[pt] AVALIAÇÃO DE PORTFÓLIO EM GERAÇÃO TERMELÉTRICA SOB INCERTEZA: UMA METODOLOGIA HÍBRIDA UTILIZANDO NÚMEROS FUZZY, OPÇÕES REAIS E OTIMIZAÇÃO POR ALGORITMOS GENÉTICOS

[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 proje...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: WALLACE JOSE DAMASCENO DO NASCIMENTO
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2017
País:Brasil
Institución:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
Repositorio:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:MAXWELL.puc-rio.br:30498
Acceso en línea:https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30498&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30498&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30498
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:[pt] OPCAO REAL
[pt] OTIMIZACAO DE PORTFOLIO
[pt] INVESTIMENTO SOB INCERTEZA
[pt] GERACAO TERMOELETRICA
[pt] ALGORITMO GENETICO
[en] REAL OPTION
[en] PORTFOLIO OPTIMIZATION
[en] INVESTMENT UNDER UNCERTAUNTY
[en] THERMOELECTRIC POWER GENERATION
[en] GENETIC ALGORITHM
Descripción
Sumario:[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).