OPTMIZATION UNDER UNCERTAINTY: AN INTEGRATED OIL CHAIN APPLICATION

• Main Author: MARIA CELINA TAVARES CARNEIRO
• Other Authors: SILVIO HAMACHER
• Language: Portuguese
• Published: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO 2008
• Online Access: http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=12094@1; http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=12094@2

Nos últimos anos, nota-se uma forte tendência no Brasil de oferta de petróleos cada vez mais pesados e ácidos em contraposição a uma crescente demanda de derivados mais leves dentro de especificações mais rígidas. Dessa forma, o Brasil se depara com a necessidade em adaptar suas refinarias e rede logística a esse novo perfil. Nesse contexto é importante a avaliação da cadeia integrada de petróleo e derivados no longo prazo, visando auxiliar a tomada de decisão em relação aos projetos que devem ser considerados na carteira de investimentos. Por se tratar de uma decisão de longo prazo, é importante levar em consideração as incertezas relacionadas aos parâmetros considerados, como: oferta e preço de petróleos, demanda e preço de derivados e outros. Assim, tornase possível a avaliação de uma carteira de projetos de investimentos considerando os riscos existentes. Este trabalho propõe apresentar uma metodologia de otimização sob incerteza, que utilize programação estocástica em conjunto com técnicas de otimização de portfólio, aplicada ao estudo de uma carteira de investimentos na área de abastecimento de petróleo. O estudo é focado em um modelo de programação linear que maximiza o resultado presente líquido esperado ao longo de um horizonte de tempo estipulado, dado um nível de risco aceitável. Foram propostas duas abordagens de medida de risco: Conditional Value-at-Risk (CVaR) e Minimax. A partir dos resultados numéricos, ficou comprovado que a decisão otimizada de investimento na área de petróleo e derivados apresenta variação com o nível de risco que se pretende assumir. === Over the last years, a strong trade-off between crude oil offer and oil product demand has been posed in Brazil: while the oil produced in Brazil is getting heavier, its` products must be light, constrained by rigid specifications. Hence, the country needs to adapt its refineries and logistic network to this new profile. In this context, a long term analysis of the integrated oil chain is a relevant task. This analysis helps the decision maker to choose projects that should be considered in portfolio investment. During the decision process, it is important to take into account uncertainties related to some parameters: crude oil prices, crude oil offer, product prices, expected demand and others. By doing that, it is possible for the analyst to evaluate a project portfolio considering risks. The present work proposes a methodology for optimization under uncertainty, applied to the study of a portfolio investment for the downstream oil industry, employing both stochastic programming and portfolio optimization techniques. The study is focused on a linear programming model that maximizes the expected net present value (NPV) along the specified time horizon and risk level. Two approaches have been proposed to measure risk: Conditional Value-at-Risk (CVaR) and Minimax. The results show that the investment choice in the oil chain varies with the imposed risk level.