Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Suprani, Rodrigo Otávio de Faria |
| Orientador(a): |
Gonçalves, Edson Daniel Lopes |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/10438/27148
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Resumo: |
Este trabalho tem por objetivo aplicar a Análise de Opções Reais ao caso prático de uma usina termelétrica a gás natural que utiliza o modelo Reservoir to Wire (RTW), ou seja, que produz combustível próprio a ser utilizado na geração de energia elétrica. Devido à regulação brasileira, a empresa é obrigada a atender à demanda do Sistema Interligado Nacional (SIN) e, por isso, se expõe a um grave risco regulatório de multas e sanções caso decida por uma menor capacidade de produção de gás natural e, consequentemente, por menor disponibilidade de combustível para a geração. O modelo deste trabalho parte do valuation de um projeto de pesquisa e desenvolvimento do Centro de Estudos em Regulação e Infraestrutura (CERI-FGV), no qual foi calculado um despacho mensal esperado de energia para dimensionar o investimento. Com as propriedades estatísticas dos despachos, foram realizadas análises de Monte Carlo que permitem construir a árvore de decisão de opções reais que incorpora dois regimes de volatilidade de retornos do projeto: um com capacidade apenas suficiente para o despacho mensal esperado e outro com capacidade total de produção de gás natural. O trabalho conclui que a opção real em análise se trata de uma opção única limitada a um único exercício. A empresa pode se expor ao risco e limitar o investimento no momento inicial, ampliando a capacidade de produção de gás caso se tornem mais prováveis os cenários menos favoráveis, com um gerenciamento ativo de riscos que adiciona valor ao projeto. |
