Orientador: Saul Barisnik Suslick / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica e Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-08-04T20:10:20Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2005 / Resumo: As companhias de E&P de petróleo dedicam muito tempo e recursos para decidir a alocação do capital de investimento, em decorrência do grande número de projetos em potencial em seus portfólios. Um subconjunto de projetos tem que ser escolhido como resultado da abordagem denominada otimização de portfólios. A metodologia para executar a otimização de portfólios é baseada na maximização do retorno (VPL, TIR, etc.) e/ou minimização do risco (desvio padrão do VPL, variância, etc.), respeitando-se as metas corporativas técnicas e operacionais de uma determinada empresa. As ferramentas quantitativas utilizadas neste trabalho para otimização de portfólios foram as seguintes: programação linear, programação randômica e algoritmos genéticos. Essas abordagens, porém, não levam em conta, explicitamente, as atitudes em relação ao risco de decisores em uma corporação. Para superar essas restrições, foi modelada a atitude frente ao risco de dois decisores de uma empresa de E&P de petróleo, usando a teoria da preferência por meio de funções de utilidade. O objetivo principal desta dissertação é desenvolver uma metodologia integrada para otimização e seleção de portfólios de projetos de produção de petróleo, utilizando técnicas de otimização, teoria moderna do portfólio e teoria da preferência. O modelo estendido foi aplicado a um conjunto de 25 projetos de produção de óleos pesados semelhantes aos encontrados em bacias marítimas no Brasil. Utilizaram-se sete estratégias corporativas para reproduzir um número de portfólios representativos das condições existentes nesse ambiente. Estes portfólios possuem diferentes valores de riscos e retornos. A atitude do decisor frente ao risco foi incluída no modelo de seleção de portfólios pela utilização das funções de utilidade que refletem uma escolha em um ambiente de incerteza. Os resultados obtidos indicam que o otimizador baseado em algoritmos genéticos gera portfólios que respeitam os objetivos e as restrições propostas para o processo de otimização, enquanto o otimizador baseado em programação randômica gera portfólios sem respeitar totalmente as restrições e os objetivos. A aplicação dos modelos de preferência apresentou resultados mais consistentes na seleção dos portfólios, pois permite a incorporação das atitudes dos indivíduos frente à magnitude do capital exposto ao risco / Abstract: The companies in the E&P business dedicate significant time and resources to decide the allocation of capital investment as a result of the large number of potential projects in their portfolios. The approach known as portfolio optimization aims to choose a subset ofprojects. The methodology used in order to achieve the portfolio optimization is based on maximizing return (NPV, IRR, etc.) and minimizing risk (NPV standard deviation, variance, etc.), according to technical and operational corporate goals of a determined company. The quantitative tools (optimizers) used in this dissertation to achieve portfolio optimization were: linear programming, random programming and genetic algorithms. However, those approaches do not take into account explicitly the risk attitudes of the corporate decision makers. In order to overcome these constraints, the attitude front to the risk of two decision makers of a petroleum E&P company was modeled using preference theory. The main objective of this dissertation was to develop an integrated methodology for portfolio optimization and selection of petroleum production projects using optimization techniques, portfolio modern theory and preference theory. This extended model was applied to a set of 25 heavy oil offshore production projects located in Brazilian area. Seven corporate strategies were used to reproduce a number of representative portfolios of the most common conditions in this environment. These portfolios allow different risk and return values. The decision maker's attitude towards risk was inc1uded into the portfolio selection model by using functions which reflects a choice under an uncertainty environment. The results achieved indicate that the genetic algorithms optimizer generates portfolios which are concerned to the proposed objectives and constraints, while the random generator optimizer generates portfolios which don't respect corporate constraints and goals. The application of the preference models has presented more consistent results in the portfolio selection process, because it allows incorporating the attitudes of the individuaIs front to the amount of capital exposed to the risk / Mestrado / Reservatórios e Gestão / Mestre em Ciências e Engenharia de Petróleo
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/265328 |
| Date | 16 February 2005 |
| Creators | Pereira, Junio Quintão |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Suslick, Saul Barisnik, 1950-2009, Lara, Anelise Quintão, Schiozer, Denis José |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Geociências, Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Mecânica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 111p. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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