Contribuição aos métodos de análise de investimentos: uma avaliação dos leilões de energia de reserva da ANEEL

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Caldas, Antonio Vinicius Silva
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFBA
Texto Completo: http://repositorio.ufba.br/ri/handle/ri/32135
Resumo: Em um cenário de preocupação internacional em enfrentar as mudanças climáticas e a necessidade de diminuir as agressões à natureza, principalmente as provenientes de combustíveis fósseis, o investimento em energias renováveis tem sido uma das medidas adotadas em muitos países. Como todo investimento requer a análise de sua viabilidade, é necessário o uso de metodologias apropriadas para tal fim. Neste sentido, existe uma grande dicotomia entre os estudiosos da área financeira a respeito de qual é o modelo de análise de investimento que traz informações mais efetivas para os investidores. Para alguns, o fluxo de caixa descontado (FCD) é o mais adequado. Para outros, a teoria das opções reais (TOR) é tida como o método que melhor auxilia aos investidores a tomarem suas decisões. Além disso, há a vertente que apregoa a existência de uma complementariedade entre o FCD e a TOR. Diante do exposto, este estudo defende a tese de que, apesar de complementares, a TOR e o FCD têm olhares divergentes quando aplicados a um projeto de investimento em energia renovável, a depender da sua propensão ao sucesso ou fracasso. O objetivo geral desta tese foi contribuir com o avanço teórico dos métodos de análise de investimentos ao avaliar, de forma empírica, a aplicação efetiva dos mesmos em dados reais de 244 projetos de energias renováveis, provenientes dos leilões de energia de reserva da ANEEL ocorridos entre 2011 e 2015. Esta tese é composta de três estudos, dispostos nos capítulos 1 a 3, respectivamente. O primeiro estudo teve objetivou determinar o que efetivamente diferencia o FCD da TOR, no momento da tomada de decisão. Trata-se de um estudo quantitativo no qual foram utilizados a matriz de confusão, a curva receiver operating characteristics (ROC) e o Índice Kappa como instrumentos de análise. O segundo estudo objetivou estimar os fatores que se mostraram mais determinantes para que os projetos de usinas eólicas e fotovoltaicas tivessem maiores chances de se tornarem bem-sucedidos. Utilizou-se a análise dos componentes principais para identificação dos fatores que diferenciaram os projetos que foram capazes de gerar energia elétrica daqueles que fracassaram neste intento. Foi ainda trazida à baila a questão levantada por alguns autores sobre relacionamento entre os altos deságios e os atrasos nos cronogramas de implementação das usinas. Entretanto, essa realidade foi encontrada apenas nos projetos eólicos. O terceiro estudo teve como objetivo desenvolver modelos estatísticos capazes de estimar as probabilidades de projetos eólicos e fotovoltaicos entrarem serem bem-sucedidos. Para tanto, foram testadas as assertividades de dois algoritmos supervisionados, o Logit e o support vector machine (SVM), tendo como variável dependente a transformação do projeto em usina, ou seja, a entrada (1) ou não (0) em atividade comercial até agosto de 2019, e como preditoras as componentes criadas no capitulo 2. A contribuição oriunda desta tese pode proporcionar ao investidor uma melhor tomada de decisão frente aos seus projetos de investimentos.
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Trata-se de um estudo quantitativo no qual foram utilizados a matriz de confusão, a curva receiver operating characteristics (ROC) e o Índice Kappa como instrumentos de análise. O segundo estudo objetivou estimar os fatores que se mostraram mais determinantes para que os projetos de usinas eólicas e fotovoltaicas tivessem maiores chances de se tornarem bem-sucedidos. Utilizou-se a análise dos componentes principais para identificação dos fatores que diferenciaram os projetos que foram capazes de gerar energia elétrica daqueles que fracassaram neste intento. Foi ainda trazida à baila a questão levantada por alguns autores sobre relacionamento entre os altos deságios e os atrasos nos cronogramas de implementação das usinas. Entretanto, essa realidade foi encontrada apenas nos projetos eólicos. O terceiro estudo teve como objetivo desenvolver modelos estatísticos capazes de estimar as probabilidades de projetos eólicos e fotovoltaicos entrarem serem bem-sucedidos. Para tanto, foram testadas as assertividades de dois algoritmos supervisionados, o Logit e o support vector machine (SVM), tendo como variável dependente a transformação do projeto em usina, ou seja, a entrada (1) ou não (0) em atividade comercial até agosto de 2019, e como preditoras as componentes criadas no capitulo 2. A contribuição oriunda desta tese pode proporcionar ao investidor uma melhor tomada de decisão frente aos seus projetos de investimentos.In a scenario of international concern to face climate change and the need to reduce aggressions to nature, especially those from fossil fuels, investment in renewable energies has been one of the measures adopted in many countries. As every investment requires an analysis of its viability, it is necessary to use appropriate methodologies for this purpose. In this sense, there is a great dichotomy among scholars in the financial area as to which is the model of investment analysis that brings more effective information to investors. For some, the discounted cash flow (DCF) is the most appropriate. For others, the theory of real options (ROT) is seen as the method that best helps investors to make their decisions. In addition, there is the aspect that proclaims the existence of a complementarity between the DCF and the ROT. In view of the above, this study defends the thesis that, although complementary, ROT and DCF have divergent views when applied to a renewable energy investment project, depending on their propensity for success or failure. The general objective of this thesis was to contribute to the theoretical advancement of investment analysis methods by empirically evaluating their effective application in real data from 244 renewable energy projects, originating from ANEEL's reserve energy auctions that took place between 2011 and 2015. This thesis is composed of three studies, arranged in chapters 1 to 3, respectively. The first one has aimed at determining what effectively differentiates the FCD from the TOR, at the time of decision making. This is a quantitative study in which the confusion matrix, the receiver operating characteristics (ROC) curve and the Kappa Index were used as instruments of analysis. The second one has aimed at estimating the factors that proved to be more determinant so that the projects of wind and photovoltaic plants were more likely to become successful. The analysis of the main components was used to identify the factors that differentiated the projects that were able to generate electricity from those that failed in this attempt. The question raised by some authors about the relationship between high discounts and delays in the plant's implementation schedules was also brought up. However, this reality was found only in wind projects. The third one has aimed at developing statistical models capable of estimating the probabilities of wind and photovoltaic projects being successful. For this purpose, the assertiveness of two supervised algorithms, the Logit and the support vector machine (SVM), were tested, having the transformation of the project into a plant as a dependent variable, that is, the entry (1) or not (0) into commercial activity until August 2019, and as predictors the components created in article 2. The contribution from this thesis can provide the investor with better decision-making regarding their investment projects.Submitted by Núcleo de Pós-Graduação Administração (npgadm@ufba.br) on 2020-08-20T15:12:33Z No. of bitstreams: 1 Antonio Vinicius Silva Caldas.pdf: 1257633 bytes, checksum: bc0329b3490c031017e7ac5fd41cf701 (MD5)Approved for entry into archive by Maria Angela Dortas (dortas@ufba.br) on 2020-08-23T18:00:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Antonio Vinicius Silva Caldas.pdf: 1257633 bytes, checksum: bc0329b3490c031017e7ac5fd41cf701 (MD5)Made available in DSpace on 2020-08-23T18:00:41Z (GMT). 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