AVALIAÇÃO COMPARATIVA DOS MÉTODOS DE ANÁLISE DE INVESTIMENTOS: UMA APLICAÇÃO NOS LEILÕES DE ENERGIA RENOVÁVEL OCORRIDOS ENTRE 2011 E 2015

Caldas, Antônio Vinícius Silva; Silva Júnior, Antônio Francisco de Almeida da

doi:10.5902/1983465955255

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Revista de Administração da UFSM

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Sumário

Articles • Rev. Adm. UFSM 14 (3) • Jul-Sep 2021 • https://doi.org/10.5902/1983465955255 copiar

AVALIAÇÃO COMPARATIVA DOS MÉTODOS DE ANÁLISE DE INVESTIMENTOS: UMA APLICAÇÃO NOS LEILÕES DE ENERGIA RENOVÁVEL OCORRIDOS ENTRE 2011 E 2015

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

RESUMO

Objetivo -

Este estudo objetiva analisar as assertividades do valor presente líquido (VPL) e da teoria das opções reais (TOR), no momento das tomadas de decisão de investimento em projetos em energia renováveis, considerando os 244 projetos vencedores dos leilões de energia de reserva ocorridos entre 2011 e 2015.

Metodologia

- Este é um estudo quantitativo que fez uso de dados de 150 projetos eólicos e 94 fotovoltaicos disponíveis no website da ANEEL. Para análise dos dados, foram usados a matriz de confusão, a área sob a curva ROC e o índice de Kappa.

Conclusão

- Pôde-se concluir que o VPL é mais efetivo em recomendar o investimento em projetos com mais chances de se tornarem bem sucedidos, ao passo que a TOR tem mais acurácia em sugerir o não investimento com propensão ao fracasso. Concluiu-se também que o grau de concordância entre as duas técnicas é substancial e determinado pelo nível da volatilidade das opções reais.

Limitações

- As limitações deste estudo referem-se às dificuldades de se identificar as razões que motivaram o fracasso dos projetos.

Originalidade/valor

- Teoricamente, este trabalho contribui em identificar as características que efetivamente diferenciam a TOR do VPL no momento da tomada de decisão. Empiricamente, este trabalho contribui ao realizar uma análise ex-post dos projetos.

Palavras-chave:
Valor presente Líquido; Teoria das opções reais; Matriz de confusão

Authors	Objective
Lopes et al. (2019Lopes, C. C., Blank, F. F., Thomé, A. M. T., & Valladão, D. M. (2019). Investment decisions in an oil refinery in Brazil under a real option approach. Brazilian Journal of Operations & Production Management, 16(3), 375-386. https://doi.org/10.14488/BJOPM.2019.v16.n3.a2 https://doi.org/https://doi.org/10.14488... )	Analyze the feasibility of investing in an oil refinery.
Martinez et al. (2019Martinez, I. M., Batistela, G. C., & Simões, D. (2019). Strategic flexibilities: valuation of a company with the application of the Real Options Theory. Brazilian Journal of Operations & Production Management , 16(4), 650-658. https://doi.org/10.14488/BJOPM.2019.v16.n4.a10 https://doi.org/https://doi.org/10.14488... )	Assess the real option of expecting an investment and expanding the operational scale of a forest-based company.
Pereira (2019Pereira, F.P. Jr. (2019). Teoria das opções reais para avaliar investimentos em disposição de rejeitos com menor impacto socio ambiental: uma análise comparativa coma metodologia do fluxo de caixa descontado na Samarco Mineração S/A. Dissertação de Mestrado. Programa de Pós-Graduação da Fundação Dom Cabral, Belo Horizonte, Brasil.)	Evaluate the use of the theory of real options in the economic-financial analysis of investments for tailings disposal that potentially generate less socio-environmental impact.
Vasseur et al. (2019Vasseur, J. P., Sanchez, N. M. P., & Escobar, M. E. M. (2019). Real Options Volatility: Literature Review and a Case of Application in the Colombian Oil Sector. Revista de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa, 27, 136-155. https://www.upo.es/revistas/index.php/RevMetCuant/article/view/2820 https://www.upo.es/revistas/index.php/Re... )	Impact on the use of a non-biased volatility calculation method in a project in the Colombian oil and gas industry.

Variable	Description	Form of Collection
Cost of equity	Compensation required by investors: Fluctuating between 11.30% p.a. and 13.38% p.a.	MME (2019Ministério de Minas e Energia. (2019). Plano decenal de expansão de energia 2029. Recuperado de: http://www.mme.gov.br/c/document_library/get_file?uuid=a18d104e-4a3f-31a8-f2cf-382e654dbd20&groupId=36189 . http://www.mme.gov.br/c/document_library... ) and simulations
Maintenance Costs	Spent to keep the plant operating	Ruaro and Etges (2018Ruaro, L.J., & Etges, A.P.B. (2018). Avaliação econômica e de risco de um projeto de implementação de um sistema solar fotovoltaico. In: VII Congresso Brasileiro de Energia Solar- CBES. Anais... Gramado, Brasil, ABENS, 2018.) and Fontanet (2012Fontanet, F.A. (2012). Avaliação de uma opção de espera de um parque eólico pelo método das opções reais. 2012. Dissertação de Mestrado. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brasil. )
Linear depreciation	Uniform devaluation of assets	Investment divided over 20 years
Financial Expenses	Remuneration required by creditors: 7% p.a.	MME (2019Ministério de Minas e Energia. (2019). Plano decenal de expansão de energia 2029. Recuperado de: http://www.mme.gov.br/c/document_library/get_file?uuid=a18d104e-4a3f-31a8-f2cf-382e654dbd20&groupId=36189 . http://www.mme.gov.br/c/document_library... )
IPCA	Index used to update prices	Available on the PortalBrasil website
Investment	Capital expenditure for each project	Result of auctions 2011-2015
Annual Megawatts-Hour	Energy to be generated per hour in a year	Result of auctions 2011-2015
Technical Losses	Devaluation of the productive capacity already foreseen in the project	Lindemeyer (2018Lindemeyer, R. M. (2018). Aplicação da teoria de opções reais na avaliação de um complexo eólico. 2018. Dissertação de Mestrado. Escola de Economia de São Paulo. Fundação Getúlio Vargas, São Paulo.); Silva and Ribeiro (2016Silva, A.F.A. Jr., & Ribeiro, S. S. (2016). Avaliação de Leilões de Energia Solar Utilizando Opções Reais. In: X Congresso Brasileiro de Planejamento Estratégico - CBPE, Anais... Gramado, Brasil, ABENS .)
Contracted Price	Contracted Price in the RSI	Result of auctions 2011-2015
Variations in energy sources	Fluctuations in wind speed and solar radiation	Amarante et al. (2012Amarante, O.A.C., Brower, M., Zack, J., & Sá, A. L. (2001). Atlas do potencial eólico brasileiro. Ministério de Minas e Energia, Brasília. ) and Pereira et al. (2006Pereira, E. B., Martins, F. R., de Abreu, S. L., & Rüther, R. (2006). Atlas brasileiro de energia solar (Vol. 1). São José dos Campos: Inpe.)
Volatility	Value of uncertainty	Brandão et al. (2012Brandão, L. E., Dyer, J. S., & Hahn, W. J. (2012). Volatility estimation for stochastic project value models. European Journal of Operational Research, 220(3), 642-648. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2012.01.059 https://doi.org/https://doi.org/10.1016/... )

Value of K	Concordance Level
< 0	Poor
0 - 0,20	Slight
0,21 - 0,40	Fair
0,41 - 0,60	Moderate
0,61 - 0,80	Substantial
0,81 - 1,00	Almost Perfect

Var.	Wind Power Projects				Photovoltaic Projects
Var.	Mean	Std. Dev.	Min	Max	Mean	Std. Dev.	Min	Max
Investment (million Reais)	93,2	28,9	28,7	145	137	35,7	20,2	208
MWh	98,173.36	30,449.5	16,655.4	146,392.2	63,544.17	15,405.6	10,519.2	82,400.4
Price (R$)	127.00	33.70	96.97	212.39	271.75	39.91	200.82	305.51

Decision making	Wind Power Projects		Photovoltaic Projects
Decision making	NPV	ROT	NPV	ROT
Profitable	106	93	75	31
Unprofitable	44	57	19	63
Total	150	150	94	94

Situation	Wind Power Projects		Photovoltaic Projects
Situation	Total	Percentage	Total	Percentage
Generated energy	108	72,00%	78	82,98%
Non generated energy	42	28,00%	16	17,02%
Total	150	100,00%	94	100,00%

Observed / Predicted	Invest	Not to Invest	FN
Invest	85	23	23
Not to Invest	21	21	21
FP	21	23	44

Observed / Predicted	Invest	Not to Invest	FN
Invest	77	31	31
Not to Invest	16	26	16
FP	16	31	47

Method	Accuracy	Sensibility	Specificity	FPR	FNR
NPV	70,67%	78,70%	50,00%	50,00%	21,30%
ROT	68,67%	71,30%	61,90%	38,10%	28,70%

Observed / Predicted	Invest	Not to Invest	FN
Invest	63	15	15
Not to Invest	12	4	12
FP	12	15	27

Observed / Predicted	Invest	Not to Invest	FN
Invest	26	52	52
Not to Invest	5	11	5
FP	5	52	57

Method	Accuracy	Sensibility	Specificity	FPR	FNR
NPV	71,28%	80,77%	25,00%	75,00%	19,23%
ROT	60,64%	66,67%	31,25%	68,75%	33,33%

Projects	Method	AUC	chi2
Wind Power	NPV	0.6435	0.4265
Wind Power	ROT	0.6660	0.4265
Photovoltaics	NPV	0.5288	0.2888
Photovoltaics	ROT	0.4896	0.2888

Project	Kappa	Standard Error	Z	Prob>Z
Wind Power	0.8076	0.0801	10.08	0.0000
Photovoltaic	0.6797	0.0977	6.96	0.0000

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[1] AUTHORS

1. Antônio Vinícius Silva Caldas Institution: Universidade Federal de Sergipe, Aracaju, Sergipe, Brazil. Doctor of Administration from Federal University of Bahia E-mail: aulasdefinancas@gmail.com ORCID: http://orcid.org/0000-0002-9980-5911