Modelos para estimativa do momento otimo de investimento em projetos em aguas profundas utilizando opções reais
Carlos Alexandre Camargo de Abreu
TESE
Português
T/UNICAMP Ab86m
[Models for estimation of the optimal investment timing in deep-waters projects]
Campinas, SP : [s.n.], 2007.
137 p. : il.
Orientador: Saul Barisnik Suslick
Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica e Instituto de Geociencias
Resumo: Esse trabalho propõe dois modelos de Opções Reais para avaliação econômica de projetos em águas profundas, considerando os efeitos das incertezas em relação ao preço do petróleo e ao processo de evolução tecnológica. Esses modelos são bastante úteis nesses tipos de aplicações, pois permitem...
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Resumo: Esse trabalho propõe dois modelos de Opções Reais para avaliação econômica de projetos em águas profundas, considerando os efeitos das incertezas em relação ao preço do petróleo e ao processo de evolução tecnológica. Esses modelos são bastante úteis nesses tipos de aplicações, pois permitem estimar o impacto do avanço tecnológico em campos com reservas de petróleo desenvolvidas, mas que apresentam grandes níveis de incertezas, pois as tecnologias atualmente conhecidas não possibilitam o desenvolvimento da produção com viabilidade econômica. Os modelos desenvolvidos foram aplicados em estudos de casos em diferentes cenários tecnológicos e projetos de campos simulados. As incertezas relacionadas ao processo de evolução tecnológica impactam no valor dos custos operacionais do projeto, considerando que os preços seguem um Movimento Geométrico Browniano, representando sua evolução ao longo do tempo. No primeiro modelo proposto a tecnologia evolui de acordo com saltos aleatórios de melhoria de eficiências, enquanto que no segundo modelo a evolução da tecnologia comporta-se de acordo com uma função logística. Foi obtida solução analítica para o caso do primeiro modelo com uma variável estocástica. No segundo modelo foi utilizada o método numérico da Simulação de Monte Carlo, com duas variáveis estocásticas, resultando na estimativa do valor da opção de espera e do momento ótimo de investimento.
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Abstract: This work proposes two Real Options models for economic evaluation of E&P projects located in deep-water. The models consider the effects of uncertainties related to the oil price and the process of technological evolution. These models are useful for undeveloped reserves of heavy oil in...
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Abstract: This work proposes two Real Options models for economic evaluation of E&P projects located in deep-water. The models consider the effects of uncertainties related to the oil price and the process of technological evolution. These models are useful for undeveloped reserves of heavy oil in deep-water that depict a great level of uncertainty, as the available technologies do not support the economic feasibility of the production development of such fields. The effects of technology impact on operational costs, and prices are modeled using a Geometric Brownian Motion stochastic process. The first model supposes that technology evolution is modeled with random jumps representing gains in efficiency and uses only one stochastic variable, which are obtained through an analytical solution. The second model employs a logistic utility function to model the technological evolution process and a numerical procedure (Monte Carlo Simulation) is used as a solution, using two stochastic variables. The developed models estimate the waiting option values and the optimal timing for investment for the decision process.
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Suslick, Saul Barisnik, 1950-2009
Orientador
Neves, Manoel Rodrigues
Avaliador
Lima, Gabriel Alves da Costa, 1970-
Avaliador
Schiozer, Denis José, 1963-
Avaliador
Portugal, Rodrigo de Souza, 1971-
Avaliador
Modelos para estimativa do momento otimo de investimento em projetos em aguas profundas utilizando opções reais
Carlos Alexandre Camargo de Abreu
Modelos para estimativa do momento otimo de investimento em projetos em aguas profundas utilizando opções reais
Carlos Alexandre Camargo de Abreu
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