기후변화의 영향으로 세계 각국은 화석연료 사용을 줄이고, 신재생에너지에 대한 투자가 활발하게 이뤄지고 있다. 세계 전력의 23.7%를 신재생에너지가 공급하고 있으며, 계속된 기술의 발전으로 화력설비와 발전원가 면에서 경쟁할 수준이 되어 투자 여건이 좋아 지고 있다. 하지만, 신재생에너지 프로젝트의 투자를 결정하는 것은 쉽지 않다. 본 연구는 신재생에너지 중에서 많은 비중을 차지하고 있는 수력, 태양광, 풍력발전 프로젝트 투자 결정에 실물옵션방법을 적용한 경제성평가에 대해 국내외 연구동향을 분석하였다. 본 연구는 (1)전통적 경제성분석방법과 실물옵션방법의 차이점, (2)적용 과정, (3)많은 연구들이 제시한 신재생에너지 프로젝트의 불확실성 요소들과 옵션종류에 대해 알아보았다. 실물옵션분석방법은 신재생에너지 프로젝트의 불확실성 요소들을 고려하고 수익을 향상시키거나 리스크를 피할 수 있는 옵션 적용이 가능하여 세밀한 투자계획수립에 적합하다.
기후변화의 영향으로 세계 각국은 화석연료 사용을 줄이고, 신재생에너지에 대한 투자가 활발하게 이뤄지고 있다. 세계 전력의 23.7%를 신재생에너지가 공급하고 있으며, 계속된 기술의 발전으로 화력설비와 발전원가 면에서 경쟁할 수준이 되어 투자 여건이 좋아 지고 있다. 하지만, 신재생에너지 프로젝트의 투자를 결정하는 것은 쉽지 않다. 본 연구는 신재생에너지 중에서 많은 비중을 차지하고 있는 수력, 태양광, 풍력발전 프로젝트 투자 결정에 실물옵션방법을 적용한 경제성평가에 대해 국내외 연구동향을 분석하였다. 본 연구는 (1)전통적 경제성분석방법과 실물옵션방법의 차이점, (2)적용 과정, (3)많은 연구들이 제시한 신재생에너지 프로젝트의 불확실성 요소들과 옵션종류에 대해 알아보았다. 실물옵션분석방법은 신재생에너지 프로젝트의 불확실성 요소들을 고려하고 수익을 향상시키거나 리스크를 피할 수 있는 옵션 적용이 가능하여 세밀한 투자계획수립에 적합하다.
Due to climate change, countries around the world are actively investing in renewable energy, reducing fossil fuel use. 23.7% of world electricity is supplied by renewable energy. As the technology continues to develop, it is in a level to compete in terms of power generation cost, and investment co...
Due to climate change, countries around the world are actively investing in renewable energy, reducing fossil fuel use. 23.7% of world electricity is supplied by renewable energy. As the technology continues to develop, it is in a level to compete in terms of power generation cost, and investment conditions are improving. However, investment in renewable energy projects is not easy. This study analyzed trends of domestic and international researches on economics assessment applying real options analysis to investment decisions of hydro, solar, and wind power projects, which account for a large portion of renewable energy. This study provides (1) the difference between the traditional economic method and the real options analysis, (2) the application process, and (3) the uncertainty elements and option type of the renewable energy project presented by many studies. The real options analysis is suitable for the detailed investment strategy by considering the uncertainties of the renewable energy project and applying the option to improve the profit or to avoid the risk.
Due to climate change, countries around the world are actively investing in renewable energy, reducing fossil fuel use. 23.7% of world electricity is supplied by renewable energy. As the technology continues to develop, it is in a level to compete in terms of power generation cost, and investment conditions are improving. However, investment in renewable energy projects is not easy. This study analyzed trends of domestic and international researches on economics assessment applying real options analysis to investment decisions of hydro, solar, and wind power projects, which account for a large portion of renewable energy. This study provides (1) the difference between the traditional economic method and the real options analysis, (2) the application process, and (3) the uncertainty elements and option type of the renewable energy project presented by many studies. The real options analysis is suitable for the detailed investment strategy by considering the uncertainties of the renewable energy project and applying the option to improve the profit or to avoid the risk.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
Kim & Kim (2013)은 우리나라의 전기판매금액을 불확실성 요소로 정의하고, 현재 시행되는 RPS (Renewable Portfolio Standard) 제도로 인해 확장하기위한 투자를 해야 하는 기업의 입장에서 경제성을 분석하였다. RPS 비율에 따라서 확장 옵션으로 인한 경제적 가치를 분석한 이 연구는 태양광발전 사업의 정부 정책 수립에 가이드라인을 제시하였다. Jeon & Kim (2010)은 우리나라의 발전차액제도를 고려한 태양광사업투자의 수익성에 대해 연기옵션을 적용하여 연구하였다.
본 연구는 실물옵션방법을 활용하여 신재생에너지 프로젝트의 경제성을 분석하는 연구동향에 대해 알아보았다. 신재생에너지 사업에 적용되는 실물옵션분석방법이 전통적인 경제성분석방법과의 차이점과 적용되는 방법론에 대해서 설명하였다.
본 연구는 실물옵션을 활용하여 신재생에너지 프로젝트의 경제성을 분석하려는 투자자 혹은 의사결정자들에게 최근 연구동향을 알려주어 실질적 활용에 도움을 주고자 한다.
본 연구는 전통적 경제성방법으로는 해결하지 못했던 변동성이 큰 불확실성 요소들을 고려하고, 적절한 옵션을 적용하여 수익성을 향상시킬 수 있는 실물옵션 기반 경제성평가 방법에 대해 알아보았다. 그리고 신재생에너지 프로젝트 투자를 계획하고 있는 사업자들이 적용할 수 있는 옵션의 종류와 불확실성 요소들을 제시함으로서, 실물옵션 기반 경제성평가 방법을 활용하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
신재생에너지의 경제성분석은 순현재가치(Net Present Value)로 대표되는 전통적인 방법과 실물옵션분석(Real Options Analysis)이 사용된다. 본 연구에서는 실물옵션분석을 활용한 경제성분석 방법에 대한 연구동향을 파악하려 한다. 본 연구의 목적은 첫째, 전통적 방법과는 다른 실물옵션 분석 방법의 특징에 대해서 알아보고, 둘째, 신재생에너지 사업에 적용되는 실물옵션 분석방법에 대한 방법론을 알아보고, 셋째, 신재생에너지의 불확실성과 적용옵션은 어떤 것이 있는지에 대해 분석하고자 한다.
본 연구에서는 실물옵션분석을 활용한 경제성분석 방법에 대한 연구동향을 파악하려 한다. 본 연구의 목적은 첫째, 전통적 방법과는 다른 실물옵션 분석 방법의 특징에 대해서 알아보고, 둘째, 신재생에너지 사업에 적용되는 실물옵션 분석방법에 대한 방법론을 알아보고, 셋째, 신재생에너지의 불확실성과 적용옵션은 어떤 것이 있는지에 대해 분석하고자 한다.
신재생에너지 사업에 적용되는 실물옵션분석방법이 전통적인 경제성분석방법과의 차이점과 적용되는 방법론에 대해서 설명하였다. 신재생에너지 사업 중 대표적인 3가지 에너지원인 수력, 태양광, 풍력발전 프로젝트의 사례연구에서 시사하는 점을 간략히 정리하였으며, 연구에서 적용된 옵션의 종류와 불확실성요소들은 어떤 것이 있는지에 대해서도 알아보았다.
(2017)은 전기판매가격의 불확실성을 고려하고 태양광설비 확장을 연기옵션을 적용하여 경제성분석 할 수 있는 프레임워크를 제시하였다. 이 연구는 아파트 옥상과 벽면에 태양광 시설 확장여부를 결정하는 방법을 제시하였다. Kim & Kim (2013)은 우리나라의 전기판매금액을 불확실성 요소로 정의하고, 현재 시행되는 RPS (Renewable Portfolio Standard) 제도로 인해 확장하기위한 투자를 해야 하는 기업의 입장에서 경제성을 분석하였다.
(2017)는 기후변화의 불확실성을 고려하여 수력발전사업 확장의 최적 투자시기를 결정하는 실물옵션 기반 프레임워크를 개발하였다. 특히 이 연구는 기후변화 시나리오로부터 발전량을 산출하여 기후요소의 영향을 정량화하는 방법을 제시하였다.
가설 설정
최근 많은 연구에서 실물옵션분석이 신재생에너지사업의 경제성분석에 적용되고 있다. 실물옵션분석은 프로젝트에 영향을 주는 사업자체의 리스크(Private Risk)와 시장의 리스크 (Market Risk)가 미래 현금흐름에 영향을 주어 프로젝트의 수익에 변동성이 존재한다는 가정을 기반으로 경제성 분석을 한다.
제안 방법
(2016a)는 개발도상국에서 신재생에너지 사업을 투자 시 복합옵션을 적용하여 불확실성 요소들을 감안한 경제성분석을 연구하였으며, 사례연구로 인도네시아 수력발전소에 적용하였다. 불확실성요소로 에너지생산량, 전기판매 요금, CER (Certified Emission Reduction)가격, 유지보수비용으로 정의하였다. Kim et al.
Detert & Kotani (2013)는 몽골에서 석탄화력발전과 신재생에너지원의 경제성을 비교하는 연구를 하였다. 태양광과 풍력의 경제성분석에 연기옵션을 적용하고, 석탄가격의 변동성 분석하여 에너지원 종류 선택에 대해 연구하였다. Jeon et al.
두 번째 단계에서는 현금흐름을 추정한다. 프로젝트의 불확실성 요소들 값을 계산하고, 미래의 현금흐름을 예측한다. 신재생에너지의 불확실성 요소들은 각 신재생에너지 종류나 사업의 환경마다 다를 수 있으나, 흔히 전기판매금액, 에너지 생산량과, 유지관리비용 등을 선택한다.
이론/모형
신재생에너지의 경제성분석은 순현재가치(Net Present Value)로 대표되는 전통적인 방법과 실물옵션분석(Real Options Analysis)이 사용된다. 본 연구에서는 실물옵션분석을 활용한 경제성분석 방법에 대한 연구동향을 파악하려 한다.
옵션값을 구하는 방법은 Black & Schultz 공식과 이항격자모형(Binomial Lattice Model)을 쓴다.
성능/효과
(2013)은 인도네시아 수력발전소 건설에 투자 시 발전소의 시설규모에 따른 경제적 가치를 예측하는데, 탄소배출감축(Carbon Emission Reduction : CER) 의 가격을 불확실성으로 정의하여 정부와 투자자가 부담해야 되는 가격의 범위를 결정하는 연구를 수행했다. 그리고 다른 조건들이 같다고 가정하면, 대형 수력발전댐보다 CDM사업이 가능한 소수력을 여러 개 짓는 것이 더 경제적이라는 결론을 도출하였다. Kim et al.
첫째, 미래현금흐름을 예측할 때, 이자율과 수익률의 가정치만 활용하기 때문에 주관적인 현금 흐름 예측이다. 둘째, 미래투자결정이 처음부터 확정적이다. 즉, 정해진 이자율과, 수익률이 미래 20년 혹은 30년의 결과치를 투자 이전에 예측한다는 것인데, 분석대상은 정부정책 변동이 많고, 국제 금융시장과 기후변화 영향에 취약한 경우임을 가정할 때, 기존의 현금흐름예측은 현실과 동떨어져 있어 신뢰하기가 힘들다.
Table 1은 옵션분석을 수력발전에 적용한 연구들을 국가, 옵션형태와 불확실성 요소별로 구분하여 정리한 것이다. 수력발전의 불확실성은 전기판매요금, CER가격, 에너지생산량 등이며, 옵션의 형태는 연기옵션과 복합옵션을 주로 많이 적용하는 것으로 나타났다. 연기옵션 적용은 전기요금의 가격 혹은 기후변화의 추이를 고려한 투자시점을 알기 위해 사용되었다.
Kim & Chang (2014)은 준공 후 매각에 성공한 실제 풍력프로젝트에 대한 경제성분석에 실물옵션을 적용하였다. 에너지생산량, 전기판매금액, 그리고 이자율의 변동성을 고려하여 경제성을 분석한 결과, 매각금액이 저평가되었음을 확인하였다. Lee et al.
이것은 태양광사업에 있어서 투자여부를 결정하는 가장 큰 요소가 정부의 인센티브정책이기 때문이다. 연구에서 가장 많이 적용된 연기옵션은 보조금이 포함된 전기요금의 추세에 의존하여 투자시기를 결정하는 트리거(Trigger)가 된다는 것을 보여준다. 태양광 프로젝트의 경제성은 전기판매가격의 불확실성이 주된 요소이며, 연기옵션을 보유하여 프로젝트의 수익성을 향상시키는 것을 많은 연구에서 볼 수 있다.
(2016b)은 춘천수력발전소의 기후변화에 따른 확장투자에 대한 경제성을 평가하는데 복합옵션을 적용하였다. 옵션적용으로 강우량이 증가하는 지역에서 수력발전사업의 확장은 경제성이 있는 투자라는 것을 증명하였다. Kim et al.
(2012)은 해상풍력실증단지에 대한 경제성평가를 확장옵션을 적용해서 연구했다. 이 연구는 사업의 수익성은 국가의 전기판매 보조금에 의존하는 것과 해상풍력 대형단지가 경제성을 향상시킨다는 것을 밝혔다.
하지만, 신재생에너지 프로젝트의 투자를 결정하는 것은 다음의 두 가지 이유로 인해 쉽지 않다. 첫째, 신재생에너지중에서 많은 비중을 차지하고 있는 수력, 태양광, 풍력 등의 발전 생산량은 강수량, 일사량, 풍속 등의 기후요소의 영향을 많이 받는다. 전 지구적 기후변화로 신재생에너지의 원료에 해당하는 자연 자원 공급의 불확실성(Uncertainty)이 커지면서 에너지 생산량 예측이 힘들게 되어 신재생에너지 프로젝트 투자 결정에 어려움을 주고 있다.
후속연구
본 연구는 전통적 경제성방법으로는 해결하지 못했던 변동성이 큰 불확실성 요소들을 고려하고, 적절한 옵션을 적용하여 수익성을 향상시킬 수 있는 실물옵션 기반 경제성평가 방법에 대해 알아보았다. 그리고 신재생에너지 프로젝트 투자를 계획하고 있는 사업자들이 적용할 수 있는 옵션의 종류와 불확실성 요소들을 제시함으로서, 실물옵션 기반 경제성평가 방법을 활용하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
실물옵션기반의 경제성 분석은 에너지생산량과 전기판매금액 등의 변동성을 고려하여 신재생에너지 프로젝트의 세밀한 투자계획수립에 적합하다. 신재생에너지 사업에 적용했던 연구사례들은 투자 시 불학실성 요소선정과 변동성을 구하는 방법을 주제로 하는 것들이 많았지만, 추가적으로 향후 연구가 필요한 분야는 신재생에너지의 규모와 종류가 증가함에 따라 다양한 신재생에너지원에 대한 비교연구와 사업규모를 결정하는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
타 신재생에너지와 유사하게 전기판매가격이 투자 여부를 결정하는 요소 중 하나이다. 하지만 풍력발전사업은 대형화를 이루고, 기술 발전으로 그리드패리티가 되었기 때문에, 다른 발전원료들과 경쟁구도에서는 보조금 지급여부가 더 이상 중요하지 않을 것으로 예상되며, 기후변화에 의한 에너지생산량에 대한 연구가 더 필요할 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
신재생에너지의 특징은?
신재생에너지는 화석연료를 변환시켜 이용하거나, 태양광, 물, 바람 등을 포함하여 재생 가능한 에너지이다. 신재생에너지는 이산화탄소가 거의 발생하지 않고, 비고갈성 에너지로서 무한 재생이 가능한 특징을 가지고 있다. 범지구적인 기후변화의 영향으로 세계 각국은 화석연료 사용을 줄이 고, 신재생에너지에 대한 투자가 활발하게 이뤄지고 있다.
신재생에너지 프로젝트 투자에 대한 경제성평가가 어려운 이유는?
특히 신재생에너지 프로젝트 투자에 대한 경제성평가는 쉽지 않다. 신재생에너지에 대한 투자는 정부정책변화, 신재생에너지 기술의 빠른 발전으로 인한 기자재의 가격 변화와 급격한 기후변화로 수익의 불확실성이 매우 크기 때문이다.
신재생에너지 프로젝트의 투자 결정이 어려운 두가지 이유는?
하지만, 신재생에너지 프로젝트의 투자를 결정하는 것은 다음의 두 가지 이유로 인해 쉽지 않다. 첫째, 신재생에너지중에서 많은 비중을 차지하고 있는 수력, 태양광, 풍력 등의 발전 생산량은 강수량, 일사량, 풍속 등의 기후요소의 영향을 많이 받는다. 전 지구적 기후변화로 신재생에너지의 원료에 해당하는 자연 자원 공급의 불확실성(Uncertainty)이 커지면서 에너지 생산량 예측이 힘들게 되어 신재생에너지 프로젝트 투자 결정에 어려움을 주고 있다. 둘째, 정부는 신재생에너지 도입초기에 투자를 장려하고자 많은 인센티브와 지원을 하였다. 하지만 최근 규모가 대형화되고 에너지효율 기술이 빠르게 발전하면서 일부 지역에서 신재생에너지 사업의 발전 단가와 화석에너지 발전단가가 같아지는 그리드 패리티(Grid Parity)가 이뤄지고 있다. 이에 각국 정부는 점진적으로 보조금을 줄이고 있다. 이러한 정책적인 변화는 신재생에너지 수익성을 악화시키는 대표적 불확실성이다. 그 외에 신재생에너지사업 투자결정을 어렵게 하는 리스크(Risk)는 대출이자율, 환율과 인플레이션 등 시장의 리스크(Market Risk)들이 있다.
참고문헌 (37)
Abadie LM, and Chamorro JM. (2014). "Valuation of wind energy projects: A real options approach." Energies, 7(5), pp. 3218-3255.
Batista, F. R. S., Geber de Melo, A., Teixeira, J. P., and Baidya, T. K. N. (2011). "The carbon market incremental payoff in renewable electricity generation projects in Brazil: A real options approach." Power Systems, IEEE Transactions on, 26(3), pp. 1241-1251.
Bockman T, Fleten S-E, Juliussen E, Langhammer HJ, and Revdal I. (2008). "Investment timing and optimal capacity choice for small hydropower projects." European Journal of Operational Research, 190(1), pp. 255-67.
Choi, J-Y, Kim, H-B, Son, M-J, and Hyun, C-T. (2015). "Application of Real Option based Life Cycle Cost Analysis for Reflecting Operational Flexibility in Solar Heating Systems." Korean Journal of Construction Engineering and Management, KICEM, 16(4), pp. 70-79.
Gaudard, L. (2015). "Pumped-storage project: A short to long term investment analysis including climate change." Renewable & Sustainable Energy Reviews, 49, pp. 91-99.
Jeon C, Lee J, and Shin J. (2015). "Optimal subsidy estimation method using system dynamics and the real option model: Photovoltaic technology case." Applied Energy. 142, pp. 33-43.
Jeon Y-S. and Kim, H-T. (2010). "Feed-in Tariff calculation using real option approach : model derivation and application to photovoltaic generation." Korean Energy Economic Review, 9(1), pp. 25-53.
Kim, Y., and Chang, B. (2014). "Real Option Valuation of a Wind Power Project Based on the Volatilities of Electricity Generation, Tariff and Long Term Interest Rate." New & Renewable Energy, 10(1), pp. 41-49.
Kim, B., and Kim, C. (2016). "A Real Option Perspective to Evaluate Purchase Decisions of Construction Materials with High Price Volatility." Korean Journal of Construction Engineering and Management, KICEM, 17(1), pp. 121-132.
Kim, B., Kim, K., and Kim, C. (2017). "Determining the optimal installation timing of building integrated photovoltaic systems." Journal of Cleaner Production, 140, Part 3, pp. 1322-1329.
Kim, K., Park, H., and Kim, H. (2016a). "Real options analysis for renewable energy investment decisions in developing countries." Renewable and Sustainable Energy Reviews, http://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2016.1011.1073.
Kim K, Park T, Bang S, Kim H. (2016b). "Real Options-Based Framework for Hydropower Plant Adaptation to Climate Change." Journal of Management in Engineering, doi:10.1061/(ASCE)ME.1943-5479.0000496.
Kim K, Kim S, and Kim H. (2016c). "Real options analysis for photovoltaic project under climate uncertainty." IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 40(1), 012080.
Kim, K., Jeong, H., Ha, S., Bang, S., Bae, D.-H., and Kim, H. (2017). "Investment timing decisions in hydropower adaptation projects using climate scenarios: A case study of South Korea." Journal of Cleaner Production, 142, Part 4, pp. 1827-1836.
Kim K-T, Lee D-J, and Park S-J. (2014). "Evaluation of R&D investments in wind power in Korea using real option." Renewable and Sustainable Energy Reviews. 40, pp. 335-47.
Kim, E. M., and Kim, M. S. (2013). "Evaluating Economic Feasibility of Solar Power Generation Under the RPS System Using the Real Option Pricing Method: Comparison Between Regulated and Non-regulated Power Providers."Journal of KIEEME, 26(9) pp.690-700.
Kjaerland F. (2007). "A real option analysis of investments in hydropower-The case of Norway." Energy Policy, 35, pp. 5901-8.
Kodukula P. and Papudesu C. (2006). "Project valuation using real options: a practitioner's guide." J. Ross Publishing, Fort Lauderdale, Florida.
Kroniger D, and Madlener R. (2014). "Hydrogen storage for wind parks: A real options evaluation for an optimal investment in more flexibility." Applied Energy, 136, pp. 931-46.
Kumbar oglu G., Madlener R., and Demirel M. (2008). "A real options evaluation model for the diffusion prospects of new renewable power generation technologies." Energy Economics. 30, pp. 1882-908.
Lee H, Park T, Kim B, Kim K, and Kim H. (2013). "A real option-based model for promoting sustainable energy projects under the clean development mechanism." Energy Policy, 54, pp. 360-8.
Lee S-C. (2011)"Using real option analysis for highly uncertain technology investments: The case of wind energy technology." Renewable and Sustainable Energy Reviews. 15, pp. 4443-50.
Lee S-C. and Shih L-H. (2010). "Renewable energy policy evaluation using real option model-The case of Taiwan." Energy Economics, 32, Supplement 1:S67-S78.
Lee, D., Yun, S., Kim, S., and Jeong, K. (2012). "Economic Evaluation of Offshore Wind Power Demonstration Project by the Real Option Method." Korean Energy Economic Review, 11(2), pp. 1-26.
Lin, B., and Wesseh Jr, P. K. (2013). "Valuing Chinese feed-in tariffs program for solar power generation:A real options analysis." Renewable and Sustainable Energy Reviews, 28, pp. 474-482.
Loncar, D., Milovanovic, I., Rakic, B., and Radjenovic, T. (2016). "Compound real options valuation of renewable energy projects: The case of a wind farm in Serbia." Renewable and Sustainable Energy Reviews, http://dx.doi.org/10.1016/j.rser.2016.11.001.
Martinez-Cesena EA, Azzopardi B, and Mutale J. (2013). "Assessment of domestic photovoltaic systems based on real options theory." Progress in Photovoltaics: Research and Applications, 21, pp. 250-62.
Martinez-Cesena EA, and Mutale J. (2012). "Wind power projects planning considering real options for the wind resource assessment." Sustainable Energy, IEEE Transactions on, 3, pp. 158-66.
Mun, J. (2002). "Real options analysis: Tools and techniques for valuing strategic investments and decisions." John Wiley & Sons, Hoboken, NJ.
REN21. (2016). "Renewables 2015 Global Status Report." REN21 Secretariat, Paris, France.
Reuter, W. H., Szolgayova, J., Fuss, S., and Obersteiner, M. (2012). "Renewable energy investment: Policy and market impacts." Applied Energy, 97, pp. 249-254.
Venetsanos, K., Angelopoulou, P., and Tsoutsos, T. (2002). "Renewable energy sources project appraisal under uncertainty: the case of wind energy exploitation within a changing energy market environment." Energy Policy, 30(4), pp. 293-307.
Zhang, M. M., Zhou, P., and Zhou, D. Q. (2016). "A rea l options model for renewable energy investment with application to solar photovoltaic power generation in China." Energy Economics, 59, pp. 213-226.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.