A geração hidrelétrica é dependente da afluência, no entanto, é possível minimizar a variação da energia natural afluente por meio dos reservatórios. Por sua vez, a geração eólica tem como desvantagem a volatilidade devido a sua dependência em relação ao vento. Nesse sentido, uma carteira otimizada de projetos eólicos possibilita a redução da volatidade da energia gerada pelo conjunto, na medida em que aproveita as complementariedades do vento. No Brasil, os Estados da Bahia, Rio Grande do Norte, Ceará, Rio Grande do Sul e Piauí concentram 90% da capacidade instalada das usinas eólicas em operação, em construção ou contratada, com uma previsão da fonte atingir 11,6% de participação na matriz elétrica. A pesquisa tem como objetivo desenvolver uma metodologia de apoio baseada na teoria de portifólio de Markowitz que poderá ser utilizada pelo órgão de planejamento energético brasileiro para a definição da quantidade de energia a ser contratada por fonte e local, por meio de leilões de energia regionais e por fonte, com o objetivo de se obter uma carteira otimizada de empreendimentos, que reduza a volatilidade. O método também pode servir de apoio ao investidor para se obter um portfólio de usinas que minimize o risco de exposição financeira no mercado de curto prazo. Nenhum estudo aplicando a teoria de portifólio de Markowitz em usinas eólicas do Brasil foi encontrado na literatura. Os resultados obtidos demonstram que a carteira formada pelas usinas eólicas existentes não está na fronteira eficiente e poderia ser otimizada com aumento da expectativa de geração ou redução do risco. No mesmo sentido, a otimização da carteira também reduziu o risco de exposição ao mercado de curto prazo. / Even though the hydroelectric generation is highly dependent on the river flows, it is possible to minimize the volatility of the energy generation in a given period using the storage capacity of the reservoirs. In contrast, to minimize the volatility of the wind generation is burdensome due to its dependency on wind. Accordingly, an optimized portfolio of wind projects all together allows the reduction of the volatility of the energy generation for the complementarity of wind from different locations. In Brazil, the states of Bahia, Rio Grande do Norte, Ceara, Rio Grande do Sul and Piauí concentrate 90% of the installed capacity of wind power plants in operation, under construction or contracted with a font forecast to reach 11.6% share the electric matrix. The Thesis aims to develop a support methodology based in portfolio theory of Markowitz that can be used by the Brazilian-planning agency in future, to define the amount of energy to be contracted by source and location, through regional and source energy auctions, to obtain an optimized portfolio projects, with reduced volatility. The methodology can also serve to support the investor to obtain a portfolio of plants that minimize the risk of financial exposure to short-term market. No study applying Markowitz\'s portfolio theory in wind farms of Brazil was found in the literature. The results show that the portfolio of the existing wind farms is not on the efficient frontier and could be optimized with increased expectation of generating or reducing the risk. Similarly, the optimization of the portfolio also reduced the risk of exposure to short-term market.

A geração hidrelétrica é dependente da afluência, no entanto, é possível minimizar a variação da energia natural afluente por meio dos reservatórios. Por sua vez, a geração eólica tem como desvantagem a volatilidade devido a sua dependência em relação ao vento. Nesse sentido, uma carteira otimizada de projetos eólicos possibilita a redução da volatidade da energia gerada pelo conjunto, na medida em que aproveita as complementariedades do vento. No Brasil, os Estados da Bahia, Rio Grande do Norte, Ceará, Rio Grande do Sul e Piauí concentram 90% da capacidade instalada das usinas eólicas em operação, em construção ou contratada, com uma previsão da fonte atingir 11,6% de participação na matriz elétrica. A pesquisa tem como objetivo desenvolver uma metodologia de apoio baseada na teoria de portifólio de Markowitz que poderá ser utilizada pelo órgão de planejamento energético brasileiro para a definição da quantidade de energia a ser contratada por fonte e local, por meio de leilões de energia regionais e por fonte, com o objetivo de se obter uma carteira otimizada de empreendimentos, que reduza a volatilidade. O método também pode servir de apoio ao investidor para se obter um portfólio de usinas que minimize o risco de exposição financeira no mercado de curto prazo. Nenhum estudo aplicando a teoria de portifólio de Markowitz em usinas eólicas do Brasil foi encontrado na literatura. Os resultados obtidos demonstram que a carteira formada pelas usinas eólicas existentes não está na fronteira eficiente e poderia ser otimizada com aumento da expectativa de geração ou redução do risco. No mesmo sentido, a otimização da carteira também reduziu o risco de exposição ao mercado de curto prazo. / Even though the hydroelectric generation is highly dependent on the river flows, it is possible to minimize the volatility of the energy generation in a given period using the storage capacity of the reservoirs. In contrast, to minimize the volatility of the wind generation is burdensome due to its dependency on wind. Accordingly, an optimized portfolio of wind projects all together allows the reduction of the volatility of the energy generation for the complementarity of wind from different locations. In Brazil, the states of Bahia, Rio Grande do Norte, Ceara, Rio Grande do Sul and Piauí concentrate 90% of the installed capacity of wind power plants in operation, under construction or contracted with a font forecast to reach 11.6% share the electric matrix. The Thesis aims to develop a support methodology based in portfolio theory of Markowitz that can be used by the Brazilian-planning agency in future, to define the amount of energy to be contracted by source and location, through regional and source energy auctions, to obtain an optimized portfolio projects, with reduced volatility. The methodology can also serve to support the investor to obtain a portfolio of plants that minimize the risk of financial exposure to short-term market. No study applying Markowitz\'s portfolio theory in wind farms of Brazil was found in the literature. The results show that the portfolio of the existing wind farms is not on the efficient frontier and could be optimized with increased expectation of generating or reducing the risk. Similarly, the optimization of the portfolio also reduced the risk of exposure to short-term market.

Submitted by Yuri Pereira (yurimedeiros_@hotmail.com) on 2016-09-01T15:24:06Z No. of bitstreams: 1 Dissertação YURI PEREIRA.pdf: 507288 bytes, checksum: b86dbb4b5f173ac7d43a83d591ab6a7b (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2016-09-01T19:29:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação YURI PEREIRA.pdf: 507288 bytes, checksum: b86dbb4b5f173ac7d43a83d591ab6a7b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-01T19:33:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação YURI PEREIRA.pdf: 507288 bytes, checksum: b86dbb4b5f173ac7d43a83d591ab6a7b (MD5) Previous issue date: 2016-08-05 / In Øksendal (1998), we can see the derivation of a classical stochastic optimization between an asset, or a class of assets, risky and other risk-free. But, after the decision of which portion of the resources to allocate in the risky investment class, questions arise about how would the division of the resources between the assets that comprise it. We assume that some investor choose to invest in two risky assets and, following the classic studies of portfolio stochastic optimization, mainly by Øksendal, the proposal is to introduce a new technique of trading consisting in recurrent rebalancing approach stochastic optimization investments with risk. Following the short-term concept provided by Ang, Hodrick, Xing and Zhang (2006) for the stock market, it was considered a sequence of short rebalancing time horizons and, at the beginning of each period, the parameters are recalculated and a new optimal control is established. By adopting this technique, the volatilities of the assets constituting the portfolio are recalculated and, therefore, it is a proxy to solution of the heteroscedasticity problem. Also noteworthy, being something new in literature, the fact of having been derived from an optimal control for a portfolio containing two investments with risk. The stochastic optimization procedure was similar to that adopted by Øksendal, namely, the application of the Hamilton-Jacobi-Bellman theorem to transform the problem of minimizing the cost functional a partial differential equation known as HJB equation, in reference to the authors. The steps followed by Øksenal are the same for us, from the optimization’s point of view, and are well summarized by Ross (2008). / Em Øksendal (1998), podemos ver a derivação de um modelo clássico de otimização estocástica entre um ativo, ou classe de ativos, com risco e outro sem risco. Mas, após a decisão do quanto alocar na classe de investimento com risco, ficou o questionamento sobre como ficaria a divisão dos recursos entre os ativos que a compõem. Partimos do princípio que determinado investidor optou por escolher investir em dois ativos com risco e, seguindo os estudos clássicos de otimização estocástica de portfólio, principalmente o promovido por Øksendal, a proposta é apresentar uma nova técnica de trading que consiste na abordagem de rebalanceamentos sucessivos por otimização estocástica em investimentos com risco. Seguindo a noção de curto prazo fornecida por Ang, Hodrick, Xing e Zhang (2006) para o mercado de ações, foi considerada uma sequência de horizontes curtos de rebalanceamento e, ao início de cada período, os parâmetros são recalculados e um novo controle ótimo é estabelecido. Ao adotar esta técnica, as volatilidades dos ativos que constituem o portfólio são recalculadas e, com isso, diminui-se o problema de heterocedasticidade. Também merece destaque, por ser algo novo na literatura, o fato de ter sido derivado um controle ótimo para um portfólio que contém dois investimentos com risco. O procedimento de otimização estocástica foi similar ao adotado por Øksendal, qual seja, a aplicação do teorema de Hamilton-Jacobi-Bellman para transformar o problema de minimização da funcional custo numa equação diferencial parcial conhecida como equação HJB, em referência aos autores. Os passos seguidos por Øksenal e por nós serão os mesmos, do ponto de vista de otimização, e estão bem resumidos por Ross (2008).