Return to search

Simulação Monte Carlo aplicada à estimativa de risco de demanda dos contratos de concessões rodoviárias

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Mestrado Profissionalizante em Economia do Setor Público, 2010. / Submitted by Albânia Cézar de Melo (albania@bce.unb.br) on 2012-12-04T14:15:34Z
No. of bitstreams: 1
2010_ChristianeMaranhaoOliveiraBarbosa.pdf: 604936 bytes, checksum: 31f1181cf16ba9f61406cee47cd92447 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2012-12-05T11:26:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1
2010_ChristianeMaranhaoOliveiraBarbosa.pdf: 604936 bytes, checksum: 31f1181cf16ba9f61406cee47cd92447 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-12-05T11:26:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1
2010_ChristianeMaranhaoOliveiraBarbosa.pdf: 604936 bytes, checksum: 31f1181cf16ba9f61406cee47cd92447 (MD5) / No Brasil foram realizadas, nos últimos anos, licitações para exploração de alguns trechos rodoviários federais com o objetivo de delegar à iniciativa privada a construção, adequação e manutenção mediante a cobrança de tarifa de pedágio. O presente estudo tem como objetivo analisar os contratos de concessões rodoviárias federais com enfoque nas questões concorrenciais e regulatórias exploradas pela Teoria dos Contratos e pela Teoria da Organização Industrial. Com ênfase na experiência brasileira de concessões rodoviárias, identificam-se os principais critérios de alocação e mitigação de risco
presentes nos editais que influenciam o comportamento estratégico dos agentes
econômicos. Uma vez estudados os riscos, empregam-se métodos quantitativos de
análise de sensibilidade e simulação Monte Carlo para a estimação da receita de tráfego,
cálculo do valor presente líquido da concessão e, por fim, avaliação do grau de risco do negócio. No tocante à simulação Monte Carlo, é empregada a simulação de possíveis cenários para as estimativas de tráfego para todo o período da concessão, a partir de processo estocástico, conforme uma distribuição de probabilidade empiricamente escolhida. Após as simulações realizadas, é mensurado o risco de tráfego equivalente ao desvio padrão do valor presente líquido e verificada a chance de ocorrer deficiência na prestação do serviço concedido como a probabilidade de ocorrência de valor presente líquido inferior a zero. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / Recently Brazil has privatized roads with the goal to allow some participation of private
firms in construction and maintenance financed with the tolls payed by who is benefited from the infrastructure. The main purpose of this paper is analyse the brazilian road contracts focusing in competitive and regulatory aspects of The Economics of Contracts and Industrial Organization Theory. Based on the brazilian franchise bidding experience for roads privatization, the paper focus on what are the main characteristics of the risk
allocation that impact the strategic behavior of the players. Given the risks that can affect the toll roads contracts, it intend to quantify the risk of demand using Sensitivity Analysis and Monte Carlo Simulation to forecast the demand and the net present value of the project and to estimate the risk. At Monte Carlo Simulation, the demand (input) is randomly generated from a stochastic model, according probability distribution chosen, with possible results associated to net present value. After simulation, the risk of demand is evaluated by the standard deviation of the net present value and the
probability to occur a lack on the provision of the service is evaluated by the probability to occur minus net present value.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/11749
Date01 September 2010
CreatorsBarbosa, Christiane Maranhão de Oliveira
ContributorsBritto, Paulo Augusto Pettenuzzo de
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0085 seconds