Determinantes de valor: teoria de opções reais por simulação de Monte Carlo com mínimos quadrados

Autores

  • Marcos Antonio Dozza Universidade Federal do Tocantins-UFT; Universidade do Estado do Tocantins-UNITINS

Palavras-chave:

Avaliação, Opções reais, Flexibilidade, Simulação de Monte Carlo e cenários.

Resumo

Este estudo aborda a avaliação econômica de investimentos. As técnicas tradicionais de avaliação de investimentos, por si só, não garantem a maximização econômica. A melhor forma de se abordar a avaliação de um projeto de investimento é ver as oportunidades como uma sucessão de flexibilidades. A decisão de realizar novos investimentos em cenários de incertezas requer métodos de avaliação com base em informações consolidadas ao longo do tempo. Nesse sentido, a teoria de opções reais incorpora flexibilidades gerenciais. Este artigo aborda a teoria de opções reais e demonstra a utilização do método de simulação de Monte Carlo com mínimos quadrados ordinários de Longstaff e Schwartz (2001). Esse método é capaz de precificar opções americanas com variáveis estocásticas, na perspectiva de que alguns cenários do futuro podem ser caracterizados no presente e suas avaliações realizadas dentro do contexto individual de cada cenário.   

10.13084/2175-8018.v04n07a05

 

Biografia do Autor

Marcos Antonio Dozza, Universidade Federal do Tocantins-UFT; Universidade do Estado do Tocantins-UNITINS

Possui graduação em Ciências Econômicas pela Fundação de Estudos Sociais do Paraná: Curitiba-PR.Mestrado em Administração pela Universidade do Estado de Santa Catarina: Florianópolis-SC. Atualmente é professor da Fundação Universidade Federal do Tocantins - UFT e da Fundação Universidade do Tocantins -UNITINS. Tem experiência na área de Economia, Administração, Contabilidade Gerencial, Finanças Empresariais, Avaliação de Investimentos e Análise de Mercado

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Publicado

2012-08-26

Como Citar

Dozza, M. A. (2012). Determinantes de valor: teoria de opções reais por simulação de Monte Carlo com mínimos quadrados. Iberoamerican Journal of Industrial Engineering, 4(7), 68–80. Recuperado de https://periodicos.ufsc.br/index.php/IJIE/article/view/104615

Edição

v. 4 n. 7 (2012): ISSN 21758018 - IJIE

Seção

Artigos

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