민간투자 도로사업의 경우, 사업의 미래 수익성과 직접적으로 관련 있는 예측 교통량의 불확실성과 이에 따른 위험이 민간 운영자에게 이전된다. 따라서 교통량 예측위험이 민간투자 도로사업의 추진에 어느 정도 영향을 미치며, 이러한 위험의 실제적인 경제적 가치를 파악하는 것은 민간투자사업의 적격성을 파악하고 이를 높일 수 있는 중요한 정보이다. 본 논문의 목적은 민간투자 도로사업의 교통수요 예측위험의 경제적 가치를 산정하는 것이다. 이를 위해 예측 교통량은 불확실성이 존재하는 확률변수이며, 시간이 경과하면서 기하 브라운 운동을 따른다고 가정한 후 민간투자사업의 가치변동성을 예측하는 방안을 제안하였다. 특히 본 논문에서는 개통 후 도로사업의 교통량 형성 특성을 고려한 램프업 기간 전후의 상이한 교통량 증가율과 그 변동성을 적용하여 단순히 임의적으로 가정한 기존 연구와 차별화하였다 사례 사업분석 결과, 예측된 해당 민간투자사업의 교통수요 예측 리스크 프리미엄은 출자 건설회사의 시가총액을 고려하지 않고 단순평균하는 경우 7.39%, 시가총액을 가중하여 평가하는 경우 8.30%로 분석되었으며, 교통수요 예측위험에 따른 해당 민간투자사업의 가치변동성은 17.11%로 예측되었다. 할인율이 클수록 프로젝트의 가치변동성은 작아졌는데, 비용의 고정으로 인한 레버리지 효과는 교통량 변동성보다 프로젝트의 가치변동성을 크게 하였다. 교통수요 예측위험에 따른 민간투자사업의 가치변동률과 리스크 프리미엄을 통해 산출하는 사례 민간투자사업 교통량 예측위험의 시장가치는 0.42~0.50 사이로 분석되었는데, 이는 교통량 변동성이 1% 증가하거나 감소하면 이에 따른 해당 프로젝트 위험 프리미엄은 0.42~0.50% 증가하거나 감소함을 의미한다.
민간투자 도로사업의 경우, 사업의 미래 수익성과 직접적으로 관련 있는 예측 교통량의 불확실성과 이에 따른 위험이 민간 운영자에게 이전된다. 따라서 교통량 예측위험이 민간투자 도로사업의 추진에 어느 정도 영향을 미치며, 이러한 위험의 실제적인 경제적 가치를 파악하는 것은 민간투자사업의 적격성을 파악하고 이를 높일 수 있는 중요한 정보이다. 본 논문의 목적은 민간투자 도로사업의 교통수요 예측위험의 경제적 가치를 산정하는 것이다. 이를 위해 예측 교통량은 불확실성이 존재하는 확률변수이며, 시간이 경과하면서 기하 브라운 운동을 따른다고 가정한 후 민간투자사업의 가치변동성을 예측하는 방안을 제안하였다. 특히 본 논문에서는 개통 후 도로사업의 교통량 형성 특성을 고려한 램프업 기간 전후의 상이한 교통량 증가율과 그 변동성을 적용하여 단순히 임의적으로 가정한 기존 연구와 차별화하였다 사례 사업분석 결과, 예측된 해당 민간투자사업의 교통수요 예측 리스크 프리미엄은 출자 건설회사의 시가총액을 고려하지 않고 단순평균하는 경우 7.39%, 시가총액을 가중하여 평가하는 경우 8.30%로 분석되었으며, 교통수요 예측위험에 따른 해당 민간투자사업의 가치변동성은 17.11%로 예측되었다. 할인율이 클수록 프로젝트의 가치변동성은 작아졌는데, 비용의 고정으로 인한 레버리지 효과는 교통량 변동성보다 프로젝트의 가치변동성을 크게 하였다. 교통수요 예측위험에 따른 민간투자사업의 가치변동률과 리스크 프리미엄을 통해 산출하는 사례 민간투자사업 교통량 예측위험의 시장가치는 0.42~0.50 사이로 분석되었는데, 이는 교통량 변동성이 1% 증가하거나 감소하면 이에 따른 해당 프로젝트 위험 프리미엄은 0.42~0.50% 증가하거나 감소함을 의미한다.
The purpose of this study is to calculate the economic value of transport demand forecasting risks in the road PPP project. Under the assumption that volatility of the road PPP project value occurs only in regard with uncertainty of traffic volume forecasting, this study calculates the economic valu...
The purpose of this study is to calculate the economic value of transport demand forecasting risks in the road PPP project. Under the assumption that volatility of the road PPP project value occurs only in regard with uncertainty of traffic volume forecasting, this study calculates the economic value of the traffic forecasting risks in the case of the road PPP project. To that end, forecasted traffic volume is assumed to be a stochastic variable and to follow the Geometric Brownian motion as time passes. In particular, this study attempts to differentiate itself from existing studies that simply use an arbitrary assumption by presenting the application of different traffic volume growth volatility and the rates before and after the ramp-up period. Analysis of the case projects reveals that the risk premium related to traffic volume forecast of the project turns out as 7.39~8.30%, without considering option value-such as minimum revenue guarantee-while the project value volatility caused by transport demand forecasting risks is 17.11%. As the discount rate grows higher, the project value volatility tends to decrease and volatility in project value is always suggested to be larger than that in transport volume influenced by leverage effect due to fixed expenditure. The market value of transport demand forecasting risk-calculated using the project value volatility and risk premium-is analyzed to be between 0.42~0.50, implying that a 1% increase or decrease in the transport amount volatility would lead to a 0.42~0.50% increase or decrease in risk premium of the project.
The purpose of this study is to calculate the economic value of transport demand forecasting risks in the road PPP project. Under the assumption that volatility of the road PPP project value occurs only in regard with uncertainty of traffic volume forecasting, this study calculates the economic value of the traffic forecasting risks in the case of the road PPP project. To that end, forecasted traffic volume is assumed to be a stochastic variable and to follow the Geometric Brownian motion as time passes. In particular, this study attempts to differentiate itself from existing studies that simply use an arbitrary assumption by presenting the application of different traffic volume growth volatility and the rates before and after the ramp-up period. Analysis of the case projects reveals that the risk premium related to traffic volume forecast of the project turns out as 7.39~8.30%, without considering option value-such as minimum revenue guarantee-while the project value volatility caused by transport demand forecasting risks is 17.11%. As the discount rate grows higher, the project value volatility tends to decrease and volatility in project value is always suggested to be larger than that in transport volume influenced by leverage effect due to fixed expenditure. The market value of transport demand forecasting risk-calculated using the project value volatility and risk premium-is analyzed to be between 0.42~0.50, implying that a 1% increase or decrease in the transport amount volatility would lead to a 0.42~0.50% increase or decrease in risk premium of the project.
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