Riscos de mercado na comercialização de energia: uma abordagem via complementação energética e gestão de portfólio de projetos, considerando a mitigação de incertezas da geração eólica.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Tamashiro, Andre Takeshi
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-19032015-162048/
Resumo: No setor elétrico brasileiro as fontes renováveis de energia têm se tornadas atrativas do ponto de vista do investidor devido não só aos incentivos de política de governo, como também por exibirem uma elevada competitividade, além da sinergia proveniente da complementariedade energética entre essas fontes. Por outro lado,a tomada de decisão de investimento em empreendimentos de geração tem se caracterizado cada vez mais como um processo complexo e arriscado, devido à potencial perda financeira decorrente de um fluxo de caixa bastante irregular, fundamentalmente em função da interação no mercado de curto prazo. Este trabalho descreve o problema e a solução para um investidor caracterizado por sua aversão ou apetite ao risco otimizando os recursos com restrição de risco (VaR, CVaR mesclado com conceito do CFaR). Os resultados mostram que para parâmetros usuais que condicionam o risco financeiro, tais como,(i) a taxa de investimento, (ii) preço de contrato de venda e (iii) custo de investimento, o modelo busca a solução para a melhor alocação de investimento, representada por um portfólio ótimo de projetos, respeitando limites fixados para o montante a ser investido e o risco financeiro correspondente. De forma geral, a conceituação da medida de aversão a risco e sua implementação no modelo de otimização desenvolvido permitiram obter resultados robustos para o tipo de problema abordado e a diversidade de situações analisada a partir de estudos de caso.