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[pt] AVERSÃO A RISCO E POLÍTICA ÓTIMA DE INVESTIMENTOS E FINANCIAMENTOS DE UMA CORPORAÇÃO: UMA ABORDAGEM VIA PROGRAMAÇÃO DINÂMICA ESTOCÁSTICA / [en] RISK AVERSION AND OPTIMAL INVESTMENT AND FINANCING CORPORATE POLICY: A STOCHASTIC DYNAMIC PROGRAMMING APPROACH

22 March 2021 (has links)
[pt] Finanças Corporativas tem como objetivo encontrar a política de investimentos e financiamentos que maximize o valor para o acionista. Baseada no modelo estático de Modigliani e Miller, a literatura recente apresenta modelos dinâmicos que buscam maior aderência à realidade. No entanto, para obter uma metodologia de solução computacionalmente tratável, duas simplificações são usualmente adotadas: (i) agentes financeiros são neutros a risco; (ii) custo de financiamento são fixos e independentes da alavancagem da empresa. Neste trabalho, é proposto um modelo de programação dinâmica estocástica para a determinação da política ótima de investimentos e financiamentos considerando acionistas avessos a risco e empresas que enfrentam incerteza na receita e custos marginais de financiamentos não-decrescentes com o nível de alavancagem da empresa. O modelo proposto é resolvido de maneira eficiente utilizando o algoritmo de Programação Dinâmica Dual Estocástica. Ao final do trabalho, são realizados estudos empíricos e análises de sensibilidade para melhor compreensão das políticas de investimentos e financiamentos das corporações. / [en] Corporate Finance is the study of investment and financing policies in order to maximize shareholder value. Based on the static model of Modigliani and Miller, recent literature presents dynamic models that seek greater adherence to reality. However, to obtain a computationally treatable solution methodology, two simplifications are usually adopted: (i) financial agents are risk neutral; (ii) cost of financing is static and independent of the company s leverage. In this work, a dynamic stochastic programming model is proposed to determine the optimum investment and financing policy, considering risk-averse shareholders and companies that face uncertainty on income and non-decreasing marginal costs of financing. The proposed model is efficiently solved using the Stochastic Dual Dynamic Programming algorithm. At the end of the study, empirical studies and sensitivity analyzes are carried out to the better understanding of corporate investment and financing policies.
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[en] A FRAMEWORK TO SUPPORT BIDDING STRATEGIES IN OIL AND GAS E&P AUCTIONS BASED ON RISK AVERSION METRICS / [pt] UM FRAMEWORK PARA SUPORTE À ESTRATÉGIAS DE OFERTA EM LEILÃO DE E&P DE PETRÓLEO E GÁS BASEADO EM MÉTRICAS DE AVERSÃO À RISCO

FERNANDA SILVA NUCCI 11 January 2023 (has links)
[pt] Em muitos países, uma área de Exploração e Produção de petróleo é adquirida através de um leilão. Embora o processo de liquidação do leilão seja tipicamente simples, sob a ótica do tomador de decisão a identificação da melhor oferta é complexa. Para sua valoração, deve ser pré-definido o modelo de desenvolvimento com diversas alternativas associadas, alto grau de incertezas técnicas, de mercado e operacionais, e submetido a uma determinada condição fiscal. A decisão por uma determinada alternativa gera impactos e investimentos elevados para a empresa. O trabalho proposto visa a construção de um framework para dar suporte ao processo de escolha da melhor oferta que maximize uma medida de valor para a empresa, auxiliando o tomador de decisão e considerando as incertezas envolvidas no processo. Foram utilizados os indicadores de performance apresentados na literatura: Valor Presente Líquido (VPL), Conditional Value-at-Risk, Omega e Exposição Financeira. Afim de melhor quantificar risco/benefício financeiro no processo de tomada de decisão foram construídas medidas de risco: Mean-Weighted CVaR, Mean-Weighted Double-Sided CVaR, Beta e Negative-Positive cashflow ratio. Para ilustrar a aplicabilidade do framework proposto, um experimento numérico baseado em um caso hipotético é apresentado. Em decorrência deste experimento, foi identificado que alterações na configuração da produção alteram significativamente os resultados dos indicadores. Além disso, a partir de uma ponderação entre probabilidade de ganho e o resultado do indicador Mean-Weighted CVaR, foi identificada a melhor oferta para a área, dada a condição fiscal do leilão. / [en] In many countries, an oil and gas area of Exploration and Production is acquired through an auction. Although the auction settlement process is typically simple, from the decision maker s point of view, identifying the best offer is complex. For its valuation, the development model must be pre-defined with several associated alternatives, a high degree of technical, market and operational uncertainties, and submitted to a fiscal term. The decision for a particular alternative generates high impacts and investments for the company. The proposed work aims to build a framework to support the process of choosing the best offer that maximizes a measure of value for the company, helping the decision maker and considering the uncertainties involved in the process. The performance indicators presented in the literature were used: Net Present Value (NPV), Conditional Value-at-Risk, Omega and Financial Exposure. In order to better quantify financial risk/benefit in the decisionmaking process, risk measures were constructed: Mean-Weighted CVaR, Mean- Weighted Double-Sided CVaR, Beta and Negative-Positive cashflow ratio. To illustrate the applicability of the proposed framework, a numerical experiment based on a hypothetical case is presented. As a result of this experiment, it was identified that changes in the configuration of production significantly alter the results of the indicators. In addition, from a weighting between the probability of gain and the result of the Mean-Weighted CVaR measure, the best offer for the area was identified, given the fiscal term of the bid.

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