No setor elétrico brasileiro as fontes renováveis de energia têm se tornadas atrativas do ponto de vista do investidor devido não só aos incentivos de política de governo, como também por exibirem uma elevada competitividade, além da sinergia proveniente da complementariedade energética entre essas fontes. Por outro lado,a tomada de decisão de investimento em empreendimentos de geração tem se caracterizado cada vez mais como um processo complexo e arriscado, devido à potencial perda financeira decorrente de um fluxo de caixa bastante irregular, fundamentalmente em função da interação no mercado de curto prazo. Este trabalho descreve o problema e a solução para um investidor caracterizado por sua aversão ou apetite ao risco otimizando os recursos com restrição de risco (VaR, CVaR mesclado com conceito do CFaR). Os resultados mostram que para parâmetros usuais que condicionam o risco financeiro, tais como,(i) a taxa de investimento, (ii) preço de contrato de venda e (iii) custo de investimento, o modelo busca a solução para a melhor alocação de investimento, representada por um portfólio ótimo de projetos, respeitando limites fixados para o montante a ser investido e o risco financeiro correspondente. De forma geral, a conceituação da medida de aversão a risco e sua implementação no modelo de otimização desenvolvido permitiram obter resultados robustos para o tipo de problema abordado e a diversidade de situações analisada a partir de estudos de caso. / Brazilian electricity sector in renewable energy sources has become attractive from the investor point of view not only because of government policy incentives, but also to exhibit a high competitiveness beyond energy synergy from the complementarity between energy sources. However, the decision making of investments in generation capacity has come to characterize a complex and risky process, because of the potential financial loss resulting from a highly irregular cash flow, mainly due to the interaction in the short-term market. This paper describes the problem and solution for the risk averse investor optimizing financial resources constrained risk (VaR, CVaR merged with the concept CFaR). The results show that for the risk factors, as for instance, investment rate, sales price and cost of investment contract, the model responds within the limits of tax risks. In general, the concept of measure of risk aversion and its implementation in the optimization model developed is shown robust to the type of problem addressed.

O objetivo desta tese é construir um modelo de composição de carteiras de recursos energéticos dentro do Planejamento Integrado de Recursos Energéticos (PIR), aplicável em uma determinada região ou país. Este modelo inclui as etapas de definição do espaço geográfico de estudo, o mapeamento de recursos, a caracterização dos recursos energéticos existentes e sua valoração. Após estas etapas, é feita a composição de carteiras energéticas, seguida pela construção de cenários e análise de riscos e incertezas para a definição da carteira preferencial dos recursos energéticos da região. Como ferramentas de apoio, são adaptados modelos matemáticos aplicados em sistemas financeiros para a seleção e análise de carteiras de investimentos, modelos para a avaliação de riscos e incertezas, o software de Planejamento de Alternativas Energéticas de Longo Alcance (LEAP) para a criação de cenários e previsão da demanda energética e o software Decision Lens (DL) para o ranqueamento e a alocação de recursos financeiros dos recursos energéticos dentro da carteira definida, considerando as dimensões técnico-econômico, ambiental, social e política. A caracterização dos recursos energéticos envolve o levantamento das características socioeconômicas, ambientais, o perfil dos envolvidos e interessados do setor energético, a listagem de recursos energéticos locais (hídricos, eólicos, solares, nucleares, biomassa, geotérmicas, células a combustíveis dentre outros). Também são levantadas características construtivas das tecnologias existentes e que podem ser incorporadas na matriz energética da região em estudo. O processo de avaliação dos potenciais energéticos envolve o cálculo dos potenciais energéticos teóricos de cada recurso energético existente na região. Após a avaliação dos potenciais, faz-se a priorização ou ranqueamento destes recursos através de critérios pré-definidos, em duas avaliações diferentes: Avaliação Determinística dos Custos Completos (ADCC) e Avaliação Holística dos Custos Completos (AHCC). Para gerar ambos os rankings utiliza-se o software Decision Lens (DL) baseado no método do Processo de Análise Hierárquico (PAH). O cruzamento das avaliações resulta em ranking geral dos recursos energéticos, utilizado posteriormente para a construção de carteiras dos recursos energéticos. Na valoração dos recursos energéticos, consideram-se atributos ambientais, sociais, técnico-econômicos e políticos, que podem afetar a formação de carteiras eficientes dentro do PIR a longo prazo. O resultado do processo de valoração é o potencial energético realizável da região em estudo. Para este potencial, aplica-se o modelo analítico de formação de carteiras de recursos energéticos. Neste são considerados o ranking, o volume de investimentos, os atributos ambientais (emissões), sociais (IDH, número de empregos, ocupação de solo), políticos (incentivos governamentais, impostos) e todos os parâmetros técnicoeconômicos relacionados às tecnologias selecionadas para o aproveitamento de cada recurso energético. Com a incorporação destas variáveis no modelo, faz-se simulações para a obtenção de carteiras ótimas para a construção do Plano Preferencial dentro do Planejamento Integrado dos Recursos Energéticos. / The main objective of this thesis is to establish a model to guide the composition of energy resources portfolios in the process of the Integrated Resources Planning (IRP) in a region or a country. This includes steps such as the definition of the geographical space of study, mapping of resources, characterization of existing energy resources, and valuation of energy resources. After these steps, the portfolios are formed, followed by the construction of scenarios, and the analysis of risks and uncertainties for the definition of the preferential portfolio of energy resources in the region. Supporting tools based on mathematical models used in financial systems are adapted to the selection and analysis of investment portfolios, models for the evaluation of risks and uncertainties, the Long Range Energy Alternatives Planning Software (LEAP) to create energy demand scenarios and the Decision Lens Software (DL) to rank and allocate financial resources of energy resources within a defined portfolio, considering the technical-economic, environmental, social and political dimensions. The energy resources characterization involves the removal of socioeconomic characteristics, environmental, the profile of those involved and interested in the energy sector, the listing of local energy resources (water, wind, solar, nuclear, geothermal, biomass, fuel cells among other). Constructive features have also been raised of existing technologies and that can be incorporated into the energy matrix of the region under study. The process of energy potential evaluation involves the calculation of theoretical potential energy of each existing energy resource in the region. After the assessment of potential, it was ranking resources through pre-established criteria in two different assessments: Full costs Deterministic Evaluation (ADCC) and Holistic Assessment of Full Costs (AHCC). To generate both rankings, it was used the software Decision Lens (DL) based on the method of Tiered Analysis process (PAH). With both assessment results, it is build the overall ranking of energy resources, used to build an energy resources portfolio. In the valuation of energy resources, environmental, social, technical economic and political attributes are considered to the resources valuation that may affect the portfolio selection within the IRP in the long term. The result of the valuation process is the disposable energy potential of the region in the study. Using the information above, finally, it was applied an analytical portfolio selection model of energy resources. It considered the ranking, the volume of investments, the environmental attributes (emission), social (IDH, number of jobs, occupation of land), political (Government incentives, taxes) and all the parameters related to the technical-economical selected technologies for the enjoyment of each energy resource. With the incorporation of these variables in the model, simulations for obtaining optimal portfolios for the construction of the Preferred Plan within the IERP.

O objetivo do presente trabalho foi avaliar se as companhias seguradoras no Brasil otimizaram a alocação de seus ativos no período de 2001 a 2007. Dessa forma, baseando-se na carteira de investimentos dessas companhias e na teoria clássica de seleção de carteiras, formulada por Markowitz (1952), é possível avaliar a eficiência da alocação de todos os ativos. Assim, o trabalho buscou ilustrar a aplicação de um método de avaliação de ativos, bastante semelhante ao proposto por Leal, Silva e Ribeiro (2001) .Onde através da simulação de fronteiras eficientes, busca considerar a existência dos erros de estimação presentes nos retornos e covariâncias utilizados na teoria de Markowitz (1952). Os resultados obtidos mostraram que, segundo o método utilizado, a maioria dessas instituições alocou seus ativos de forma eficiente durante o período estudado. / The main purpose of this work was to evaluate if the insurance companies in Brazil are optimizing their asset allocation for the period of 2001 to 2007. So, based on the investment portfolios of these companies and on Markowitz (1952) Portfolio Selection Theory, it is possible to evaluate the investments in all the asset area. In this way, this work illustrated the application of an asset evaluation model, very similar to the one proposed by Leal, Silva and Ribeiro (2001), that, by simulating efficient frontiers, tries to consider the existence of estimation errors on the returns and covariances used as inputs on Markowitz (1952) Portfolio Selection Theory. The results have shown that, according to the applied methodology, the majority of these institutions allocated their assets efficiently during the studied period.

O objetivo desta tese é construir um modelo de composição de carteiras de recursos energéticos dentro do Planejamento Integrado de Recursos Energéticos (PIR), aplicável em uma determinada região ou país. Este modelo inclui as etapas de definição do espaço geográfico de estudo, o mapeamento de recursos, a caracterização dos recursos energéticos existentes e sua valoração. Após estas etapas, é feita a composição de carteiras energéticas, seguida pela construção de cenários e análise de riscos e incertezas para a definição da carteira preferencial dos recursos energéticos da região. Como ferramentas de apoio, são adaptados modelos matemáticos aplicados em sistemas financeiros para a seleção e análise de carteiras de investimentos, modelos para a avaliação de riscos e incertezas, o software de Planejamento de Alternativas Energéticas de Longo Alcance (LEAP) para a criação de cenários e previsão da demanda energética e o software Decision Lens (DL) para o ranqueamento e a alocação de recursos financeiros dos recursos energéticos dentro da carteira definida, considerando as dimensões técnico-econômico, ambiental, social e política. A caracterização dos recursos energéticos envolve o levantamento das características socioeconômicas, ambientais, o perfil dos envolvidos e interessados do setor energético, a listagem de recursos energéticos locais (hídricos, eólicos, solares, nucleares, biomassa, geotérmicas, células a combustíveis dentre outros). Também são levantadas características construtivas das tecnologias existentes e que podem ser incorporadas na matriz energética da região em estudo. O processo de avaliação dos potenciais energéticos envolve o cálculo dos potenciais energéticos teóricos de cada recurso energético existente na região. Após a avaliação dos potenciais, faz-se a priorização ou ranqueamento destes recursos através de critérios pré-definidos, em duas avaliações diferentes: Avaliação Determinística dos Custos Completos (ADCC) e Avaliação Holística dos Custos Completos (AHCC). Para gerar ambos os rankings utiliza-se o software Decision Lens (DL) baseado no método do Processo de Análise Hierárquico (PAH). O cruzamento das avaliações resulta em ranking geral dos recursos energéticos, utilizado posteriormente para a construção de carteiras dos recursos energéticos. Na valoração dos recursos energéticos, consideram-se atributos ambientais, sociais, técnico-econômicos e políticos, que podem afetar a formação de carteiras eficientes dentro do PIR a longo prazo. O resultado do processo de valoração é o potencial energético realizável da região em estudo. Para este potencial, aplica-se o modelo analítico de formação de carteiras de recursos energéticos. Neste são considerados o ranking, o volume de investimentos, os atributos ambientais (emissões), sociais (IDH, número de empregos, ocupação de solo), políticos (incentivos governamentais, impostos) e todos os parâmetros técnicoeconômicos relacionados às tecnologias selecionadas para o aproveitamento de cada recurso energético. Com a incorporação destas variáveis no modelo, faz-se simulações para a obtenção de carteiras ótimas para a construção do Plano Preferencial dentro do Planejamento Integrado dos Recursos Energéticos. / The main objective of this thesis is to establish a model to guide the composition of energy resources portfolios in the process of the Integrated Resources Planning (IRP) in a region or a country. This includes steps such as the definition of the geographical space of study, mapping of resources, characterization of existing energy resources, and valuation of energy resources. After these steps, the portfolios are formed, followed by the construction of scenarios, and the analysis of risks and uncertainties for the definition of the preferential portfolio of energy resources in the region. Supporting tools based on mathematical models used in financial systems are adapted to the selection and analysis of investment portfolios, models for the evaluation of risks and uncertainties, the Long Range Energy Alternatives Planning Software (LEAP) to create energy demand scenarios and the Decision Lens Software (DL) to rank and allocate financial resources of energy resources within a defined portfolio, considering the technical-economic, environmental, social and political dimensions. The energy resources characterization involves the removal of socioeconomic characteristics, environmental, the profile of those involved and interested in the energy sector, the listing of local energy resources (water, wind, solar, nuclear, geothermal, biomass, fuel cells among other). Constructive features have also been raised of existing technologies and that can be incorporated into the energy matrix of the region under study. The process of energy potential evaluation involves the calculation of theoretical potential energy of each existing energy resource in the region. After the assessment of potential, it was ranking resources through pre-established criteria in two different assessments: Full costs Deterministic Evaluation (ADCC) and Holistic Assessment of Full Costs (AHCC). To generate both rankings, it was used the software Decision Lens (DL) based on the method of Tiered Analysis process (PAH). With both assessment results, it is build the overall ranking of energy resources, used to build an energy resources portfolio. In the valuation of energy resources, environmental, social, technical economic and political attributes are considered to the resources valuation that may affect the portfolio selection within the IRP in the long term. The result of the valuation process is the disposable energy potential of the region in the study. Using the information above, finally, it was applied an analytical portfolio selection model of energy resources. It considered the ranking, the volume of investments, the environmental attributes (emission), social (IDH, number of jobs, occupation of land), political (Government incentives, taxes) and all the parameters related to the technical-economical selected technologies for the enjoyment of each energy resource. With the incorporation of these variables in the model, simulations for obtaining optimal portfolios for the construction of the Preferred Plan within the IERP.

Universiẗat, Diss.--Hannover, 2007.

Univ., Habil.-Schr.--Erfurt, 2004.

University, Diss--Köln, 2005.

Frankfurt (Main), University, Diss., 2007.

Submitted by Leonardo Cavalcante (leo.ocavalcante@gmail.com) on 2018-06-11T11:34:10Z No. of bitstreams: 1 Arquivototal.pdf: 1995596 bytes, checksum: bfcc1e1f3a77514dcbf7a8e4f5e4701b (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-11T11:34:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Arquivototal.pdf: 1995596 bytes, checksum: bfcc1e1f3a77514dcbf7a8e4f5e4701b (MD5) Previous issue date: 2017-02-16 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / The problem in investment portfolio selection consists in the allocation of resources to a finite number of assets, aiming, in its classic approach, to overcome a trade-off between the risk and expected return of the portfolio. This problem is one of the most important topics targeted at today’s financial and economic issues. Since the pioneering works of Markowitz, the issue is treated as an optimisation problem with the two aforementioned objectives. However, in recent years, various restrictions and additional risk measurements were identified in the literature, such as, for example, cardinality restrictions, minimum transaction lot and asset pre-selection. This practice aims to bring the issue closer to the reality encountered in financial markets. In that regard, this paper proposes a metaheuristic called Particle Swarm for the optimisation of several PSPs, in such a way that allows the resolution of the problem considering a set of restrictions chosen by the investor. / O problema de seleção de carteiras de investimentos (PSP) consiste na alocação de recursos a um número finito de ativos, objetivando, em sua abordagem clássica, superar um trade-off entre o retorno esperado e o risco da carteira. Tal problema ´e uma das temáticas mais importantes voltadas a questões financeiras e econômicas da atualidade. Desde os pioneiros trabalhos de Markowitz, o assunto é tratado como um problema de otimização com esses dois objetivos citados. Entretanto, nos últimos anos, diversas restrições e mensurações de riscos adicionais foram consideradas na literatura, como, por exemplo, restrições de cardinalidade, de lote mínimo de transação e de pré-seleção de ativos. Tal prática visa aproximar o problema da realidade encontrada nos mercados financeiros. Neste contexto, o presente trabalho propõe uma meta-heurística denominada Adaptive Non-dominated Sorting Multiobjective Particle Swarm Optimization para a otimização de vários problemas envolvendo PSP, de modo que permita a resolução do problema considerando um conjunto de restri¸c˜oes escolhidas pelo investidor.

[pt] O patrocínio cultural desempenha um papel cada vez mais importante como ferramenta de comunicação de marketing nas empresas.Dentre seus atrativos, destaca-se a capacidade de comunicar-se com os mais variados tipos de público e de fortalecer a imagem institucional da empresa. Estudos têm sido realizados abordando os efeitos do patrocínio, mas pouco tem sido pesquisado a respeito do processo de escolha dos patrocínios pelas empresas. Este trabalho pretende preencher parte desta lacuna. Através de estudos de casos, a pesquisa identifica quais as principais dificuldades enfrentadas pelas empresas na condução do processo de seleção de projetos culturais. Os dados foram coletados por meio de entrevistas com pessoas-chave, cuja experiência no setor foi preponderante para a escolha. As entrevistas realizadas sugerem que os principais problemas são gerados por dois fatores principais: o despreparo dos profissionais envolvidos no processo, interna ou externamente, e as falhas de comunicação existentes entre as partes envolvidas. O estudo não tem a pretensão de abordar todos os aspectos relacionados, mas apontar os entraves a uma condução mais eficaz do processo e,deste modo, servir de base para que futuras pesquisas apresentarem soluções para as questões aqui levantadas. / [en] Corporate sponsorship is growing in importance as a form of marketing communication. The role of sponsorship is particularly relevant to bridge the gap between a wide range of publics and the corporate image. This work intends to narrow that gap. Through case studies the research identifies the difficulties companies face in selecting projects to receive sponsorship. Data were gathered through interviews with experts with experience with that process. Results suggest that problems are generated by two major factors: Professionals both from arts business and from the sponsoring companies seem unprepared for dealing with the process altogether. In addition, communication between both parts are rather cumbersome. As it shows the major obstacles to an efficient approach to the problem, this study subsidizes not only more immediate solutions but future studies on the subject.