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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: AVALIAÇÃO DE PORTFÓLIO EM GERAÇÃO TERMELÉTRICA SOB INCERTEZA: UMA METODOLOGIA HÍBRIDA UTILIZANDO NÚMEROS FUZZY, OPÇÕES REAIS E OTIMIZAÇÃO POR ALGORITMOS GENÉTICOS Autor: WALLACE JOSE DAMASCENO DO NASCIMENTO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCO AURELIO CAVALCANTI PACHECO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 30498
Catalogação: 11/07/2017 Liberação: 13/07/2017 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30498&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30498&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30498
Resumo:
Título: AVALIAÇÃO DE PORTFÓLIO EM GERAÇÃO TERMELÉTRICA SOB INCERTEZA: UMA METODOLOGIA HÍBRIDA UTILIZANDO NÚMEROS FUZZY, OPÇÕES REAIS E OTIMIZAÇÃO POR ALGORITMOS GENÉTICOS Autor: WALLACE JOSE DAMASCENO DO NASCIMENTO
Nº do Conteudo: 30498
Catalogação: 11/07/2017 Liberação: 13/07/2017 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30498&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30498&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30498
Resumo:
Os grandes agentes do mercado de energia dedicam muitos esforços na avaliação e decisão da alocação ótima de capital para a implementação de projetos, em decorrência do grande número de projetos candidatos em seus portfólios de investimentos. Essas decisões visam escolher o subconjunto de projetos a ser implementado, pois os recursos orçamentários são geralmente menores que o necessário para a implementação de todos eles. Muitos são os riscos apresentados, e quanto mais riscos e incertezas, maiores se tornam as dificuldades de avaliação e decisões de investimento de maneira otimizada. As
metodologias clássicas para avaliação de portfólios de projetos de investimento são baseadas em maximizar os retornos (VPL, TIR, etc) e minimizar o risco (desvio-padrão do VPL, variância, etc). Muitas vezes, estes métodos tradicionais de avaliação podem não conseguir tratar adequadamente as flexibilidades gerenciais (Opções Reais) características dos projetos, assim como os riscos e incertezas, devido às possíveis dificuldades de solução e modelagem matemática (multi-variáveis) dos problemas. O desenvolvimento e aplicação de modelos alternativos, tais como os baseados na Teoria de Opções Reais, inclusive com a utilização de métodos de Inteligência Computacional, podem se mostrar mais adequados para estes problemas. Nesta tese é desenvolvida uma metodologia híbrida, apresentando um modelo de Opções Reais Fuzzy para a avaliação de projetos de Revamp por um agente do mercado de Geração Termelétrica de Energia, a partir de um Portfólio de Opções Reais em ambiente de incertezas. Para a seleção do subconjunto de projetos por faixa orçamentária, é aplicado um Algoritmo Genético para otimização multi-critério, através da utilização de um índice de ponderação retorno x risco (lâmbda).
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |