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http://hdl.handle.net/10071/13510
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Title: Real options valuation - investment under new technological adoption and carbon policy uncertain: an aplication to volkswagen automobile industry
Authors: Klimova, Svetlana
Orientador: Dias, José Carlos
Keywords: Real options
Uncertainty
Emession trading system
Automobile industry
Finanças
Indústria automóvel
Opções reais
Economia da incerteza
Issue Date: 8-Nov-2016
Citation: KLIMOVA, Svetlana - Real options valuation - investment under new technological adoption and carbon policy uncertain: an aplication to volkswagen automobile industry [Em linha]. Lisboa: ISCTE-IUL, 2016. Dissertação de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/13510>.
Abstract: The existent preoccupation with recent changes in global climate causes the governments to establish major regulations to the industry with the objective to reduce CO2 emissions. Therefore, investors need to consider all information available in the market so as to create value in their projects. In this dissertation, we analyze the investment under environment policy uncertainty through real option approach. The analysis refers to the phase III of the European Emission Trading System. The Volkswagen automobile industry, on which this study is focus on, is one of the biggest carbon emitters and, as such, needs to adapt its production to carbon emission rules. In the study, there are different investment option to choose from so as to make the best decision about exercising them. The specific choice is made between the acquisition of new clean technology and switching production to a source such as electricity. The commodities follow the stochastic process that create risk and uncertainty for the Volkswagen industry. The variables are modeled after the Geometrical Brownian Motion model and, to determinate optimal investment value, a two-dimensional binomial model was used. In additional, we analyze the impact of several variables in obtaining the critical value of investment. We conclude that the optimal choice for this industry is to wait and invest later, when the uncertainty reaches higher values. Currently, carbon emission allowance’s prices are so low that it is not worth it for the industry to invest in any of the previously mentioned options.
A preocupação com as mudanças no clima global fez com que os governos estabelecerem regras mais restritas as indústrias, com o objetivo de reduzir as emissões de CO2. Um dos objetivos de investidores é criar o valor acrescentado nos seus projetos e para tal precisa de considerar toda a informação existente no mercado. Nesta dissertação é analisado o investimento sob incerteza política do ambiente através de uma abordagem de opções reais. A análise refere-se à III fase do Emission Trading System. A indústria Volkswagen, onde o estudo foca, é um dos maiores emissores de carbono e, como tal, tem de adaptar a sua produção às normas estabelecidas de emissão de carbono. No estudo, existem diferentes opções de investimento, que permitem ao investidor tomar a melhor decisão. A escolha específica é feita entre a aquisição de novas tecnologias limpas e a mudança da sua produção para carros elétricos. As variáveis no estudo seguem um processo estocástico que engloba a incerteza inerente a indústria da Volkswagen. Estas variáveis são modeladas pelo movimento Browniano Geométrico que juntamente com o modelo binomial bidimensional permite determinar o valor ótimo do investimento. É também analisado o impacto que as diferentes variáveis têm na obtenção do valor crítico de investimento. O estudo conclui que a escolha ideal para esta indústria é esperar e investir mais tarde, quando a incerteza atinge valores mais elevados. Atualmente, os preços de licenças de emissão de carbono são muito baixos que fazem com que a indústria não investe em opções anteriormente indicadas.
Description: JEL codes:G12, G17
Peer reviewed: yes
URI: http://hdl.handle.net/10071/13510
Thesis identifier: 201555018
Designation: Mestrado em Finanças
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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