Estudio, análisis y evaluación económica de un proyecto de inversión de alta incertidumbre, mediante el algoritmo least square montecarlo de longstaff y schwartz

Resumen

En este trabajo se analizan y comparan los resultados obtenidos en la valoración económica de un proyecto de inversión, por medio de los métodos tradicionales de evaluación de proyectos (VAN>0) y la metodología de opciones reales propuesta por S. Myers en el año 1977.

Con este fin, utilizando el algoritmo Least Square Montecarlo (LSM), se valoran dos opciones de tipo americano posibles de ejercer, bajo dos estrategias de inversión distintas, aplicables durante los cuatro primeros años de vida del proyecto; la primera, una opción simple de espera y, la segunda, una opción compuesta secuencial de espera y expansión. La evolución del subyacente es modelada mediante un proceso de reversión a la media y un proceso browniano aritmético, basados en información histórica disponible.

Se concluye que la estrategia óptima a implementar es invertir secuenciamente en dos etapas, retardando la primera en dos años e invirtiendo después de este período el 68% del presupuesto total requerido. En esta etapa, el sistema operará sólo a un 75% de capacidad requerida. La segunda etapa de inversión se ejecutará en cuatro años más, y se invertirá en ésta el 32% restante del capital inicialmente presupuestado, completando de esta forma la capacidad del sistema en un 100%.

In this paper, we analyse and compare the results obtained by the economical value of an investment project, through the traditional methods of project evaluation (VAN>O) and the real option methodology introduced by S. Myers in 1977.

On this purpose, by using the Least Square Montecarlo (LSM), we value two possible American options, under two different investment strategies that we can apply for the first four years of the project lifetime; the first option is a simple wait option, the second one is a wait and expansion sequential compound option. The underlying evolution is modelled by an mean reversion process and an arithmetic Brownian process, based on historical data available.

We concluded that the optimal strategy to implement was to sequentially invest in two steps: postponed the first step of two years and invests after this period 68% of the total capital allocated. In this step, the system only works at 75% of the required capacity. The second investment step needs four years more to be achieved and will represent 32% of the capital initially allocated: it will therefore complete the system capacity at 100%.