[en] OPTIMIZATION OF A PORTFOLIO OF ELECTRIC ENERGY SWAPS IN BRAZIL USING THE OMEGA MEASUREMENT WITH CVAR CONSTRAINTS

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: IAGO EMANUEL BARBOSA DA COSTA VEIGA
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21001&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=21001&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.21001
Resumo: [pt] O mercado brasileiro de energia elétrica é composto basicamente de matrizes hidroelétricas e termoelétricas, sendo que seu fornecimento pode ser contratado em dois ambientes, um de contratação regulamentada e outro livre. Dessa forma o apreçamento da energia é algo complexo e com incertezas, pois seu modelo leva em consideração comportamentos de afluências futuras, além de estimar a utilização de termoelétricas, que possuem fontes de energia mais caras. No Brasil, existem quatro submercados que podem ter preços divergentes. Algumas comercializadoras se utilizam dessa diferença buscando aferir ganhos extraordinários fazendo Swaps. Essa operação consiste em compra e venda de uma mesma quantidade de energia com liquidação fixada em uma determinada data com o preço à vista entre diferentes submercados. Essas empresas utilizam medidas de otimização de carteiras e controle de risco para fazerem operações ótimas, onde há maior probabilidade de maximizar o lucro, tendo o prejuízo máximo sob controle. Esse trabalho tem como objetivo encontrar a carteira de Swaps de energia que maximiza a medida Ômega, usada como avaliador de desempenho, tendo uma expectativa de lucro e com uma restrição de risco com um limite para o Conditional Value at Risk (CVaR), assim auxiliando as comercializadoras a maximizarem seu lucro não ultrapassando seu limite de risco. O estudo levou em consideração valores de previsão reais feitos por modelos fornecidos por órgãos especializados, levando em consideração os dados para os anos de 2012 e 2013 sendo estudadas todas as combinações possíveis de Swaps para a composição da carteira ótima para cada um dos anos estudados. A carteira ótima foi encontrada, no entanto, pode-se concluir que sua composição varia de acordo com os dados simulados não existindo assim uma carteira ótima única devendo essa ser calculada caso a caso.