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실물옵션 게임모형을 이용한 복점시장에서의 R&D 및 사업화 투자전략 : R&D and Commercialization Investment Strategies Using Game Theoretic Real Options in a Duopoly
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 이덕주 | - |
dc.contributor.author | 서민혁 | - |
dc.date.accessioned | 2018-12-03T02:18:15Z | - |
dc.date.available | 2018-12-03T02:18:15Z | - |
dc.date.issued | 2018-08 | - |
dc.identifier.other | 000000153320 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10371/144594 | - |
dc.description | 학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 공과대학 산업공학과, 2018. 8. 이덕주. | - |
dc.description.abstract | 글로벌 경쟁 상황에서 기술경쟁력은 기업의 성패를 좌우하는 중요한 요소이기에 기술에 대한 R&D의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 기업들은 궁극적으로 그들의 이윤을 최대화하는 방향으로 서로 경쟁하는 상황 속에서 기술 R&D 투자 여부, 더 나아가 사업화 투자 여부에 대한 의사결정을 내린다. 일반적으로 기술의 R&D 성공 여부와 시장의 수요는 불확실성을 가지므로 기업들은 투자 시기를 연기하는 옵션을 고려하게 되고, 이는 시장을 선점하는 이점과 상충관계를 가진다.
본 논문에서는 위의 상황을 2단계 게임 이론 모형으로 모델링 하여 이 문제를 분석한다. 첫 번째 단계는 R&D 투자 게임으로 먼저 R&D 투자 여부를 결정하고, 이후 두 번째 단계에서는 사업화 투자 여부를 결정한다. 이때, 두 번째 단계에서 각 기업의 이익은 첫 번째 단계의 R&D 투자 게임 결과에 영향을 받으며, 사업화 단계에서 시장 수요의 불확실성을 고려하기 위해 이산 실물옵션을 이용한다. 이 모델링을 통하여 경쟁하는 두 기업의 R&D와 사업화에 대한 전략적인 의사결정을 분석할 수 있다. 수치예제와 민감도 분석을 통해 구체적인 상황 속에서 경쟁하는 두 기업이 어떠한 의사결정을 내리는 것이 최적의 의사결정인지에 대해 설명한다. | - |
dc.description.tableofcontents | 제 1 장 서론 1
1.1 문제정의 2 1.2 연구 동기 및 공헌 5 1.3 논문구성 6 제 2 장 선행연구 7 2.1 R&D 및 사업화 투자에 대한 선행연구 7 제 3 장 실물옵션 게임모형 9 3.1 이론적 배경: 실물옵션 모형 9 3.2 이론적 배경: 실물옵션 게임모형 11 3.3 R&D 및 사업화 투자 실물옵션 게임모형 13 3.4 R&D 및 사업화 투자 실물옵션 게임모형 분석 16 제 4 장 분석 25 4.1 수치 예제 25 4.2 민감도 분석 29 제 5 장 결론 36 5.1 결론 36 5.2 향후 연구 38 부록 39 참고 문헌 52 Abstract 59 감사의 글 61 | - |
dc.format | application/pdf | - |
dc.format.medium | application/pdf | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 서울대학교 대학원 | - |
dc.subject.ddc | 670.42 | - |
dc.title | 실물옵션 게임모형을 이용한 복점시장에서의 R&D 및 사업화 투자전략 | - |
dc.title.alternative | R&D and Commercialization Investment Strategies Using Game Theoretic Real Options in a Duopoly | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.contributor.AlternativeAuthor | Minhyuk Sur | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.contributor.affiliation | 공과대학 산업공학과 | - |
dc.date.awarded | 2018-08 | - |
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