[pt] VALORAÇÃO DE OPÇÕES REAIS MÚLTIPLAS EM PROJETOS MODULARIZADOS: UMA METODOLOGIA ROBUSTA PARA ANÁLISE DE INVESTIMENTOS

• Main Author: JULIANO MELQUIADES VIANELLO
• Publication Date: 2018
• Format: Doctoral thesis
• Language: por
• Source: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
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• topic: [pt] SIMULACAO MONTE CARLO; [pt] OPCOES REAIS MULTIPLAS; [pt] ANALISE DE PROJETOS; [pt] PROCESSOS ESTOCASTICOS; [pt] MOVIMENTO DE REVERSAO A MEDIA; [en] MONTE CARLO SIMULATION; [en] MULTIPLE REAL OPTIONS; [en] PROJECT ANALYSIS; [en] STOCHASTIC PROCESSES; [en] MEAN REVERSION MOTION

[pt] Em alguns casos pode ser útil para a empresa dividir um projeto em várias subunidades independentes. Esta divisão pode ocorrer, por exemplo, em grandes projetos nos quais são identificados partes integrantes ou módulos com diferentes riscos, retornos, matérias primas, produtos, atividades e mercados. Por outro lado, na avaliação de projetos, a consideração de opções reais de adiar o investimento, investir em informação e parar temporariamente a produção é uma sofisticada e amplificada abordagem, quando comparada com o método tradicional do Valor Presente Líquido (VPL). Desta forma, o objetivo deste trabalho é apresentar os fatores econômicos de risco de um projeto dividido em várias subunidades independentes identificados como relevantes na análise da distribuição probabilística do VPL; o processo estocástico usado para simular cada um destes fatores; a distribuição probabilística deste VPL utilizando a metodologia de opções reais de adiar o investimento, investir em informação e parar temporariamente a produção, além do valor isolado e conjunto (múltiplo) destas opções para o projeto. Com esses dados, pode-se apresentar uma metodologia para achar a combinação temporal ótima para o início dos investimentos em cada uma das subunidades que constituem este tipo de projeto, aquela em que o valor do VPL deste empreendimento é maximizado. Entre outras contribuições importantes deste trabalho para a análise de risco de projetos, apresentou-se também uma modelagem inédita para a geração de cenários estocásticos apropriados para modelar a incerteza no valor do investimento, um dos principais fatores de risco em projetos.