznie się na początku roku, wtedy zostanie on rozliczony po kursie wymiany obowiązującym w czerwcu. Gdy rozpocznie się w połowie roku, po zakończeniu projektu na koniec roku zostanie on rozliczony po kursie wymiany z grudnia. Dzięki temu, że nie ma kar za niezrealizowanie

Decyzje w rozwoju regionów... 191 projektu, może on nie zostać zrealizowany. W tym momencie ujawnia się opcja realna decydenta. Ma on swobodną możliwość wyboru momentu rozpoczęcia projektu, a decyzję o wykorzystaniu tej możliwości podejmuje w zależności od kształtowania się kursu euro. Krok 2. Budowa drzewa ewolucji zmiennych stanu (X-drzewa) Czynnikiem, od którego jest uzależniona wartość projektu dla decydenta jest kurs wymiany EUR/PLN. Na podstawie zmian kursu w 2012 r. oszacowano metodą kalibracji drzewa dwumianowego [Targiel, 2012, s. 47-58] możliwe zmiany w 2013 r. Wyniki przedstawiono w tab. 1 (n oznacza kolejne okresy półroczne, natomiast i ilość spadków kursu). X-Drzewo dla kursu wymiany EUR/PLN Tabela 1 X n i 0 1 2 0 4,0946 4,1548 4,2150 1 4,0344 4,0946 2 3,9742 Jest to tabelaryczne przedstawienie drzewa dwumianowego dwuokresowego, przedstawionego na rys. 1. Oszacowano także prawdopodobieństwo wzrostu oraz spadku kursu w każdym jednym okresie. Przyjęto podejście Guthriego [2009, s. 269]. Jest to prawdopodobieństwo w świecie wolnym od ryzyka, tzn. uwzględniające konieczność wzrostu aktywów w stopniu określonym stopą procentową wolną od ryzyka. Dla obliczeń przyjęto tę stopę na poziomie r f = 4,00%. π u µ = + 2 t 1 m 2σ (1) π d = 1 πu, (2) gdzie: π u prawdopodobieństwo wzrostu kursu, π d prawdopodobieństwo spadku kursu, µ średnia z logarytmicznych zmian kursu w ostatnim roku, σ odchylenie standardowe logarytmicznych zmian kursu w ostatnim roku, t m część roku, w której obserwujemy wzrost lub spadek.

192 Krzysztof Targiel Krok 3. Budowa drzewa wartości projektu (V-drzewa) Budowę V-drzewa rozpoczniemy od określenia wartości końcowych. Będą one określane ze wzoru: gdzie: X(i,n) wartość zmiennej stanu, M kwota umowy w EUR [10 mln EUR], K koszty w PLN [41 mln PLN]. V k (i.n) = X(i.n)M K, (3) Obliczone wartości końcowe podano w tab. 2. Projekt może skończyć się po pierwszym lub drugim półroczu, stąd brak tej wartości w węźle (0,0). Wartości końcowe V k (i.n) dla projektu (w mln PLN) Tabela 2 V k i 0 1 2 0 0,548 1,150 1-0,656-0,054 2-1,258 Drzewo wartości projektu tworzymy z zdyskontowanych wartości oczekiwanych obliczonych z wartości uzyskiwanych w kolejnym okresie. n V( i,n ) e r Λt = m ( π V ( i,n + 1) + π V ( i + 1, n + 1)). u k d k (4) Obliczone w ten sposób wartości przedstawiono w tab. 3. W ostatniej kolumnie znajdują się wartości projektu kończącego się w grudniu, pozostałe wartości zostały obliczone zgodnie ze wzorem (4). Zaznaczona kolorem szarym jest jedyna wartość dodatnia, która odpowiada decyzji sprawnej. V-Drzewo dla projektu Tabela 3 V n i 0 1 2 0-0,482 0,108 1,150 1-1,072-0,054 2-1,258

Decyzje w rozwoju regionów... 193 Krok 4. Określenie decyzji sprawnych Na podstawie uzyskanej tabeli wartości projektu, można stwierdzić, iż jedynym momentem, w którym można rozpocząć realizację projektu jest początek drugiego półrocza. Decyzja ta powinna być podjęta tylko w sytuacji, gdy kurs nie spadł. Jedynie wtedy uzyskujemy dodatnią wartość oczekiwaną przyszłych wartości końcowych. Odmiennym problemem pozostaje rozpoznanie sytuacji opisanej węzłem (0, 1), tzn. jak bardzo obserwowany kurs wymiany odpowiada zapisanemu i rozważanemu w tym węźle kursowi 4,1548. Jest to przedmiotem kolejnych badań. Podsumowanie W pracy przedstawiono zarys metody wyceny sytuacji opcyjnych występujących w trakcie życia projektów służących rozwojowi regionalnemu. Proponowana metoda daje możliwość uwzględnienia zależności projektu nie tylko od czynników ekonomicznych, ale także społecznych. Opiera się ona na drzewach dwumianowych oraz zasadach wielokryterialnego programowania dynamicznego. Jej wykorzystanie powinno pozwolić nie tylko na podjęcie właściwej decyzji co do wyboru projektu rozwojowego, ale także wspomóc podejmowanie decyzji w trakcie realizacji kolejnych etapów, w zależności od zmiennej sytuacji środowiskowej, ekonomicznej i społecznej. Przedstawiony prosty przykład pokazał możliwość wykorzystania metody, ale także zobrazował problemy stojące przed jej praktycznym zastosowaniem. Jej wadą jest wykorzystanie stosunkowo skomplikowanego aparatu matematycznego opartego na procesach stochastycznych, co powoduje jej małą przejrzystość. Może to być dużym utrudnieniem w aspektach prawnych projektów rozwojowych finansowanych ze środków publicznych. Jej zaletą jest natomiast uwzględnienie dynamiki otoczenia, która może wpływać pozytywnie na rozważane do realizacji projekty. Literatura Cox J.C., Ross S.A., Rubinstein M., 1979: Option Pricing: A Simplified Approach. Journal of Financial Economics, 7. Guthrie G., 2009: Real Options in Theory and Practice. Oxford University Press, Oxford. Myers S.C., 1977: Determinants of Corporate Borrowing. Journal of Financial Economics, 5, No. 2. Myers S.C., 1974: Interactions of Corporate Financing and Investment Decisions-Implications for Capital Budgeting. The Journal of Finance, 29, No. 1.

194 Krzysztof Targiel Rudny W., 2009: Opcje rzeczowe w procesie tworzenia wartości przedsiębiorstwa. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice. Targiel K., 2012: Estymacja parametrów drzew dwumianowych dla celów wyceny opcji realnych. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Kraków. Trzaskalik T., 1998: Multiobjective Analysis in Dynamic Environment. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej, Katowice. DECISIONS IN THE REGIONS DEVELOPMENT USING REAL OPTIONS Summary Regional development is a series of many development undertakings, implemented as projects. Their results may depend on certain environmental variables. They do not only affect directly the value of the project, but with the change may be due to the possibility of increasing the value implemented activity, achieved through proper management. Such situations, we are talking as real options. Options can be valued using binomial trees, which take into account one or more of these environmental variables referred to herein as the state variables. Such situations are also noticeable in the management of the development of the regions. Work outlines the method by which you can optionally situations occurring in the management of regional development measure and properly utilized. This allows you to streamline decision-making in developing regions.