Na tomto míst¥ bude o ciální zadání va²í práce •
Toto zadání je podepsané d¥kanem a vedoucím katedry,
•
musíte si ho vyzvednout na studijním odd¥lení Katedry po£íta£· na Karlov¥ nám¥stí,
•
v jedné odevzdané práci bude originál tohoto zadání (originál z·stává po obhajob¥ na kated°e),
•
ve druhé bude na stejném míst¥ neov¥°ená kopie tohoto dokumentu (tato se vám vrátí po obhajob¥).
i
ii
eské vysoké u£ení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Katedra ekonomiky, manaºerství a humanitních v¥d
Diplomová práce
Vyuºití reálných opcí p°i poskytování IT sluºeb Bc. Veronika Dvo°áková
Vedoucí práce:
Ing. Pavel Náplava
Studijní program: Elektrotechnika, energetika a management, Magisterský
Obor: Ekonomika a °ízení elektrotechniky
12. kv¥tna 2014
iv
v
Pod¥kování Cht¥la bych pod¥kovat panu Ing. P. Náplavovi a panu prof. Ing. O. Starému za jejich konzultace a vedení mé práce. Dále pak panu Pavlu Hrabinovi ze spole£nosti IBM za poskytnutí materiál· a ochotnou spolupráci. Také bych cht¥la pod¥kovat rodi£·m, díky nimº jsem mohla studovat a mít moºnost vytvo°it tuto práci. V neposlední °ad¥ pak d¥kuji p°átel·m za jejich podporu.
vi
vii
Prohlá²ení Prohla²uji, ºe jsem práci vypracovala samostatn¥ a pouºila jsem pouze podklady uvedené v p°iloºeném seznamu. Nemám závaºný d·vod proti uºití tohoto ²kolního díla ve smyslu 60 Zákona £. 121/2000 Sb., o právu autorském, o právech souvisejících s právem autorským a o zm¥n¥ n¥kterých zákon· (autorský zákon).
V Praze dne 12. 5. 2014
.............................................................
viii
Abstract The master's thesis focuses on the problem of using real options solutions on cloud technology and systematic usage of both technologies in corporate strategy. Base of the thesis consists of cloud technology and real options de nitions. This is then used as a model for aplication in real corporate IT strategy. As a result there is a complete case study of a typical deployment.
Abstrakt Tato diplomová práce se zabývá problémem pouºití reálných opcí u cloudových technologií a jejich návaznosti na tvorbu remní strategie. Základem práce jsou de nice cloudových technologií a reálných opcí. Následn¥ se v práci nachází model vyuºí pro praxi v návaznosti na IT strategii. Výsledkem je komplexní srovnání, které je moºné pouºít p°i rozhodování v praxi.
ix
x
Obsah 1 Úvod
1
2 Strategické plánování a rozhodování
3
2.1
Klasi kace strategií . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
2.1.1
Soulad Byznys / IT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.1.2
The Strategic Alignment Model . . . . . . . . . . . . . . . .
5
2.1.3
Dopad Cloud Computingu na soulad Byznys/IT . . . . . . .
6
3 Cloud computing
7
3.1
Historie cloud computingu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2
Co vlastn¥ je cloud computing?
3.3
Ekonomické výhody cloud computingu
3.4
Ekonomické nevýhody
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7 9
. . . . . . . . . . . . . . . .
10
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
3.5
Technické výhody . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
3.6
Technické nevýhody . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
3.7
Modely rozd¥lení
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
3.7.1
Modely pouºití dle NIST . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
12
3.7.2
Modely sluºeb dle NIST
14
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4 Úvod do nan£ních opcí 4.1
4.2
D¥lení nan£ních opcí
17 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
4.1.1
Základní kombinace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
19
4.1.2
Spread . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20
4.1.3
Straddle . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20
4.1.4
Strangle
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20
4.1.5
A dal²í . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21
Hodnota opce - vnit°ní a £asová sloºka
. . . . . . . . . . . . . . . .
21
4.2.1
Vnit°ní hodnota opce . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
21
4.2.2
asová hodnota opce . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
22
4.3
Faktory ovliv¬ující cenu opcí . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
22
4.4
M¥°ení závislosti
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
23
4.5
Výhody a nevýhody opcí . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
24
4.5.1
Výhody
24
4.5.2
Nevýhody
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
xi
25
xii
OBSAH
5 Analýza problematiky reálných opcí 5.1 5.2
5.3
Parametry reálných opcí
27
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
28
Metody oce¬ování reálných opcí . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
29
5.2.1
Spojitý model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
30
5.2.2
Rizikov¥ vyváºené rozhodovací stromy
. . . . . . . . . . . .
31
5.2.3
Binomický model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
31
5.2.4
Simulace Monte-Carlo
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
33
Stanovení volatility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
34
5.3.1
Druhy volatility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
34
5.3.2
Metody ur£ování volatility . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
35
5.4
Moºnosti d¥lení reálných opcí
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
38
5.5
Základní op£ní typy . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
5.5.1
Opce opu²t¥ní, ukon£ení
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
5.5.2
Opce odloºení, vy£kávání . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
40
5.5.3
Opce p°eru²ení
41
5.5.4
Opce rozfázování
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
41
5.5.5
Opce r·stu, inovace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
41
5.5.6
Opce roz²í°ení . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
41
5.5.7
Opce z·ºení . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
42
5.5.8
Opce zám¥ny, exibility
42
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
6 P°ípadová studie 6.1
6.2
43
Framework pro pouºití reálných opcí
. . . . . . . . . . . . . . . . .
44
6.1.1
D·leºité parametry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
45
6.1.2
Framework model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
47
6.1.3
Rozhodovací proces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
48
P°ípadová studie, nasazení frameworku . . . . . . . . . . . . . . . .
49
6.2.1
De nice startupu
49
6.2.2
Tvorba strategického plánu . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
52
6.2.3
Identi kace reálných opcí . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
52
6.2.4
Predikce budoucích cash ow . . . . . . . . . . . . . . . . . .
54
6.2.5
Stanovení volatility . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
57
6.2.6
Výpo£et hodnoty projektu pomocí DCF (NPV)
58
6.2.7
Reálné opce a sestavení binomického stromu . . . . . . . . .
59
6.2.8
Vývoj trhu a rozhodování
61
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7 Záv¥r
63
A Seznam pouºitých zkratek
67
B Obsah p°iloºeného CD
69
Seznam obrázk· 2.1
Strategic Alignment Model - Henderson a Venkatraman [11]
. . . .
6
3.1
Modely rozd¥lení NIST, obrázek p°evzatý z broºury T-Systems [4] .
12
5.1
Výpo£et rekombina£ního binomického stromu, p°evzato z [7]
. . . .
32
5.2
P°íklad nerekombina£ního binomického stromu, p°evzato z [7]
. . .
33
5.3
P°ehled moºností stanovení volatility projektu, p°evzato z [22]
. . .
5.4
D¥lení opcí odvozené dle L. Trigeorgise, obrázek p°evzat z £lánku [25]
38
6.1
K°ivka nár·stu zákazník· pro úsp¥²ný startup . . . . . . . . . . . .
51
6.2
K°ivka nár·stu zákazník· pro ukázkový startup
. . . . . . . . . . .
55
6.3
Binomický rozvoj S a hodnota call opce za t°ím¥sí£ní intervaly . . .
60
xiii
36
xiv
SEZNAM OBRÁZK
Seznam tabulek 4.1
Projev parametr· na hodnot¥ opce
5.1
Srovnání parametr· nan£ní a reálné opce
5.2
Stanovení volatility logaritmováním p°ír·stk· CF, p°evzato z [16]
.
37
5.3
Stanovení volatility logaritmováním PV, p°evzato z [16] . . . . . . .
38
6.1
Zjednodu²ená manaºerská predikce
. . . . . . . . . . . . . . . . . .
56
6.2
Zjednodu²ená manaºerská predikce upravená o optimismus . . . . .
56
6.3
Výpo£et volatility logaritmovanými p°ír·stky
57
xv
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . .
23 28
xvi
SEZNAM TABULEK
Kapitola 1 Úvod Investovat, £i neinvestovat? To je otázka, kterou si v dne²ní dob¥ m·ºe pokládat mnoho za£ínajících rem. Mladé spole£nosti jsou problematické z hlediska ocen¥ní, a to hned z n¥kolika d·vod·. N¥které jsou zaloºeny na inovativním nápadu a p°edpokladu rychlého ²í°ení a r·stu, bez po£áte£ních p°íjm· £i provozních ztrát. I ty spole£nosti, které jsou ziskové, mají mnohdy jen krátkou historii a jsou závislé na osobním kapitálu, nap°íklad na úsporách majitele. D·sledkem je, ºe mnoho standardních technik pro ocen¥ní pen¥ºních tok·, tempa r·stu £i diskontních sazeb nefungují nebo vykazují nerealistické hodnoty. Navíc, fakt, ºe mnoho takovýchto za£ínajících rem "nep°eºije", by m¥l být zahrnut kdesi v daném ocen¥ní. V této práci se budu zabývat zp·sobem, jak ohodnotit takovou za£ínající rmu. Hlavní zam¥°ení práce strategické vyuºití hodnocení cloud computingu pomocí opcí a tvorba základního frameworku pro vyuºití v praxi. Diplomová práce je rozd¥lena do n¥kolika £ástí. První £ást je v¥nována vazb¥ IT a byznys strategie a vyuºití nových technologií, jako je cloud. Následuje úvod do cloud computingu, základní distribu£ní modelu, moºnosti nasazení a jednotlivé výhody a nevýhody jeho vyuºití. T°etí a £tvrtá £ást je v¥nována teorii nan£ních a reálných opcí. Finan£ní opce jsou zde brány jako podklad pro opce reálné. Následná analýza vyuºití reálných opcí je detailn¥ji propracovaná. Zahrnuje d·leºité parametry a jejich ocen¥ní, zp·soby výpo£tu a identi kace v praxi. V poslední, páté £ásti práce, se nachází hlavní p°ínos, a to framework pro analýzu reálných opcí a jejich uplatn¥ní v cloudu. Zahrnuje prvky p°edchozích kapitol, analýzu strategických moºností v cloudu, klasi kaci existujících reálných opcí pro danou strategii, jejich ocen¥ní a následné rozhodování o uplatn¥ní.
1
2
KAPITOLA 1.
ÚVOD
Kapitola 2 Strategické plánování a rozhodování ízení organizací se stává stále sloºit¥j²í a dynami£t¥j²í záleºitostí. To je nesporn¥ zp·sobeno nestabilním trºním prost°edím, ve které dochází k neustálým zm¥nám v konkuren£ních vztazích, politických i ekonomických podmínkách. V²echny tyto zm¥ny mohou pro organizace znamenat jak p°íleºitosti, tak i ohroºení a rizika. Pro£ jsou n¥které podniky úsp¥²n¥j²í neº jiné? Zku²enosti ukazují, ºe podmínkou úsp¥²ného rozvoje podniku je strategie. Co p°edstavuje pojem strategie? "Strategie vyjad°ují základní p°edstavy o tom, jakou cestou budou remní cíle dosaºeny"[2]. Strategie nesmí být statický dokument, který se jednou vytvo°í a jiº se nebude m¥nit. Strategie zahrnuje nejen dlouhodobé cíle organizace, stanovuje pr·b¥h jednotlivých operací a rozmíst¥ní zdroj·, ale reaguje i na pot°eby organizace, p°ihlíºí k p°edpokládaným zm¥nám ve zdrojích a reaguje na zm¥ny vn¥j²ího prost°edí. Její tvorba a implementace pat°í v podniku k jednomu z nejd·leºit¥j²ích úkol· pro management organizace. Klí£em k úsp¥chu, jak obstát na trhu, je neustálé monitorování interního i externího prost°edí organizace. P°edpokládá se tedy, ºe vedení organizace má p°ehled o zm¥nách jak uvnit° organizace, tak i ve vn¥j²ím okolí a je schopno zajistit v£asnou adaptaci na tyto zm¥ny. Strategický management zahrnuje dv¥ základní aktivity:
1. rozhodování o tom, co musí organizace ud¥lat pro to, aby bylo dosaºeno ºádoucího stavu
2. p°edvídání budoucího vývoje a eliminace rizik
3
4
KAPITOLA 2.
STRATEGICKÉ PLÁNOVÁNÍ A ROZHODOVÁNÍ
2.1 Klasi kace strategií Strategie, které mají své místo v kaºdém podniku, m·ºeme dále klasi kovat zhruba takto [2]:
• Podniková (corporate) strategie
obsahuje a ur£uje základní podnikatel-
ská rozhodnutí nap°. v jaké zemi a v jakém odv¥tví bude spole£nost realizovat svou £innost. Jakým zp·sobem bude probíhat alokace disponibilních kapitálových prost°edk· a zejména, jakým zp·sobem bude probíhat samotné °ízení podnikání. Jádrem podnikové strategie je sestavení a °ízení portfolia podnikatelských jednotek, schopností a aktivit zam¥°ených na zvy²ování hodnoty. [2]
• Business (obchodní)
strategie navazuje na podnikovou strategii. Obsahuje
formulaci obchodních strategií a to zpravidla pro kaºdou obchodní jednotku. Vyjad°uje základní strategické cíle a cesty, které povedou k jejímu napln¥ní a to vºdy pro danou obchodní jednotku. Jde-li o samotnou obchodní jednotku má zpravidla ur£enou skupinu zákazník· a jejich pot°eby, které chce uspokojit svými výkony.
• Funk£ní strategie
navazuje na obchodní strategii a konkretizuje ji v násle-
dujících oblastech strategií: strategie marketingu, strategie výzkumu a vývoje, strategie °ízení výroby, strategie IS/IT, personální strategie atd.
• Informa£ní strategie
je jednou z díl£ích strategií (vedle marketingové, -
nan£ní, personální atd.), které navazují a rozpracovávají podnikovou strategii. Pro tuto strategii je d·leºité rozli²it, zda jde o spole£nost, jejíº jednou z £innosti je poskytování IT sluºeb £i nikoliv. Pokud bude jednou z £inností spole£nosti poskytování IT sluºeb, m·ºe být informa£ní strategie za°azena mezi obchodní strategie. Pokud bude IT pouze jeden z vnit°ních útvar·, který bude pouze podporovat £innost obchodních jednotek, bude informa£ní strategie sou£ástí funk£ní strategie.
Je d·leºité zajistit soulad t¥chto strategií v podniku, abychom si mohli být jistí, ºe v²ichni mí°íme ke stejnému cíli. Strategie je n¥co jako obchodní cíl, jehoº sm¥r je navrºen tak, aby v²ichni ú£astníci na jeho uskute£n¥ní v¥d¥li, jak na to. Pokud dojde k dezinformaci, následuje ztráta zdroj·. Strategie musí být v souladu práv¥ proto, aby byli co nejefektivn¥j²í.
2.1.
KLASIFIKACE STRATEGIÍ
5
Je²t¥ p°ed n¥kolika lety byla informa£ní strategie spí²e technologickou podporou pro byznys strategii. IT odd¥lení byla více mén¥ tvo°ena práv¥ pro podp·rné procesy. Ale v dne²ní dob¥ si stále více manaºer· uv¥domuje d·leºitost zakomponování práv¥ IT strategie do celkové vize, aby bylo moºné na technologicky vysp¥lém trhu £elit konkurenci.
2.1.1 Soulad Byznys / IT Kontinuální proces udrºení soudrºnosti mezi Byznys a IT strategiemi je dnes znám pod termínem Business/IT alignment. Do £eského jazyka je moºné tuto praktiku p°eloºit pod pojmem soulad strategií. Soulad byznysu a IT je dynamický stav, ve kterém je organizace schopná vyuºít informa£ní technologie objektivn¥ za ú£elem dosaºení cíle. Typicky je tímto cílem zlep²ení nan£ního výkonu nebo konkurenceschopnosti. Dá se °íci, ºe soulad je jistým kontrastem oproti tradi£ním zku²enostem mnoha organizací. Ve v¥t²in¥ z nich marketingoví profesionálové a IT administráto°i sledují zcela jiné cíle. Nalezení kompromisu je v mnoha takových p°ípadech t¥ºké, n¥kdy aº nemoºné. Výsledkem bývají p°edraºená a ne exibilní °e²ení, které nemají dostate£nou návratnost. Z tohoto d·vodu za£alo mnoho rem hledat °e²ení v podob¥ nové organiza£ní struktury £i frameworku pro zakomponování souladu byznysu a IT ve svých infrastrukturách. A výsledky za£ali p°icházet. Nyní existuje mnoho £lánk·, návod·, framework·, jak takového souladu docílit. Jedním z nich je model "The Strategic Alignment Model"od Hendersona a Venkatramana [11].
2.1.2 The Strategic Alignment Model Jak je jiº patrné, hlavní my²lenkou tohoto modelu je, ºe pokud chceme být úsp¥²nou spole£ností, musí na²e IT strategie být v naprostém souladu s byznys strategií. Model se skládá ze £ty° kvadrant·, kaºdý z nich ze t°í komponent. V²echny tyto komponenty spolupracují a de nují tak rozsah soulad·. Nemén¥ d·leºité jsou také spojnice mezi kvadranty. První spojnicí je p°izp·sobení strategie. Je to vertikální spojení, které odpovídá pouºití strategie pro ur£ení infrastruktury podniku. Druhá spojnice je integrací funkcí. Jde o spoj horizontální a je p°edstavením práv¥ onoho souladu mezi byznysem a IT. V závislosti na perspektiv¥ je moºné vytvo°it jakýkoliv trojúhelník pro ur£ení p°esného rozloºení rmy. Bohuºel tyto perspektivy nedávají mnoho informací o tom, jak takového rozloºení dosáhnout.
6
KAPITOLA 2.
STRATEGICKÉ PLÁNOVÁNÍ A ROZHODOVÁNÍ
Obrázek 2.1: Strategic Alignment Model - Henderson a Venkatraman [11]
2.1.3 Dopad Cloud Computingu na soulad Byznys/IT S p°íchodem cloud computingu a nových moºností vyuºití IT sluºeb mimo vlastní infrastrukturu, spolu s mnoha jednoduchými a p°ímo£arými nastavovacími procesy, stále více rem a koncových uºivatel· p°ebírá zodpov¥dnost za své aplikace. Proto celkový soulad IT a byznys strategie a aplikací je d·leºitý pro kontinuální chod a udrºení informa£ní hodnoty. Kdyº se na v¥c podíváme z druhé strany, díky cloudu se soust°ed¥ní IT teamu p°esune z °ízení hardwarových komponent na management datových center, de nování infrastruktury a správný soulad se strategií a cíly. Cloud jako takový je dokonalým prost°edkem pro strategický soulad skrz celou organizaci. Proto se vyuºitím cloudu a jeho moºnosti jeho vyuºití z hlediska strategických moºností budu dále v této práci zabývat.
Kapitola 3 Cloud computing Cloud computing je v sou£asnosti jedno z velmi oblíbených marketingových spojení v IT pr·myslu. Ale co p°esn¥ cloud computing je? Zjednodu²en¥ °e£eno je to sdílení hardwarových i softwarových prost°edk· pomocí sít¥. Jméno cloud computingu má inspiraci v symbolu mraku (anglicky Cloud), který je £asto pouºíván ke znázorn¥ní internetu a zdroj·, které poskytuje, v r·zných diagramech. D·vodem, pro£ je v dne²ním sv¥t¥ cloud tak populární, je jeho p°ístupnost. Jediné, £ím se uºivatel musí zabývat, je p°ipojení k internetu a funk£nost po£íta£ové stanice, kterou k p°ístupu vyuºívá. Jeho uºivatelsky jednoduchá správa vede rmy ke stále v¥t²í migraci dat do cloudových úloºi²´ a ²et°í tak prostory a nance, které by museli vynaloºit na správu vlastního hardware. Nespornou výhodou konceptu cloudu je také to, ºe oby£ejný uºivatel nemusí sám vlastnit výkonný po£íta£. M·ºe vyuºít prost°edky sdílené se stejnou efektivitou, ale za men²í cenu. Tato kapitola je ur£ena seznámení s termínem Cloud computing a je zpracována formou stru£nému výtahu z mé bakalá°ské práce na téma "Srovnání cloudové a virtualiza£ní technologie". Pro dal²í reference doporu£uji publikace Cloud Computing - praktický pr·vodce[24] a Cloud Computing - The Complete Cornerstone Guide to Cloud Computing Best Practices [15].
3.1 Historie cloud computingu Základy pro cloud byly poloºeny uº v 60. letech vývojem virtualizace pro vyuºití kapacit mainframe po£íta£·. Ale aº díky novodobým technologiím bylo moºné vyuºívat výpo£etní zdroje vzdálen¥. D°íve bylo internetové p°ipojení mén¥ dynamické kv·li pomalému stahování a nahrávání dat.
7
8
KAPITOLA 3.
CLOUD COMPUTING
Jako první se o Cloud zajímal Joseph Carl Robnett Licklider (1915-1990), ve-
1
doucí vývojové skupiny ARPANETu . Jiº tenkrát m¥l Licklider vizi, ºe v²ichni na sv¥t¥ budou propojeni pomocí po£íta£· a budou moci kdykoliv a odkudkoliv p°istupovat k jakýmkoliv dat·m. Tenkrát se sice je²t¥ nepouºíval termín cloud computing, nicmén¥ jeho podstatu tato vize vystihuje.
Dal²í významnou osobou je profesor z americké univerzity MIT John McCarthy. Ten v roce 1961 publikoval moºnost vyuºití spojeného výpo£etního výkonu po£íta£· jako obchodního modelu. P°ipodob¬oval jej k rozvod·m elektrické sít¥, kdy mnoho domácností sdílí energii ze vzájemn¥ propojených elektráren [15]. V p°ípad¥ výpadku jedné p°ebírají ostatní elektrárny její zát¥º a odb¥ratelé tak nepocítí výpadek. Z této metafory o vyuºívání energie vychází i souhrnné anglické ozna£ení "Utility computing", jak se cloudu v jeho po£átcích °íkalo. Tyto my²lenky upadly v zapomn¥ní, protoºe tehdy je²t¥ nebyla výpo£etní technika na takové úrovni, aby realizaci cloud computingu umoºnila.
Oºivení nastalo aº v 90. letech 20. století, kdy se za£al roz²i°ovat vysokorychlostní internet a telekomunika£ní rmy za£aly p°echázet z bod-bod sítí na VPN (Virtual Private Network) sluºby. Samotný pojem cloud computing se objevil v roce 1997, kdy si Ramnath Chellap na své p°edná²ce vyp·j£il termín "oblak"(cloud) od telekomunika£ních spole£ností. Ty jej pouºívaly pro schematické obrázky telekomunika£ní sít¥ (napojení koncových stanic do oblaku s nápisem internet). Do tohoto oblaku Chellap zakreslil infrastrukturu poskytovatele utility computingu. Od roku 1997 se pouºívá výraz cloud computing a s novým jménem zárove¬ p°i²la standardizace názvosloví a vytvo°ení základního konceptu.
Jednou z prvních spole£ností vyuºívající model Cloudu byla rma Salesforce, která roku 1999 p°edstavila podnikové aplikace dostupné p°es internetové stránky. Klí£ovou roli ve vývoji poté hrála rma Amazon, která za£ala poskytovat sluºbu Amazon Web Service v roce 2002 a v r. 2006 Amazon's Elastic Compute cloud umoº¬ující i malým rmám a ºivnostník·m pronájem po£íta£· s v¥t²í kapacitou pro b¥h jejich program·. P°ínos k vývoji má také rma Google, jeº p°edstavila také roku 2006 svou sluºbu Google Docs.
K poskytovatel·m cloud computingu se záhy p°ipojil také Microsoft, IBM, Oracle a je následovalo mnoho dal²ích, mén¥ známých rem.
1 Experimentální
internetové sít¥
sí´ vytvo°ená grantovou agenturou ministerstva obrany v USA, p°edch·dce
3.2.
CO VLASTN
JE CLOUD COMPUTING?
9
3.2 Co vlastn¥ je cloud computing? Cloud computing je obecn¥ aplikace £i sluºba, ke které je moºné se p°ipojit z jakéhokoliv po£íta£e s p°ístupem k síti. Do této kategorie zapadá nap°íklad e-mail. P°ístupnost ale není jediná podmínka. De novat cloud není snadná záleºitost, nebo´ samotná problematika nelze popsat jednou v¥tou a zahrnout tak v²echny aspekty, které cloud computingu pat°í. Do diskusí o podstat¥ cloud computingu se zapojují i akademické instituce. Berkeleyská studie Armbrusta a kol. z února 2010 [3] de nuje cloud jako datacentrový hardware a software. S dodate£ným faktura£ním modelem pay-as-you-go (podle odb¥ru) je výsledkem cloud computing placený podle aktuální spot°eby zdroj·. Spí²e neº p°ímou de nici by bylo vhodné uvést atributy, kterými se cloud jednozna£n¥ odli²uje. I v tom se bohuºel mnoho autor· svými názory li²í. Uvedu tedy n¥kolik základních hledisek, na které je moºné narazit p°i pokusu o de nování cloud computingu. Gartner, Inc. je výzkumná a poradenská spole£nost a sv¥tový lídr v oblasti informa£ních technologií. Tato spole£nost v roce 2009 uvedla svou de nici cloud computingu, podle které se skládá z p¥ti základních pilí°·:
• Princip sluºeb: Zájmy spot°ebitele a poskytovatele jsou od sebe jednozna£n¥ odd¥lené pomocí jasn¥ de novaného rozhraní. Toto rozhraní skrývá implementa£ní detaily a umoº¬uje uºivateli zcela automatizované odezvy. Lze jej ozna£it jako sluºbu, jelikoº je navrºeno pro pln¥ní speci ckých poºadavk· od zákazník· nehled¥ na to, jak jsou poºadavky pln¥ny z hlediska technologického. len¥ní této sluºby je zaloºeno na p°edem známé de nici SLA - servis level agreement, a zahrnuje záruky pro p°ístupnost, dobu odezvy a de nované procesy.
• kálovatelnost a elasticita: Elasticita je typickým rysem pro spole£né hardwarové prost°edky pro vícero uºivatel·. kálovatelnost náleºí infrastruktu°e a softwaru. Díky t¥mto atribut·m m·ºe zákazník pln¥ automaticky m¥nit nastavení výkonu a úrove¬ softwaru v závislosti na p°ístupných zdrojích a to v rámci minut, maximáln¥ n¥kolika hodin.
• Sdílení:
Sluºba je postavená na mnoºin¥ propojených hardwarových pro-
st°edk·. Tato infrastruktura, jejíº p°esn¥ de nované sloºení je známé, je sdílená mezi zákazníky. Nevyuºité zdroje mohou být p°esouvány mezi n¥kolika procesy a tím se docílí úspory a maximalizace vyuºití.
10
KAPITOLA 3.
• M¥°ení / placení za vyuºití:
CLOUD COMPUTING
U sluºeb je sledováno jejich vyuºití. Posky-
tovatel sluºeb pak vyuºívá metriky pro de nice n¥kolika model·: Placení za vyuºití (z hlediska hodin £i p°enesených dat), xované platby nebo sluºby zdarma.
• Uºití skrze internet:
Hlavním rysem z·stává p°istupování spot°ebitel· ke
sluºb¥ pomocí internetu, protokol· URL, HTTP a IP a webov¥ orientované architektury.
Od této de nice se odvíjí model cloud computingu navrºený organizací NIST National Institute of Standards and Technology. Hlavními autory jsou Peter Mell and Tim Grance. Podle nich je model cloud computingu zaloºen na sí´ovém p°ístupu ke sdíleným zdroj·m. Tyto zdroje je moºné snadno ²kálovat a kon gurovat s minimálním vyuºitím prost°edk· pro °ízení operací nebo zásahu ze strany poskytovatele. Poprvé byla de nice lehce upravena v °íjnu 2009 a sou£asná verze 15 se stala sm¥rodatnou. Gartner vydal srovnání svého popisu cloudu s modelem NIST a navrhl n¥kolik vylep²ení. Vznikla tak pom¥rn¥ komplexní sada de nic na jednoduchém dvoustránkovém dokumentu [19]. Tento model podporuje p°ístupnost a je zaloºen také na p¥ti základních charakteristikách, které se do jisté míry shodují. K nim navíc p°ibyly modely nasazení a distribu£ní modely, které budou v této práci rozebrány v samostatných podkapitolách. Nejuºívan¥j²í ryze £eskou de nici formuloval Jan Kodera [13]: "Cloud computing ozna£uje souhrnn¥ technologie a postupy pouºívané v datových centrech a rmách pro zaji²t¥ní snadné ²kálovatelnosti aplikací dodávaných p°es Internet."
3.3 Ekonomické výhody cloud computingu •
Malé po£áte£ní investice
•
Net°eba opakovaných investic do infrastruktury
•
Neexistují skryté výdaje
•
Mén¥ nutn¥ pot°ebných zam¥stnanc·
•
Dynamická zm¥na kapacity
•
Niº²í cena neº on-premise
3.4.
EKONOMICKÉ NEVÝHODY
11
3.4 Ekonomické nevýhody •
Malé £i ºádné úspory vzhledem k rozsahu sluºeb
•
Vlastní infrastruktura m·ºe být dlouhodob¥ levn¥j²í
3.5 Technické výhody •
Dynamická zm¥na kapacity
•
Správa a údrºba
•
Upgrade zdarma
•
Samotné SLA
3.6 Technické nevýhody •
Data mimo remní infrastrukturu
•
Data jsou stahovaná p°es internet
•
Volba kon gurace je limitována nabídkou
•
P°ípadná pomalej²í reak£ní doba
•
Odli²ný právní °ád poskytovatele a klienta
3.7 Modely rozd¥lení NIST de nuje cloud computing jako "Model umoº¬ující sí´ový p°ístup podle pot°eby ke sdílenému sdruºení kon gurovatelných opera£ních zdroj·, který lze rychle realizovat s vynaloºením minimálního úsilí nebo minimální interakcí poskytovatele sluºby."[4] Druhá £ást de nice popisuje aktuální p°idanou hodnotu: "Model cloudu se skládá z p¥ti základních charakteristik, t°í model· sluºeb a £ty° model· nasazení."[4] Prvních p¥t základních charakteristik uº bylo rozebráno v sekci de nice cloud computingu. Nyní proberu modely nasazení a modely sluºeb. Jejich p°ehledná klasi kace je uvedena v obrázku 3.1.
12
KAPITOLA 3.
CLOUD COMPUTING
Obrázek 3.1: Modely rozd¥lení NIST, obrázek p°evzatý z broºury T-Systems [4]
3.7.1 Modely pouºití dle NIST Model nasazení nám °íká, jakým zp·sobem je cloud poskytován. ty°i modely pouºití navzájem rozli²ené v de nici NIST jsou cloudy soukromé (Private), ve°ejné (Public), komunitní (Community) a hybridní (Hybrid). Na Private a Public Cloud computingu se v¥t²ina autor· de nic shoduje, názvy zbylých dvou se mohou li²it (Dedicated cloud, Shared Environment atd.).
Privátní cloud Privátní cloud, n¥kdy nazývaný jako interní nebo korpora£ní, je marketingový termín pro vlastní výpo£etní prost°edky poskytované jenom omezenému po£tu lidí s ur£itým spole£ným rysem. Typicky jsou to zam¥stnanci jedné rmy p°ipojení do soukromé sít¥. Pokroky ve virtualizaci a v poskytování hardwarových prost°edk· nap°í£ internetem umoºnily soukromé vyuºití této koncepce v datacentrech, kde se administráto°i stali "poskytovateli"a zam¥stnanci "zákazníky"jako v klasickém modelu cloud computingu, ale p°eneseném na remní infrastrukturu. Privátní cloud je vhodným °e²ením pro organizace, které cht¥jí £i p°ímo pot°ebují v¥t²í kontrolu nad jejich daty, neº jaká se jim dostane p°i vyuºití hostovaných
3.7.
MODELY ROZD
LENÍ
13
sluºeb od poskytovatel· na internetu. Má tedy výhodu ve své bezpe£nosti a spolehlivosti a m·ºe být vyuºit i v p°ípad¥, kdy rma poºaduje umíst¥ní datového centra na ur£itém území (jako bylo uvedeno u technického omezení v rámci legislativy). Zárove¬ se setkává s kritikou, jelikoº vlastníci stále musí hardware a aplikace zakoupit a spravovat, coº tento model odd¥luje od klasického ekonomického konceptu vyuºití cloud computingu.
Komunitní cloud Model komunitní cloudové infrastruktury je zaloºen na privátním cloudu, který je sdílen mezi n¥kolika organizacemi se stejnými £i p°inejmen²ím podobnými vlastnostmi a cíli. Takový cloud m·ºe být spravován jak uvnit° komunity, tak t°etí stranou. Náklady na provoz jsou rozd¥leny na základ¥ vyuºití nap°í£ spojenými organizacemi, stále v²ak mezi mén¥ uºivatel·, neº u cloudu ve°ejného. Toto °e²ení n¥kdy nebývá uznáno jako samostatný model nasazení, práv¥ kv·li velké podobnosti se zmín¥ným ve°ejným cloudem.
Hybridní Cloud Hybridní cloud je kombinací minimáln¥ dvou typ· cloudu. Zpravidla bývá uvaºována kombinace ve°ejného a soukromého modelu. Jednotlivá °e²ení jsou propojena pomocí standardiza£ních technologií, které poskytují p°ená²ení dat a navenek vystupují jako jeden celistvý prvek. Výsledkem je prost°edí, ve kterém organinzace spravuje vlastní zdroje a zárove¬ spolupracuje s externími providery. Firma má stále p°ístup ke ²kálovatelnosti a má men²í výdaje za správu n¥kterých £ástí hardwaru a zárove¬ se nemusí obávat vystavení soukromých dat a aplikací na ve°ejném cloudu a jeho "slabinám". P°íkladem tohoto modelu m·ºe být ukládání archivovaných dat a zálohování do externího cloudu a ponechávání pracovních dat v privátním cloudu.
Ve°ejný cloud Zatímco na prvních t°ech typech se provozují standardní klient - server aplikace, tak ve°ejný cloud p°iná²í skute£nou zm¥nu technologického p°ístupu. Ve°ejný cloud je zaloºený na klasickém modelu cloud computingu, ve kterém externí poskytovatel umoº¬uje pronájem výpo£etních zdroj·, aplikací £i úloºi²´ p°ístupných k vyuºití ²iroké ve°ejnosti. Tyto sluºby mohou být jak zdarma, tak nabízené v modelu payper-usage - platím za to, co vyuºiji.
14
KAPITOLA 3.
CLOUD COMPUTING
Model ve°ejného cloudu je prvkem, který je moºno p°ímo srovnat s virtualizací na základ¥ po°izovacích a provozovacích cen v ur£itém £asovém úseku. Tímto porovnáním se budu zabývat ve t°etí kapitole.
3.7.2 Modely sluºeb dle NIST Zavedené úrovn¥ dle de nice NIST jsou Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platformas-a-Service (Paas) a Software-as-a-Service (Saas). Podle t¥chto t°í úrovní se na trhu zavedla kategorizace cloudových nabídek, kde IaaS je nejzákladn¥j²í vrstvou a kaºdá vy²²í vrstva staví na detailech niº²í. Mnoho poskytovatel· se navíc snaºí roz²i°ovat dodávky svých sluºeb v koncepci "jako sluºba"(as-a-Service) ve form¥ podbod· stávajícího £len¥ní. Tento trend je shrnut v pojmu Everything-as-a-Service (V²e jako sluºba XaaS), kdy pro p°íklad m·ºeme uvést Storage-aaS, Comupute-aaS (ob¥ staví na IaaS), CommunicationaaS (varianta SaaS), Enterprise-Mobility-aaS (od rmy Verizon), Security-aaS (od rmy McAfee), Bussines-process-aaS, Test-aaS, Monitoring-aaS a mnoho dal²ích.
Infrastructure-as-a-Service (IaaS) Jak jiº bylo °e£eno v úvodu do podkapitoly, základní vrstvou modelu NIST je Infrastruktura jako sluºba, n¥kdy nazývána také Hardware-as-a-Service. Tento typ se nejvíce podobá virtualizaci, p°ímo staví na jejích základech. Práv¥ vyuºití virtualizace odli²uje poskytovatele IaaS od tradi£ního hostingu. Zákazník si pronajímá ²kálovatelnou infrastrukturu, výpo£etní kapacity, datová úloºi²t¥ a p°ípadn¥ i dal²í dopl¬kové sluºby (jako bezpe£nostní nástroje typu rewall £i licence na software). Nemá kontrolu nad hardwarem a v¥t²inou mu není známo, kde se fyzicky nachází. M·ºe p°ímo obsluhovat opera£ní systém, provozovat libovolný software (u placeného za p°edpokladu, ºe vlastní licenci) a spravovat ur£ité sí´ové prvky. Platí se zde v¥t²inou za mnoºství uloºených dat nebo procesorový £as. Typickým zástupcem poskytovatele Iaas je Amazon Web Services. V rámci sluºby EC2 si má zákazník moºnost pronajmout virtuální po£íta£ nebo server. Poté m·ºe zvolit, jak bude s daným výkonem nakládat, je také ov²em na n¥m, aby si vlastními silami nainstaloval ve²kerý software. Model sluºeb Iaas v kombinaci s ve°ejným umíst¥ním je po virtualizaci druhou hlavní £ástí srovnání. Poskytovatelé tohoto modelu budou rozebrání v podkapitole 3.8.
3.7.
MODELY ROZD
LENÍ
15
Platform-as-a-Service (PaaS) Druhou de novanou vrstvou je Platforma jako sluºba, která je n¥kdy nazývána pojmem MiddleWare. Není to hotový produkt jako SaaS ani £isté prost°edí pod kompletní správou zákazníka jako IaaS. Základní my²lenkou provázející tuto vrstvu je vyuºití pro vývoj aplikací a jejich testování. Nepronajímají se celé virtuální po£íta£e, ale rovnou je p°ístupné hotové prost°edí na zvolené platform¥, coº ²et°í £as pot°ebný k instalaci, a spolu s ním p°icházejí i ²kálovatelné zdroje pro vývoj a provoz aplikací. K provozu se zpravidla pouºívá zve°ejn¥né API nebo weboví klienti. Zákazník zde nemá ºádnou kontrolu nad infrastrukturou, která zahrnuje sí´ové prvky nebo datová úloºi²t¥. Jedny z nejznám¥j²ích prost°edí Paas jsou Google App Engine, kde je moºné psát v jazyce Python, Microsoft Windows Azure prost°edí pro vývoj mobilních aplikací, her a webových stránek a GigaSpaces, které fungují pro Javu. GigaSpaces je zajímavý poskytovatel hlavn¥ proto, ºe vyuºívá cizí IaaS pro b¥h vlastního PaaS, p°esn¥ji hostuje u Amazon AWS a odtud provozuje své sluºby.
Software-as-a-Service (SaaS) Nejvy²²í vrstvou v d¥lení podle NIST je Software jako sluºba. Tato vrstva je v sou£asnosti nejuºívan¥j²í a spadá pod ní mnoho aplikací, se kterými se b¥ºný uºivatel internetu setkává tém¥° denn¥ skrze tenkého klienta, jakým je mezi jinými i webový prohlíºe£. Saas se dá de novat jako "software zprost°edkovaný uºivateli prost°ednictvím libovolného klientského rozhraní a komunika£ní sítí". Uºivatel nemá tém¥° ºádnou kontrolu nad aplikací samotnou, m·ºe maximáln¥ m¥nit své osobní uºivatelské nastavení a to jen za p°edpokladu, ºe to aplikace umoº¬uje. Dal²í £ásti infrastruktury (zahrnující opera£ní systém serveru £i jeho umíst¥ní, úloºi²t¥ a ostatní hardwarové prost°edky) jsou uºivateli zcela neznámé. Proto je SaaS uvád¥no jako vrstva s nejvy²²í mírou abstrakce. Aplikace SaaS se odli²ují od ostatních práv¥ tím, ºe byly vyvinuty p°ímo pro uºití ve webovém prost°edí. Nejjednodu²²ím p°íkladem takovéto aplikace je online emailová sluºba Gmail.
16
KAPITOLA 3.
CLOUD COMPUTING
Kapitola 4 Úvod do nan£ních opcí Opce pat°í mezi nej£ast¥ji pouºívané nan£ní deriváty na sv¥t¥. Pokud chceme vyuºít hodnocení Cloudu pomocí reálných opcí, musíme nejprve správn¥ porozum¥t op£ní problematice. Co je tedy opce?
"Opce je nan£ní nástroj, který umoº¬uje nakoupit nebo prodat ur£itý po£et podkladového aktiva za p°edem dohodnutou cenu v p°edem dohodnutém £ase. Toto právo je moºné uplatnit jak na akcie, tak komodity £i m¥nové páry."[12] Tak zní základní de nice, jeº p°i pozorn¥j²ím pohledu odhaluje základní typy d¥lení opcí a jejich náleºitosti. Opce m·ºe být právem na prodej £i koupi za p°edem dohodnutou cenu. Jakoºto právo, ne povinnost, ji obchodník m·ºe, ale nemusí vyuºít. Existuje zde ur£ité zvýhodn¥ní v·£i protistran¥ a to i s tím, ºe drºitel opce za to nenese ºádné náklady, pouze platí poplatek za uzav°ení smlouvy. Právo odstoupení od obchodu je zde vyplaceno práv¥ op£ní prémií, která p°ipadne vypisovateli opce.
Dále je v de nici uveden termín podkladové aktivum. Jelikoº se jedná o derivát, je opce vázaná na jakékoliv podkladové aktivum. Nej£ast¥ji se jedná v de nici zmín¥né m¥nové páry, akcie £i komodity. V závislosti na tomto aktivu se dá opce klasi kovat jako reálná nebo nan£ní.
Jiº z t¥chto n¥kolika v¥t je jasné, ºe opce lze d¥lit dle mnoha faktor·. V následující kapitole se budu v¥novat základní terminologii nan£ních opcí, druh·m a rozdíl·m mezi jednotlivými typy. Jelikoº není celkovou náplní práce podat komplexní a do hloubky zpracovaný p°ehled o opcích, ale ukázat moºnosti jejich vyuºití v prozatím netradi£ní oblasti, bude tato kapitola p·sobit jen jako základ pro dal²í zpracování.
17
18
KAPITOLA 4.
ÚVOD DO FINANNÍCH OPCÍ
4.1 D¥lení nan£ních opcí Nejjednodu²í d¥lení je na opce kupní (call) a prodejní (put). Kupní opce se vztahuje k právu na budoucí koupi za p°edem dohodnutou cenu. Prodejní je spojena s právem na budoucí prodej za stanovených podmínek. Jelikoº má vlastník opce právo rozhodnout se, zda ji vyuºije, je nezbytn¥ nutné, aby se druhá strana rozhodnutí p°izp·sobila. Podle pozice (postavení, ve kterém se obchodník nachází) lze opce dále d¥lit na pozici s právem rozhodnutí (long, kupujeme) a s povinností p°izp·sobit se (short, vypisujeme). Z anglické terminologie lze tyto pozice p°eloºit jako pozice dlouhá a krátká. Opce lze d¥lit také podle doby existence moºnosti vyuºítí op£ního práva. Existuje n¥kolik moºností, mezi nejuºívan¥j²í pat°í opce s jediným pevn¥ daným datem vypo°ádání, tedy evropská opce, a moºností vypo°ádání kdykoliv v dob¥ trvání op£ní lh·ty, opce americká. (Tato klasi kace je nezávislá na skute£ném zem¥pisném ur£ení. V Americe je moºné obchodovat opce evropského typu, v Evrop¥ pak analogicky amerického typu). Evropské opce jsou vesm¥s výhodn¥j²í pro vypisovatele, americké pro obchodníky. Jako dal²í moºnosti v hodnocení dle doby vypo°ádání m·ºeme zmínit je²t¥ opci Bermudskou. U bermudského typu je moºné vypo°ádat opci v n¥kolika p°edem de novaných £asových okamºicích. Název je op¥t pouhou slovní h°í£kou, kdy odvození od ostrov· mezi Amerikou a Evropou je analogií k faktu, ºe jde o hybrid evropské a americké opce. Jako poslední základní moºnost d¥lení lze povaºovat rozd¥lení podle vztahu sou£asné ceny podkladového aktiva a expira£ní ceny. Podkladové aktivum, jeº je p°edm¥tem smlouvy, je povaºováno za spotovou cenu S. Expira£ní (neboli realiza£ní) cena je zna£ena X. Vztahy mezi hodnotami jsou t°i. V pen¥zích (in the money), na pen¥zích (at the money) a mimo peníze (out of the money). Dle momentálního vztahu S a X se hodnotí, zda je vyuºití opce výhodné (in), lhostejné (at) nebo nevýhodné (out). Dále existuje n¥kolik dal²ích de novaných typ·, jako jsou opce Asijská, Bariérová, Pa°íºská a dal²í. V rámci práce pouze stojí za zmínku, ºe existují, ale více nebudu popisovat jejich náleºitosti. Pro úplnost si nyní shrneme základní d¥lení opcí [22]:
•
Dle typu
Kupní opce CALL
Prodejní opce PUT
4.1.
•
•
•
D
LENÍ FINANNÍCH OPCÍ
19
Dle pozice
Dlouhá pozice LONG s právem rozhodnutí
Krátká pozice SHORT s povinností p°izp·sobení se
Dle doby
Evropská opce s jediným pevn¥ stanoveným datem vypo°ádání
Americká opce s libovolným datem vypo°ádání
Bermudská opce s n¥kolika pevn¥ stanovenými daty vypo°ádání
Dle pozice
V pen¥zích IN THE MONEY - moment, kdy je vyuºití výhodné
Na pen¥zích AT THE MONEY - moment, kdy je lhostejné, zda se opce uplatní nebo ne
Mimo peníze OUT THE MONEY- moment, kdy je vyuºití nevýhodné
4.1.1 Základní kombinace Z klasi kace plyne, ºe je moºné sestavit r·zné opce pouze ze základního d¥lení. Nejobecn¥j²í klasi kace se provádí z hlediska typu a pozice. M·ºeme mít £ty°i základní op£ní typy [12]:
•
Long Call (dlouká kupní) Právo koupit podkladové aktivum za dohodnutou cenu
•
Short Call (krátká kupní) Závazek prodat podkladové aktivum za dohodnutou cenu
•
Long Put (dlouhá prodejní) Právo prodat podkladové aktivum za dohodnutou cenu
•
Short Put (krátká prodejní) Závazek koupit podkladové aktivum za dohodnutou cenu
Kaºdá tato kombinace pak m·ºe být amerického nebo evropského typu. Jen díky tomu máme uº osm moºných kombinací, kdy kaºdá má svá speci ka a strategie vypo°ádání. Na nan£ních trzích se základní op£ní typy prakticky nepouºívají. Více pouºívané jsou opce sloºené, kdy kombinací základních typ· vznikají op£ní strategie. V²echny úvahy o aplikaci moºných strategiích jsou zaloºeny na p°edpokladu
20
KAPITOLA 4.
ÚVOD DO FINANNÍCH OPCÍ
racionálního chování smluvních stran, tedy snaze maximalizace zisku, pop°ípad¥ minimalizace ztrát. Sloºené op£ní strategie vedou k rozloºení rizik, nej£ast¥ji na dvojicích short a long nebo put a call. A to bu¤ se stejným expira£ním datem £i stejnou realiza£ní cenou. Podle konkrétní kombinace lze strategie rozd¥lit na Spread, Straddle a Strangle.
4.1.2 Spread Spread je výraz pro rozloºení a pouºívá se proto, ºe riziko obchodování je rozloºené mezi dvojici koup¥ a prodej stejného typu opce. Vºdy jedna z dvojice opcí ve spreadu zaji²´uje tu druhou. Podle charakteristik opcí je moºné strategii spread dále d¥lit na [21]:
•
Vertikální - opce tvo°ící tuto strategii se li²í pouze hodnotami realiza£ních cen, datum expirace je shodné
Bý£í pohled (bull) - o£ekáváme nár·st ceny obchodovaného podkladového aktiva
•
Medv¥dí pohled (bear) - o£ekáváme pokles ceny
Horizontální (kalendá°ní) - opce mají stejné realiza£ní ceny, ale li²í se datem expirace
•
Diagonální spread opce mají rozdílné realiza£ní ceny i odli²ná data expirace
4.1.3 Straddle Strategie Straddle je sestavena z nákupu call a put opce na stejné realiza£ní cen¥ a se stejným datem expirace. V¥t²inou se volí realiza£ní cena jako at the money. Protoºe opce kupujeme, zaplatíme za ob¥ koupené opce. Správný název je tedy long straddle a jeho cash ow je záporné. Tato strategie je zaloºená na spekulaci zvý²ené volatility podkladového aktiva. Pozice se dostane do zisku p°i jeho v¥t²ím pohybu, a´ uº sm¥rem nahoru nebo dolu. Pouºívá se tedy v p°ípad¥, ºe o£ekáváme výrazný pohyb, ale neznáme jeho sm¥r.
4.1.4 Strangle "Strategie Strangle je podobná Straddle, ale li²í se v jedné zásadní v¥ci. V p°ípad¥ Long Strangle nakupujeme call a put opci za rozdílné realiza£ní ceny, p°i£emº realiza£ní cenu u call opce volíme vy²²í neº v p°ípad¥ put opce. Nej£ast¥ji se volí tyto
4.2.
HODNOTA OPCE - VNITNÍ A ASOVÁ SLOKA
21
striky Out-of-the-Money, zatímco v p°ípad¥ Straddle v¥t²inou dochází k nákupu At-the-money opcí"[21].
4.1.5 A dal²í Jako dal²í sloºené op£ní strategie lze zmínit Butter y, Iron Condor. Spolu se Spread, Straddle a Strangle tvo°í skupinu strategií, které mají spí²e spekulativní charakter a v oblasti reálných opcí nemají p°ímé uplatn¥ní. Proto se jimi nebudu podrobn¥ zabývat. Pro dal²í informace z této oblasti doporu£uji vyhledat publikace Ambroº, L. - "Oce¬ování opcí"a Ko²´ál, J. - "Opce (jak na obchodování s opcemi a výb¥r správné strategie".
4.2 Hodnota opce - vnit°ní a £asová sloºka P°i obchodování s opcemi je nutné v¥d¥t, jak vzniká a co vyjad°uje jejich cena. "Opce jako právo má svoji hodnotu a ta je ovlivn¥na parametry, které ji charakterizují. Nevztahuje se p°ímo k hodnot¥ podkladového aktiva, ale k právu s ním nakládat podle uzav°ené op£ní smlouvy."[22] Parametry ovliv¬ující op£ní právo se týkají podkladového aktiva z hlediska jeho sou£asné hodnoty a kolísavosti na trhu. Dále jsou vzaty v potaz podmínky uzav°ené op£ní smlouvy (cena, doba do vypr²ení, typ a druh opce) a ekonomická situace okolí. Tyto parametry lze klasi kovat jako vnit°ní hodnoty a £asové hodnoty opce. Jejich sloºením dostáváme celkovou hodnotu opce.
4.2.1 Vnit°ní hodnota opce Kaºdá opce má vnit°ní hodnotu, která je rozdílem mezi sou£asnou cenou podkladového aktiva S v okamºiku T a smluvní cenou X. Tedy cenou, za kterou m·ºeme podkladové aktivum koupit £i prodat v budoucnu. Vnit°ní hodnotu opce tedy de nujeme následujícím zp·sobem:
•
C(S, T) = max(S - X, 0) pro call opci
•
P(S, T) = max(X - S, 0) pro put opci
Do vnit°ní hodnoty nezahrnujeme op£ní prémii, £ástku uhrazenou za sjednání opce. Minimální vnit°ní hodnota opce je nulová. Pokud by rozdíl mezi sou£asnou a smluvní cenou m¥l být záporný, racionální drºitel opci nevyuºije, vedla by totiº v jeho neprosp¥ch. V opa£ném p°ípad¥ je dána ziskem bez prémie.
22
KAPITOLA 4.
ÚVOD DO FINANNÍCH OPCÍ
4.2.2 asová hodnota opce Vnit°ní hodnota opce nezahrnuje do výpo£tu op£ní prémii, tedy £ástku zaplacenou p°i koupení opce. Tato prémie nám umoº¬uje výpo£et druhé sloºky, kterou je £asová hodnota. asová hodnota opce je dána rozdílem mezi op£ní prémií a vnit°ní hodnotou opce. Vyjad°uje mnoºství £asu, kolik má opce do expirace, a zárove¬ pravd¥podobnost, ºe opce p°inese svému majiteli zisk p°ed expirací. Opci m·ºeme p°irovnat k rozpadajícímu se investi£nímu majetku. Pokud je vlastníci nerozprodají nebo neuplatní do vypr²ení, stává se bezcenným. Jelikoº sloºka odráºí momentální vliv nabídky a poptávky po dané opci na trhu, dal²ími faktory mající vliv na £asovou hodnotu opce jsou volatilita a riziko. "Zjednodu²en¥ lze °íci, ºe je to £ástka, kterou je ochoten zaplatit kupující prodávajícímu opce za nad¥ji, ºe se b¥hem doby do vypr²ení opce p°ízniv¥ zm¥ní podmínky na trhu"[22] S vy²²í volatilitou podkladového aktiva roste i pravd¥podobnost, ºe se opci vyplatí/nevyplatí uplatnit a vypisovatel i kupující tak podstupují vy²²í riziko.
4.3 Faktory ovliv¬ující cenu opcí Následující vý£et je shrnutím fakt· jiº zmín¥ných v p°edchozím textu o hodnot¥ opce.
•
Sou£asná (spotová, okamºitá) cena X - Týká se podkladového aktiva. Má pravd¥podobn¥ nejv¥t²í vliv na teoretickou hodnotu opce. A£koliv velikost ú£inku závisí na okolnostech, v²echno, co ovlivní cenu podkladového aktiva, se obvykle p°evede i do zm¥ny op£ní prémie.
•
Realiza£ní (smluvní, expira£ní) cena S - Jde o pom¥r realiza£ní a skute£né momentální ceny.
•
Volatilita
σ
- Jde o tendenci ke zm¥nám trºní ceny podkladového aktiva.
Pozitivn¥ ovliv¬uje hodnotu opce, s vy²²í volatilitou se zvy²uje pravd¥podobnost zm¥ny ceny aktiva a posun v rozmezí ITM. Protoºe je volatilita opravdu d·leºitým prvkem v op£ním obchodování, budu se jí v¥novat v samostatné kapitole podrobn¥ji.
•
Doba do vypr²ení opce (expira£ní doba) T - Se zkracující se dobou do vypr²ení opce klesá i pravd¥podobnost zm¥ny k lep²ímu. asová hodnota se tak s blíºící expirací sniºuje a v dob¥ vypr²ení, okamºiku splatnosti, má nulovou hodnotu. V mnoha p°ípadech není £asový rozpad lineární a m¥síc p°ed vypr²ením se
4.4.
23
M
ENÍ ZÁVISLOSTI
zvy²uje exponenciáln¥. Dále platí, ºe £ím více bude opce v pen¥zích, tím bude £asová hodnota niº²í. Nejvy²²í £asovou hodnotu bude mít opce na pen¥zích (má nejv¥t²í spekula£ní prostor).
•
Bezriziková úroková míra (úroková sazba) r - "Vliv úrokových sazeb na prémie akciových opcí je pom¥rn¥ nepatrný, protoºe úrokové sazby mají tendenci z·stávat docela stabilní b¥hem krátké délky ºivotnosti v¥t²iny akciových opcí."/citekostal Nejlépe ji stanovíme z úrokových m¥r státních dluhopis· s p°íslu²nou dobou do vypr²ení.
•
Dividendy - Výplata dividend ovliv¬uje op£ní prémii prost°ednictvím vlivu na relevantní akcii, jelikoº její cena pravd¥podobn¥ spadne o £ástku dividendy. Dividenda ovlivní cenu akcie v den výplaty, ale op£ní prémie jsou ovlivn¥ny uº o týdny p°edtím, díky spekulacím o velikosti a termínu vyplacení dividend.
Kaºdý faktor se na opci projevuje bu¤ pozitivn¥ nebo negativn¥ a to v závislosti na typu opce put/call a na r·stu/poklesu ceny podkladového aktiva. Následující tabulka p°ehledn¥ shrnuje projevy kombinací na hodnot¥ opce.
R·st parametru
⇑
Pokles parametru
⇓
Call opce
Put opce
Call opce
Put opce
⇑ ⇑ ⇑ ⇑ ⇑ ⇓
⇓ ⇓ ⇑ ⇑ ⇓ ⇑
⇓ ⇓ ⇓ ⇓ ⇓ ⇑
⇑ ⇑ ⇓ ⇓ ⇑ ⇓
Sou£asná cena Realiza£ní cena Volatilita Doba do vypr²ení opce Bezriziková úroková míra Dividendy
Tabulka 4.1: Projev parametr· na hodnot¥ opce
4.4 M¥°ení závislosti Aby byl náhled do teorie nan£ních opcí ucelený, je nutné je²t¥ zmínit tzv. op£ní °ecká písmena. Jsou to nástroje, díky kterému je moºno ur£ovat závislost ceny opce na ur£ujících faktorech. Jsou £asto pouºívány profesionálními obchodníky, a tak by nem¥li být opomenuty v op£ních strategiích. Jednotlivé strategie jsou pojmenovány dle °eckých písmen a jsou následující [10]:
24
KAPITOLA 4.
•
Delta
ÚVOD DO FINANNÍCH OPCÍ
∆ - M¥°í zm¥nu op£ní hodnoty s ohledem ke zm¥nám ceny podkladového
aktiva. Pohybuje se v rozmezí 0-100 pro jeden op£ní kontrakt
•
Gamma
Γ
- Rychlost zm¥ny delty, kdyº se podkladové aktivum zm¥ní o bod.
P°i obchodování je tendence nakupovat opce s velkou a prodávat s malou hodnotou gammy. Obecn¥ s rostoucí gammou roste risk.
•
Theta
Θ
- M¥°í, o kolik se kaºdý den rozpadá £asová hodnota opce. Nakupu-
jeme opce s malou thétou a prodáváme s velkou.
•
Vega
ν
- Závislost na zm¥n¥ volatility. O kolik se zm¥ní hodnota opce, pokud
se volatilita zm¥ní o 1%. Hodnota vega se s blíºící expirací sniºuje.
•
Rho
ρ
- Závislost na úrocích
4.5 Výhody a nevýhody opcí Opce jsou unikátní investi£ní nástroj. Stejn¥ jako ostatní nan£ní deriváty mají své jedine£né vlastnosti, které je nutné vzít v úvahu p°ed za£átkem jejich obchodování. Tyto vlastnosti jsou jak kladného, tak záporného charakteru.
4.5.1 Výhody Ve srovnání s ostatními druhy nan£ních derivát· mají opce nespornou výhodu v podob¥ omezené, p°edem de nované ztráty. Je sice pravda, ºe v p°ípad¥ obchodování akcií, futures £i CFD
1
si m·ºete p°edem de novat nejvy²²í p°ijatelnou
ztrátu zvanou stop-loss. Tato moºnost £áste£n¥ nahrazuje maximální ur£enou ztrátu u opcí. Pokud se v²ak cena podkladového aktiva na úrove¬ stop-lossu dostane, dochází k automatickému uzav°ení pozice. A to i tehdy, kdyº se cena okamºit¥ vrátí zpátky. U opcí se v²ak m·ºe cena aktiva kolem hranice omezené ztráty pohybovat po celou dobu ºivotnosti opce. Podstatné je jen to, kde se cena ocitne v bod¥ expirace. Dal²í výhodou je moºnost vytvá°et s pomocí opcí celou °adu strategií, které se hodí pro r·zné situace na trhu. Vyd¥lávat s opcemi se dá jednak v trendujícím trhu, stejn¥ jako v trhu, který se v·bec nehýbe. Dokonce se dají realizovat zisky
1 Jako
CFD (Contract for Dierence) se ve nan£nictví ozna£uje smlouva mezi dv¥ma stranami, kupujícím a prodávajícím, která p°ikazuje prodávajícímu zaplatit kupujícímu rozdíl mezi aktuální hodnotou aktiva a jeho hodnotou k okamºiku uzav°ení smlouvy. Je-li tento rozdíl záporný, platí místo toho kupující prodávajícímu.
4.5.
VÝHODY A NEVÝHODY OPCÍ
25
i v situaci, kdy obchodník nemá ºádnou p°edstavu o dal²ím sm¥ru pohybu, nicmén¥ existuje velká pravd¥podobnost, ºe se cena podkladového aktiva výrazn¥ pohne. Dále bych mezi výhody za°adila také moºnost za£ít s malým kapitálem a velký po£et obchodních p°íleºitostí. Finan£ní opce se dají nakupovat jiº za $ 5 za jeden op£ní kontrakt. A díky velkému po£tu opcí obchodovaných na burzách je moºné tém¥° kaºdý den najít vhodné obchodní p°íleºitosti.
4.5.2 Nevýhody Stejn¥ tak jako u poji²t¥ní, i u opcí existuje riziko, ºe nep°inesou drºiteli ºádný zisk. Toto riziko se postupn¥ zvy²uje v závislosti na zkracující se dob¥ do vypr²ení, je-li vnit°ní hodnota opce nulová. Zárove¬ m·ºe dojít k p°ed£asnému vypo°ádání opce. P°i ²patném na£asování je následek akceptace niº²ího výd¥lku, neº by bylo optimální. Také stojí za zmínku, ºe diverzi kace nem·ºe eliminovat systematická rizika
2
,
která se m¥ní v závislosti na vývoji r·zných ekonomických faktor·.
2 Do
systematického rizika se °adí zm¥ny pen¥ºní a skální politiky. Zm¥na faktor· je spojena s celým trhem.
26
KAPITOLA 4.
ÚVOD DO FINANNÍCH OPCÍ
Kapitola 5 Analýza problematiky reálných opcí Jak jiº bylo °e£eno v úvodu do nan£ních opcí, opce jako takové mohou být rozd¥leny do dvou ²irokých kategorií, nan£ních a reálných. Podkladem pro opce nan£ní jsou p°edev²ím akcie a dluhopisy obchodované na nan£ních trzích. Pro opce reálné je ur£ení podkladového aktiva sloºit¥j²í. Mohou to být skute£né nemovitosti, projekty i produkty du²evního vlastnictví. V¥t²ina t¥chto podkladových aktiv je obchodovatelná. Reálná opce je pak právem, nikoliv povinností, p°ijmout akci na základ¥ stavu ne nan£ního reálného podkladového aktiva. Taková akce m·ºe zahrnovat nap°íklad roz²í°ení, opu²t¥ní projektu nebo dokonce odloºení rozhodnutí na pozd¥ji. Reálné opce stejn¥ jako nan£ní mohou být r·zných typ·, americké £i evropské, kupní £i prodejní, atd. Sdílejí i stejnou terminologii, ale mají n¥kolik omezení. Klí£ovým rozdílem mezi nan£ní opcí a reálnou opcí je, ºe rozhodnutí ohledn¥ opce nan£ní nem·ºe zm¥nit hodnotu podniku jako takového. Je to vztah mezi dv¥ma prvky vn¥, ale ²patné rozhodnutí o reálné opci se na podniku projeví, a´ uº zm¥nou jeho zdroj· nebo podniku jako celku. Kup°íkladu pokud rma investuje ve ²patný £as, ztratí £ást své reálné opce "investovat". Ztráta hodnoty se pak projeví na cenách jejích podíl·. Reálné opce mohou n¥kdy oponovat tradi£ním ekonomickým rozhodovacím proces·m. P°íkladem m·ºe být situace, kdy p°íjmy za výrobek klesnou pod variabilní cenu výrobku. Dle tradi£ních rozhodovacích metod by výroba tohoto výrobku m¥la být zastavena. Nicmén¥ analýza reálných opcí ukazuje, ºe produkce nemusí být nutn¥ zastavena, zvlá²t¥ v p°ípad¥, kdyº ztráta ze zastavení a znovu spu²t¥ní by byla v¥t²í. Podobná logika se pak aplikuje na mnoho dal²ích oblastí investic. "U reálných opcí platí, ºe nejistota a faktor £asu hodnotu projektu naopak zvy²ují. To je v p°ímém rozporu s nejpouºívan¥j²ím nástrojem investi£ního rozho-
27
28
KAPITOLA 5.
ANALÝZA PROBLEMATIKY REÁLNÝCH OPCÍ
dování, a to s £istou sou£asnou hodnotou."[25] P°esto nelze reálné opce povaºovat za náhradu standardních technik hodnocení efektivnosti investic (metoda NPV nebo IRR), ale za jejich významnou podp·rnou metodu. Jde o potenciální moºnost chování spole£nosti nebo managementu v oblasti investi£ního a strategického rozhodování. Reálné opce totiº poskytují p°íleºitost ocenit a i vytvo°it budoucí hodnoty.
5.1 Parametry reálných opcí Pro nan£ní i reálné opce jsou typické t°i základní znaky: Flexibilita, nejistota a nevratnost. Jejich parametry jsou analogické a jsou srovnané v následující tabulce.
S
Finan£ní opce
Reálné opce
Cena za po°ízení opce, která je pevn¥
Cena zaplacená za po°ízení, vytvo°ení
dána nan£ním trhem, kupující ji ne-
a udrºení opce. Tato cena není xní, je
ovlivní.
rovna sou£asné hodnot¥ o£ekávaných cash ow projektu a je ovlivnitelná kupujícím.
X T
ROI
Cena zaplacená za prodej/nákup pod-
Cena za prodej/koupi reálného pod-
kladového aktiva. Je xní, její hodnota
kladového aktiva, tedy investi£ní vý-
je uvedena v op£ní smlouv¥.
daj. Je dána odhadem.
Je pevn¥ daná v op£ní smlouv¥ jako
Známá jen v n¥kterých p°ípadech. Na-
£asový úsek, b¥hem kterého je opci
p°íklad známe dobu pronájmu, ale p°i
moºno uplatnit.
vývoji nové technologie záleºí na stavu trhu a nelze dobu ur£it.
Neprodlen¥ po vypo°ádání opce.
asto aº za n¥jaký £as po vyuºití, m·ºe být dokonce rozprost°ena do £asového intervalu. Nap°íklad p°i investici do reklamy mohou být zvý²ené p°íjmy na jejím základ¥ i m¥síce.
r
Dána státními dluhopisy.
Stejn¥ jako u nan£ních opcí dána státními dluhopisy, ale díky jejím projev·m na dal²ích vstupních parametrech nelze její p·sobení zobecnit.
σ
2
Ur£ena na základ¥ podkladového ak-
Volatilita projektu je vyjád°ena v zá-
tiva z historického vývoje.
vislosti na o£ekávaných cash ow pomocí statistických metod.
Tabulka 5.1: Srovnání parametr· nan£ní a reálné opce
5.2.
METODY OCEOVÁNÍ REÁLNÝCH OPCÍ
• S = spotová cena • X = realiza£ní cena • T = doba splatnosti • ROI = návratnost • r = bezriziková úroková • σ 2 = volatilita
29
míra
P°i ur£ování výpo£etních parametr· reálných opcí m·ºe i p°es analogii s nan£ními opcemi dojít k ur£itým problém·m. Hlavním omezením je malá nebo chyb¥jící obchodovatelnost podkladového aktiva. Díky charakteru reálné opce není vºdy moºné ur£it tuto hodnotu, jelikoº se vychází z p°edpokladu kontinuální obchodovatelnosti aktiva. S problémem malé likvidity souvisí také problém trºní nedokonalosti. Podkladová aktiva mnohdy ani neexistují a budou vytvo°ena aº vyuºitím opce. Následn¥ je nutné p°istoupit k odhadu cen, kv·li kterému jsou výsledné hodnoty brány jako realit¥ p°ibliºující se. Na odhadu ceny aktiva pak závisí i odhad jeho volatility.
5.2 Metody oce¬ování reálných opcí Existují £ty°i základní techniky umoº¬ující praktický výpo£et hodnoty opce:
•
Spojitý model (BlackScholes Model)
•
Rizikov¥ vyváºené rozhodovací stromy
•
Binomický model
•
Simulace Monte-Carlo
Metody krokové a Black-Scholes jsou relativn¥ p°ímo£aré. Vyuºívají se zejména u problém· s jednodu²²í strukturou, nap°íklad zahrnující pouze jeden zdroj nejistoty nebo jednu rozhodovací situaci. Nicmén¥ aby bylo moºné tyto modely správn¥ skloubit s existujícím problémem, musí být nejprve upraveny po£áte£ní parametry a p°edpoklady. Dochází tak ke zjednodu²ení problému, které m·ºe být relativn¥ ne²kodné, ale v n¥kterých p°ípadech m·ºe vést k významné zm¥n¥ v hodnocení a neoptimálního rozhodnutí. Existují dal²í dva zp·soby hodnocení, které jsou více obecné a mohou tak být vyuºity u komplexn¥j²ích rozhodovacích situací. T¥mi jsou vyváºené stromy a simulace Monte-Carlo. A£koliv v²echny tyto techniky mají rozdílný zp·sob výpo£tu, zvaºují stejné oce¬ovací principy.
30
KAPITOLA 5.
ANALÝZA PROBLEMATIKY REÁLNÝCH OPCÍ
5.2.1 Spojitý model Spojitý model, nebo také Black-Scholes·v model, je velmi roz²í°ený. Zejména proto, ºe tento model byl sv¥tu p°edstaven jako první (v roce 1973) a také nejjednodu²²í metoda pro oce¬ování opcí s kone£nou dobou vypo°ádání (evropský typ). Její výhodou nad ostatními metodami je práv¥ jednoduchost. K výpo£tu sta£í do vzorce vloºit ²est správn¥ identi kovaných prom¥nných. S jednoduchostí ale p°ichází nevýhody a limity vyuºití. V prvé °ad¥ model p°edpokládá, ºe opce m·ºe být vyuºita v dob¥ splatnosti. Druhým omezením je p°edpoklad logaritmicko-normálního rozd¥lení. To znamená, ºe st°ední hodnota výnosu podkladového aktiva a její sm¥rodatná odchylka jsou konstantní v £ase. Za t°etí, vzorec je sloºitý, netransparentní, není zde moºné intuitivní vyuºití. Pro oby£ejného uºivatele tedy vypadá jako "£erná sk°í¬ka". Jak jiº bylo °e£eno, model vyºaduje ²est vstup·:
•
S - aktuální cena podkladového aktiva
•
T - £as do vypr²ení opce
•
X - investice nebo realiza£ní cena
• σ •
- sm¥rodatná odchylka ceny aktiva (volatilita)
r - kontinuální sloºená ro£ní bezriziková úroková míra
• e
- základ p°irozeného logaritmu
Hodnotu evropské kupní opce v dob¥ T do její splatnosti lze pak stanovit takto[22]:
C = S · N (d1 ) − X · e−rT · N (d2 ) Pro hodnotu prodejní opce v dob¥ T potom platí:
P = −S · N (−d1 ) + X · e−rT · N (−d2 ) kde 2
d1 =
d2 = d1 − σ ·
S )+(r+ σ2 )·T ln( X √ , σ· T
√ T =
2
S ln( X )+(r− σ2 )·T √ . σ· T
5.2.
METODY OCEOVÁNÍ REÁLNÝCH OPCÍ
31
Hodnoty distribu£ní funkce normálního rozd¥lení N(d) jsou pravd¥podobnosti budoucích pozitivních pen¥ºních tok· v bod¥ splatnosti. Tedy pro call opci v p°ípad¥ S>K a pro put v opa£ném p°ípad¥, v S
e−rT
(místo
((1 + r)−t )
pro diskrétní verzi).
Rovn¥º to znamená, ºe vstupy musejí být upraveny do stejných £asových úsek·. Také platí, ºe opce by nikdy nem¥la mít v¥t²í hodnotu neº hodnota aktiva S, jinak by byla umoºn¥na arbitráº
1
. Existoval by bezrizikový výnos koupí aktiva
a prodejem call opce. Jinými slovy musí platit tzv. put-call parita = rozdíl mezi hodnotou prodejní a kupní opce se musí rovnat rozdílu sou£asné hodnoty realiza£ní ceny a sou£asné ceny aktiva.
5.2.2 Rizikov¥ vyváºené rozhodovací stromy Rozhodovací stromy se jiº dlouho pouºívají k modelování rozhodovacích situací pomocí zmapování situace, sekvence získávání dodate£ných informací a rozhodovacích bod· v budoucnu. Binomické stromy byly vyvinuty nezávisle na tomto postupu, a£koliv mají n¥kolik spole£ných vlastností. Oproti nim mají rozhodovací stromy výhodu v tom, ºe jsou schopny zmapovat sloºit¥j²í problémy. M·ºe existovat n¥kolik zdroj· nejistoty, informace do r·zných v¥tví mohou p°icházet v r·zný £as a v závislosti na pozici m·ºe docházet k r·zným rozhodnutím. Dá se °íci, ºe vyváºený strom je roz²í°ením binomického oce¬ovacího stromu, které umoº¬uje maximalizaci výnos·. Pro p°ípadný zájem doporu£uji vyzkou²ení programu Precision Tree, který umoº¬uje komplexní analýzu a zhodnocení projektu £i reálné opce a ur£it optimální investici.
5.2.3 Binomický model Zatímco Black-Scholes·v model p°edpokládá spojité rozd¥lení, krokový model je stochastický, nespojitý. Vychází z p°edpokladu, ºe celkový £as ºivotnosti opce je moºné rozd¥lit do nekone£ného mnoºství díl£ích úsek·. Do této kategorie spadají binomické, trinomické aº n-stup¬ové modely, p°i£emº nej£ast¥ji se vyuºívá model binomický. Staví na logice podobné rozhodovacím strom·m, ale p°idávají n¥kolik speci ckých podmínek.
1 Operace
spo£ívající v sou£asném nákupu a prodeji téhoº zboºí na r·zných burzách s cílem vyuºít kurzových rozdíl· k dosaºení zisku
32
KAPITOLA 5.
ANALÝZA PROBLEMATIKY REÁLNÝCH OPCÍ
Základem výpo£tu je p°edpoklad, ºe v kaºdém £asovém bod¥ t m·ºe s ur£itou pravd¥podobností p dojít k r·zným stav·m sv¥ta n. Jak jiº názvy napovídají, binomický model p°edpokládá dva stavy, trinomický t°i, atd. Pro binomický model jsou de novány stavy r·stu s indexem u a poklesu s indexem d. Pro trinomický se k t¥mto dv¥ma p°idává stav stability m. Dále se budu v¥novat pouze modelu binomickému, jelikoº je nej£ast¥ji vyuºívaným a v²echny typy jsou konceptuáln¥ podobné.
Obrázek 5.1: Výpo£et rekombina£ního binomického stromu, p°evzato z [7]
Binomický model oce¬ování opcí byl sv¥tu p°edstaven v roce 1979. Jeho parametry u, d, volatilita podkladového aktiva a pravd¥podobnosti pohybu p a (1-p) jsou konstantní. Hodnota
S0
je po£áte£ní hodnota aktiva. Standartní proces tvorby bi-
nomického stromu (coº je zp·sob zobrazení dat tohoto modelu) probíhá tak, ºe pro kaºdý £asový úsek t se hodnota podkladového aktiva bu¤ zvý²í o faktor u (Sn s pravd¥podobností rázku vidíme, ºe v
·u
)
p nebo sníºí o faktor d (Sn ·d) s pravd¥podobností (1−p). Z obprvním kroku vzniknou dva uzly (S0 u, S0 d), které p°edstavují
moºné hodnoty aktiva na konci daného období. Na konci druhého období vznikají
2 2 uzly t°i (S0 u , S0 ud, S0 d ) a tak dále. Poslední uzly reprezentují rozp¥tí moºných hodnot na konci ºivotnosti opce. Aby bylo moºné správn¥ zkombinovat hodnoty jdoucí sm¥rem také platit
u =
u · d a d · u , musí
1 . Toto pravidlo nemusí platit u v²ech binomických strom·, pouze d
v p°ípad¥, ºe jde o strom rekombina£ní, jako na obrázku 5.1 (coº je standardní zp·sob). Ukázka nerekombina£ního stromu je na obrázku 5.2
5.2.
33
METODY OCEOVÁNÍ REÁLNÝCH OPCÍ
Obrázek 5.2: P°íklad nerekombina£ního binomického stromu, p°evzato z [7]
Jelikoº základním p°edpokladem pro vyuºití opce je její hodnota v¥t²í neº smluvená realiza£ní cena (v opa£ném p°ípad¥ je hodnota nulová), m·ºeme tvrdit, ºe vnit°ní hodnota opce na konci prvního období je rovna:[22]
Cu = max(u · S0 − X, 0) Cd = max(d · S0 − X, 0)
pro bod r·stu
S0 u
pro bod poklesu
a
S0 d.
Tato metodika platí pro vyuºití u evropské kupní opce. Pokud chceme dostat hodnoty pro americkou opci, musíme u£init je²t¥ druhý krok, a to postupovat s výpo£tem sm¥rem od list· ke ko°eni stromu. Vnit°ní hodnota je pak rovna:[22]
(Ci )n = max((S0 · ui · d(n−i) − X, 0)
pro
i = 1...n
Binomický strom bude znovu detailn¥ji rozebrán v p°ípadové studii, jelikoº jej budu pouºívat k oce¬ování p°i tvorb¥ frameworku pro reálné opce v cloud computingu.
5.2.4 Simulace Monte-Carlo Simulace Monte-Carlo vychází ze stejných základních princip· oce¬ování jako p°edcházející techniky. Jde o obecný proces generování velkého mnoºství náhodných (ale moºných) vývoj· ceny podkladového aktiva a následný výpo£et realiza£ní ceny pro kaºdý vývoj. Tyto hodnoty jsou pak zpr·m¥rovány a diskontovány, aby výsledkem byla sou£asná hodnota opce. Tento p°ístup je p°ímo£arý a relativn¥ jednoduchý na pochopení, ale díky mnoºství výpo£t· komplexní. Simulace má ²iroké vyuºití. M·ºe vygenerovat jak celkové hodnoty opce, tak pravd¥podobné pen¥ºní toky plynoucí z projektu £i p°edpokládané hodnoty volatility. Výsledná distribuce hodnot je n¥kdy výhodn¥j²í, neº jediný bod.
34
KAPITOLA 5.
ANALÝZA PROBLEMATIKY REÁLNÝCH OPCÍ
5.3 Stanovení volatility Volatilita je d·leºitým parametrem, který m·ºe mít zna£ný dopad na hodnotu opce. Zárove¬ je pravd¥podobn¥ nejobtíºn¥ji stanovitelnou prom¥nnou z hlediska vyuºití v reálných opcích. P°edstavuje nejistotu spojovanou s budoucími cash ow, které bude podkladové aktivum generovat. Nejistota vzniká v d·sledku toho, ºe neznáme procesy podmi¬ující ur£ité události. Nikdy nedokáºeme dostat kompletní a bezchybnou p°edpov¥¤ i p°i dokonalých znalostech, jelikoº n¥které události jsou ur£eny náhodn¥. Jde zejména o stavy °ízené nahodilostí p°írody £i politickými událostmi. Faktor volatility pouºívaný v reálných opcích p°edstavuje nestálost návratnosti odvozený od vlastních pen¥ºních tok· plynoucích z podkladového aktiva, m¥°ený obvykle v procentech. Návratnost v daném £asovém úseku je pom¥r mezi sou£asným cash ow a p°edcházejícím. P°íkladem m·ºe být cash ow v prvním a druhém roce jsou 1 000 K£ a 1 200 K£. Návratnost v roce 2 by tedy byla rovna hodnot¥ 1,2%. Je d·leºité, aby hodnota volatility odpovídala £asovým úsek·m korespondujícím s výpo£tem. Pokud je hodnota opce vypo£tena z m¥sí£ních hodnot, musí být volatilita p°izp·sobena daným m¥síc·m, nesmí být nap°íklad ro£ní. K tomuto p°evodu slouºí jednoduchá rovnice:
σ(T2 ) = σ(T1 ) ·
q
T2 T1
σ(T1 ) a σ(T2 ) jsou hodnoty volatility odpovídající £asovým úsek·m T1 a T2 . P°íklad výpo£tu: σ(T1 ) je 20% zaloºená na ro£ním cash ow. σ(T2 ) pro p·lro£ní kde
úsek bude:
20% ·
q
0,5 1
= 14, 14%.
5.3.1 Druhy volatility 1. historická volatilita míra minulých uktuací hodnot podkladového aktiva, 2. implikovaná volatilita teoretická volatilita odvozená na základ¥ ceny opce.
"Pokud by volatilita byla po£así, m·ºeme si implikovanou volatilitu p°edstavit jako p°edpov¥¤ po£así a historickou volatilitu jako historické statistiky o po£así. Obojí má ur£itou schopnost p°edpov¥d¥t budoucí po£así, ale ani jedno to neumí se 100% spolehlivostí."[9]
5.3.
STANOVENÍ VOLATILITY
35
Historická volatilita Historická volatilita je p°ímý ukazatel vývoje ceny podkladového aktiva v nedávné minulosti. Nej£ast¥ji se m¥°í jako sm¥rodatná odchylka logaritmických denních výnos· nebo klouzavý pr·m¥r za posledních 21 obchodních dn·. Na £asový úsek je t°eba brát ohled, jelikoº jeho zm¥na p°inese také zm¥nu hodnoty volatility. Výhoda historické volatility je relativn¥ snadný výpo£et a dostupnost dat pro ustálená odv¥tví. Pro vyuºití u hodnocení cloud computingu je bohuºel nevhodná. Neexistují relevantní data, ze kterých by se dala volatilita ur£it, jelikoº cloud nemá konkrétní podkladové aktivum. Navíc se skute£ná budoucí volatilita od historické m·ºe v n¥kterých odv¥tvích zna£n¥ li²it.
Implikovaná volatilita Implikovaná volatilita se po£ítá v¥t²inou o n¥co sloºit¥ji neº historická, a to s pouºitím oce¬ovacího modelu z aktuálních kurz· cenných papír· navázaných na dané aktivum, nej£ast¥ji opcí nebo jim podobných derivát·. Krom¥ zp·sobu výpo£tu je podstatným rozdílem mezi historickou a implikovanou volatilitou také interpretace a období, na které se vztahuje. Historická volatilita je volatilita nam¥°ená v ur£itém období v minulosti. Implikovaná volatilita je volatilita v ur£itém budoucím období, kterou trh o£ekává. "Ur£ité budoucí období"je obvykle od te¤ (od okamºiku výpo£tu) do doby splatnosti derivát·, jejichº ceny k výpo£tu pouºíváme.
5.3.2 Metody ur£ování volatility Odhad volatility je moºná nejv¥t²í výzvou, se kterou se musíme u výpo£tu reálné opce vypo°ádat. A£koliv je v modelech oce¬ování opcí vyuºita agregovaná hodnota volatility, je d·leºité v¥d¥t, ºe se vztahuje k n¥kolika r·zným prom¥nným, které ovliv¬ují projektové pen¥ºní toky. Existuje n¥kolik moºností jejího výpo£tu. Bu¤ budou ve výpo£tu brány odchylky zvlá²´, pokud jsou na sob¥ nezávislé. Mohou se v pr·b¥hu £asu m¥nit r·zným zp·sobem a ovliv¬ovat hodnotu v r·zných sm¥rech. Druhou moºností je spojit v²echny nejistoty v jednu agregovanou hodnotu a tu pouºívat p°i °e²ení. Klasi kace metod výpo£tu je p°ehledn¥ uvedena v obrázku 5.3. Jelikoº je metod opravdu mnoho, uvedu zde pro ilustraci jen n¥kolik základních a b¥ºn¥ uºívaných. Detailní rozbor v²ech moºností by byl nad rámec této práce. Pro zájemce doporu£uji nahlédnout do diplomové práce od Jany Nová£kové - Volatilita reálných aktiv [17].
36
KAPITOLA 5.
ANALÝZA PROBLEMATIKY REÁLNÝCH OPCÍ
Obrázek 5.3: P°ehled moºností stanovení volatility projektu, p°evzato z [22]
Volatilita historických dat "Ur£ení volatility z historických dat je moºné v p°ípad¥ takových projekt·, jeº jsou závislé p°eváºn¥ na cenách komodit stabiln¥ obchodovaných na sv¥tových trzích ropa, barevné kovy, káva, kakaové boby, bavlna, zlato apod., a´ uº na stran¥ vstup· £i výstup·.
P°i odhadu volatility podkladového aktiva reálné opce z historických cen obchodovatelné komodity je t°eba zjistit historickou hodnotu sm¥rodatné odchylky r·stu £i poklesu minulých výnos· podkladového aktiva."[17]
Tento p°ístup je jednoduchý, oblíbený a £asto vyuºívaný na trhu nan£ních opcí. U vyuºití s opcemi reálného charakteru je bohuºel v n¥kterých p°ípadech zcela nepouºitelný díky neexistenci historie dat pro podkladové aktivum.
5.3.
37
STANOVENÍ VOLATILITY
Logaritmované p°ír·stky cash ow Metoda logaritmování p°ír·stk· pen¥ºních tok· vyuºívá ur£ení volatility z individuálních predikovaných hodnot CF. Tyto hodnoty jsou p°epo£teny z absolutních na relativní a odchylka jejich korespondujících hodnot p°irozeného logaritmu ur£uje hledanou volatilitu. Pro ilustraci uvedu názornou ukázku pro ²est hodnot CF: £as
CF
relativní CF
ln(CFi
(ln(xi ) − ln(¯ x)) (ln(xi ) − ln(¯ x))2
0
100
1
125
125/100 = 1,25
0,2231
0,1475
0,0217
2
95
95/125 = 0,76
-0,2744
-0,3510
0,1226
3
105
105/95 = 1,11
0,1001
0,0244
0,0006
4
155
155/105 = 1,48
0,3895
0,3138
0,0985
5
146
146/155 = 0,94
-0,0598
-0,1355
0,0184
Pr·m¥r
0,0757
Suma
0,2617
Tabulka 5.2: Stanovení volatility logaritmováním p°ír·stk· CF, p°evzato z [16]
Volatilita je pak vypo£tena dle vzorce:
σ=
q
1 n−1
Pn
¯)2 = i=1 (xi − x
q
1 5−1
· 0, 2617 = 25, 58%
Výhodou metody je její jednoduchost, není pot°eba sloºitých program· a simulací. Z matematického hlediska je metoda validní a uºívaná pro nan£ní aktiva. Bohuºel u reálné opce je zde n¥kolik p°ekáºek, které vyºadují pozornost. Jakmile je CF v n¥kterém období záporné, taková hodnota pozbývá p°irozený logaritmus a volatilita nem·ºe být vypo£tena. Navíc, pokud by hodnoty pen¥ºních tok· vstupující do této metody byly výsledkem autokorelace nebo by sledovali konstantní r·stovou k°ivku, volatilita vycházející z nich by byla chybná. Pro stanovení cash ow m·ºe být vyuºita metoda Monte Carlo. Díky simulaci dojde k poklesu rizika získání chybné volatility.
Logaritmovaná sou£asná hodnota Tato metoda vyuºívá dvou set· budoucích pen¥ºních tok· posunutých o jeden £asový úsek, ze kterých je vypo£tena jejich sou£asná hodnota. Ve výpo£tu se vyuºívá
P V CFi je sou£asná hodnota Pn P V CFi X = ln Pi=1 n P V CFi
konstantní 10% úroková sazba.
i=0
CF pro £as
i
.
38
KAPITOLA 5.
ANALÝZA PROBLEMATIKY REÁLNÝCH OPCÍ
Postup této metody ukáºi na p°íkladu se stejnými hodnotami CF jako u p°edchozí. £as
CF
0
100
1
125
2
95
3
105
4
155
5
146
Suma
P V CF0 P V CF1 100 = 100 (1+0,1)0 125 125 = 113, 64 (1+0,1) 0 = 125, 00 (1+0,1)1 95 95 = 78, 51 = 86, 36 (1+0,1)2 (1+0,1)1 105 105 = 78, 89 = 86, 78 (1+0,1)3 (1+0,1)2 155 155 = 105, 87 (1+0,1)3 = 116, 45 (1+0,1)4 146 146 = 90, 65 = 99, 72 (1+0,1)5 (1+0,1)4 567,56
514.31
Tabulka 5.3: Stanovení volatility logaritmováním PV, p°evzato z [16]
X metodou logaritmování sou£asných hodnot vychází:
514,31 X = ln( 567,56 ) = −0, 0985 Takto ur£ené X je vstupní hodnotou pro simulaci Monte Carlo na zadaných CF. Výsledkem je distribuce hodnoty X, z jejíº standartní odchylky m·ºeme získat hodnotu volatility. Nevýhoda tohoto postupu je, ºe bez pouºití simulace se neobejdeme. Navíc velmi závisí na zvolené diskontní mí°e.
5.4 Moºnosti d¥lení reálných opcí Reálné opce jsou mnohem komplexn¥j²í neº nan£ní, protoºe jsou do nich zapojeny r·zné reálné situace, jejichº návaznost nemusí být hned z°ejmá. Ani klasi kace op£ních typ· není zcela ustálená. Jedna z uºívaných klasi kací vychází od L. Trigeorgise [26] a je uvedena v následujícím obrázku:
Obrázek 5.4: D¥lení opcí odvozené dle L. Trigeorgise, obrázek p°evzat z £lánku [25]
5.4.
MONOSTI D
LENÍ REÁLNÝCH OPCÍ
39
V této klasi kaci je moºné sledovat t°i základní úrovn¥.
•
Exkluzivita (vlastnictví) - Udává vliv konkuren£ního prost°edí. V p°ípad¥, ºe má podnik jako jediný právo obci vyuºít, je pro n¥j opcí exkluzivní. Pokud mají stejnou moºnost také konkurenti, jde o opci obecnou.
•
Provázanost (sloºitost) - V mnoha p°ípadech opce není jednoduchá, ale vytvo°ená návazností nebo paralelním výskytem n¥kolikerých rozhodovacích situací. Je tedy moºné klasi kovat reálné opce dle jejich sloºitosti na jednoduché, které nepodléhají ºádným interak£ním vliv·m, a sloºené.
•
Odloºení (zm¥na data expirace) - V p°ípad¥, ºe máme realizaci opce k dispozici neomezen¥ dlouhou dobu, jde o opci odloºitelnou. V opa£ném p°ípad¥, kdy je opce po p°ekro£ení ur£itého termínu bezcenná, jde o opci propadající, neodloºitelnou.
len¥ní dle Trigeorgise má slouºit jako pom·cka p°i výb¥ru konkrétní metody a postupu hodnocení. Dal²í moºná d¥lení jsou v praxi více uºite£ná, jelikoº zahrnují základní druhy a konkrétní oblasti vyuºití reálných opcí. Jde o rozd¥lení dle pole p·sobení na strategické a operativní, a dle vnit°ní charakteristiky na opce u£ení, r·stu a zaji²t¥ní. Do obou t¥chto d¥lení je moºné r·zn¥ p°i°adit n¥kolik r·zných druh· reálných opcí, tzv. op£ních typ·, které proberu v dal²í podkapitole.
•
Strategické reálné opce zahrnují základní rozhodnutí o investicích a p°edm¥tu £innosti podniku. Zam¥°ují se na dlouhodobý rozvoj. Hodnota opce se neodvozuje z cash ow získaného bezprost°edn¥ z daného projektu, ale z CF moºných následných investic vycházejících z podkladového projektu. Jsou tedy hodnotné pro manaºerskou exibilitu.
•
Operativní opce oproti tomu odráºejí exibilitu, kterou má podnik nad aktuáln¥ vlastn¥nými aktivy. Dovolují zvý²it potenciální zisk £i redukovat riziko ztráty u stávajících projekt· a nezahrnují ºádná následná nová aktiva.
•
Opce u£ení jsou práva umoº¬ující odsunout rozhodnutí na dobu, kdy budou známa ur£itá fakta o skute£ném vývoji relevantních faktor·. Jsou £asto aplikovány v p°edinvesti£ní fázi projektu. Díky moºnosti vy£kat na dodate£né informace se minimalizuje ztráta spojená s p°ed£asným zahájením projektu, který by nebyl úsp¥²ný. áste£n¥ zapadají do p°edchozího d¥lení mezi operativní opce.
40
KAPITOLA 5.
•
ANALÝZA PROBLEMATIKY REÁLNÝCH OPCÍ
Opce ji²t¥ní jsou druhou £ástí operativních opcí. Mají managementu umoºnit rychlou reakci na situaci na trhu. Nabízejí se tedy b¥hem a po provedení investice.
•
R·stové opce jsou analogií k opcím strategickým. Vyuºívají se v pr·b¥hu a dokon£ení investice a jejich hodnota je ur£ena tvorbou budoucích úsp¥²ných investi£ních moºností.
5.5 Základní op£ní typy 5.5.1 Opce opu²t¥ní, ukon£ení Opce na opu²t¥ní je zahrnuta teoreticky ve v²ech projektech. Tato opce je zvlá²t¥ uºite£ná v p°ípad¥, ºe výpo£et pomocí jiné oce¬ovací metody projektu, jmenovit¥ NPV, je marginální, ale zárove¬ existuje velká pravd¥podobnost ztrát. Jakmile se nejistota p°íjm· zmírní £i jsou p°íjmy p°ímo nevýhodné, p°ichází moºnost opu²t¥ní projektu jiº p°ed jeho spu²t¥ním nebo v rané fázi. Díky tomu je projekt zastaven bez významn¥j²ích ztrát pro vlastníka. Rozhodovací podmínka pro vypo°ádání opce opu²t¥ní projektu je pak p°edpoklad, ºe cash ow projektu je pod realiza£ní cenou opce. Tento typ opce má charakteristiku put opce.
5.5.2 Opce odloºení, vy£kávání Vy£kávací opce, taktéº nazývaná opce odloºení, je stejn¥ jako opce opu²t¥ní sou£ástí tém¥° v²ech projekt·. Organizace má moºnost vy£kat na dal²í informace £i zm¥nu na trhu p°ed tím, neº realizuje investici. Vyuºívá se v p°ípad¥, ºe projekt prozatím vykazuje nulové nebo negativní NPV, ale má vysokou hodnotu nejistoty. Ta ve chvíli, kdy je eliminována, m·ºe projektu p°inést kladné NPV. Opce je vyuºita v situaci, kdy cash ow projektu je v¥t²í neº investice a to s ohledem na £asovou hodnotu. Opce vy£kávání je typu call. Vy£kávání se £asto vyuºívá v p°ípad¥, ºe vlastník má exkluzivní technologii £i patent, ale vstup na trh je v dané chvíli nevýhodný. Díky exkluzivit¥ ani nedochází ke ztrátám z hlediska pozd¥j²í konkurence. U patentu je ale situace sloºit¥j²í v p°ípad¥, ºe je £asov¥ omezený. Celková hodnota opce je pak niº²í.
5.5.
ZÁKLADNÍ OPNÍ TYPY
41
5.5.3 Opce p°eru²ení P°edstavuje právo na do£asné p°eru²ení £innosti p°i ²patném vývoji na trhu. Pouºívá se v odv¥tvích s cyklickými výkyvy. Podmínkou pro p°eru²ení je stav, kdy cena za úplné zastavení a znovu spu²t¥ní nep°evy²uje cenu za minimální nep°etrºitý provoz. V takové situaci je lépe vyuºít opci na zúºení projektu.
5.5.4 Opce rozfázování Rozfázování projektu dává drºiteli právo na vynakládání investi£ních výdaj· postupn¥. Umoº¬uje tak investovat s malým výnosem za vysoké nejistoty, ale s postupným získáváním dodate£ných informací práv¥ o výnosnosti. Pokud je projekt nevýhodný, je moºné jej kdykoliv opustit. V opa£ném p°ípad¥ je p°edchozí fáze podkladem pro dal²í krok. "Rozfázování investi£ních výdaj· je tím výhodn¥j²í, £ím lépe je moºno manipulovat se strukturou výdaj· v jednotlivých obdobích."[22] Charakter rozfázování je navázání kupní na kupní opci, tedy tzv. compound.
5.5.5 Opce r·stu, inovace áste£n¥ souvisí s opcí rozfázování, ale místo postupného vynakládání výdaj· se jedná o celkové hodnoty projekt· na sebe navazujících. "Dává drºiteli právo na hodnotu následujících projekt· za akceptace prob¥hlých projekt·."[22] Stejn¥ jako u rozfázování jde o °adu navazujících strategických rozhodnutí s moºností opu²t¥ní projektu. M·ºe jít o kupní opce nebo o compound opci.
5.5.6 Opce roz²í°ení Opce na roz²í°ení projektu jsou £asto pouºívány ve spole£nostech b¥hem ekonomické expanze. Tato opce slouºí k vyuºití projekt·, jejichº NPV vychází nulové nebo dokonce záporné, ale jiº do n¥j bylo investováno. Podmínkou je existence velkého potenciálního r·stu v budoucnu a moºnost roz²í°ení kapacity. Cenou za opci je investice do expanze projektu, která prob¥hne na základ¥ vypo°ádání dané opce. K tomu dojde v p°ípad¥, ºe o£ekávaný p°íjem p°evy²uje realiza£ní cenu, tudíº jde o opci typu call.
42
KAPITOLA 5.
ANALÝZA PROBLEMATIKY REÁLNÝCH OPCÍ
5.5.7 Opce z·ºení Zúºení je opakem opce na roz²í°ení. V p°ípad¥, ºe je dále nevýhodné pokra£ovat v projektu ve stejné mí°e, ale nechceme £i nem·ºeme projekt zcela zastavit, m·ºeme zúºit vyuºívanou kapacitu. asto je vyuºívána v oborech s vysokou prom¥nlivostí poptávky, stejn¥ jako opce roz²í°ení. Formáln¥ se jedná o prodejní opci na úsporu náklad· za cenu budoucích ob¥tovaných CF.
5.5.8 Opce zám¥ny, exibility Moºnost volby je postavena na základ¥ existence n¥kolika cest chodu projektu, které jsou r·zn¥ kombinovány za vytvo°ení jedné sloºené opce. Dané moºnosti jsou opcemi opu²t¥ní, expanze £i spolupráce. D·vod, pro£ je tento typ nazýván opcí volby, je fakt, ºe vlastník si m·ºe zvolit ze dvou moºností. Ponechat opci otev°enou a pokra£ovat v projektu, nebo si vybrat jakoukoliv p°ipravenou opci a vyuºít ji. Tato opce má unikátní charakter. Díky moºnosti volby m·ºe být povaºována jak za put (opu²t¥ní, spolupráce), tak za call opci (roz²í°ení). S opcí souvisí i moºnost investovat do vytvo°ení exibility, abychom v budoucnu mohli zám¥nu vyuºívat.
Kapitola 6 P°ípadová studie Krása uºití cloudu spo£ívá v jeho ²kálovatelnosti a exibilit¥. Díky snadné kon guraci, pokro£ilému vývoji a rozd¥lení na privátní a ve°ejný umoº¬uje mnoha spole£nostem rychlou inovaci, redesign a nasazení nových aplikací a business proces·. Udrºují si tak náskok p°ed konkurencí a dynamicky odpovídají na m¥nící se trh. Firmy si díky cloudu mohou udrºet dobrý vztah se zákazníky, exibiln¥ odpovídat na jejich poºadavky a celkov¥ jim vycházet vst°íc. Ale pokud se podíváme na uºití cloudu z jiného úhlu, nejde vºdy jen o konkuren£ní výhodu a zákazníka. K p°ijetí cloudu pohání podnikatele také minimalizace náklad·. Více neº polovina nových startup·, 52%, dle pr·zkum· poskytovatele Rackspace, by nebylo schopno dovolit si vlastní IT infrastrukturu v dob¥, kdy cht¥li své podnikání zahájit. Tradi£n¥ se utratí na po£íta£ovém vybavení p°i zahájení £innosti p°es stovky tisíc korun. Je pot°eba zakoupit servery, databáze, licence na software a dal²í prvky infrastruktury i na tak oby£ejné úkony jako placení ú£t· £i vedení záznam· z prodeje. Cloud umoº¬uje eliminovat tyto náklady "p°edem"a otevírá tak nové moºnosti za£ínajícím rmám a startup·m pro jiné vyuºití kapitálu k docílení strategických cíl·. Ze za£átku jej lze vyuºít nap°íklad na vývin prvotního produktu a jeho doru£ení prvním zákazník·m. Dochází zárove¬ ke sníºení rizika, coº p°itahuje k podnikání potenciální investory. Bez vysokých po£áte£ních náklad· je dále startup mén¥ naklon¥n brzkému úpadku a selhání. Problém ale není snadno °e²itelný, jak by se na první pohled zdálo. Kdejaká rma se nem·ºe jen tak po hlav¥ vrhnout do cloudového prost°edí a setrvat v n¥m aº do svého zániku, aniº by znovu zváºila své prost°edky b¥hem svého p·sobení na trhu a p°ípadnou reorganizaci a p°esun do vlastní infrastruktury. V závislosti na tom, jak moc výpo£etn¥ náro£ný je p°edm¥t podnikání a jaké velikosti má v budoucnu
43
44
KAPITOLA 6.
PÍPADOVÁ STUDIE
dosáhnout, cloud m·ºe nakonec p°er·st svou nan£ní náro£ností i po°ízení °e²ení on-premise. Flexibilita cloudu je také v moºnosti jeho opu²t¥ní. Pokud zjistíme, ºe n¥které procesy nefungují tak, jak by m¥li, mohou být snadno vypnuty a náhrada bývá rychle k sehnání. Díky n¥kolika kliknutím my²i m·ºeme dokonce v²e odstavit. Oproti tomu v tradi£ních IT sluºbách jako je outsourcing £i hosting jsou £asto vyºadovány dlouhodobé smlouvy, které nemohou být tak jednodu²e zru²eny. Na celou tuto problematiku je moºno shlédnout jako na opci. V cloudovém prost°edí lze nalézt n¥kolik situací p°esn¥ odpovídajícím reálným opcím tak, jak jsou rozd¥leny v kapitole o moºnostech jejich d¥lení. V této kapitole se pokusím sestavit framework vyuºitelný pro ocen¥ní za£ínajících rem na poli cloud computingu. Budu se zabývat p°eváºn¥ startup projekty, p°i£emº nejprve uvedu rozdíl mezi klasickým pojetím business a startupem. Následn¥ vytvo°ím p°íklad takového startupu, provedu ocen¥ní klasickými oce¬ovacími postupy (DCF) a identi kuji jednotlivé opce, na kterých otestuji pouºitelnost frameworku. Na konec provedu porovnání a zhodnocení daných postup· a vhodnost jejich pouºití pro business v cloudu.
6.1 Framework pro pouºití reálných opcí Prvotní otázkou je, co je vlastn¥ framework? Termín framework se dnes uºívá zejména p°i programování. V¥t²inou se jedná o specializované knihovny, které se dají vyuºívat opakovan¥. Nemusí se díky nim °e²it opakující se úkoly, které odvád¥jí £as od °e²ení podstatn¥j²ích problém·. Umoº¬ují mén¥ psaní kódu, p°ehledn¥j²í strukturu a hlavn¥ rychlej²í vývoj. U reálných opcí se framework nedá de novat takto. Není zde ºádné programování. My²lenka frameworku ale z·stává stejná. "Framework je sada nástroj·, knihoven, úmluv a osv¥d£ených postup·, které se pokou²ejí o abstrakci rutinních úkol· do obecných modul·, které mohou být op¥tovn¥ pouºívány."[5] Framework pro pouºití reálných opcí pak m·ºeme de novat jako soubor p°edpoklad·, koncept· a metod, který p°edstavuje zp·sob zobrazení skute£nosti s ohledem na investi£ní rozhodnutí s moºností tvorby budoucí exibility projektu. V sou£asné dob¥ ºádný konkrétní a zárove¬ rozsáhlý framework pro ²ir²í uºití pro reálné opce není dostupný. Vývoj a praktické vyuºití frameworku pro analýzu v¥t²iny reálných opcí vyºaduje profesionální posouzení, které slu£uje znalosti z mnoha oblastí a obor·. Docházíme tak k záv¥ru, ºe nejváºen¥j²í aspekt vyuºití frameworku není v matematických
6.1.
FRAMEWORK PRO POUITÍ REÁLNÝCH OPCÍ
45
nástrojích pro konkrétní výpo£et. asto se nachází v unikátním a intuitivním posouzení perspektiv situace, které je pot°eba zohlednit a usnadnit, aby bylo moºno dosp¥t ke komplexnímu investi£nímu rozhodnutí pro danou nejistou budoucnost. Komponenty frameworku musí být zkombinovány tak, aby pomohli analytikovy ocenit uºitek. Celkový uºitek není dán jako jediné £íslo nebo pravd¥podobnost, ale zahrnuje kombinaci kvanti kujících veli£in. Ty mohou být váºené nebo porovnatelné v rámci ur£itých omezení vycházejících z rozpo£tu, politické situace a dal²ích reálných faktor·. Mezi komponenty se dají zahrnout investice, návratnost, £istá sou£asná hodnota, výnosy, rizika a jejich pravd¥podobnosti apod. Je jasné, ºe kaºdý £lov¥k pov¥°ený rozhodnutím bude na situaci nahlíºet r·zn¥ a je jiº jen na n¥m, do jaké míry bude pokládat ekonomické elementy frameworku za d·leºité £i ne. V následující podkapitole uvedu základní pojmy a metody, které jsou pro reálné opce v cloudovém prost°edí d·leºitými sloºkami pro framework.
6.1.1 D·leºité parametry Abychom mohli správn¥ stanovit hodnotu opce, pot°ebujeme identi kovat n¥kolik základních vstupních parametr·, tak jak byly de novány v kapitole o reálných opcích 5.1. Jejich ur£ení u za£ínající rmy ale nemusí být bez problém·.
Diskontní sazba Mohlo by se zdát, ºe ur£ení diskontní sazby je záleºitost triviální, jak tomu napovídá klasi kace parametr· opcí. Ve výpo£tech se pouºívá bezriziková úroková míra daná státními dluhopisy. Ale na za£ínající rmu hledí investo°i s v¥t²í kritikou. Diskontní sazba vyuºívaná v¥t²inou spekulant· p°i oce¬ování podnik· typu startup se bude pohybovat nad 40%. V n¥kterých studiích je uvedeno dokonce aº 70% [6]. Taková diskontní sazba napovídá, ºe spekulant v¥°í v existenci vysoké úrovn¥ nejistoty. Tento p°ístup se setkává s nemalou kritikou. Vyºaduje totiº zm¥nu prom¥nné, ve které je zahrnuto nejmén¥ nejistoty, místo zm¥ny p°edm¥tu nejistoty, samotného cash ow. Mohlo by se zdát, ºe °e²ením je úprava obou sloºek. Není to ale vhodné, jelikoº by byl model penalizovaný za stejné riziko dvakrát. Navíc neexistuje jasný mechanismus pro rozhodnutí o kolik se má sazba zm¥nit. Doporu£uje se vyhledání podobného projektu, jeho úsp¥²nosti a p°evzetí a modi kace jeho diskontní sazby. Jenºe u inovativních startup·, které nemají ekvivalent, m·ºe být ur£ení vhodné sazby velmi problematické.
46
KAPITOLA 6.
PÍPADOVÁ STUDIE
Manaºerská predikce budoucích nan£ních tok· P°edpov¥¤ nan£ní výkonnosti nového podniku je velmi d·leºitým prvkem pro celkové ocen¥ní. O£ekávané nan£ní toky by m¥li být zahrnuté ve remním plánu v délce minimáln¥ t°í let. Osoby zodpov¥dné za tuto predikci ale musí být opatrné. Dle teorie atribucí "zpracovatelé projektu mají tendenci k p°íli²nému optimismu, který se projevuje p°ece¬ováním výnos· a podce¬ováním náklad· projekt·. Tento p°íli²ný optimismus zpravidla odráºí snahu zpracovatel· o to, aby byl projekt p°ijat k realizaci. P°ecen¥ní výnos· a podcen¥ní náklad· je pak nejsnadn¥j²í cestou, jak zlep²it (ov²em pouze ktivn¥) ekonomickou výhodnost projektu a ovlivnit rozhodnutí o jeho p°ijetí."[1] Bez ohledu na toto nadhodnocování, management je postaven proti velkému stupni nejistoty. ádný startup, který je v p°edinvesti£ní fázi, nem·ºe s jistotou v¥d¥t budoucí m¥sí£ní p°íjmy na dal²í t°i roky. Reger theory
Hodnota projektu (podniku) P°ijatelná cena podílu (akcie) m·ºe být stanovena pomocí zhodnocení a správného diskontování dividend, které generuje. K ocen¥ní podniku pak sta£í jen vynásobit tato vypo£tená cena akcie celkovým po£tem akcií v ob¥hu. Bohuºel, tento postup se u za£ínajícího podniku n¥kdy vyuºít nedá, zejména pak ne u startupu. Ten ze za£átku vyºaduje reinvestici aº 100% zisk· z podnikání zp¥t do vývoje £i nákupu vybavení, aby byl umoºn¥n r·st, místo vyplácení zisk· ve form¥ dividend. Navíc startup t¥sn¥ po za£átku podnikání ani nemusí ziskem disponovat, i kdyby management cht¥l dividendy vyplatit. Je jasné, ºe za daných okolností je pot°eba najít jiný zp·sob ocen¥ní. ModiglianiMiller theorem nám tuto alternativu poskytuje. Z theorému plyne,
1
ºe remní volný pen¥ºní tok (FCF)
m·ºe být pouºit jako prost°edek pro oce¬o-
vání. Podmínkou je vyuºití n¥kolika ú£etních období, jelikoº FCF za jednu periodu nemusí být významné. Existuje zp·sob k jeho manipulaci pomocí zvý²ení / sníºení výdaj· na podnikové vybavení ( xní aktiva). Hodnota daná pomocí MM theorému by m¥la být identická s výsledkem ocen¥ní pomocí dividend. K vyuºití theorému je nutné vzít v potaz dodate£né p°edpoklady:
1 Volný
pen¥ºní tok, neboli FCF (free cash ow), je pojem ozna£ující mnoºství volné hotovosti, která je k dispozici pro vlastníky nebo akcioná°e podniku. Jde o rozdíl mezi v²emi náklady spole£nosti a výnosy, vyjád°en je skute£nou hotovostí (nikoliv ziskem).
6.1.
FRAMEWORK PRO POUITÍ REÁLNÝCH OPCÍ
47
Neexistence daní a transak£ních náklad·. Tyto podmínky sice v reálném sv¥t¥ neplatí, nicmén¥ i p°es to se vyuºívá. Celková hodnota podniku je pak ukazatelem také pro investory, jak existující, tak budoucí. Pro existujícího investora je ukazatelem, zda pokra£ovat v drºení podílu. Pro budoucího zase informací o mnoºství pen¥z k investování.
6.1.2 Framework model M·ºeme tvrdit, ºe existuje n¥kolik základních krok·, které je pot°eba ud¥lat b¥hem hodnocení rmy.
1.
Strategické plánování
- P°ed jakýmkoliv hodnocením £i zahájením pod-
nikání musí dojít ke tvorb¥ konkrétního podnikatelského plánu, de nici cíl· a analýze konkurence. Celkov¥ lze tento bod shrnout pojmem strategické plánování, které je popsané v samostatné kapitole 2.
2.
Predikce cash ow - Management (£i zodpov¥dná osoba) musí vytvo°it plán budoucích pen¥ºních tok·, které od projektu o£ekávají. Tento plán následn¥ musí projít úpravou z hlediska optimismu. Je n¥kolik zp·sob·, jak takový plán vytvo°it. Dva z nich uvedu v ilustra£ním p°íkladu.
3.
Ur£ení volatility - Zp·sob·, jak ur£it volatilitu je n¥kolik, jak jsem zmínila v kapitole 5.3. V p°íkladu budu ilustrovat t°i z nich.
4.
Výpo£et sou£asné hodnoty - Díky výpo£tu sou£asné hodnoty volných pen¥ºních tok· m·ºeme porovnat ú£innost ocen¥ní pomocí jednotlivých metod.
5.
Vyhledání existujících reálných opcí
- Kaºdý projekt v sob¥ bude s vel-
kou pravd¥podobností obsahovat t°i základní typy opcí, a to opce k expanzi, opu²t¥ní nebo omezení, dal²í moºnosti speci cké pro cloud uvedu dále. V²echny by m¥li být prov¥°eny a ohodnoceny z hlediska p°ínosu a ceny.
6.
Konstrukce binomického stromu - Po získání v²ech pot°ebných informací m·ºeme p°istoupit k samotnému výpo£tu hodnoty opcí pomocí standardních model· k hodnocení reálných opcí.
7.
Zahájení kontinuálního rozhodovacího procesu - Postup tohoto rozhodování je uveden v £ásti 6.1.3.
48
KAPITOLA 6.
PÍPADOVÁ STUDIE
Tento vý£et je pouhým koncep£ním rámcem. Podle H. Scholleové [22] je moºné proces vyhledávání a tvorby reálných opcí rozd¥lit do £ty° základních úrovní - organiza£ní, strategické, oce¬ovací, kontrolní, p°i£emº do kaºdé úrovn¥ spadá n¥kolik podkrok·.
6.1.3 Rozhodovací proces A£koliv jsou reálné opce zaloºeny na matematických výpo£tech, zam¥°ují se také na psychologické aspekty rozhodování, které jsou p°i jejich praktickém uºití více d·leºité, neº vlastní vzorce. Bez porozum¥ní rozhodovacím problém·m, v¥t²ina pokus· o zahrnutí opcí do strategického rozhodování bude marná. Pokud máme jakoukoliv rozhodovací situaci, existují t°i moºná východiska. M·ºeme ud¥lat správné rozhodnutí, ²patné rozhodnutí, ale také ºádné rozhodnutí. V¥t²ina lidí se domnívá, ºe existují pouze dv¥. Bu¤ jde o krok správný, nebo ne. Bohuºel £asto nevíme, který je který. V daném p°ípad¥ se správným postupem stává krok ºádný, jelikoº nám dává p°íleºitost po£kat do doby, kdy budeme více informovaní o d·sledcích moºných cest. Zam¥°íme-li na chování v¥t²iny, m·ºeme post°ehnout, ºe jistá averze k riziku nutí lidi rozhodovat se p°ed£asn¥. Cht¥jí mít svou jistotu a pevný krok, i kdyº se m·ºe nakonec ukázat, ºe byl ²patným sm¥rem. U reálných opcí je moºné se p°ed£asnému rozhodnutí vyhnout stanovením p°esného data nebo podmínek, za kterých má být rozhodnutí provedeno. Kdyº známe správné podmínky, uº jen £ekáme, kdy nastanou. To s sebou p°iná²í v¥t²í uvoln¥nost a spokojenost s oddálením rozhodnutí, ale také v¥t²í exibilitu. Hodnota exibility, kterou pomocí reálné opce vytvo°íme, je podmín¥ná jak volatilitou návratnosti investice, tak p°íchodem budoucích informací, které mohou být následn¥ vyuºity k rozhodnutí o vyuºití / nevyuºití konkrétní opce. Pokud ale neexistuje ºádná moºnost p°íchodu dodate£ných informací, taková opce nem·ºe v sou£asnosti mít ºádnou hodnotu. Strategie vyuºívající reálné opce musí být zaloºena na aktivním °ízení rizik. Je nezbytn¥ nutné neustále monitorovat portfolio opcí, zda nejsou zastaralé nebo pozm¥n¥né. Tento p°ístup vyºaduje velký p°ísun informací a racionální práci s nimi. P°i návrhu architektury investi£ní strategie by rozhodnutí o investicích m¥li být brány nejen jako samostatné reálné opce, ale také jako zdroje moºných souhrn· vzájemn¥ provázaných opcí. N¥které z nich mohou vytvá°et exibilitu s významnou hodnotou, n¥které naopak nemusí být brány v potaz. D·leºitá je ale jejich identi kace. Napomáhá to p°íprav¥ rizikových scéná°· pro p°ípad ²patného vývoje.
6.2.
PÍPADOVÁ STUDIE, NASAZENÍ FRAMEWORKU
49
Optimální rozhodovací proces má n¥kolik krok· [8].
1. Pro kaºdé rozhodnutí, které je t°eba ud¥lat, identi kovat v²echny dostupné moºnosti. 2. Stanovit kone£ný bod, ve kterém m·ºe být rozhodnutí stanoveno. To zahrnuje podmínky a zp·sob jejich napln¥ní a deadline, do kterého je nutné podmínky naplnit pro implementaci. 3. Do bodu expirace (deadlinu) kontinuáln¥ vyhledávat nové moºnosti a aktualizovat stav napln¥ní podmínek. 4. Po dobu £ekání zkoumat nové moºnosti urychlení vypo°ádání opce pro p°ípad, dojde k napln¥ní podmínek. 5. ekat na správný £as a oddalovat rozhodnutí, dokud nebudou k dispozici v²echny pot°ebné informace. Ve chvíli, kdy má být u£in¥ní rozhodnuto, u£init jej neprodlen¥, co nejrychleji to p·jde. V tomto bod¥ bude rozhodnutí spolehlivé, jelikoº bude zaloºeno na ve²kerých moºných informacích.
6.2 P°ípadová studie, nasazení frameworku Nyní uº p°istoupím k samotné ukázce toho, jak by mohla analýza pomocí reálných opcí na startupu v cloud computingu probíhat. Nejprve vytvo°ím modelový p°íklad, na kterém pak postupn¥ identi kuji jednotlivé body z modelu.
6.2.1 De nice startupu Co je to vlastn¥ startup? Startup je nová business organizace, která za£ala existovat teprve v nedávné dob¥ a je²t¥ si nevybudovala ºádnou m¥°itelnou historii £i velikost porovnatelnou mezi vícero £asovými úseky. [27] V¥t²inou se pohybují v oblasti vysoce rizikového podnikání a mohou se ze za£átku potýkat s existen£ními problémy díky obtíºnému získávání zákazník·, kte°í by generovali jakékoliv zisky. Investo°i se £asto zam¥°ují na d·kladnou studii produktu startupu, zku²enosti majitel· a strategického plánu p°ed tím, neº se rozhodnou podstoupit riziko a investovat do daného podniku. Na to, jak dlouho musí nový podnik existovat a udrºet se nad vodou, neº p°estane být povaºován za startup, existuje n¥kolik odli²ných názor·. [27] Jedna skupina zastává názor, ºe ukon£ení startup fáze p°ichází ve chvíli, kdy rma produkuje
50
KAPITOLA 6.
PÍPADOVÁ STUDIE
dostate£né p°íjmy na pokrytí dennodenních operativních náklad·. Jiní tvrdí, ºe konkrétní bod není spjatý s výd¥lkem, ale s celkovým £asem existence, tradi£n¥ bráno jako minimum dva roky. P°esná kritéria pro de nici startupu tedy nejsou k dispozici. Navíc se i v¥t²inové názory li²í mezi jednotlivými odv¥tvími i zem¥mi. A´ uº se ale délka startup fáze li²í jakkoliv, základní charakteristiky z·stávají stejné:
•
ádná historie - Je jasné, ºe za£ínající rma bude postrádat jakékoliv údaje o historickém vývoji jejího podnikání, operací a nancování.
•
Malé nebo ºádné po£áte£ní p°íjmy, malé opera£ní náklady - Ve chvíli, kdy bychom se cht¥li pokusit ocenit podnik bez historických dat, obrátili bychom pozornost na predikci p°íjm·. Bohuºel za£ínající startup bude je²t¥ n¥jakou dobu generovat záporné hodnoty, jelikoº ve²keré nance budou vynaloºeny na ustálení, získání zákazník· a to i za cenu ºádných viditelných ocenitelných zisk·.
•
Závislost na vlastním nancování - Nez°ídka do startupu p°icházejí nance z úspor majitel· (pop°ípad¥ jejich rodin a kamarád·). Teprve s £asem a ustanovením pevných základ· za£nou p°icházet nabídky na spolu nancování a investice vým¥nou za podíl na výd¥lku.
•
Reálná pravd¥podobnost neúsp¥chu - Existuje pozorováním ov¥°ená ²ance, ºe podnikání skon£í neúsp¥chem.
•
Nelikvidní investice - V p°ípad¥, ºe investice do vlastního kapitálu bývají privátn¥ nancované, jejich likvidita je mnohem niº²í, neº kdyby byla investice ve°ejn¥ obchodovaná.
Ná² startup de nujeme jako malou skupinu lidí, kte°í p°i²li s originálním nápadem na aplikaci. Rádi by ji za£ali poskytovat online, ale na svou vlastní po£íta£ovou infrastrukturu nemají nance. Financování pomocí p·j£ky a z°ízení infrastruktury p°ed za£átkem podnikání u startupu s reálným rizikem neúsp¥chu je nevhodné. P°ístupným °e²ením se pro n¥ stává nasazení této aplikace v cloudu. Mají zde velmi dobrý p°ehled o jejím vyuºívání a v p°ípad¥ pot°eby mohou exibiln¥ m¥nit výpo£etní výkon, který mají zákazníci k dispozici. Dochází tak k p°esné alokaci zdroj·, díky kterým nemáme ztrátu nancí z hlediska nevyuºití kapacit. Tato fáze jim pom·ºe prov¥°it trh, zjistit poptávku a její nár·st (i p°ípadný nezájem). Ve chvíli, kdy by cena za cloud p°evy²ovala nákupní a provozní cenu
6.2.
PÍPADOVÁ STUDIE, NASAZENÍ FRAMEWORKU
51
vlastní infrastruktury, je moºné zahájit postupný p°esun a cloud opustit. Takovou testovací fází m·ºe být interval od n¥kolika m¥síc· po n¥kolik let. V p°ípad¥, ºe bude startup úsp¥²ný, bude se pr·b¥h poptávky pravd¥podobn¥ pohybovat po podobné k°ivce, jeº p°edstavuje typický nár·st zákazník· pro startup byznys:
Obrázek 6.1: K°ivka nár·stu zákazník· pro úsp¥²ný startup
Pro ilustraci pouºití frameworku zvolím parametry na²eho startupu takto:
1. Budeme uvaºovat zku²ební dobu jednoho roku, p°i£emº abychom m¥li detailní pohled na situaci na trhu, kontrolní body budou kaºdý m¥síc. Celková doba T = 1 rok, po£et period t = 12.
2. Hodnota investice pro nás bude 1 000 000 K£. Za tuto £ástku je moºné zakoupit vlastní server, který se postupem £asu m·ºe roz²i°ovat o dal²í kapacitu. Nemá cenu dop°edu kupovat veliký výkon, který by nebyl vyuºit.
3. Rozhodnutí o investici bude u£in¥no na základ¥ p°íjm· od zákazník·, coº se dá také de novat jako po£et zákazník· * cena poskytované sluºby (aplikace). Tato hodnota by m¥la p°evý²it celkovou investici, aby v·bec m¥lo smysl opci uplatnit. Jelikoº má startup tendenci k vysokému r·stu, budeme poºadovat po prvním roce zisk ve vý²i 1,5 milionu K£.
52
KAPITOLA 6.
PÍPADOVÁ STUDIE
4. Jelikoº jsme na poli poskytování aplikací noví, dá se p°edpokládat jakýsi "zápal pro v¥c". Tudíº na²e míra optimismu bude vysoká, ale zárove¬ jsme si v¥domi jistých rizik a chyb¥jících zku²eností. Faktor pro odstran¥ní optimismu (1-5) pro nás stanovíme na hodnotu 3.
6.2.2 Tvorba strategického plánu Po nápadu p°ichází na °adu mezikrok p°ed realizací, a to tvorba podnikatelského a strategického plánu. V podnikatelském plánu musíme obsáhnout p°edm¥t podnikání, cíle, kterých chceme dosáhnout, identi kace zákazníka a dal²í vn¥j²í a vnit°ní faktory. Tvorba takového plánu umoº¬uje ut°íd¥ní my²lenek a nástin stru£né strategie, jak daných cíl· dosáhnout. Podnikatelský plán pom·ºe zhodnotit, jestli lze skute£n¥ o£ekávat budoucí p°íjmy nebo jiné ºádoucí efekty. Sou£asn¥ dává podklady pro argumentaci p°ijetí nebo zamítnutí projektu. Strategický podnikatelský plán pak stanoví p°esné cíle, termíny, p°ípadn¥ cesty, jak cíl· dosáhnout, v£etn¥ zhodnocení o£ekávaných dopad·. De nuje vn¥j²í prost°edí, ve kterém se plán realizuje, a také vlastní schopnosti a motivace k uskute£n¥ní zamý²leného plánu. P°esná tvorba strategického plánu na²eho startupu by byla nad rámec práce, jelikoº zahrnuje mnoho dal²ích poloºek pro analýzu. Zde uvádím pouze informaci, ºe p°i hodnocení projektu je pot°eba takovým plánem disponovat.
6.2.3 Identi kace reálných opcí "Kaºdý projekt, který byl ozna£en jako nositel reálné opce, by m¥l být prov¥°en a podroben základní analýze, zda skute£n¥ má charakter reálné opce nebo zda má smysl opci s takovými efekty budovat, p°ípadn¥ pomocí náro£ných metod odhadovat její hodnotu."[22] V p°ípad¥ na²eho startupu je projektem celý byznys. U podnikání v cloudu existuje mnoho r·zných opcí. Jejich podobu jiº de noval ve své práci diplomové práci pan Ko²ka [14] a pan Náplava v £lánku o cloudu a jeho vlivu na strategické uvaºování [18]:
• Vy£kávací opce
cena, kterou zaplatíme za právo pozd¥j²ího rozhodnutí
o tom, zda do byznysu (projektu) budeme investovat. V p°ípad¥ cloudu to m·ºe být situace, kdy víme, ºe musíme investovat do drahé infrastruktury, ale byznys nemáme jistý. Proto investujeme do cloudu a pokud se podnikání po "zku²ební"dob¥ vyvíjí dob°e, m·ºeme provést plnou investici.
6.2.
PÍPADOVÁ STUDIE, NASAZENÍ FRAMEWORKU
• Opce na rozfázování
53
cena, kterou zaplatíme za to, ºe byznys (projekt)
realizujeme postupn¥ a ne najednou. V cloudu si v tomto p°ípad¥ po°ídíme jen základní sluºby (podepí²eme smlouvu) a postupn¥ je dopl¬ujeme podle pot°eby o dal²í.
• Opce na p°eru²ení cena, kterou zaplatíme za právo byznys (projekt) v budoucnu p°eru²it a znovu spustit podle podmínek okolí. Sluºby, které máme v cloudu p°estaneme vyuºívat a platíme jen nezbytné minimum, abychom nep°i²li o v²e, co jsme v cloudu vytvo°ili a uloºili.
• Opce na ukon£ení
cena, kterou zaplatíme za to, ºe budeme moci projekt
v budoucnu rozumn¥ ukon£it. V tomto p°ípad¥ v podstat¥ kon£íme s vyuºíváním cloudu. Námi vyuºívané sluºby m·ºeme p°evést na n¥koho jiného nebo je úpln¥ zru²it.
• Opce na roz²í°ení/zúºení
cena, kterou zaplatíme za to, ºe budeme moct
projekt v budoucnu kdykoliv zúºit nebo roz²í°it podle vývoje na trhu. Pro cloud to znamená, ºe exibiln¥ navy²ujeme a sniºujeme nezbytnou kapacitu a rozsah sluºeb.
• Opce zám¥ny
cena, kterou zaplatíme za to, ºe budeme moct zm¥nit
vstupní parametry byznysu (projektu). Z pohledu cloudu se v podstat¥ jedná o cenu, kterou nás bude stát moºný budoucí p°echod z cloudu do remní infrastruktury (on-premise), pop°ípad¥ obrácen¥. dá se tak chápat i opce v na²em p°íkladu.
• Opce na inovaci
kolik nás stojí moºné budoucí navazování na existující
byznys (projekt). V cloudu to znamená, ºe k existující sluºb¥ doplníme dal²í, které s existující souvisí. Nap°íklad naváºeme existující online o ce na online CRM atd.
U kaºdé z nalezených opcí musíme zjistit její exibilitu a nejistotu ur£ením odhadu budoucí volatility v kategoriích nízká - st°ední - vysoká. Také m·ºeme ur£it hrubý odhad NPV v rámci kladných - záporných £ísel. Díky t¥mto parametr·m m·ºeme ud¥lat p°edb¥ºný výb¥r, zda má cenu projekt dále hodnotit, p°ebudovat, £i zcela opustit.
54
KAPITOLA 6.
PÍPADOVÁ STUDIE
6.2.4 Predikce budoucích cash ow Existuje n¥kolik zp·sob· predikování pen¥ºních tok·. Z nich nejjednodu²²í je p°ímá metoda vyuºívající historické údaje. Jejich regresní analýzou m·ºeme získat r·stovou k°ivku s hodnotami budoucích CF. Ta zde z principu nejde pouºít, nebo´ nám schází jakákoliv historická data. Druhým nedostatkem je produkce statického údaje, v²echny takto získané hodnoty jsou brány se stoprocentní jistotou a volatilita t¥chto dat je nulová. Taková situace ale u startupu v reálu neexistuje. Nezbývá neº vyuºít jiného p°ístupu. Nabízí se nám dv¥ moºnosti. [6] První je postup "shora dol·"- stanovení celkové velikosti trhu pro ná² produkt nebo sluºbu a z ní vytvo°it p°edpov¥¤ napln¥ní poptávky a zisk· s tím spojených. Druhou moºností je opa£ný postup "zdola nahoru"- pracuje s dostupnou kapacitou a její vyuºití s p°íchodem zákazník·. Tato moºnost je pro ná² startup výhodn¥j²í, jelikoº nem·ºeme p°esn¥ stanovit trh a jednotlivé podíly.
Pomocí odhad· jednotlivých m¥sí£ních stav· Pro vytvo°ení manaºerské predikce pot°ebujeme ur£it tyto hodnoty: 1. Velikost kapacit 2. P°íjem za jednotku 3. Cena za produkci jednotky Budeme p°edpokládat, ºe pro jednoho uºivatele online nám posta£í 1MB pam¥ti RAM. Pokud se budeme °ídit podle klasické k°ivky r·stu pro startup, ze za£átku nem·ºeme p°edpokládat uºivatel· mnoho. Zakoupíme-li nejmen²í moºnou on-demand instanci cloudového serveru, bude mít v pr·m¥ru 1 CPU, 1 GB RAM pam¥ti a aº 20GB na pam¥´ovém disku. Pr·m¥rná cena na dne²ním trhu se pohybuje okolo 0,05$ za hodinové vyuºití poskytnuté infrastruktury. Pro zjednodu²ení budeme po£ítat s konstantním vyuºitím. P°i cenovém kurzu 21 K£ za $ se dostáváme na 0,05 * 24 * 30 * 21 = 756 K£ . Abychom m¥li výpo£et p°ehledn¥j²í a pokryli tak nap°íklad administra£ní náklady (p°evodní poplatky), budeme po£ítat s 1000 K£ za m¥síc pro 1CPU/1GB RAM. 1 GB pam¥ti dle na²eho p·vodního p°edpokladu 1 MB na uºivatele obslouºí 1 000 uºivatel·. P°ipomínám, ºe na²ím cílem je získat 1,5 milionu korun po jednom roce. Za p°edpokladu, ºe za na²e sluºby budou uºivatelé platit 100 Korun (cena dle standartních cen aplikací na appStore a googlePlay), p°i konstantním rozd¥lení na
6.2.
PÍPADOVÁ STUDIE, NASAZENÍ FRAMEWORKU
55
12 m¥síc· a bez jakýchkoliv náklad· by £ástku 1,5 mil. K£ za rok vygenerovalo 15 000 uºivatel·. Coº je £íslo, kterého není p°i dne²ním trhu s unikátní aplikací t¥ºké dosáhnout. Pokud by ²lo o opravdu p°evratnou aplikaci, dosáhnout milionu uºivatel· je otázka v rámci jednoho roku. Aplikace Foursquare dosáhla 1 mil. uºivatel· po 13-ti m¥sících, sociální sí´ Facebook po deseti, Dropbox po sedmi a Instagram dokonce po 2,5 m¥sících. [23]
Pro startup dle k°ivky typického r·stu 6.1 neplatí konstantní rozloºení uºivatel·. Postupný nár·st je vyobrazen v následujícím grafu 6.2, jehoº zdrojové údaje jsou v tabulce 6.1.
Obrázek 6.2: K°ivka nár·stu zákazník· pro ukázkový startup
Doposud jsme nepo£ítali s ºádnými výdaji a pouze s konstantním rozd¥lením uºivatel·. V následující tabulce je uveden zjednodu²ená manaºerská predikce pro ná² startup. Jelikoº jsme jej pojali jako projekt mladých nad²enc·, ze za£átku nebudeme po£ítat s konstantním vyplácením mezd. V¥t²ina startup· za£íná soub¥ºn¥ se zam¥stnáním majitele na jiné pozici a jakékoliv nance, které generuje, jdou zp¥t na pokrytí náklad·. Nezapo£ítali jsme ani zdan¥ní £i sou£asné hodnoty pen¥z.
56
KAPITOLA 6.
PÍPADOVÁ STUDIE
t
C/R
Uºivatelé
P°íjem
Cena Cloudu
Platy
Celkem
1
1
10
1 000 K£
1 000 K£
0 K£
0 K£
2
1
20
2 000 K£
1 000 K£
0 K£
1 000 K£
3
1
160
16 000 K£
1 000 K£
0 K£
15 000 K£
4
1
380
38 000 K£
1 000 K£
0 K£
37 000 K£
5
1
620
62 000 K£
1 000 K£
0 K£
61 000 K£
6
1
1050
105 000 K£
1 000 K£
50 000 K£
54 000 K£
7
2
2100
210 000 K£
2 000 K£
50 000 K£
158 000 K£
8
2
3400
340 000 K£
2 000 K£
50 000 K£
288 000 K£
9
4
5200
520 000 K£
4 000 K£
50 000 K£
466 000 K£
10
8
8000
800 000 K£
8 000 K£
50 000 K£
742 000 K£
11
16
12500
1 250 000 K£
16 000 K£
50 000 K£
1 184 000 K£
12
16
15000
1 500 000 K£
16 000 K£
50 000 K£
1 449 000 K£
Celkem
48440
4 844 000 K£
54 000 K£
350 000 K£
4 440 000 K£
Tabulka 6.1: Zjednodu²ená manaºerská predikce
Celkov¥ to v tuto chvíli vypadá pro ná² startup velice dob°e. Pokud by se naplnila na²e predikce, £ekal by nás zisk p°ibliºn¥ 4 miliony korun. Pokud ov²em máme vysokou úrove¬ optimismu, tato £ísla jsou velmi p°emr²t¥ná. V zadání startupu jsem uvedla p°edpokládanou st°ední míru optimismu. Abychom na²i manaºerskou predikci o£istili, vyd¥líme o£ekávaná £ísla faktorem 3. Upravené hodnoty jsou uvedeny v tabulce 6.2. Takto upravená data budou vstupem do dal²ích výpo£t·. t
C/R
Uºivatelé
P°íjem
Cena Cloudu
Platy
Celkem
1
1
3
333 K£
1 000 K£
0 K£
-667 K£
2
1
7
667 K£
1 000 K£
0 K£
-333 K£
3
1
53
5 333 K£
1 000 K£
0 K£
4 333 K£
4
1
127
12 667 K£
1 000 K£
0 K£
11 667 K£
5
1
207
20 667 K£
1 000 K£
0 K£
19 667 K£
6
1
350
35 000 K£
1 000 K£
0 K£
34 000 K£
7
2
700
70 000 K£
2 000 K£
50 000 K£
18 000 K£
8
2
1133
113 333 K£
2 000 K£
50 000 K£
61 333 K£
9
4
1733
173 333 K£
4 000 K£
50 000 K£
119 333 K£
10
8
2667
266 667 K£
8 000 K£
50 000 K£
208 667 K£
11
16
4167
416 667 K£
16 000 K£
50 000 K£
350 667 K£
12
16
5000
500 000 K£
16 000 K£
50 000 K£
439 000 K£
Celkem
16147
1 614 667 K£
54 000 K£
300 000 K£
1 260 667 K£
Tabulka 6.2: Zjednodu²ená manaºerská predikce upravená o optimismus
6.2.
57
PÍPADOVÁ STUDIE, NASAZENÍ FRAMEWORKU
CF metodou Monte Carlo Druhým typem predikce pen¥ºních tok· "zdola nahoru"je simulace pomocí metody Monte Carlo. Ur£íme, jaké jsou pravd¥podobnosti získání nových zákazník·, p°íchod konkurence £i krize, a vypo£teme jednotlivé skute£né £etnosti. Simulace má vysokou subjektivní sloºku, je totiº na manaºerovi, aby stanovil jednotlivé hodnoty a jejich pravd¥podobnosti. Tím se ale neli²í od p°ímého odhadu. Naopak se dá p°edpokládat, ºe díky simulaci dosáhneme p°esn¥j²í predikce. Já jsem zvolila p°ede²lou metodu z d·vodu v¥t²í pr·hlednosti, ale pro p°esnost výsledk· v praxi doporu£uji vyuºít ob¥ metody pro porovnání a Monte Carlo pro vlastní data.
6.2.5 Stanovení volatility O metodách stanovení volatility jsem se jiº zmi¬ovala v kapitole 5.3.2. V této £ásti je vyuºiji pro ná² startup.
Logaritmované p°ír·stky cash ow Logaritmované p°ír·stky cash ow a logaritmovaná sou£asná hodnota jsou metody, které lze vyuºít u manaºerské predikce. Ob¥ tyto metody dávají stejný výsledek, proto uvedu pouze jednu detailn¥ rozepsanou. Z tabulky 6.3 m·ºeme vy£íst, ºe první hodnoty jsou aº ze t°etího m¥síce. Je tomu tak proto, ºe v prvních dvou m¥sících máme záporné hodnoty. Logaritmus pro n¥ neexistuje a výpo£et by nebyl moºný. M·ºeme ale tvrdit, ºe díky t¥mto záporným CF celková volatilita pro první m¥síce rapidn¥ vzroste.
ln(CFi )
(ln(xi ) − ln(¯ x))
(ln(xi ) − ln(¯ x))2
2,69
0,99
0,48
0,23
19 667 K£
1,69
0,52
0,01
0,00
34 000 K£
1,73
0,55
0,03
0,00
4
18 000 K£
0,53
-0,64
-1,15
1,32
5
61 333 K£
3,41
1,23
0,71
0,51
6
119 333 K£
1,95
0,67
0,15
0,02
7
208 667 K£
1,75
0,56
0,05
0,00
8
350 667 K£
1,68
0,52
0,01
0,00
9
439 000 K£
1,25
0,22
-0,29
0,08
£as
CF
relativní CF
0
4 333 K£
-
1
11 667 K£
2 3
Pr·m¥r ln(CF)
0,51
Suma £tverc·
2,17
Volatilita
0,52
Tabulka 6.3: Výpo£et volatility logaritmovanými p°ír·stky
58
KAPITOLA 6.
PÍPADOVÁ STUDIE
Odhadovaná volatilita V p°ípad¥, ºe neexistují historická data a ani nejsme schopni racionáln¥ ur£it hodnotu budoucích cash ow, poté p°ichází na °adu odhadnutí volatility podle odv¥tví a povahy projektu. ím vy²²í je hodnota volatility, tím v¥t²í m·ºe být nár·st, ale také pokles hodnoty opce. M·ºeme sami ur£it n¥kolik interval· volatility, do kterých bychom projekt za°adili a uº je na nás, kolik t¥chto interval· bude. Klasicky se ale volatilita rozd¥luje do £ty° interval· [22]:
1. 0 - 0,20: ádná aº nízká volatilita je typická pro ustálený trh bez v¥t²ích výkyv·, jako potraviny, banky, doprava. 2. 0,20 - 0,30: St°ední volatilita - Papírenství, elektronika, pohostinství, stavebnictví. 3. 0,30 - 0,60: Vy²²í volatilita - Po£íta£e, reklama, výzkum a vývoj, léka°ství, vzd¥lávání. 4. 0,60 - 1: Vysoká volatilita - V¥t²ina internetových technologií a hi-tech produkt·, e-commerce, t¥ºba zlata, ropné vrty.
V na²em p°ípad¥ volíme volatilitu 0,6. Z p°edchozí metody vze²la hodnota 0,52, ale jak jsem jiº zmínila, existence prvních záporných hodnoty by ji navý²ila. Také soud¥ dle p°íkladu zpracovaného panem Náplavou [18] a následn¥ zahrnutého do diplomové práce pana Ko²ky [14] usuzuji, ºe hodnota 0,6 je adekvátní.
6.2.6 Výpo£et hodnoty projektu pomocí DCF (NPV) Abychom vypo£etli celkovou hodnotu projektu, máme moºnost vyuºít n¥kolik metodologií. Dnes nej£ast¥ji uºívaný zp·sob je diskontování pen¥ºních tok· (DCF). Samoz°ejm¥ existují je²t¥ dal²í p°ístupy, ale bývají zastín¥ny práv¥ pouºitím DCF. Pro dal²í studium moºností oce¬ování doporu£uji nahlédnout do publikace Oce¬ování podniku od Evy Kislingerové. Metoda DCF je zaloºená na ocen¥ní sou£asné hodnoty budoucích výnos·. Základním p°edpokladem metody je fakt, ºe jedna koruna (nebo jakákoli jiná pen¥ºní jednotka) dnes má v¥t²í hodnotu neº jedna koruna zítra. Analýza pomocí DCF probíhá diskontováním v²ech budoucích pen¥ºních tok· dle správné diskontní sazby na sou£asnou hodnotu. Hodnotu NPV projektu získáme z DCF ode£tením po£áte£ní investice. U metody m·ºeme narazit na n¥kolik omezení, která se týkají p°eváºn¥ zacházení s nejistotou. Existuje n¥kolik zp·sob·, jak se s nejistotou u DCF vypo°ádat. Nejpouºívan¥j²í je vyuºití rizikové prémie. "Náklad kapitálu je zvý²en o tu £ást, která je p°ipisována riziku daného projektu. Toto zvý²ení se pak nazývá riziková prémie. Poté se takto upravená diskontní mezní sazba stává základním kritériem, pod které nesmí výnosnost daného investi£ního projektu klesnout, má-li být
6.2.
59
PÍPADOVÁ STUDIE, NASAZENÍ FRAMEWORKU
akceptován."[20] Efektem zvý²ení diskontní sazby je sníºení d·leºitosti budoucích tok·. Vypo£teme p°ímo hodnotu NPV pro na²e zadání s diskontní sazbou 10%:
NP V =
1 500 000 (1+0,1)
− 1 000 000 = 363 636, 36
K£
Na první pohled bychom si °ekli, ºe toto £íslo není v·bec ²patné. Jenºe zádrhel se nachází v p°edpokladu, ºe v²e opravdu vyjde podle na²ich p°edstav. Jak jsem jiº zmínila v £ásti o ur£ení discontu u startupu 6.1.1, velká v¥t²ina investor· bude pouºívat v¥t²í diskontní sazbu pro pokrytí rizik spjatých s novým podnikem. P°i aplikaci 40% sazby se stane následující:
NP V =
1 500 000 (1+0,4)
− 1 000 000 = 71 428, 57
K£
NPV sice není nulové nebo záporné, dosti se ale jeho hodnota sníºila. A to v situaci, ºe stále po£ítáme s p°íznivým pr·b¥hem. Pokud sníºíme hodnotu zisku o 300 000 K£, rázem nás výsledek m·ºe zasko£it:
NP V =
1 200 000 (1+0,4)
− 1 000 000 = −142 857, 14
K£
Sta£ilo málo a na²e investice se pohybuje v negativních £íslech pro ohodnocení pomocí DCF a NPV. Nejv¥t²ím omezením DCF je dle mého názoru p°ístup "jednou a dost". Jedná se o zhodnocení projektu díky kterému ur£íme, zda investovat ihned, £i nikdy. Díky tomu dochází k velkému podhodnocení. Je zcela ignorována moºnost posunutí rozhodnutí do doby budoucí, kdy tato moºnost v p°ítomnosti reáln¥ existuje. Projekt s nízkým £i záporným NPV bude zavrhnut bez ohledu na to, ºe by p°inesl podniku v¥t²í exibilitu aº za del²í dobu.
6.2.7 Reálné opce a sestavení binomického stromu Nyní si m·ºeme poloºit zásadní otázku pro identi kaci pro nás relevantní opce: "Je pro nás výhodné za£ít rovnou s vlastní infrastrukturou nebo nejprve vyuºít cloudové °e²ení?"Pokud existuje daná situace, existuje i k ní pat°i£ná opce. V na²em p°ípad¥ jde o opci odloºení investice. Odkládáme investici 1 000 000 korun za koupi vlastní infrastruktury na dobu jednoho roku. B¥hem tohoto roku m·ºeme ud¥lat pr·zkum trhu pomocí cloudu a zjistit, zda na²e aplikace opravdu bude generovat zisky tak, jak jsme si navrhli v manaºerské predikci. Pokud ano a docílíme poºadovaného výd¥lku 1 500 000 K£, po uplynutí jednoho roku investujeme do on-premise °e²ení a opustíme cloud.
60
KAPITOLA 6.
PÍPADOVÁ STUDIE
Parametry u, d a p Prvním krokem p°i tvorb¥ binomického stromu je stanovení parametr· pohybu nahoru a dol· a pravd¥podobnosti. Za p°edpokladu, ºe expirace na²í opce je po jednom roce a my chceme krokovat výpo£et po jednom m¥síci, velikost daného kroku
δt
je rovna
1/12 = 0, 83.
Volatilitu jsme stanovili v p°edchozí £ásti 6.2.5
na 0,6. Bezrizikový výnos stanovíme na 0,05. Nyní máme v²e pot°ebné pro tvorbu binomického rozvoje a ohodnocení vzniklé opce.
√
u = eσ δt = 1, 564 √ d = e−σ δt = 0, 639 rδt −d p = e u−d = 0, 408
Obrázek 6.3: Binomický rozvoj S a hodnota call opce za t°ím¥sí£ní intervaly
Pro výpo£et hodnoty opce jsem vyuºila p°edp°ipravený excel od H. Scholleové, který byl p°iloºen na CD k její knize [22]. Na obrázku 6.3 jsou vid¥t zadané parametry a vypo£tené hodnoty. Z obrázku m·ºeme vy£íst jasné projevy volatility v binomickém rozvoji. V hodnotách opce si v²imn¥me nulových poloºek. V p°ípad¥, ºe náklady na investici p°evy²ují celkový zisk. P°i takovém vývoji trhu bychom opci neuplatnili a proto jsou poloºky nulové, nikoliv záporné. Celková hodnota na²í opce v p°ípad¥ vyuºití evropské call opce je 168 133 K£. Tato £ástka p°edstavuje moºný zisk plánovaného byznysu v p°ípad¥, ºe cloud vyuºijeme. Díky ranému vyuºití cloudu také získáváme konkuren£ní výhodu. Kdybychom £ekali na vhodn¥j²í podmínky bez prvotní investice do cloudu, nem¥li bychom do-
6.2.
PÍPADOVÁ STUDIE, NASAZENÍ FRAMEWORKU
61
state£ný p°ísun k novým informacím a prodejnost by stále z·stávala otázkou spekulace. Také díky rychlosti oslovíme více zákazník·, které by p°ípadn¥ mohl p°ilákat konkurent. Potenciální ztráty by byly ze za£átku pouze základní provozní náklady cloudu, jeº jsou v porovnání s celkovým ziskem opravdu minimální.
6.2.8 Vývoj trhu a rozhodování S doposud získanými informacemi se p°esouváme do posledního kroku, a to kontinuální zkoumání situace na trhu a reakce na ní. Jakmile se zm¥ní podmínky, je t°eba p°epo£ítat na²e vyhlídky a p°izp·sobit strategii. M·ºe jít o p°íznivé podmínky, zvý²ení nár·stu zákazník·. Pak se nám otevírají moºnosti zkusit zvý²ení ceny produktu, navý²ení kapacit cloudu, zkrácení £ekání na po°ízení infrastruktury a jist¥ i dal²í. V p°ípad¥ nep°íznivých podmínek pak m·ºeme postupovat opa£n¥. Zlevnit produkt, sníºit platy (a£koliv tento bod je problematický a m·ºe p°inést více problém· neº u²et°í), prodlouºení doby £i úplné opu²t¥ní projektu. Získáváme tak mnohé dal²í moºnosti, klasi kovatelné jako reálné opce. Je jiº jen na managementu, jak se k situaci postaví, kterému faktu dá v¥t²í d·leºitost a jaké opce bude povaºovat za záchranné £i expanzivní.
62
KAPITOLA 6.
PÍPADOVÁ STUDIE
Kapitola 7 Záv¥r Cílem této práce bylo nahlédnout do tvorby a uplatn¥ní remní strategie, v rámci IT strategie speci kovat cloud computing a jeho vyuºití, analyzovat problematiku reálných opcí a následn¥ v²e spojit dohromady v jeden ucelený framework pro aplikaci analýzy reálných opcí v prost°edí cloud computingu. Nejprve byla zpracována £ást teoretická, zahrnující teorii strategie, cloudu a opcí. Následovala £ást praktická, jeº zahrnuje tvorbu jiº zmi¬ovaného uceleného frameworku. Zpracování obou £ástí nebylo bezproblémové, ale spí²e neº o faktické nedostatky ²lo o £asovou náro£nost práce. V první £ásti práce byla rozebrána remní strategie a její vazby na IT strategii. Ve druhé £ásti následovala stru£ná de nice cloud computingu, jeho moºné d¥lení a p°ehled technických výhod a nevýhod spjatých s jeho pouºíváním. ást o cloudu následovala teorie nan£ních opcí a reálných opcí. V t¥chto dvou kapitolách byl podrobn¥ji probrán princip a pouºití opcí, výpo£etní metody a jejich d·leºité parametry. Také zde byly de novány jednotlivé typy opcí a uvedeny zp·soby ur£ování velmi d·leºitého op£ního parametru - volatility. Za nejp°ínosn¥j²í £ást práce povaºuji kapitolu ²estou, která obsahuje p°ípadovou studii a framework pro nasazení hodnocení pomocí reálných opcí na byznys typu startup. Jelikoº diplomová práce vznikla v první polovin¥ roku 2014, je t°eba vzít v potaz aktuálnost kurzu koruny a cen poskytovaných sluºeb v cloudu. Na modelovém scéná°i je p°edvedeno n¥kolik problém· charakteristických pro startup a byla pro n¥ pomocí frameworku nalezena °e²ení. Tato £ást m·ºe být inspirací nejen pro za£ínající rmy, ale pro kaºdého, kdo uvaºuje o nových zp·sobech hodnocení svých (i cizích) projekt· a rem. Práce je pro m¥ osobn¥ obrovským p°ínosem. Seznámila jsem se podrobn¥ s dnes d·leºitými tématy, coº pro m¥ bude v budoucnu jist¥ výhodou. Dále mohu prohlásit, ºe tato práce zanechává dve°e otev°ené dal²ímu pokra£ování. Bylo by vhodné studii roz²í°it o ukázkové výpo£ty dal²ích identi kovaných opcí a vytvo°ení alespo¬ jedné sloºené opce, která by zahrnovala mnoho moºností rozhodnutí. Také m·ºe být vytvo°en rozhodovací strom v návaznosti na ní. S návrhem práce mi velmi pomohl pan prof. Ing. O. Starý a také pan RNDr. P. Hrabina, kterým bych touto cestou cht¥la znovu pod¥kovat za jejich velmi ochotnou spolupráci, £as a informace, díky kterým mohla tato práce vzniknout.
63
64
KAPITOLA 7.
ZÁV
R
Literatura [1] Ji°í Fotr a kolektiv.
Tvorba strategie a strategické plánování: Teorie a praxe.
Grada Publishing a.s., U Pr·honu 22, 170 00 Praha 7, 2012. [2] M. Ke°kovský a O. Vykyp¥l.
Strategické °ízení teorie pro praxi.
C.H.Beck,
Praha, 2002.
Communications of the ACM,
[3] Michael Armbrust. A view of Cloud Computing. 53:5058, 2010. [4] T-Systems stupy,
Czech
2011.
Republic
T-Systems
a.s.
Czech
Cloud Republic
Computing
a.s.,
Business
-
nové
p°í-
Develpoment;
cs/604902_1/blobBinary/pdf3-ps.pdf>. [5] Je Croft.
Frameworks for Designers, 2007.
A List Apart.com;
alistapart.com/article/frameworksfordesigners>.
[6] Aswath Damodaran. Valuing Young, Start-up and Growth Companies, 2009. Stern School of Business, New York University. [7] Chandra Papudesu Dr. Prasad Kodukula.
ons.
Project Valuation Using Real Opti-
J. Ross Publishing, Inc., 5765 N. Andrews Way, Fort Lauderdale, Florida
33309, 2006. [8] Burton Group. Real Options - Underlie Agile Practices, 2007. InfoQueue.com;
. [9] Petr Hou²tecký.
Co je to volatilita?, 2013.
volatilita.cz>. [10] Jan iroký.
Volatilita.cz;
Praktický pr·vodce op£ním obchodováním.
Impossible, Tet£ice,
2007. [11] N. Venkatraman J. C. Henderson. Strategic Alignment: Leveraging Information Technology for transforming organisations, 1999. IBM Systems journal. [12] Ludvík Turek Josef Ko²´ál.
strategie.
Opce - Jak na obchodování s opcemi a výb¥r správné
Computer press a.s., Holandská 8, 639 00 Brno, 2009.
[13] Jan Kodera. První £eská de nice cloud computingu, 2009. AbakoWiki;
//www.abako.cz/blog/552/prvni-ceska-definice-cloud-computingu/>.
65
66
LITERATURA
[14] Bc. Petr Ko²ka. Moºnosti hodnocení investic do cloudového prost°edí, 2013. Diplomová práce;.
Cloud Computing - The Complete Cornerstone Guide to Cloud Computing Best Practices. Emereo Publishing, 50 Commercial Road, Newstead
[15] Ivanka Menken.
4521 QLD, Australia, 2008.
Real Options Analysis - Tools and Techniques for Valuing Strategic Investments and Decisions. John Wiley and Sons, Inc., Hoboken,
[16] Johnathan Mun.
New Jersey, USA, 2002. [17] Jana Nová£ková.
Volatilita reálných aktiv, 2006.
Diplomová práce;
//www.vse.cz/vskp/1149_volatilita_realnych_aktiv>.
[18] Ing. Pavel Náplava. Cloud a jeho vliv na strategické uvaºování o IT infrastruktu°e, 2013. lánek; Interní zdroj. [19] Timothy Grance Peter Mell. The NIST De nition of Cloud Computing, 2011. NIST Special Publication 800-145;
nistpubs/800-145/SP800-145.pdf>.
[20] Tomá² Pet°ík.
praxi.
Ekonomické a nan£ní °ízení rmy: Manaºerské ú£etnictví v
Grada Publishing a.s., U Pr·honu 22, 170 00 Praha 7, 2009.
[21] Jan Rohrbacher. Op£ní strategie, 2009. nance.cz;
cz/zpravy/finance/>.
[22] Hana Scholleová. [23] Alyson
Hodnota exibility.
Shontell.
How
long
it
C. H. Beck, Praha, 2007.
took
15
hot
startups
to
get
1,000,000
users, 2012. www.businessinsider.com;
one-million-users-startups-2012-1>.
[24] Rober Elsenpeter Toby J. Velte, Anthony T. Velte.
tický pr·vodce. [25] Antonín
Computer press, Holandská 3, 639 00 Brno, 2011.
Stehlík
vesti£ního
Cloud Computing - prak-
Tomá²
manaºerského
Vikto°ík.
Reálné
rozhodování,
2008.
opce
jako
podpora
Masarykova
in-
univerzita;
09_viktorik.pdf>. [26] Lenos Trigeorgis.
Allocation.
Real Options: Managerial Flexibility and Strategy in Resource
MIT Press, Cambridge, MA., 1996.
[27] wiseGEEK. What Is a Startup Company?, 2013. Conjecture Corporation wiseGEEK; .
P°íloha A Seznam pouºitých zkratek API
Application Programming Interface
AWS CF
Amazon Web Services
Cash Flow
CFD
Contract for Dierence
CPU
Central Processing Unit
NIST NPV PC
National Institute of Standards and Technology Net Present Value
Personal Computer
RAM
Random Access Memory
ROI
Return On Investments
SLA
Service Level Agreement
VPN
Virtual Private Network
. . .
67
68
PÍLOHA A.
SEZNAM POUITÝCH ZKRATEK
P°íloha B Obsah p°iloºeného CD •
adresá° gures - obsahuje soubory LogoCVUT.pdf a LogoCVUT.eps. Soubor LogoCVUT.pdf je pouºit na hlavní stran¥ diplomové práce
•
adresá° images - obsahuje ve²keré dal²í includované obrázky v textu ve formátu PNG
•
adresá° includes - v tomto adresá°i se nachází soubory s vypracovaným textem diplomové práce ve formátu .TEX
•
adresá° text - obsahuje soubor s vlastním textem práce Dvorave1-diplomathesis-2014.pdf a naskenované o ciální zadání Dvorave1-o cialni-zadani.pdf
•
soubory Dvorave1-diplomova-prace-2014 ve formátech AUX, BBL, BLG, LOF, LOG, TXT, LOT, OUT, GZ, PDF, TOC - v²echny tyto soubory byly vygenerovány p°i kompilaci ²ablony poskytované na studentském portálu VUT pro psaní bakalá°ských a diplomových prací.
•
Dvorave1-diplomova-prace-2014.tex - soubor ur£ený ke kompilaci, obsahuje základní datovou strukturu a includuje soubory z adresá°· gures, images a includes
•
hyphen.tex je soubor ur£ený pro rozepisování slabik sloºitých slov, která by se mohla na koncích °ádku rozd¥lovat ²patným zp·sobem
•
k336_thesis_macros.tex - p°edde novaná makra poskytnutá v ²ablon¥
•
reference.bib - soubor typu BibTeX databáze obsahující ve²keré reference pouºité p°i psaní této diplomové práce
69
