Investointimahdollisuudet ja investointien ajoittaminen

Samankaltaiset tiedostot
Investointimahdollisuudet ja investoinnin ajoittaminen

Projektin keskeyttäminen, uudelleen käynnistäminen ja hylkääminen

Investointimahdollisuudet ja niiden ajoitus

Projektin arvon aleneminen

OPTIMAALINEN INVESTOINTIPÄÄTÖS

Reaalioptioden käsitteen esittely yksinkertaisen esimerkin avulla

Lisää satunnaisuutta ja mahdollisuus keskeyttää projekti

Projektin arvon määritys

Johdannaisanalyysi. Contingent Claims Analysis Juha Leino S ysteemianalyysin. Laboratorio

Päätöspuut pitkän aikavälin investointilaskelmissa

Wiener-prosessi: Tarkastellaan seuraavanlaista stokastista prosessia

Esteet, hyppyprosessit ja dynaaminen ohjelmointi

Oletetaan, että virhetermit eivät korreloi toistensa eikä faktorin f kanssa. Toisin sanoen

min x x2 2 x 1 + x 2 1 = 0 (1) 2x1 1, h = f = 4x 2 2x1 + v = 0 4x 2 + v = 0 min x x3 2 x1 = ± v/3 = ±a x 2 = ± v/3 = ±a, a > 0 0 6x 2

Harha mallin arvioinnissa

Investointistrategioista kilpailluilla markkinoilla

Mat Investointiteoria Laskuharjoitus 1/2008, Ratkaisu Yleistä: Laskarit tiistaisin klo luokassa U352.

klo Selvitä vakuutustekniseen vastuuvelkaan liittyvät riskit ja niiltä suojautuminen.

Dynaaminen optimointi ja ehdollisten vaateiden menetelmä

Talousmatematiikan perusteet: Luento 17. Integraalin sovelluksia kassavirta-analyysissa Integraalin sovelluksia todennäköisyyslaskennassa

ln S(k) = ln S(0) + w(i) E[ln S(k)] = ln S(0) + vk V ar[ln S(k)] = kσ 2

Mat Dynaaminen optimointi, mallivastaukset, kierros 5

OPTIOT Vipua ja suojausta - mutta mitä se maksaa? Remburssi Investment Group

, tuottoprosentti r = X 1 X 0

JA n. Investointi kannattaa, jos annuiteetti < investoinnin synnyttämät vuotuiset nettotuotot (S t )

Päiväkohtaista vipua Bull & Bear -sertifikaateilla

ABHELSINKI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY

Referenssipiste- ja referenssisuuntamenetelmät

Projektiportfolion valinta

Moniulotteiset satunnaismuuttujat ja jakaumat

Mat Investointiteoria - Kotitehtävät

Riski ja velkaantuminen

Lyhyen aikavälin hintakilpailu 2/2

Ito-prosessit. Määritelmä Geometrinen Brownin liike Keskiarvoon palautuvat prosessit Iton lemma. S ysteemianalyysin. Laboratorio

SATO OYJ Osavuosikatsaus 1-3/2013

Pohdiskeleva ajattelu ja tasapainotarkennukset

laskuperustekorkoisia ja ns. riskihenkivakuutuksia), yksilöllisiä eläkevakuutuksia, kapitalisaatiosopimuksia sekä sairauskuluvakuutuksia.

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Uusien keksintöjen kannustimet

a) (1, 0735) , 68. b) Korkojaksoa vastaava nettokorkokanta on

Koron käyttö ja merkitys metsän

Johdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2004) 1

FoA5 Tilastollisen analyysin perusteet puheentutkimuksessa. 6. luento. Pertti Palo

Todennäköisyyslaskennan ja tilastotieteen peruskurssi Esimerkkikokoelma 3

Yhtiön talous ja tariffiasetannan perusteet. Jan Montell, Talous- ja rahoitusjohtaja Neuvottelukunta 21. lokakuuta 2015

Seniorien palvelutalo Untuva

12. Korkojohdannaiset

b 1. b m ) + ( 2b Ax) + (b b)

Projektiportfolion valinta

Sovellettu todennäköisyyslaskenta B

Regressioanalyysi. Kuusinen/Heliövaara 1

Odotusarvoparien vertailu. Vilkkumaa / Kuusinen 1

3. Teoriaharjoitukset

Yhteistyötä sisältämätön peliteoria jatkuu

PHYS-A0120 Termodynamiikka syksy 2016

Diskreettiaikainen dynaaminen optimointi

Rahoitusriskit ja johdannaiset Matti Estola. luento 8 Optioiden hinnoittelusta

Johdatus regressioanalyysiin. Heliövaara 1

SATO Oyj. OSAVUOSIKATSAUS Erkka Valkila. Osavuosikatsaus 1-3/

Viimeinen erä on korot+koko laina eli 666, , 67AC.

r = r f + r M r f (Todistus kirjassa sivulla 177 tai luennon 6 kalvoissa sivulla 6.) yhtälöön saadaan ns. CAPM:n hinnoittelun peruskaava Q P

Moniulotteisia todennäköisyysjakaumia

Mat Lineaarinen ohjelmointi

Asuntosijoittamisen alueelliset tuotot

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

SATO OYJ Osavuosikatsaus 1-9/2012

Luentorunko 4: Intertemporaaliset valinnat

Mat Investointiteoria. Tentti Mitd

Regressioanalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Uusien keksintöjen hyödyntäminen

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Heliövaara 1

Optioiden hinnoittelu binomihilassa

Dynaamiset regressiomallit

Aamuseminaari

Preference Programming viitekehys: epätäydellisen preferenssi-informaation elisitointi ja mallintaminen, dominanssi

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (Chem) Yhteenveto, osa I

Yksisuuntainen varianssianalyysi (jatkoa) Kuusinen/Heliövaara 1

On olemassa eri lainatyyppiä, jotka eroavat juuri sillä, miten lainaa lyhennetään. Tarkastelemme muutaman yleisesti käytössä olevan tyypin.

Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Heliövaara 1

Johdatus tilastotieteeseen Testit suhdeasteikollisille muuttujille. TKK (c) Ilkka Mellin (2005) 1

Väliestimointi (jatkoa) Heliövaara 1

MS-A0202 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (SCI) Luento 2: Usean muuttujan funktiot

l (φ; y) = l(θ(φ); y) Toinen derivaatta saadaan tulon derivaatan laskusäännöllä Uudelleenparametroidun mallin Fisherin informaatio on

Kaksisuuntainen varianssianalyysi. Vilkkumaa / Kuusinen 1

Asuntosijoittamisen alueelliset tuotot vuosina

u = 2 u (9.1) x + 2 u

Johdatus regressioanalyysiin

Rahoitusriskit ja johdannaiset Matti Estola. luento 10 Binomipuut ja optioiden hinnoittelu

3d) Yes, they could: net exports are negative when imports exceed exports. Answer: 2182.

Hintakilpailu lyhyellä aikavälillä

PIENSIJOITTAJAN PERUSKURSSI HENRI HUOVINEN

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 7: Lineaarinen regressio

PHYS-C0220 Termodynamiikka ja statistinen fysiikka Kevät 2016

BL20A1200 Tuuli- ja aurinkoenergiateknologia ja liiketoiminta

Rahoitusinnovaatiot kuntien teknisellä sektorilla

Suojaa ja tuottoa laskevilla markkinoilla. Johannes Ankelo Arvopaperi Aamuseminaari

AUTON LIIKETEHTÄVIÄ: KESKIKIIHTYVYYS ak JA HETKELLINEN KIIHTYVYYS a(t) (tangenttitulkinta) sekä matka fysikaalisena pinta-alana (t,

Dynaaminen allokaatio ja riskibudjetointi sijoitusstrategioissa

!!!Investors House Oyj!!!!Toimitusjohtaja Petri Roininen!

MS-A0207 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 (CHEM) Luento 2: Usean muuttujan funktiot

Transkriptio:

Investointimahdollisuudet ja investointien ajoittaminen Optimaalisen investointistrategian ominaispiirteitä eli parametrien vaikutus ratkaisuun Optimointiopin seminaari - Syksy 000 /

Optimointiopin seminaari - Syksy 000 / Kertausta edellisestä Optiohinnoittelun avulla saatu optimaalinen investointistrategia: * * * ) ( ) ( ) ( ) ( σ + σ δ + σ δ = β β β = = = β β r r r I V V V I V AV V F

Käytetyt parametrit Alustavina parametreina käytetään: investointikustannus: I= riskitön korko: r=0.04 projektin arvon vuotuinen volatiliteetti: σ=0. osinkotuotto: δ=0.04 Saadaan investointimahdollisuuden arvo: F( V ) = V, V V 4 * = Optimointiopin seminaari - Syksy 000 / 3

Volatiliteetin vaikutus ratkaisuun,5 F(V),5 0.0 0. 0.3 0,5 0 0 0,5,5,5 3 V F(V), kun σ=0, σ=0. ja σ=0.3 Optimointiopin seminaari - Syksy 000 / 4

Volatiliteetin vaikutus ratkaisuun V* ja F(V) siis kasvavat, kun σ kasvaa suurempi epävarmuus siis kasvattaa option arvoa, mutta vähentää investointeja investointi on herkkä volatiliteetin muutoksille, riippumatta investoijan riskiominaisuuksista tai riskin korrelaatiosta markkinoiden kanssa Optimointiopin seminaari - Syksy 000 / 5

Investointirajan muutos σ suhteen 6 4 0.04 0.08 0 V* 8 6 4 0 0 0, 0,4 0,6 0,8 σ V*(σ), kun δ=0.04 ja δ=0.08 Optimointiopin seminaari - Syksy 000 / 6

Osingon vaikutus ratkaisuun, 0,8 0.04 0.08 F(V) 0,6 0,4 0, 0 0 0,5,5 V F(V), kun δ=0.04, δ=0.08 ja δ= Optimointiopin seminaari - Syksy 000 / 7

Osingon vaikutus ratkaisuun V* ja F(V) pienenevät, kun δkasvaa osingon kasvaessa (kokonaistuotto µ kiinteä): µ=δ+α V:n odotettu kasvu α pienenee α pienenee option arvo ja investointiraja laskevat esim. investointikohteena asunto δon vuokratuotto ja α asunnon arvonnousu δja σ eivät välttämättä ole riippumattomia riippuvuus: δ=µ-α=r+φσρ xm - α Optimointiopin seminaari - Syksy 000 / 8

Investointirajan muutos δsuhteen 4 0 0. 0.4 V* 8 6 4 0 0 0,05 0, 0,5 0, δ V*(δ), kun σ=0. ja σ=0.4 Optimointiopin seminaari - Syksy 000 / 9

Riskittömän koron vaikutus V* ja F(V) kasvavat, kun r kasvaa koron kasvaessa (osinko δkiinteä): investointikustannuksen PV Ie -rt pienenee projektin arvon PV Ve -δt pysyy ennallaan option arvo nousee investointiraja nousee r:n kasvu siis vähentää investointeja: normaalissa mallissa pääoman kustannus nousee optiomallissa vaihtoehtoiskustannus nousee Optimointiopin seminaari - Syksy 000 / 0

Investointirajan muutos r suhteen 4,5 4 3,5 0.04 0.08 3 V*,5,5 0,5 0 0 0,0 0,04 0,06 0,08 0, 0, 0,4 r V*(r), kun δ=0.04 ja δ=0.08 Optimointiopin seminaari - Syksy 000 /

r/σ 0 9 8 7 6 5 4 3 0 Tasa-arvokäyriä 0 3 4 5 6 7 8 9 0 β q = β..33.5 4 δ/σ Tasa-arvokäyriä eri q* arvoilla: r δ = q * σ σ q * q * Optimointiopin seminaari - Syksy 000 /

Huomautuksia Ominaisuudet pätevät myös finanssioptioihin osto-option arvo ja optimaalinen lunastusstrategia Parametrien riippuvuudet toisistaan herkkyystarkastelu ei niin suoraviivaista Parametrit ei välttämättä vakioita F(V):n dif.yhtälö ei enää niin yksinkertainen α(v,t) osittaisdif.yhtälö α(v) hankalasti ratkaistava dif.yhtälö Optimointiopin seminaari - Syksy 000 / 3

Esimerkki investointipäätöksestä 3,5 3,5 F(V),V-I,5 0,5 0-0,5 40 - F(V) ja V-I, kun α=0.04, σ=0., δ=0.04 ja dt=kk Optimointiopin seminaari - Syksy 000 / 4

Kotitehtävä Osoita, että riskittömän koron r kasvaessa kriittinen investointiraja V* pienenee, kun: parametrit α ja σ ovat kiinnitettyjä parametri δon vapaa Optimointiopin seminaari - Syksy 000 / 5