[pt] O gerenciamento de riscos de mercado é um assunto que já assume papel relevante e definitivo no ambiente das instituições financeiras. Mais recentemente o assunto vem ganhando espaço também no âmbito de instituições não financeiras. Dentre os benefícios advindos da implantação de sistemas de medição e gerenciamento de riscos de mercado no âmbito das instituições não financeiras, destacam-se como os mais diretos: o controle dos fluxos de caixa necessários ao cumprimento dos investimentos programados pela empresa, a redução da volatilidade desses fluxos e, conseqüentemente, da probabilidade de a empresa deixar de honrar compromissos futuros. Benefícios adicionais incluem o aumento da transparência aos investidores e a rápida assimilação de novas fontes de riscos de mercado pelos gestores. Considerando a existência deste espaço e a importância do tema para as empresas, este trabalho propõe a construção de um modelo teórico para mensuração do fluxo de caixa em risco e o aplica a uma única empresa pertencente ao setor de distribuição de energia elétrica no Brasil. Tal modelo deve ser capaz de informar a probabilidade dessa empresa não dispor de recursos para honrar seus compromissos em determinada data de pagamento futura, ou vértices do fluxo. / [en] In the last years, risk management assumed a relevant and definitive role in the environment of financial institutions. More recently however, the subject has also been gaining ground in the environment of non- financial institutions. Among the benefits arising from the introduction of risk management within the environment of non-financial institutions, those that stand out as being the most direct are the control of the cash flow necessary for the investments that have been programmed, reduction in the volatility of this cash flow, and consequently in the probability of the company failing to honor its future commitments. Additional benefits include an increase in transparency as far as investors are concerned, a rapid assimilation of new risk sources by the managers. Considering this gap and the theme`s importance to non-financial institutions, this work proposes a theoretical model, which aims to measure firm cash flow-at-risk. Afterwards, the proposed model is applied and tested in only one Brazilian distribution electric sector company. Such a model may be able to return the probability that a company faces a financial distress, for not being able to make due payments in the set dates.

[pt] O gerenciamento de Risco para empresas não financeiras é de grande importância, e vem recebendo cada vez mais relevância no mercado financeiro no país. O risco de mercado, ou seja, a volatilidade das variáveis as quais as companhias estão submetidas deve ser analisada com extrema atenção, dado que estas variáveis impactam de maneira significativa os fluxos de caixa e o valor destas. Esta pesquisa tem como objetivo estudar a utilização do Fluxo de Caixa em Risco (Cash Flow at Risk – CfaR), um instrumento para controle de risco de mercado que simula o valor em risco do fluxo de caixa futuro de uma companhia dentro de um intervalo de confiança predefinido. Faremos uma apresentação do modelo CfaR em uma empresa não financeira, em particular uma companhia do setor Sucroenergético para se estimar a probabilidade desta empresa não possuir a liquidez necessária para arcar com seus compromissos financeiros de curto prazo. / [en] Risk Management for non financial companies is of great importance and has been gaining even more significance in the country’s financial market. The Market Risk, that is, the volatility of the variables in which companies are exposed has to be analyzed with extreme attention, given that such variations may impact strongly the companies’ cash flows and its values. This paper has the aim to study the use of the Cash Flow at Risk – CfaR, a tool to control market risk and that simulates the Value at Risk of the future cash flow of a company at a predetermined confidence interval. The goal is to make a presentation of the CfaR model to a non financial company, particularly a company in the Sucroenergetic sector to estimate the probability of this specific enterprise not having the liquid assets necessary to honor its short term commitments.

[pt] O mercado financeiro pode ser caracterizado como sendo um ambiente onde mudanças ocorrem com espantosa velocidade. Esse elevado grau de volatilidade urge um controle exacerbado das variáveis envolvidas nos processos de formação de preço, para que as perdas inerentes às transações financeiras sejam rastreadas e minimizadas da maneira mais satisfatória possível. Uma ferramenta amplamente utilizada pelo mercado é o Value at Risk (VaR), que possibilita mensurar a perda potencial máxima para um determinado horizonte de tempo, dado um intervalo de confiança previamente escolhido. O VaR resume, num único número, a variância total do portfolio, uma vez que considera os efeitos de diversificação. Todavia, o VaR paramétrico tradicional não leva em conta a liquidez dos ativos em carteira, o que pode levar a um subdimensionamento do valor em risco. O mercado considera que as posições financeiras podem ser zeradas instantaneamente, sem que haja perda no valor dos ativos. Todavia, na prática, observa-se um impacto considerável no preço dos instrumentos financeiros quando uma posição de elevado montante é negociada. Além disso, há a distorção cotidiana entre os preços requeridos para compra e venda, o chamado bid-ask spread. O trabalho propõem uma fórmula para a incorporação das variáveis de liquidez na estimativa do VaR, usando dados estatísticos obtidos com a distribuição das séries de bid-ask spread dos ativos. Para tal, analisar-se-á o risco de uma carteira da maneira tradicional, ou seja, por intermédio do VaR paramétrico, e os resultados obtidos serão comparados com aquele atingido por meio da metodologia proposta. / [en] The financial market is an environment where changes take place with high velocity. This huge volatility makes necessary the control of the variables involved in formation price process, so losses due to financial transactions can be minimized in a satisfactory way. Value at Risk (VaR) is the most used instrument to do that. VaR summarizes the worst loss, over a target horizon, with a given level of confidence in one single number that reflects the portfolios total variance and the effects of diversification. However, the traditional parametric VaR doesnt consider the liquidity of the portfolio components, and so one can easily underestimate its value at risk. The market considers that financial positions can be sold in any instant of time without impacts to their prices. Nevertheless, in practice, when large amounts are traded there are rigorous impacts in prices. Besides, there is the bid-ask spread commonly observed in every days financial transactions. This dissertation proposes a formula to incorporate liquidity variables when estimating the VaR, using statistic data to do so.

[pt] Nesta dissertação será proposta uma metodologia que contabiliza o risco de inadimplência no mercado, decorrentes de débitos não pagos à câmara de comercialização de energia elétrica (CCEE) nas estratégias de contratação de geradores renováveis. As incertezas relacionadas à geração e ao preço de curto prazo são consideradas através da simulação de cenários exógenos ao modelo como habitual em otimização estocástica. A otimização robusta é empregada através de conjuntos de incerteza poliédricos a fim de modelar a inadimplência do mercado. Dessa maneira, a metodologia proposta se baseia em um modelo matemático híbrido, robusto e estocástico. De forma mais objetiva, um modelo de dois níveis é proposto com tantos problemas de segundo nível quanto o número de cenários considerados para a produção renovável. No primeiro nível, as decisões de contratação são feitas. Em seguida, para cada cenário de geração, o problema de segundo nível encontra a pior inadimplência com base na carteira de contratos encontrados pelo primeiro nível. Para resolver o problema, o modelo de dois níveis é reescrito como um problema linear equivalente de um único nível. O perfil de risco do agente é definido por meio do conhecido valor condicional em risco (conditional value-a-risk), uma medida coerente de risco. Para ilustrar a eficácia do modelo de contratação, são realizados estudos de casos com dados realistas do sistema de energia brasileiro. / [en] In this dissertation we propose a new methodology to account for the market default risk, arising from debts not paid to the market clearing house, in the renewable generators contracting strategy. Renewable generation and spot price uncertainties are considered through exogenous simulated scenarios as customary in stochastic optimization. Robust optimization with polyhedral uncertainty sets is employed to account for the market default. Thus, the proposed methodology is based on a hybrid robust and stochastic mathematical program. More objectively, a bi-level model is proposed with as many second-level problems as the number of scenarios considered for the renewable production. In the first level, contracting decisions are made. Then, for each generation scenario, a second-level problem finds the worst-case default based on the portfolio of contracts found by the first level. To solve the problem, the bi-level model is rewritten as a single-level equivalent linear problem. The agent s risk profile is defined by means of the well-known conditional value-at-risk coherent risk measure. To illustrate the effectiveness of the contracting model, case studies are performed with realistic data from the Brazilian power system.