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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 APPROACH22 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 RISCOFERNANDA 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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