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[en] FLEX FUEL CAR: A REAL OPTION VALUATION / [pt] CARRO FLEX FUEL: UMA AVALIAÇÃO POR OPÇÕES REAIS

MARIANA DE LEMOS ALVES 13 September 2007 (has links)
[pt] A tecnologia flex fuel foi desenvolvida pelo centro de pesquisas da Bosch do Brasil e lançado comercialmente no país em 2003. O conceito desse automóvel originou-se da possibilidade do carro utilizar como combustível álcool, gasolina ou qualquer proporção de mistura entre os dois em um mesmo tanque de combustível. Essa flexibilidade na escolha do combustível do carro flex fuel e a existência de incerteza com relação ao preço do álcool e da gasolina, agregam valor ao automóvel, pois o consumidor pode escolher o combustível mais barato toda vez que abastece o veículo. Este trabalho busca valorar essa vantagem do carro flex fuel em relação ao automóvel movido apenas à gasolina através da avaliação por Opções Reais, utilizando o Método de Simulação com Fluxos de Caixa Dinâmicos, e comparar as vantagens da Simulação de Monte Carlo em relação ao modelo de Árvore de Decisão Quadrinomial. Os resultados indicam que a opção inerente ao carro flex fuel é relevante para a decisão de adquirir um veiculo flex fuel e pode representar de 5% a 10% do seu valor. / [en] The flex fuel car technology was developed by the Bosch Research Center in Brazil, and the firs model was launched in the market in 2003. The concept of flex fuel automobile derived from the possibility of using ethanol, gas or any proportion of this mixture in a fuel tank. The fuel flexibility and its price volatility add value to the vehicle because the consumer has the option to choose the cheapest fuel each time he needs it. We perform the valuation of the flex fuel automobile using Real Options Approach to Dynamic Cash Flow Simulation. The results show that the value of the flex fuel option is significant and can represent from 5% to 10% of the price of the automobile. We also compare this method to the quadrinomial decision tree model and show that while both provide similar results, the simulation method is similar and less computationally intensive.

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