The Role of Real Options in Capital Budgeting: Theory and Practice
Notice bibliographique
Résumé
Most discussions of capital budgeting take for granted that discounted cash flow (DCF) and real options valuation (ROV) are very different methods that are meant to be applied in different circumstances. Such discussions also typically assume that DCF is easy and ROV is hard - or at least dauntingly unfamiliar - and that, mainly for this reason, managers often use DCF and rarely ROV. This paper argues that all three assumptions are wrong or at least seriously misleading. DCF and ROV both assign a present value to risky future cash flows. DCF entails discounting expected future cash flows at the expected return on an asset of comparable risk. ROV uses risk-neutral valuation, which means computing expected cash flows based on risk-neutral probabilities and discounting these flows at the risk-free rate. Using a series of single-period examples, the author demonstrates that both methods, when done correctly, should provide the same answer. Moreover, in most ROV applications - those where there is no forward price or replicating portfolio of traded assets - a preliminary DCF valuation is required to perform the risk-neutral valuation. So why use ROV at all? In cases where project risk and the discount rates are expected to change over time, the risk-neutral ROV approach will be easier to implement than DCF (since adjusting cash flow probabilities is more straightforward than adjusting discount rates). The author uses multi-period examples to illustrate further both the simplicity of ROV and the strong assumptions required for a typical DCF valuation. But the simplicity that results from discounting with risk-free rates is not the only benefit of using ROV instead of - or together with - traditional DCF. The use of formal ROV techniques may also encourage managers to think more broadly about the flexibility that is (or can be) built into future business decisions, and thus to choose from a different set of possible investments. To the extent that managers who use ROV have effectively adopted a different business model, there is a real and important difference between the two valuation techniques. Consistent with this possibility, much of the evidence from both surveys and academic studies of managerial behavior and market pricing suggests that managers and investors implicitly take account of real options when making investment decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».