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据JFQA官网显示,来自曼彻斯特大学的Hening Liu,以及萨姆休斯顿州立大学的Wenbin Cao和Xiaoman Duan,合著的论文“Financing Innovation Under Ambiguity”在国际金融学顶刊《Journal of Financial and Quantitative Analysis 》线上正式发表。
摘要
We develop a real options model in which an entrepreneur facing ambiguity makes optimal investment and financing decisions for an innovation project. We introduce jumps in innovation returns and model investors’ aversion to ambiguity in both diffusion and jump risks. Debt accelerates investment by lowering the threshold and shortening expected waiting time, thereby increasing project value. This effect strengthens under greater ambiguity, offering a novel rationale for why debt—not equity—fosters innovation. Our results provide a coherent explanation for recent empirical findings on debt’s role in innovation and contribute to the broader literature on investment under uncertainty.
我们构建了一个实物期权模型,用以研究面临模糊性的企业家如何为一个创新项目做出最优的投资和融资决策。我们在创新回报中引入了跳跃特征,并对投资者在扩散风险和跳跃风险两方面均存在的模糊性厌恶进行了建模。债务通过降低投资门槛和缩短预期等待时间来加速投资,从而提升项目价值。这种效应在模糊性更高的情况下会进一步增强,这为"为何是债务而非股权能促进创新"提供了一个新颖的理论依据。我们的研究结果为近期关于债务在创新中作用的实证发现提供了一个连贯的解释,并为不确定条件下的投资相关文献作出了贡献。
介绍
传统的公司金融理论认为,债务融资由于其固定的偿付义务和缺乏实物抵押品,并不适合用于支持具有高度不确定性的创新活动。然而,近期的实证研究却一致发现,债务在各类企业的创新过程中扮演着至关重要的角色,这便构成了一个亟待解决的理论谜题。
本文旨在弥合这一理论与实证之间的鸿沟,其核心在于严格区分了“风险”与“模糊性”这两个概念。风险指已知概率分布的不确定性,而模糊性则指模型本身的不确定性,即决策者无法准确知晓回报的真实概率分布,这正是创新项目的典型特征。
本研究构建了一个动态实物期权模型,分析一位模糊性厌恶的企业家如何为一项创新项目联合做出最优的投资时机与融资决策。模型的核心创新在于,它不仅在描述项目现金流的随机过程中引入了服从双指数分布的跳跃成分,以捕捉创新回报的尖峰肥尾和非对称特性,更重要的是,它将决策者(包括企业家和外部投资者)对扩散风险和跳跃风险的模糊性厌恶共同纳入分析框架。在此设定下,企业家在面对一组可能的概率分布(先验)时,会采取最坏情形下的决策,以求得稳健最优解。模型的技术基础融合了基于EBIT的资本结构模型和具有跳跃的实物期权框架。在建模上,本文扩展了前人(Chen与Epstein)的递归多先验效用框架,并利用前人(Quenez与Sulem)关于带跳跃的反向随机微分方程理论,来处理同时存在于漂移项和跳跃强度与规模分布上的模糊性。通过这一系列严密的数学推导,论文证明了在最坏情形测度下,现金流过程的漂移项会被向下修正,同时正跳跃的期望规模和发生概率会被系统性低估,而负跳跃的影响则被放大。
基于此,模型内生地求解出了在全部权益融资和最优融资(混合债务与权益)两种情形下的最优投资阈值、最优违约阈值以及最优债务发行规模。
本研究的主要结论是,债务能够通过“投资加速机制”来促进创新并提升项目价值。具体而言,债务的税盾效应降低了企业家的投资门槛,使其更早进行投资,而更早的投资通过首次通过时间效应以幂律形式放大了项目价值。
尽管模糊性本身会延迟投资并降低项目价值,但最优债务融资能够有效缓解这些负面影响。尤为关键的是,在模糊性程度越高的情况下,债务的这种投资加速和价值提升效应反而越强,这为理解债务在高度不确定的创新活动中的积极作用提供了全新的理论依据。
该结论有力地解释了为何缺乏历史数据的初创企业和高科技公司更倾向于使用债务融资,与实证发现高度吻合。
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