不确定条件下的生产外包时机研究

2015-02-03 02:39陈丹梅
财经理论与实践 2015年1期
关键词:实物期权外包不确定性

摘 要:不确定条件下的生产外包具有期权特征。考虑价格与成本都具有不确定性,借助实物期权方法建立了生产外包决策模型,对外包时机进行了研究,得到了期权价值与外包阈值公式。通过数值模拟,分析了相关系数、波动率对阈值及波动率对期权价值的影响。

关键词: 外包;实物期权;不确定性;外包时机

中图分类号:F272   文献标识码: A    文章编号:1003-7217(2015)01-0059-05

一、引言

在全球范围内,外包已经越来越占主导地位,因为它能给企业带来竞争优势<sup>[1]</sup>。Shy和Stenbacka通过不同行业的大量例子说明外包的意义<sup>[2]</sup>。外包的优势主要有:降低成本,提高质量,提高生产率,减少产品设计时间<sup>[3]</sup>。

Jeffery和Leliveld指出,大部分企业分析外包合同时,考虑净现值方法<sup>[4]</sup>。净现值方法说明,只要外包比自制产生更大的收益时,企业应该外包。例如,Dayanand和Padman利用传统净现值方法研究外包合同的付款问题<sup>[5]</sup>。

然而,生产外包作为企业的一项战略决策,具有外包成本的不可逆性、未来收益的不确定性和外包时机的可延迟性等特征。因为市场环境的不确定导致了收益的不确定;不可逆指的是外包的成本大部分不可回收,属于沉没成本;外包时机的可延迟性指企业根据市场环境,可以选择是否外包,何时外包等等,这赋予了企业选择外包时机以最大化企业价值的柔性决策权利。对于生产外包上述特征,实物期权方法提供了一种很好的解决方案,弥补了传统净现值方法在市场不确定及经营柔性上的不足。

近年来,实物期权方法得到了广泛的应用。Dixit和Pindyck在市场环境不确定和投资不可逆的情况下,运用实物期权方法讨论了项目的最优投资时机<sup>[6]</sup>。谷晓燕等基于实物期权理论, 考虑到研发项目投资的灵活性, 结合研发项目的阶段性特征,构建了风险条件下研发项目多阶段评价模型<sup>[7]</sup>。戴晓凤和李检华引入Schwarz 的连续型实物期权模型,对中国软件开发板块的高科技上市公司进行价值评估,研究发现, 实物期权模型能较好地对高科技企业进行价值评估<sup>[8]</sup>。

国内外学者分析外包时,主要分为从企业和供应商的角度出发,运用实物期权方法来考虑使自身价值达到最大的外包决策问题。

从企业的角度,许民利等将实物期权方法应用到国际生产外包决策中,假设汇率、产品价格、市场需求等服从几何布朗运动,运用蒙特卡罗模拟求解模型<sup>[9]</sup>; Yao等假设产品生产成本服从几何布朗运动,分析了外包时机选择问题<sup>[10]</sup>;Moon假设企业拥有外包的期权,外包前企业自制,企业寻找供应商的努力程度与外包后企业的利润有关,分析了部分外包的时机选择问题<sup>[11]</sup>;Benaroch等考虑服务外包的成本最小化问题,假设服务的需求量服从几何布朗运动,企业拥有服务外包的期权,分析了服务外包的期权价值和外包时机选择<sup>[12]</sup>。从供应商的角度,Moon等供应商考虑了成本不确定情况下的外包合同的执行时间问题<sup>[13]</sup>。

本文从企业角度出发,考虑现实中价格和成本都具有不确定性,并将参数对外包时机的影响进行分析。

二、问题描述及模型假设

考虑生产同质产品的两个企业。其中一个企业,拥有将产品生产移交给另一企业(供应商)生产的期权。也就是说,企业拥有外包的期权,是否外包、何时外包由企业决定。假设企业时刻t生产单位产品的价格Pt和生产单位产品的成本Ct分别服从几何布朗运动,如下所示:

dPt=μpPtdt+σpPtdZp

dCt=μcCtdt+σcCtdZc

初始单位产品价格、成本分别为P0=P,C0=C。其中μp,μc为漂移率,分别表示价格和成本变化的趋势,σp,σc为波动率,分别表示价格和成本的不确定性,Zp,Zc为标准维纳过程,且E(dZpdZc)=αdt。折现率为ρ,假设ρ>μp,ρ>μc。

因为供应商具有专业化、规模经济、劳动力成本优势等原因,供应商生产该产品具有生产成本的优势,时刻t生产单位产品所需的成本为λCt,其中0<λ<1,它反映了两个企业的单位产品成本的差异程度,λ越小,说明供应商的成本优势越明显。

与吴庆等类似,假设企业和供应商采用收入共享、成本共担合同<sup>[14]</sup>,企业外包后,将与供应商共享收入、共担成本。为了激励供应商,企业除了支付给供应商该产品的部分生产成本外,还给予供应商分享收入的权利。这样,企业与供应商都有动力去执行外包合同。企业外包后,所得收益为SPt-mλCt,其中,S(0

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三、企业外包的实物期权模型

企业在时刻τ(τ≥0)外包,外包前自制,令V(P,C)表示企业的价值,则:

V(P,C)=supτ {E(p,c)[∫τ0e-ρt(Pt-

Ct)dt+∫∞τe-ρt(SPt-mλCt)dt]}=

supτE(P,C){∫∞0e-pt(Pt-Ct)dt+

∫∞τe-ρt[(1-mλ)Ct-(1-S)Pt]dt}=

pρ-μp-cρ-μc+supτE(P,C)∫∞τe-ρt[(1-

mλ)Ct-(1-S)Pt]dt=pρ-μp-cρ-μc+

supτE(P,C)e-ρτ(1-mλ)Cτρ-μc-(1-S)pτp-μp(1)

式(1)中,pρ-μp-cρ-μc表示不实施外包的情况下的企业价值;supτE(P,C)e-ρτ(1-mλ)Cτρ-μc-(1-S)pτp-μp表示,企业因为拥有外包的权利,给企业带来的额外收益,即企业外包的期权价值,记作F(P,C)。于是, F(P,C)=supτE(P,C)e-ρτ(1-mλ)Cτρ-μc-(1-S)pτp-μp企业外包的期权F(P,C)是永久美式交换期权,它是一个看涨期权,企业在最优外包时刻,用自制收益去交换外包收益。因此,企业选择最优的外包时机,使得其外包期权价值达到最大的同时,也使得其价值达到最大。

如Dixit和Pindyck<sup>[6]</sup>所示,连续区域的贝尔曼方程为:

ρF(P,C)dt=E(dF)  (2)

利用伊藤引理,将上式中的dF展开,整理后得到下面微分方程:

ρF=μpPδFδP+μcCδFδC+

12σ2pP2δ2FδP2+2ασpσcPCδ2FδPδC+σ2cC2δ2FδC2(3)

式(3)是关于P,C 的一阶齐次方程,于是,企业的最优外包时机仅取决于单位产品成本与价格的比值。

令X=CP′ 可得:

F(P,C)=PF(1,CP)=Pf(X)(4)

将(4)代入(3),得到:

12σ2X2f″(X)+(μC-μP)Xf′(X)+

(μP-ρ)f(X)=0 (5)

其中,σ2=σ2C-2ασPσC+σ2P。

外包的最优时机是Xt=CtPt首次达到或超过阈值的时刻,即存在一个外包阈值,当Xt≥X*时实施外包。故最优外包时机t*=inf{t≥0;Xt≥X*},其中X*表示外包阈值。当单位产品成本Ct与单位产品价格Pt之比上升到X*时,为了利用供应商的成本优势,企业应该外包。

方程(5)解的形式为:

f(X)=A1Xβi+A2Xβ2(6)

其中,β1,β2分别为方程12β(β-1)σ2+β(μC-μP)+μp-P=0的两根,

β1=12-μC-μPσ2+

μC-μPσ2-122+2(ρ-μP)σ2>1 (7)

β2=12-μC-μPσ2+

μC-μPσ2-122+2(ρ-μP)σ2<1 (8)

f(X)满足下面条件:

limX0f(0)=0 (9)

式(9)表示,当X很小时,企业外包的期权价值为0。

于是,根据(6)与(9),得到

f(X)=A1Xβ1 (10)

此外,f(X)还满足条件:

f(X*)=(1-mλ)X*p-μC-1-Sp-μP (11)

f′(X*)=1-mλρ-μC (12)

式(11)是价值匹配条件,表示在阈值X*处的期权价值,等于实施外包的期望收益;式(12)是平滑粘结条件,函数在阈值处连续且平滑,说明在阈值处外包,企业的期权价值达到最大。

由式(10)~(12)得出,外包阈值与外包的期权价值分别为:

X*=β1β1-1×ρ-μCρ-μP×1-S1-mλ (13)

F(P,C)=A1P1-β1Cβ1CP

(1-mλ)Cρ-μC-(1-S)Pρ-μPCP≥X* (14)

其中,A1=1-mλβ1(ρ-μc)X*1-β1。

四、模型结论分析

结论1:当单位产品成本Ct与单位产品价格Pt之比上升到X*时,企业应该立即外包;否则,企业应该等待更好的外包时机。

结论2:X*σ>0, X*α<0。

证明:因为X*σ>0, X*α<0(证明见[6]或直接求偏导数均可),所以X*σ>0。当σC>ασP时,σσC>0,所以X*σC=X*β1×β1σ×σσC>0; 当σC>ασP时,σσC<0,所以X*σC=X*β1×β1σ×σσC<0 。同理,当σP>ασC时,X*σP>0,当σP>ασC时,X*σP<0

。因为σα<0,所以X*α=X*β1×β1σ×σσC<0。

从结论2看出,X*σ>0,σ越大,综合风险越大,阈值X*上升的空间越大,为了提高企业价值,企业更愿意在较大的阈值处外包。σC>ασP时,外包阈值随σC的增大而增大;当σC<ασp时,外包阈值随σC的增大而减小。当σP<ασC时,外包阈值随σP的增大而增大;当σP<ασC时,外包阈值随σP的增大而减小。价格与成本的相关系数越大,使得综合风险降低,企业更愿意在较小的阈值处外包。

结论3:X*S<0,X*m>0,X*λ>0。

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