基于实物期权的新技术投资评估模型分析

第一节　理论模型构建

本研究的理论模型是基于现有的对企业多阶段投资实物期权评估与决策的连续模型（Pindyck，1993；Kort，1998；Schwartz ＆Moon，2000；Schwartz ＆Zozaya－Gorostiza，2004；Sadowsky，2005）与离散模型（Berk，Green ＆Naik，2004；Sadowsky，2006），结合学习理论与新技术投资实践发展而成。模型核心是以新技术投资环境内的各种不确定性与学习对企业投资决策行为的影响为切入点来解释新技术投资行为背后的微观决策机制，并在此过程中通过权衡特定时点不同类型的不确定性与学习效率差异条件下的投资价值推导出企业最优决策规则。

罗默（Romer，1989）指出，任何研究的理论构建都要基于对研究问题本身及相关的客观事实的分析与归纳。因此，本研究的模型构建首先根据现有文献与创新实践对新技术投资的共性与个性特征进行深入分析，并在实物期权框架内讨论各种特征对决策者投资行为的影响机制与方式。模型的基本逻辑就在于，投资的不可逆性会导致企业在未来市场不确定性比较大时决策变得谨慎，从而会减少或暂停投资来获得进一步的信息。但与此同时，当新技术项目本身包含了许多企业未知的知识与信息时，项目完成的成本与时间具有很大的不确定性，企业可以通过推进创新来学习这些有价值的知识从而对项目有更深入准确的评估与判断。各种不确定性类型与学习方式对企业投资决策的影响方式、程度与方向是不同的，企业只有在综合权衡企业外部市场环境和内部项目环境中的不确定性以及自身解决不确定性的能力后才能做出最优的决策。(www.xing528.com)

本研究以企业在项目任意时刻的预期收益与预期剩余完成成本为基本变量构建了二者的随机波动过程，各种不确定性及其解决方式与效率则通过不同的函数构建明确包含在两个随机过程内，构成其重要组成部分。在此基础上，通过随机动态规划方法推导出满足新技术投资价值最大化的随机偏微分方程和边界条件，并同时推导出最优决策规则。由于模型最后的偏微分方程无法得到解析解，因此我们通过差分方法来得到模型的数值解。最后通过比较静态分析详细讨论了各种要素对新技术投资价值与投资决策的影响效果以及这些影响在管理或政策上的含义。