[pt] Os grandes agentes do mercado de energia dedicam muitos esforços na avaliação e decisão da alocação ótima de capital para a implementação de projetos, em decorrência do grande número de projetos candidatos em seus portfólios de investimentos. Essas decisões visam escolher o subconjunto de projetos a ser implementado, pois os recursos orçamentários são geralmente menores que o necessário para a implementação de todos eles. Muitos são os riscos apresentados, e quanto mais riscos e incertezas, maiores se tornam as dificuldades de avaliação e decisões de investimento de maneira otimizada. As
metodologias clássicas para avaliação de portfólios de projetos de investimento são baseadas em maximizar os retornos (VPL, TIR, etc) e minimizar o risco (desvio-padrão do VPL, variância, etc). Muitas vezes, estes métodos tradicionais de avaliação podem não conseguir tratar adequadamente as flexibilidades gerenciais (Opções Reais) características dos projetos, assim como os riscos e incertezas, devido às possíveis dificuldades de solução e modelagem matemática (multi-variáveis) dos problemas. O desenvolvimento e aplicação de modelos alternativos, tais como os baseados na Teoria de Opções Reais, inclusive com a utilização de métodos de Inteligência Computacional, podem se mostrar mais adequados para estes problemas. Nesta tese é desenvolvida uma metodologia híbrida, apresentando um modelo de Opções Reais Fuzzy para a avaliação de projetos de Revamp por um agente do mercado de Geração Termelétrica de Energia, a partir de um Portfólio de Opções Reais em ambiente de incertezas. Para a seleção do subconjunto de projetos por faixa orçamentária, é aplicado um Algoritmo Genético para otimização multi-critério, através da utilização de um índice de ponderação retorno x risco (lâmbda). / [en] Large players in energy market dedicate many efforts in valuation and optimal capital allocation decision for their project implementation, due the large candidate projects number in their investment portfolios. These decisions aim to choose the projects subset to be implemented, because the monetary resources are
generally smaller than necessary for all projects implementation. There are many risks, and with risks and uncertainties, greater become the difficulties in analysis and optimally investment decisions. The classical methods to investment portfolios are based on to maximize returns (NPV, IRR, among others) and to
minimize risks (NPV standard deviation, variance, among others). Often, these traditional methods may not be able to handle properly the projects managerial flexibilities (Real Options), as well the risks and uncertainties, due to possible solution difficulties and mathematical modeling problems (multi variables).
Alternative models development and implementation, such as those based on Real Options Theory, including the use of Computational Intelligence methods, may be more suitable for these problems. In this thesis, a hybrid methodology is developed, presenting a Fuzzy Real Options model for Revamp projects
valuation by a Thermoelectric Power Generation market player, from a Real Options Portfolio in uncertainties environment. For selecting the projects subset by budget range, a multi-criteria Genetic Algorithm optimization is applied, using a weighting return x risk index (lambda).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:30498 |
| Date | 11 July 2017 |
| Creators | WALLACE JOSE DAMASCENO DO NASCIMENTO |
| Contributors | MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO, MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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