Stochastic evaluation of deepwater oil prospects in Portugal using Monte Carlo simulation

• Autor(a) principal: Camelo, André Rodrigues Seatra
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10071/6721
• topic: Economia da incerteza -- Economy of uncertainty; Modelização Estocástica; Avaliação de Investimentos; Simulação de Monte Carlo -- Monte Carlo simulation; Stochastic Modeling; Investment Valuation

Portugal, como muitos outros países, é um importador de petróleo, porém, é um dos poucos países com potencial para grandes descobertas de óleo, ao longo de sua zona exclusiva econômica inexplorada. O potencial é justificado a partir da semelhança geológica, com as recentes descobertas em águas profundas, no outro lado do Oceano Atlântico (Brasil, Golfo do México e do Canadá Oriental). Este estudo executa a metodologia de avaliação estocástica, para estimar o potencial petrolífero das concessões de águas profundas, na Bacia de Peniche e Alentejo. O ciclo de vida de um projeto no sector de Oil&Gas, incorpora incertezas importantes relacionadas com rendimentos e custos. As principais incertezas prendem-se com os Volumes Recuperáveis de óleo, com as Taxas de Produção, o preço do Brent e com a estrutura de Capex&Opex. Os Volumes de óleo recuperáveis são calculados e enquadrados de acordo com o software geológico, GeoEx, que expõe uma Distribuição LogNormal estatisticamente relevante. As Taxas de Produção anuais são aleatoriamente selecionadas a partir de distribuições históricas de reservatórios semelhantes. O preço do Brent, é estimado num processo de Reversão à Média com difusão de Saltos, a partir do modelo Browniano Geométrico. Finalmente, a estrutura de Capex&Opex segue uma Distribuição Triangular, estimada por gestores de projeto experientes. O ajuste das incertezas é anterior à modelagem subjacente das principais variáveis que afectam os Cash Flows na simulação de Monte Carlo. A simulação preserva a natureza estocástica para os Cash Flows, uma vez que é uma soma de variáveis aleatórias. No final do estudo, todos os NPV’s simulados são dados numa Distribuição Densidade de Probabilidade que expressa a probabilidade do valor económico da Bacia de Peniche e Alentejo.