Utilização da opção de diferimento na avaliação de implantação de projeto de mecanismo de desenvolvimento limpo em uma empresa de cerâmica vermelha

A evolução da teoria de precificação de opções considera um conjunto de ferramentas necessárias para gerenciar e explorar o valor advindo da incerteza e da volatilidade que ampliam os parâmetros da geração de valor ao acrescentarem os conceitos de flexibilidade gerencial. Dentro deste contexto, o presente estudo teve como objetivo avaliar economicamente a implantação do Mecanismo de Desenvolvimento Limpo em uma empresa de cerâmica vermelha localizada no Arranjo Produtivo de São Miguel do Guamá, nordeste do Pará. A avaliação pretendeu demonstrar o valor da flexibilidade gerencial de Diferimento conforme adaptações realizadas na metodologia proposta por Copeland & Antikarov (2001), a qual adiciona à avaliação tradicional de fluxo de caixa descontado a Opção Real – OR – que a pesquisa considerou; e que fundamentou-se por meio de revisão de literatura para formulação do método. Essa determinação seguiu um roteiro de etapas essenciais para a análise das variáveis que compreendem o modelo e que possibilitou a ordenação dos resultados quanto aos valores da OR considerada e do valor presente incluindo a flexibilidade gerencial; com a aplicação do método na empresa objeto da pesquisa. Finalmente, como resultado deste estudo conclui-se que a Teoria de Opções Reais por meio da Opção de Diferimento ou Adiamento contribui com informações que auxiliam nas decisões gerenciais de investimento em projetos quando comparados à metodologia tradicional de avaliação visto que são consideradas incertezas inerentes ao projeto, tal como o ambiente real.

Previsão multi-passos a frente do preço de energia elétrica de curto prazo no mercado brasileiro

A predição do preço da energia elétrica é uma questão importante para todos os participantes do mercado, para que decidam as estratégias mais adequadas e estabeleçam os contratos bilaterais que maximizem seus lucros e minimizem os seus riscos. O preço da energia tipicamente exibe sazonalidade, alta volatilidade e picos. Além disso, o preço da energia é influenciado por muitos fatores, tais como: demanda de energia, clima e preço de combustíveis. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a predição de preços de energia no mercado de curto prazo. Tal abordagem combina os filtros autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA) e modelos de Redes Neurais (RNA) numa estrutura em cascata e utiliza variáveis explanatórias. Um processo em dois passos é aplicado. Na primeira etapa, as variáveis explanatórias são preditas. Na segunda etapa, os preços de energia são preditos usando os valores futuros das variáveis exploratórias. O modelo proposto considera uma predição de 12 passos (semanas) a frente e é aplicada ao mercado brasileiro, que possui características únicas de comportamento e adota o despacho centralizado baseado em custo. Os resultados mostram uma boa capacidade de predição de picos de preço e uma exatidão satisfatória de acordo com as medidas de erro e testes de perda de cauda quando comparado com técnicas tradicionais. Em caráter complementar, é proposto um modelo classificador composto de árvores de decisão e RNA, com objetivo de explicitar as regras de formação de preços e, em conjunto com o modelo preditor, atuar como uma ferramenta atrativa para mitigar os riscos da comercialização de energia.