Особенности применения и оценки опционов в России в условиях новой реальности

АННОТАЦИЯ
В статье приведены наиболее известные виды опционов, преимущества методов оценки стоимости реальных опционов в сравнении с методом NPV и обычной DCF-моделью, возможность оценки опционов по биноминальной модели, моделям Блэка-Шоулса, Кокса Росса Рубеншейна, модели Мертона, основанной на диффузионных скачках и модели, основанной на радужных опционах.
Выявлены особенности криптовалюты, приведены виды криптовалюты и рассмотрены перспективы опционов на криптовалюту и применения в ее отношения методов оценки реальных опционов на основе выделения характерных признаков.
ABSTRACT
The article presents the most well-known types of options, the advantages of methods for estimating the value of real options in comparison with the NPV method and the usual DCF model, the possibility of evaluating options on the binominal model, models of black-Scholes, Cox Ross Rubenshein, Merton model based on diffusion jumps and the model based on rainbow options. The features of cryptocurrencies, given the types of cryptocurrencies and the prospects of options for free and use in its relations methods of evaluation of real options based on the extraction of characteristic features.
Ключевые слова: опцион, виды опционов, реальные опционы, методы реальных опционов, модели оценки опционов, криптовалюта, виды криптовалют
Keywords: option, types of options, real options, the methods of real options, options valuation models, cryptocurrencies, types of cryptocurrencies
Опцион предоставляет его владельцу право на продажу или покупку базовых активов в определенном объеме и по фиксированной цене. При этом владельцу опциона необязательно его исполнять.
В настоящее время опционы классифицируются по различным признакам:
- по праву представления выделяют Колл-опционы, предоставляющие право на покупку базового актива и Пут-опционы, предоставляющие право на продажу базового актива;
- в зависимости от времени исполнения выделяют европейские и американские опционы. Американские опционы можно исполнить в любой момент времени по истечению срока опциона, а европейские опционы - только на момент истечения срока опциона;
- в зависимости от базового актива опционы бывают финансовыми и реальными. Финансовые опционы представлены в виде базового актива или ценных бумаг, а реальные опционы выступают базовым активом и создают возможности отказа предприятия от каких-либо действий в будущий момент времени.
В работе Маловского И. В. в зависимости от видов активов выделяют реальные опционы, характеристика которых приведена в таблице 1 [3].
Таблица 1 – Виды опционов в зависимости от вида активов
Актив Возможные реальные опционы
Технологический патент Реализация, передача лицензии, права остаются за автором
Инвестиционная возможность Существует возможность отложения инвестиций, снижение масштабов и экономии на начальных инвестициях
Производство Можно расширить производство, если внести дополнительные инвестиции. Производится работа с различными ресурсами или осуществляется выпуск разных продуктов
Контракт Позволяет получить представление об условиях прекращения или возобновления контракта
Машины/оборудование Переход в режим простоя, когда сумма доходов меньше суммы переменных затрат. Осуществляется продажа по остаточной стоимости
Следовательно, реальные опционы выступают одним из важных инструментов, который применяется для проведения финансового и стратегического анализа. Поэтому наиболее часто в отношении их применяют традиционные методы, основанные на расчетах чистого дисконтированного дохода, в которых игнорируется гибкость.
Специалистам Стюартом Майерсом была высказана мысль о том, что активы корпорации в целях их дальнейшего роста можно использовать в качестве Колл опционов, поскольку они обладают свойствами реальных опционов и создают владельцу возможность предпринять определенные действий в будущем [5].
Обычная DCF-модель в сравнении с моделями реальных опционов имеет следующие недостатки:
- эффекты исследования. После трех месяцев исследований можно получить информации о возможностях успеха инвестиций, позволяющих инвесторам выполнить оценку будущей инвестиционной стратегии;
- зависимость ожидаемого успеха от путей развития компании. Наблюдается изменение риска с течением времени. Если через три месяца будет наблюдаться рост продаж, то ожидания инвестора благоприятны;
- волатильность денежных потоков, поскольку наблюдаются их колебания в течение определенного времени и достаточно сложно определить будущие денежные потоки.
Метод дисконтирования денежных потоков имеет существенный недостаток, поскольку он является статическим и позволяет представить инвестиционную ситуацию в консервативном виде. При его использовании аналитик пытается исключить вероятность во время оценки инвестиционных проектов. В результате создается несколько сценариев развития событий. В тоже время сценарный анализ и не позволяет решить проблемы статичности.
В работе Пшеничникова Р. С. выделяются преимущества методов оценки стоимости реальных опционов в сравнении с методом NPV, и они приведены в таблице 1 [4].
Таблица 2 – Сравнительный анализ методологий оценки NPV и стоимости реальных опционов
Показатель Оценка влияния на стоимость NPV Стоимость реальных опционов
Сумма приведенной стоимости фиксированных расходов Нет Производится учет Производится учет
Сумма приведенной стоимости будущих денежных потоков Есть Производится учет Производится учет
Дата до истечения срока действия опциона Есть Не производится учет Производится учет
Вероятность ожидаемых денежных потоков Есть Не производится учет Производится учет
Уровень безрисковой ставки Есть Не производится учет Производится учет
Стоимость, которая была потеряна за счет дюрации опциона Нет Не производится учет Производится учет
На основании сравнительного анализа можно сделать выводы, что в модели стоимости реальных опционов в отличие от метода NPV учитывается дата до истечения срока действия опциона, вероятность ожидаемых денежных потоков, уровень безрисковой ставки, а также стоимость, которая была потеряна за счет дюрации опциона.
Методы реальных опционов основаны на принципиально новых подходах, в которых неопределенность остается, а система управления с течением времени учитывает изменяющихся ситуацию.
В тоже время применение методов реальных опционов имеет недостатки, связанные с излишней гибкостью в решениях, необходимости пересмотра планов, а в некоторых случаях и потере стратегического ориентира.
Проблемой остается правильный учет и поддержка реальных опционов. Например, возникает возможность увеличения выпуска продукции, вложения инвестиций в резервы мощностей. Однако, это может быть невостребованным, поскольку все затраты на создание такого опциона должны быть оправданы, а в случае продажи бизнеса не всегда можно точно определить нематериальные активы, которые создаются в результате реализации проекта.
Кроме того реализация модели реальных опционов предусматривает изменение системы менеджмента компании и ее подходов к ведению бизнеса, что достаточно сложно реализовать из-за отсутствия необходимых специалистов. Метод реальных опционов предусматривает использование идеальных моделей для отражения экономической действительности. В свою очередь она может привести к рискам принятия решений.
В этих моделях менеджером используется совершенная информация, определяются параметры, которые влияют на волатильность и стоимость проекта.
В России этот метод является новым, внедрение модели реальных опционов создает необходимость реинжиниринга бизнес-процессов, изменения методологии корпоративного управления культуры.
В настоящее время для оценки опционов применяют различные модели, среди которых можно выделить биноминальную модель, модели Блэка-Шоулза и Кокса Росса Рубинштейна, модель Мертона, основанную на диффузионных скачках.
Базовой моделью для оценки стоимости реальных опционов является модель Блэка-Шоулза. Именно эта модель предложена во многих работах по реальным опционам и выступает классической моделью. В основе модели Блэка-Шоулза находится использование метода условных требований, он предусматривает, что изменения цены базового актива можно представить в виде геометрического броуновского движения.
Для реализации модели Блэка-Шоулза используются рыночные данные, то есть осуществляется поиск рыночного актива, доходность которого можно коррелировать с доходностью проекта. Однако, сложностью является низкая вероятность того, что реальные инвестиции представленные в виде специфических научных исследований и разработок, разработанных строительных инженерных проектов можно коррелировать с наборами акций на финансовом рынке. При условии, что множество компаний контролируют большой поток инвестиций различного типа, то на стадиях корреляции они будут иметь низкое значение.
Основной проблемой применения модели Блэка-Шоулза является то, что если актив, который идеально коррелируется с оцениваемым инвестиционным проектом, то использовать классический портфель достаточно сложно, как и применять эту модель для оценки множества опционов, особенно инновационных проектов.
В модели Блэка-Шоулза существуют некоторые ограничения связанные с тем, что оцениваемый актив имеет ликвидность. В случае с реальными опционами, базовый актив представлен в виде проекта и поскольку он не подлежит торговле, то это приводит к затруднению оценки его стоимости и дисперсии.
В основе модели реальных опционов находится сходство с европейскими кол опционами и предполагается, что сроки реализации проектов фиксируются, что на практике может не соответствовать действительности.
Действительно, если компания имеет юридические права на проект, то конкурентное преимущество очевидно. Однако, если существуют юридические ограничения, то это может привести к тому, что конкуренты начнут свою деятельность по проекту раньше и этот факт не учитывается в модели.
Модель предусматривает, что дисперсия цены базового актива является постоянной, что в свою очередь может привести к неправильной оценке резких скачков цены на базовый актив в положительную или отрицательную сторону.
Следовательно, можно сказать, что модель Блэка-Шоулза основана на использовании большого количества оценочных параметров, что в свою очередь имеет модельный риск, а интерпретация результатов должна учитывать факторы и предположения.
Среди сложностей использования модели является необходимость получения достоверных данных.
Альтернативной моделью является модель, основанная на отказе от рыночных активов, то есть отказе от торгуемых рыночных активов или замены их на воспроизводящий торгующий портфель. В этом случае для оценки опционов используется модель Кокса Росса Рубинштейна. Поскольку никакой актив нельзя коррелировать с проектом лучше, чем сам проект то предполагается применять в качестве опциона сам проект, его приведенную стоимость в качестве базового актива.
В отличие от модели Кокса Росса Рубинштейна, модель Блэка-Шоулза является непрерывной, в качестве исходных данных используются неограниченность, а в модель Кокса Росса Рубинштейна является дискретной и предусматривает использование заранее определенного конечного числа звеньев или интервалов.
Для того чтобы провести расчеты с использованием моделей реальных опционов Гинзбургом М. Ю., Прончатовой-Рубцовой Н. Н. рекомендуется использовать следующие данные [1]:
- дисконтированную стоимость проекта, которая аналогична стоимости активов для финансового опциона;
- дисконтированные издержки инвестиций, аналогичные цене исполнения или страйк-цене опциона;
- безрисковую ставку процента, имеющую полное сходство с финансовой моделью;
- волатильность стоимости проекта, которая отожествляется волатильностью актива;
- сроком инвестиционного проекта соответствующего сроку опциона.
Модель Кокса Росса Рубинштейна имеет явное преимущество в сравнении с моделью Блэка-Шоулза, поскольку ее можно использовать в отношении любого проекта независимо от того связан он с торговым активом или нет. В данном случае применяется единственный выходной рыночный параметр или стоимость капитала с учетом премии на риск.
Среди сложностей в использовании модели Кокса Росса Рубинштейна можно отметить следующее следующие:
- не учитываются рыночные параметры кроме ставки дисконтирования, поэтому инвестиции, предполагаемые денежные потоки должны быть точными и достоверными;
- в настоящее время стоимость проекта без опционов не всегда выступает перспективным базовым активом, поскольку многие опционы слабо связаны с реализованным проектом и в большей степени зависят от многих факторов. Например, опционы роста могут быть взаимосвязаны с инвестированием и созданием новых производств на базе разработанной технологии на других рынках, динамика которых имеет существенные отличия от динамике базового проекта.
В отличие от моделей Кокса Росса Рубинштейна и Блэка-Шоулза, применение биноминальной модели более громоздко, но она позволяет получить;
- высокую точность результатов при использовании множества источников неопределенности или дат принятия управленческих решений;
- прозрачность процессов, позволяющих получить стоимость опциона на дату принятия управленческого решения, с отражением пошаговой логики расчета.
Для построения биноминального дерева используется следующий способ: в каждом временном периоде наблюдается рост цены или ее падение, при этом учитывается коэффициент движения вверх цены актива. При этом должно быть выполнено условие:
(1)
где - значение коэффициента движения вниз цены актива;
- значение относительного падения цены;
- значение безрисковой ставки доходности;
- значение коэффициента движения вверх цены актива.
Если параметры и будут меньше, чем безрисковая ставка, то безрисковый актив будет характеризоваться высокими доходами, чем рисковый актив, что противоречит финансовой теории.
Биноминальная модель может иметь следующее обобщение: срок действия опциона можно разделить на несколько биноминальных испытаний. Если временной интервал между периодами будет непрерывным, то биноминальная модель аналогична модели Блэка-Шоулза.
Вторая модель основана на построение бинарного дерева в основе, которой находятся различные сценарные развития и получение результатов за счет использования нескольких источников неопределенности.
В целях упрощения модели можно принять, что на каждом этапе принятия решений можно использовать два варианта развития положительный и отрицательный.
Расчет стоимости опциона основан на биномиальной схеме в каждой точке производится расчет стоимости проекта. Целью является то, что в каждом узле схемы можно принять максимально эффективное решение, в котором учитываются риски.
Схему алгоритма биноминальной модели оценки реального опциона можно представить в виде рисунка 1.
Рисунок 1 – Схема алгоритма биноминальной модели оценки реального опциона
На рисунке 1а отображено дерево стоимости базового актива, а рисунок 1б отражает дерево стоимости опциона. В основе этого алгоритма находится последовательное разворачивание дерева стоимости базового актива, необходимость определения значений услуг, используя метод обратной индукции и последовательное сворачивание дерева стоимости реального опциона.
В работе Гречко А. С. и Кудрявцева О. Е. указывается, что в настоящее время существуют альтернативные способы измерения волатильности [2].
Среди наиболее распространенных из них является определение среднеквадратичного отклонения доходности актива по набору исторических значений за определенный период. Понятие волатильности получило название исторической, ее значение находят в одном году. Этот способ имеет существенный недостаток, поскольку он основан на использовании данных прошлого, то есть исторической волатильности.
После исторической волатильности можно определить только среднюю волатильность актива в прошлом, а участники рынка осуществляет торговлю ожиданиями, а не фактами, то есть будущими перспективами, а не прошлыми.
При этом необходимо использовать такой показатель, как волатильность опционов на фьючерсе извлекаемого из текущих котировок. Для оценки европейского опциона пут используется численный метод, который можно представить в виде уравнения:
(2)
где - цена опциона Пут, определенная по модели Блэка-Шоулса;
- значение текущей цены базового актива;
- уровень волатильности;
- срок действия опциона;
- цена исполнения опциона;
- рыночная цена опциона Пут.
Однако, для разных цен исполнения можно получить различные значений вероятностной волатильности, которая позволяет получить кривую волатильности, в которой учитываются рыночные цены опционов на фьючерсы индекса Российской торговой системы.
В соответствии с теорией Блэка-Шоулса, можно получить логнормальную динамику базового актива, представленного в виде горизонтальной прямой, но на практике это реализовать достаточно сложно. Поэтому необходимо найти величину, которая позволит определить волатильность, достаточную для моделей различного класса.
Для того чтобы использовать модель Мертона, основанную на диффузионных скачках рекомендуется соблюдать следующие условия:
- учитывать котировки в страйках, соответствующих определенному рыночному консенсусу в отношении справедливой цены инструмента;
- итерация между страйками должна быть достаточно мала, чтобы замена непрерывного интегрирования не существенно искажала результаты.
Сведем преимущества и недостатки проанализированных моделей в таблице 3.
Таблица 3 – Преимущества и недостатки моделей оценки опционов
Название модели Преимущества Недостатки
Биномиальная модель Получение наглядного понимания ценообразования опциона Предусматривает выделение значительного количества исходных данных
Модель Блэка-Шоулза Незначительное количество входных данных, позволяет обеспечить непрерывный процесс оценки Не большое количество допущений не позволяет оценить реальные процессы
Модель Кокса и Росса Рубеншейна Позволяет оценить опционы в более короткие периоды времени по сравнению с биноминальной моделью, которая основана на больших изменениях цен или ценовых скачках Скачки цен в соответствии с этой моделью могут принимать только положительное значение, существуют определенные сложности при установлении параметров процесса
Модель Мертона, основанная на диффузионных скачках Усовершенствованная модель Блэка-Шоулза, учитывает ценовые скачки Сложность в оценке параметров скачкообразного процесса
Следовательно, сравнивая различные модели к оценке опционов можно сказать, что в зависимости от того как факторы влияют на рассматриваемый проект необходимо использовать различную логику оценки подходов с учетом типа задачи, которая стоит перед организацией.
Для проведения экспресс оценки опционов можно использовать классическую или субъективную модель Блэка-Шоулза, которая позволяет определить стоимость реального опциона быстрее без потери времени на сбор большого количества информации, а возникшие неточности будут сглаживаться более детальным проектом.
Для проектов, которые имеют невысокую степень уникальности, в случае множественности реальных опционов следует использовать модель Кокса Росса Рубинштейна, а для инновационных проектов необходимо использовать интегрированную модель, сочетающую в себе модели Блэка-Шоулза и Кокса Росса Рубинштейна.
Перспективным инструментом инвестирования в настоящее время выступает криптовалюта, представляющая разновидность электронного платежного средства или математического кода. В этом случае при обращении электронных денег используются криптографические элементы или электронная подпись.
В настоящее время существует большое количество различных типов криптовалют, различающихся между собой стоимостью и популярностью. Виды криптовалют в зависимости от размеров капитализации по данным Crypto currency Market Capitalizations в 2017 году приведены в таблице 4 [7].
Таблица 4 – Наиболее популярные виды криптовалют по размерам капитализации в 2017 году
№ Название Капитализация (дата оценки: 05.12.2017 г.), долл. Цена (дата оценки: 05.12.2017 г.), долл.
1 Bitcoin 196083822800 11726,80
2 Ethereum 45070331274 468,78
3 Bitcoin Cash 25966934893 1542,11
4 Ripple 9725401514 0,251
5 Dash 5988572354 774,29
6 Litecoin 5544067875 102,42
7 Bitcoin Gold 5364689418 321,45
8 ЮТА 7724537019 2,78
9 Cardano 3422865925 0,132
10 Ethereum Classic 2955129997 30,13
Криптовалюта не зависит от политики определенного государства, она представлена в виде децентрализованной сети в основе, которой находятся методы криптографического шифрования.
Существенным отличием традиционной валюты от криптовалюты является децентрализация выпуска цифровых монет, в то время как выпуск традиционной валюты может выполнять только Центральный банк, то есть криптовалюту может имитировать любой человек и для совершения операций с помощью криптовалюты не привлекаются посредники.
Перспективами развития криптовалюты в России является выпуск крипторубля, отмечается в исследованиях Цветковой М. А., которая занималась исследованием вопросов регулирования криптовалют [6].
В основе обращения криптовалюты находится система блокчейн или замкнутая цепь, представленная миллионами пользователей. При этом обмен осуществляется в публичном доступе с открытостью производимых операций. Криптовалюта является производной от блокчейн, представленного в виде алгоритма эмиссии.
Оценить перспективы опционов на криптовалюту можно по преимуществам и недостаткам, приведенным в таблице 5.
Таблица 5 – Преимущества и недостатки криптовалюты как инструмента инвестирования
Преимущества Недостатки
1 Анонимность транзакций, поскольку для каждого из участников закреплены уникальные закодированные имена, то есть номера криптокошельков 1. Нет гарантии сохранности криптокошелька, возникает недоверие со стороны национальных монетарных властей, центральных банков
2. Открытый код создает возможность ее получения каждому желающему 2. Высокий уровень волатильности, низкое падение не ограничивается, поскольку в основном она используется на фондовых биржах
3. Децентрализованный характер без привязки к органам финансового контроля по платежам и транзакциям 3. Потеря пароля криптокошелька, особенность привода к необратимым потерям
4. На нее не влияют инфляционные колебания, происходящие во внешней среде 4. Стремительное снижение рентабельности майнинга криптомонет на оборудовании отдельных пользователей
5. Цифровые платежные средства имеют защиту в виде криптографическую защиты, что их делает более надежными в сравнении с традиционными денежными средствами 5. Отсутствие правового статуса криптовалюты, поскольку она не легитимна
6 Прозрачность и открытость производимых транзакций, поскольку они находятся в публичном доступе 6. Разработчики обычно изначально оговаривают верхние пределы общего объема эмиссии криптовалют и пределы на эмиссию устанавливаются программным путем
На основании выполненного анализа можно сделать выводы, что для криптовалюты характерны признаки как Колл-опционов, так и Пут-опционов, поскольку любой пользователь, имеющий криптовалюту имеет право как на покупку, так и продажу в виде базового актива.
В свою очередь, в зависимости от базового актива криптовалюту можно отожествить с реальным опционом, поскольку в данном случае существует возможность отказа от каких-либо действий в ее отношении в будущий момент времени.
Следовательно, в отношении оценки криптовалюты как опциона можно применять модели оценки, которые применяются для оценки реальных опционов.
Можно добавить, что в Банке России считают, что национальный регулятор должен вести постоянную работу над минимизацией рисков криптовалют за счет разработки согласованных подходов к регулированию этого рынка. По мнению Центрального банка, сложность регулирования рынка криптовалют во многом определяется тем, что этот инструмент не имеет определенный статус.
В настоящее время Банка России и Министерства Финансов на основании поручения президента России ведут постоянную работу по совершенствованию законодательства, позволяющего определить статус цифровых технологий, которые применяются в финансовой сфере. Регулятором квалифицируется криптовалюта в виде финансового актива, позволяющего только профессиональным инвесторам выполнять покупку и продажу его на бирже.
Следовательно, опцион предоставляет его владельцу право на продажу или покупку базовых активов в определенном объеме по фиксированной цене использование на дату истечения опциона или другие наступления, что определяется видом опционам.
Выделяют Колл-опционы и Пут-опционы, в зависимости от времени исполнения выделяют европейские и американские опционы, а в зависимости от базового актива опционы бывают финансовыми и реальными.
Исследования показали, что в модели стоимости реальных опционов в отличие от метода NPV учитывается дата до истечения срока действия опциона, вероятность ожидаемых денежных потоков, уровень безрисковой ставки, а также стоимость, которая была потеряна за счет дюрации опциона. В тоже время применение методов реальных опционов имеет недостатки, связанные с излишней гибкостью в решениях, необходимости пересмотра планов, а в некоторых случаях и потере стратегического ориентира.
В настоящее время для оценки опционов применяют различные модели, среди которых можно выделить биноминальную модель, модели Блэка-Шоулза и Кокса Росса Рубинштейна, модель Мертона, основанную на диффузионных скачках.
Сравнивая различные модели к оценке опционов можно сказать, что в зависимости от того как факторы влияют на рассматриваемый проект необходимо использовать различную логику оценки подходов с учетом типа задачи, которая стоит перед организацией.
Для проведения экспресс оценки опционов можно использовать классическую или субъективную модель Блэка-Шоулза, которая позволяет определить стоимость реального опциона быстрее без потери времени на сбор большого количества информации, а возникшие неточности будут сглаживаться более детальным проектом.
Для проектов, которые имеют невысокую степень уникальности, в случае множественности реальных опционов следует использовать модель Кокса Росса Рубинштейна, а для инновационных проектов необходимо использовать интегрированную модель, сочетающую в себе модели Блэка-Шоулза и Кокса Росса Рубинштейна.
На основании исследования особенностей криптовалюты можно сказать, что для нее характерны признаки как Колл-опционов, так и Пут-опционов, поскольку любой пользователь, имеющий криптовалюту имеет право как на покупку, так и продажу в виде базового актива.
В свою очередь, в зависимости от базового актива криптовалюту можно отожествить с реальным опционом, поскольку в данном случае существует возможность отказа от каких-либо действий в ее отношении в будущий момент времени.
Библиографический список:
Гинзбург М. Ю. Проблемы применения метода реальных опционов при оценке инвестиционных проектов на примере биноминальной модели // Финансовая аналитика: проблемы и решения, 2012. - №8. – С. 14-18
Гречко А. С. Методы анализа волатильности российского финансового рынка для широкого класса моделей // Инженерный вестник Дона, 2016. - №4. – С. 20-34
Масловский И. В. Преимущества и недостатки метода реальных опционов // Сибирский Федеральный Университет, 2017. - №1. – С. 50-54
Пшеничников Р. С. Метод реальных опционов в оценке венчурных проектов и компаний // Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов, 2013. - №2. – С.124-127
Телехов И. И. Сравнительный анализ подходов к оценке стоимости реальных опционов инвестиционных проектов // Российское предпринимательство, 2013. - №8. – С.12-17
Цветкова М. А. К проблеме регулирования криптовалют // Статья в сборнике трудов конференции, посвященной современным финансовым, экономическим и социальным инструментам развития экономики, 2017. – С. 230-237
Crypto currency Market Capitalizations. URL: https://coinmarketcap.com