传统的投资作为一种事先垫支和实际交易的经济行为,是每个社会从它的社会总产品的积累基金和补偿基金中拿出一定的份额来从事新的生产或恢复生产力,以实现社会生产资料和生活资料的扩大再生产的经济活动。它强调的是所带来新的实际生产要素的扩大和外来收益的增加。传统的投资决策的方法主要是净现值法和财务链的收益法,这主要是对确定型投资问题的分析用这种方法,我们主要的做法是根据净现值的规则来确定投资方案,也就是说如果这个项目的净现值为正,我们就可以做出一个对该项目进行投资的决策,反之,净现值为零和为负时就不进行投资。这个方法主要是从财务的角度来探讨这个项目投资的可行性,因为我们通常要考察这个项目的财务收益率,考察这个项目的财务净现值,然后来判断它的经济可行性和它的项目盈利能力,基本上就是用这样传统的方法。还有就是在不确定条件下以盈亏平衡分析、敏感性分析为代表的不确定性分析法。我们用传统的方法做决策的时候,实际上隐含了很多假设条件,其中一个条件就是投资是可逆的,通过投资项目可以收回投资的现金投入,或者在市场情况不利的时候,可以收回投资,这是第一个假设;第二是投资收入是可预测的,或者是可确定的;第三个假设,投资者只能采用刚性的投资策略,不考虑延期投资策略对项目预期收益的影响。也就是说,主要是按照净现值是否大于零,大于零考虑投资,小于等于零拒绝投资,假如推迟一段时间会不会还是这样,不考虑这些问题;第四个假设,在投资项目的整个寿命周期内,投资内外部环境不会发生任何改变。传统的投资决策方法,用在某种投资期较短、不确定性较低的投资环境中确实发挥过很好的作用。然而,传统分析方法对象 R&D 投资、风险投资等这种投资期长、有较高不确定性条件下的项目进行分析时却存在许多缺陷。只能够对是否投资进行决策,没有考虑项目投资开发的可延期性以及所产生的投资机会价值。这个项目实际上延期2投资和开发,或者分期投资和开发,其价值会怎样?而没考虑。但是投资初期,投资者往往需要对投资初期进行研究,以确定最佳的投资时机,所以往往这种传统的投资方法造成投资价值被低估的情况。现在感觉到市场情况不好,但是可能稍微等一等情况就好了,这种情况下实际上在决策的时候,我们用传统方法就解决不了这个问题。传统的投资收益方法强调净现值大于零,或者是最低的报酬率或者是内部收益率是不是达到了要求,把它作为准则,而投资的间接价值没有办法量化。所以,要想克服这些传统投资决策方法的许多缺陷,可以用一种叫做期权的方法,专门来对付不确定性的问题。期权指的就是未来的一种选择权,指的是持有者有权利但没有义务必须按照约定的价格购买或者出售一定数量和品质的资产,这就是期权的概念。而且,不确定性越高,期权的价值越大。在不确定条件下,对于同一投资项目,运用期权方法所得出的结论与传统方法所得的结论存在着很大差异 。 传统的观点认为不确定性大了以后,它的价值就会下降,但是期权的方法它就喜欢这种不确定性,它认为这个不确定性给它提高了投资价值。所以说期权这套理论更容易让大家来分析不确定性的问题。在分析不确定性的问题,传统的方法认为不确定性及风险越大,价值也就越低。期权理论认为不确定性可能带来某种选择的机会,不确定性的增加,可以带来更高的价值,不确定性对实物期权价值有直接的影响,不确定性越大,期权的价值也就越大,这种选择权的价值就越大,从而增加了投资项目的可行性。本文在应用部分,从实证出发,针对投资者在项目投资中所遇到的不同期权(如推迟期权、转换期权、放弃期权、成长期权等),以几个简化的例子,运用传统的投资决策方法及期权分析法进行分析对比,指出了期权分析法在投资决策中克服了传统方法的局限,论证了期权在投资决策中,特别是不确定性的、长期的投资为何应该使用期权分析法。从全面的角度也分析了期权方法的局限性。最后在结论部分指出了期权不仅与人们的生活息息相关,如生活中遇到的各种选择机会都可以用期权来定义,而且期权定价理论目前3的研究正逐步涉及研究与开发、战略兼并、经营范围或投资方向的调整、风险投资、跨国投资等众多具体方面。根据期权在投资决策的应用可以看出项目的价值应该由两部分组成:静态浄现值和灵活性管理的期权价值,这样才是完整的利用期权分析方法来对投资项目进行分析所得的期权价值,期权定价理论特别注重投资过程各阶段的阶段性评价,这对周期长,受不确定因素影响较大的投资项目尤为重要。通过决策灵活度的提高以降低投资风险是期权定价理论的基本特色。当然由于受期权及其定价理论不完善的限制,在实务分析中引入期权分析法的这种思想时,目的是指引决策制定者选择最优的行为,而不像金融期权要在市场上交易。因此,运用期权分析法进行投资决策时本身并不一定需要“精确”的期权价格。如果研究者将大量的努力放在数学模型的完美性上,而没有关注基于整体决策的制定过程上,比如一个期权定价模型获得的估值与实际理论价值的偏差仅为 1%-2%,但变量在输入时已经存在 10%以上的偏差,定价模型虽在数学上