附录B 外文原文

The Real Options Component of Firm Market Value: The Case of the Technological Corporation

1. INTRODUCTION

The recent evolution of the lsquo;new economyrsquo; in capital markets–especially that of the former dot.com bubble and its later crash–has re-opened debate relative to the reliability of financial valuation models. The confidence that nearly all corporate finance textbooks place in discounted cash flow (DCF) techniques contrasts sharply with its limited precision in the valuation of corporate investments and corporations.

Scepticism regarding the DCF method is nothing new. In the early eighties, managers and academics accused these financial models of hampering the innovation, productivity and competitiveness of companies following their precepts. Such approach was regarded as shortsighted for not permitting the recognition of sources of value other than cash flow, thereby ignoring other strategic aspects of prime importance related to the survival of the company.

In addition to such criticism, there has been a continual and renewed accumulation of empirical evidence against CAPM, a fundamental tool for estimating the appropriate discount rate and, as such, an essential element in the practical application of DCF valuation. Growing empirical evidence suggests that cross-sectional variation in stock returns is best explained by multi-factor models. Possible reasons for this empirical phenomenon have been attributed to risk premia for omitted variables , survivorship biases , or behavioural biases , among others.

Recently, incipient and encouraging literature has begun to build a theoretical explanation for risk-return dynamics, suggesting that both book-to-market and size effects emerge as a consequence of their role in capturing unobservable changes in a firmrsquo;s assets-in-place and growth options. Within a model that endogenizes expected returns through firm investment choices, Berk, Green and Naik (1999) explain the above-mentioned price anomalies as a consequence of predictable changes in a firmrsquo;s systematic risk. Carlson, Fisher and Giammarino (2003) contribute to this line of research by considering investment opportunities homogeneous in risk, arriving at a model where book-to-market relates to operating leverage, and size captures the relative importance of growth options.

Underlying these models is the conviction that a significant part of the total market value of a company is accounted for by its portfolio of real options, that is, by decisions yet to be made, but for whose execution the company is particularly well-resourced. However, few academic studies have attempted to offer empirical evidence relative to the effective market valuation of a firmrsquo;s real options, save wellknown estimates in Kester (1984 and 1986) for a number of large stocks; in Paddock, Siegel and Smith (1988) for petroleum leases; or in Quigg (1993) for land transactions.

Most recently, Smit (2000) empirically evaluates the option characteristics of growth stocks and provides inspiring evidence in favour of growth option influence on prices of a sample of US companies during the period 1988–1998. Along similar lines, Al-Horani, Pope and Stark (2003) find that the returns of a sample of UK firms during the period 1990–1996 are associated with the ratios of research and development expenditures to market value and book-to-market as predicted under real options reasoning. Adam and Goyal (2002) estimate the value of growth options of a sample of mining companies, and moreover observe that the market value of a companyrsquo;s investment opportunities is empirically related to the book-to-market ratio of its assets.

The contribution of our paper is to extend current evidence on the market valuation of the real option portfolio through the empirical analysis of an international sample of technological companies.Selecting the technological industry responds to a double motivation. First, it is to be expected that technological firms will exhibit a large proportion of their market value derived from their real options, typically greater than that observable in companies found in other industries. And second, focusing the analysis on a specific industry permits us, moreover, to isolate the effect of hypothetically related firm-specific factors on market value. For this purpose, we analyse a sample of 391 technological companieslisted on the main OECD stock markets during the period December 1994 through December 2000.

Should the real option approach be correct, market efficiency theory predicts that the total market value of a firm will reflect available information regarding its real options portfolio. But real options are commonly unobservable to outsiders. Under such circumstances, the principal proposition that firmsrsquo; market valuations reflect the value of real options is not directly testable. Nonetheless, this proposition can be tested indirectly, through evaluating the relation between that portion of the market value unaccounted for by assets-in-place and such variables disclosing information relative to the presence and characteristics of real options. These variables include research and development activity, risk and skewness of returns, corporate leverage, and size.

Research and development expenditures is a frequent proxy for growth options held by a firm (see, for example, Adam and Goyal, 2002; Smit, 2000; and Bernardo et al., 2000). As stated in Mitchell and Hamilton (1988) and Newton and Pearson (1994), the primary result of research and development projects is not cash flow, but that knowledge and learning necessary for investing in future expansion projects. Thus, such portion of a firmrsquo;s market value due to growth options will be, ceteris paribus, increasing on current research and development activity.

Risk of returns also reflects the effective holding and exercis

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附录A 译文

公司市场价值的实物期权成分：以技术公司为例

1引言

资本市场中“新经济”的最新发展，尤其是前互联网泡沫的泡沫及其后来的崩溃，已经重新引发了有关金融估值模型可靠性的争论。几乎所有公司金融教科书都对现金流量折现（DCF）技术存有信心，这与公司投资和公司估值的准确性有限形成了鲜明的对比。

对DCF方法的怀疑并不新鲜。八十年代初期，管理人员和学者指责这些财务模型妨碍了公司遵循其规则的创新，生产力和竞争力。这种方法被认为是短视的，因为它不允许承认现金流量以外的其他价值来源，从而忽略了与公司生存有关的最重要的其他战略方面。

除了这种批评之外，针对CAPM的经验证据也在不断更新的积累，这是估算适当贴现率的基本工具，因此，这也是DCF估值实际应用中的重要要素。越来越多的经验证据表明，用多因素模型可以最好地解释股票收益的横截面变化。除其他外，这种经验现象可能归因于遗漏变量，生存倾向或行为倾向的风险溢价。

最近，新兴且鼓舞人心的文献已开始为风险收益动态建立理论解释，表明账面市值和规模效应都是由于它们在捕获企业的现有资产不可观察的变化和增长选择的作用而出现的。Berk，Green和Naik（1999）在一个通过企业投资选择内生预期收益的模型中，解释了上述价格异常是由于企业系统风险的可预测变化所致。Carlson，Fisher和Giammarino（2003）对这条研究线做出了贡献，通过考虑风险均一的投资机会，建立了一个模型，将账面市价与经营杠杆相关，而规模抓住了增长选择的相对重要性。

这些模型背后的信念是，公司总市值的很大一部分由其实物期权组合（即尚待做出的决定）所占，但公司的执行力资源特别丰富。然而，很少有学术研究试图提供有关公司实物期权有效市场估值的经验证据，除凯斯特（1984年和1986年）对许多大型股票；Paddock，Siegel和Smith（1988）对石油租赁；Quigg（1993）对土地交易的著名估计外，尚无这方面的经验证据。

最近，史密特（Smit，2000年）通过经验评估了成长股票的期权特征，并提供了令人鼓舞的证据，证明了增长期权对1988年至1998年间美国公司样本价格的影响。同样，Al-Horani，Pope和Stark（2003）发现，在1990年至1996年期间，在实物期权推理下预测英国公司样本的回报与研发支出与市场价值和账面市值的比率相关。Adam和Goyal（2002）估算了一些矿业公司的增长期权的价值，此外，还观察到公司投资机会的市场价值与资产的市帐率在经验上相关。

本文的目的是通过对国际技术公司样本的实证分析来扩展实物期权投资组合市场价值的最新证据。选择技术行业是对双重动机的回应。首先，可以预见的是，技术公司的市场价值将很大一部分来自其实际选择权，通常比其他行业的公司所能观察到的更大。其次，将分析重点放在特定行业上，还可以使我们隔离假设相关的公司特定因素对市场价值的影响。为此，我们分析了1994年12月至2000年12月期间在主要经合组织股票市场上上市的391家技术公司的样本。

如果实物期权方法正确，则市场效率理论将预测公司的总市值将反映有关其实物期权投资组合的可用信息。但是外人通常看不到真正的选择。在这种情况下，不能直接检验公司的市场估值反映实物期权价值的主要命题。尽管如此，可以通过评估现值资产无法解释的那部分市场价值和披露与实物期权的存在和特征有关的信息的变量之间的关系来间接检验这一主张。这些变量包括研发活动，回报的风险和偏度，公司杠杆和规模。

研发支出经常代表着公司所拥有的增长选择（例如，见Adam和Goyal，2002； Smit，2000；和Bernardo等，2000）。正如米切尔和汉密尔顿（1988）以及牛顿和皮尔逊（1994）所述，研究和开发项目的主要结果不是现金流，而是投资于未来扩张项目所必需的知识和学习。因此，根据当前的研发活动，由于增长选择而导致的公司市值的这一部分将增加。

回报风险也反映了实物期权的有效持有和行使。由于期权的风险大于其基础资产风险，并且随着期权价值在其基础资产风险上的增加，股票风险将随之增加，因此，期权的投资价值份额增加了。但是，收益的高波动性并不是实物期权对收益分配的主要影响。由于期权定义的全权决定允许管理者在限制亏损的同时增加利润，实物期权投资组合的相关性将使股票收益的概率分布向右移动，结果，由于实物期权，一家公司的市值比例将随其收益的偏斜而增加（Smit，2000）。

与企业有效管理期权的能力相比，通常被认为合适的代理变量是公司的杠杆作用和规模。由于代理机构的问题和财务限制，公司杠杆增加出现投资不足问题的可能性（Myers，1977； McConell和Servaes，1995； Callen和Gelb，1999），因此，企业的杠杆作用会增加，投资选择权占总市值的比例下降。

最后，规模是有关公司为收购、维护和行使其实物期权筹集资金的可能性的信息来源，因此与实物期权的价值呈正相关。正如亚当和戈亚尔（Adam and Goyal，2002）所述，大型公司不仅通常更好地准备获得必要的资金来购买和行使其期权，而且同时致力于不同的市场和商业活动，从而有利于增长选择的两个主要来源知识和技术的积累。

总而言之，我们希望实物期权的市场价值与研发变量，股票收益的风险和偏度，公司规模成正相关，与公司杠杆成负相关。因此，如果现有资产未说明的那部分市场价值与投资者分配给实物期权的价值相对应，则所述市场价值部分应在假定的方向上与上述变量关联。

本文的其余部分以简单的方式进行组织。第2节介绍了示例并解释了变量的定义。实证结果和稳健性分析在第3节中介绍。最后，第4节提供了我们的结论。

2.数据和定义

我们的实证分析集中于国际技术公司样本。数据已从COMPUSTAT（全球通用）获得。 我们的样本从总共1,040家属于技术行业的公司开始。 包括计算机设备（SIC代码：3570、3571、3572、3576和3577），通信设备，半导体和光学记录介质（3661、3663、3669、3674和3695），测量仪器，眼科物品和手表（3821至 3827、3829和3861），计算机和软件批发（5045）以及编程和数据处理（7370、7371、7372和7374）。

我们将不满足以下四个条件中的一个或多个的公司排除在此范围之外：（1）在OECD股票市场上市；（2）显示1994年12月至1999年12月期间的每月股票收益数据；（3）提供计算给定公司的实物期权市场价值和自变量（包括研发支出）的代理所需的损益表和资产负债表项目（4）公司有正现金流量，权益账面价值和对实物期权的市场价值估计。

最终样本包括391家公司，占总销售额的近65％。从地理上看，样本具有以下分布：美国39.9％，欧洲大陆16.8％，日本15.5％，英国6.4％，加拿大5.1％，台湾3.4％，欧洲北欧国家2.1％， 占经合组织其他国家的10.8％。

变量定义如下。因变量[ROR（K）]定义为企业总市值中不是由其在用资产（VAIP）引起的比例。资产总市值（MV）按权益市值（MVE）与权益账面价值（BVE）加上资产账面价值（BVA）之差计算：

公司的在用资产（VAIP）的价值是通过将其视为永久性的当前自由现金流（FCFAIP）的现值进行估算的，并按其资本成本（ KAIP ）进行折现：

为了接近在用资产产生的自由现金流量（FCFAIP），我们假设流动资产的替代投资等于会计折旧。因此，我们通过从当前息税前利润（EBIT）中减去调整后的税款来估算FCFAIP：

为了估计KAIP，我们使用CAPM的全球版本来估算公司特定的资本成本，使用摩根士丹利公司指数（MSCI-W）来估算世界市场投资组合（R_M ），使用美国长期国债收益率来估算无风险利率（R_F）：

其中beta;u是特定公司资产的beta。

在估计此Beta时，我们使用了过去五年的每月股票收益和MSCI-W的收益，同时考虑了财务杠杆和税收的影响，并且：beta;u= MVE *（1-T）*beta;_L/ MV (5)

其中T是应用于收益的有效税率，beta;_L是权益的beta。

我们以研发支出与销售的比率来衡量研发强度（R＆D）。我们使用从1994年12月到1999年12月的每个公司的月度股票收益来估计股票的beta（BETA）和偏度（SKEW）。财务杠杆（LEV）由债务与成本的账面价值与总资产的比率计算得出。最后，我们根据资产账面价值的自然对数来估算公司的规模（ACT）。

为了获得可靠的经验结果，我们明确控制了许多可能影响我们发现强度的规范。首先，我们的分析将资本存量（CS）变量作为控制变量，经常用作代表已经实现的公司投资机会比例的代表。此变量定义为厂场、设备和财产的账面价值与总资产的比率。第二，我们包括行业和国家的虚拟变量。我们根据SIC代码考虑五种子行业分类：35（计算机和办公设备）；36（电气设备，不包括计算机）；38（测量仪器）; 73（计算机编程，软件和服务）；以及Compustat技术的其余部分。 国家虚变数将我们的样本分为六类：美国，英国，加拿大，日本，欧洲和世界其他地区。

1. 在利兰贝塔系数（LBETA）的基础上共同考虑股票风险和偏度，它综合了贝塔系数和偏度对股票收益率的综合影响，从而可以考虑实物期权管理对股票收益率分布和投资者偏好的影响以获得正偏的收益。具体而言，LBETA定义为：

R_M是股票i和市场的收益，系数b代表市场的瞬时超额收益率除以市场的瞬时收益率的方差。我们使用月度股票收益率，摩根士丹利企业指数（MSCI- W）收益，以及从1994年12月到1999年12月的美国国债收益来估计利兰贝塔系数（LBETA）。

1. 我们使用市场资本化（CAP）的对数重新估计规模变量。 第五，我们分析了结果对折现因子参数化的敏感性。为了测试夸大真实折现率对我们的估值结果的影响，我们定义了一个新的，近似于公司市值比例的新近似值，该比例不是由于其在用资产[ROR()]而引起的，该近似值基于行业平均CAPM 资本成本。 因此，我们将行业贝塔值估计为样本公司资产贝塔值的算术平均值。

3.证据

(i)主要回归结果

表1显示了关键模型变量的描述性统计信息。通常，此数据使该部分市场价值具有可预测的相关性，而不是由于技术行业中现有资产所致，而且还表明公司之间的分散程度很大。我们发现，归属于增长期权账户的市场价值平均占总市场价值的75％。各个值的范围从1％的低点到356％的峰值，中位数接近85％，标准差为47％。

表一

描述性统计