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[en] A RISK-CONSTRAINED PROJECT PORTFOLIO SELECTION MODEL / [pt] MODELO DE SELEÇÃO DE PORTFÓLIO DE PROJETOS COM RESTRIÇÃO DE RISCO

[pt] No seu planejamento plurianual de investimentos, as organizações do setor de Exploração e Produção (EeP) estruturam alternativas de projetos de produção de petróleo e gás natural, sujeitas a diversas restrições e a incertezas técnicas e econômicas. Como não há como assegurar que os resultados dos projetos ocorram conforme o previsto, é possível que seu retorno seja inferior ao esperado, o que, dependendo da relevância, pode provocar um efeito adverso no resultado operacional e nas condições financeiras da companhia. Nesse mérito, a dissertação apresenta e aplica um modelo de programação estocástica linear inteira mista para seleção de portfólio de projetos que permita a maximização dos resultados, com restrição de risco. A aplicação considerou dados realistas do segmento de upstream de uma empresa do setor. Para representar os cenários econômicos, optou-se pela utilização da simulação de Monte Carlo do modelo Movimento Geométrico Browniano. Com o Valor Presente Líquido como retorno e Conditional Value-at-Risk representando a medida de risco, foi possível estabelecer a fronteira eficiente do risco-retorno, com a qual o decisor pode definir uma solução de portfólio, conforme sua aversão ao risco. / [en] In their multi-annual investment planning, oil and gas companies consider alternatives of production projects, subject to a variety of constraints, and technical and economic uncertainties. Considering that it is not possible to guarantee that these projects will perform as predicted, the return can be less than expected and can lead to a significant adverse effect to the operational results and to financial conditions of a given organization. Therefore, this dissertation proposes a mixed integer linear stochastic programming model for project portfolio selection that maximizes the return with risk constraint. The application considered realistic data from the upstream segment of an oil and gas company. Monte Carlo simulation of the Geometric Brownian Motion model was considered to represent the economic scenarios. Using the Net Present Value as the function and Conditional Value-at-Risk as a risk measure, it was possible to establish the efficient frontier of risk-return, which can assist the decision-maker to define the project portfolio according to their risk aversion.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:34628
Date01 August 2018
CreatorsPIERRY SOUTO MACEDO DA SILVA
ContributorsSILVIO HAMACHER
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
TypeTEXTO

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