[pt] As decisões econômicas de investimento, assim como as
avaliações
econômicas de projetos, são afetadas por incertezas
econômicas, incertezas
técnicas e por flexibilidades gerenciais embutidas em
projetos. Flexibilidades
gerenciais dão liberdade ao gerente para tomar decisões,
tais como investir,
expandir, parar temporariamente ou abandonar um determinado
projeto. Tais
flexibilidades possuem valor e só a teoria de opções reais
consegue avaliá-las.
As opções reais permitem considerar, além das incertezas, a
flexibilidade
gerencial, tendo por objetivo maximizar o valor da
oportunidade de investimento.
Para se determinar o valor de uma opção real, normalmente
são utilizados
modelos de árvores binomiais, diferenças finitas ou
técnicas de simulação Monte
Carlo. Entretanto, os métodos tradicionais de árvores
binomiais e diferenças
finitas são impraticáveis na avaliação de opções com mais
de três fatores de
incerteza, enquanto que a simulação Monte Carlo tem um
custo computacional
muito elevado devido ao processo iterativo da simulação
estocástica na
amostragem de cada variável.
O objetivo deste trabalho é pesquisar uma metodologia
computacionalmente
viável para determinar o valor de opções reais sob diversas
incertezas técnicas e
de mercado. Neste contexto, é feita uma investigação
multidisciplinar (lógica
fuzzy, computação evolucionária, processos estocásticos e
opções reais) em busca
de métodos alternativos que possam reduzir o tempo
computacional e assim
facilitar as tomadas de decisão conseqüentes da simulação.
Para isto, é proposta a
união de várias técnicas: Números Fuzzy para representar
determinados tipos de
incertezas das quais se desconhece o processo estocástico
que as modela,
processos estocásticos para representar as demais
incertezas e a simulação Monte
Carlo para obter uma boa aproximação do valor da opção
real. Além disso, aplicase
um algoritmo genético em conjunto com a simulação Monte
Carlo para
aproximar uma regra de decisão ótima e determinar o valor
da opção real no caso
de se ter várias opções de investimento em um projeto. A
regra ajuda na decisão entre o investimento imediato em uma
das opções ou a espera por melhores
condições, as quais dependem do estado das incertezas
consideradas.
O modelo proposto foi avaliado em problemas de opção de
expansão e de
opção de investimento em informação, aplicados na área de
exploração e
produção de petróleo, obtendo os mesmos resultados que as
técnicas
convencionais com uma redução expressiva do custo
computacional.
A principal contribuição deste trabalho é a concepção de
uma nova
metodologia para a determinação do valor de opções reais na
presença de
incertezas técnicas e de mercado, que oferece vantagens em
relação aos métodos
convencionais. Os resultados obtidos comprovam que o uso de
números fuzzy para
representar incertezas das quais se desconhece o processo
estocástico que as
modela, reduz significativamente o tempo computacional.
Além disso, a
metodologia demonstra que a técnica de algoritmos genéticos
é adequada para
obter uma regra de decisão ótima, com uma boa aproximação
do valor da opção
real, quando são consideradas várias opções de investimento. / [en] The economic decision on investment and evaluation of
projects are affected
by economic and technical uncertainties and by management
flexibilities inserted
on projects. These management flexibilities give the
manager freedom to take
decisions, such as to invest, to expand, to temporarily
stop or to abandon a
Project. These flexibilities have value and only can be
evaluated thhrogh real
option theory.
The use of real options considers uncertainties and
management flexibilities
with the objective of maximizing the value of the
investment opportunity.
To determine the value of the real option, models of
binomials tree, finite
differences or Monte Carlo simulation techniques are
normally used. However,
the traditional methods of binomials tree and finite
differences are impracticable
in the evaluation of options with more than three
uncertainties, while the Monte
Carlo simulation presents a high computational cost due to
the iterative process of
the stochastic simulation in sampling each variable.
The objective of this work is to investigate a
computational methodology
that can be used to determine the value of real option
under diverse uncertainties,
both of technical and market types. Therefore, this work
investigates methods that
can reduce computational time and thus create means for
taking decisions. For this
purpose, the union of several techniques is proposed: fuzzy
numbers to represent
some types of uncertainties of which an adequate stochastic
process is unknown,
stochastic process to represent other uncertainties and the
Monte Carlo simulation
to obtain a good approximation of the value of real
options. Moreover, a genetic
algorithm, together with Monte Carlo simulation, is used to
approximate an
optimum decision rule and to determine the value the real
option when several
investment options are available in a project. The rule
helps decide whether to
make an immediate investment in an option or to wait for
better conditions; this is
dependent on the state of the uncertainties considerated.
The proposed model was evaluated in problems of options of
expansion and of investment in information, applied in the
area of oil exploration and production.
Results obtained were similar to those achieved by
conventional techniques, with
a substantial reduction in computational time.
The main contribution of this work is the conception of a
new methodology
for the determination of the value of real options with
technical and market
uncertainties. This methodology has shown to be advantages
in relation to
conventional methods.
Results show that the use of fuzzy numbers to represent
uncertainties of
which the stochastic process that shapes them is unknown
reduces the
computational time significantly. Moreover, the methodology
demonstrates that
the genetic algorithm is an adequate technique for
approximating a decision rule
when many investment options are considered.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:5656 |
| Date | 25 October 2004 |
| Creators | JUAN GUILLERMO LAZO LAZO |
| Contributors | MARCO AURÉLIO CAVALCANTI PACHECO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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