ECONOMIC APPRAISAL OF FLEXIBILITY IN BRAZILIAN FLEX-FUEL VEHICLES: A FUZZY REAL OPTIONS APPROACH
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO === COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR === PROGRAMA DE SUPORTE À PÓS-GRADUAÇÃO DE INSTS. DE ENSINO === O Brasil está atraindo muita atenção do mundo devido à produção de veículos flex introduzidos pela sua indústria automob...
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PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
2015
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Summary: | PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO === COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR === PROGRAMA DE SUPORTE À PÓS-GRADUAÇÃO DE INSTS. DE ENSINO === O Brasil está atraindo muita atenção do mundo devido à produção de veículos flex introduzidos pela sua indústria automobilística desde 2003. Hoje a frota de veículos flex no Brasil é a maior do mundo, com 23 milhões de unidades (ANFAVEA , 2015), seguida dos Estados Unidos com 11 milhões (EIA, 2015), Canadá com um milhão (TPSGC, 2015), e a Europa, liderada pela Suécia, com 229.400 unidades (BAFF, 2015). Há mais de 80 modelos flexíveis de carros e caminhões disponíveis no mercado brasileiro, fabricados por 14 grandes montadoras. Os veículos flex no Brasil são otimizados para funcionar com qualquer mistura de gasolina e até 100 porcento de etanol hidratado. A flexibilidade na escolha do combustível gera uma vantagem comparativa para este tipo de veículo. Diferentemente a outros trabalhos que já trataram do assunto, este estudo busca valorar esta vantagem para as cinco regiões geográficas brasileiras: Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul, determinando o valor desta flexibilidade para cada região. Para esse propósito, os preços dos combustíveis foram considerados como variáveis estocásticas seguindo um Movimento de Reversão à Média Aritmético. A simulação de Monte Carlo foi utilizada para prever os preços, e a Teoria de Opções Reais e um algoritmo Fuzzy, que aplica números fuzzy triangulares (NFT), foi usado para valorar a flexibilidade embutida. Desde que os NFT oferecem um bom desempenho e eficiência computacional e propiciam uma modelagem mais realista do problema, foram utilizados para modelar as taxas de consumo de combustível e a quilometragem percorrida pelos veículos estudados. Os resultados indicam que a opção de flexibilidade adiciona valor para os proprietários, sendo mais significativa nas regiões Sudeste, Centro-Oeste e Sul. === Brazil was drawing a lot of world attention at the time due to the production of flex-fuel vehicles introduced by its own automobile industries since 2003. Today the fleet of flexible-fuel vehicles in Brazil are the largest in the world with 23 million vehicles (ANFAVEA, 2015), following the United States with 11 million units (EIA, 2015), Canada with one million units (TPSGC , 2015), and Europe, led by Sweden with 229,400 units (BAFF, 2015). There are over 80 flex car and truck models available in Brazilian manufactured market by 14 major automakers. Brazilian flexible-fuel vehicles are optimized to run on any mix of gasoline and up to 100 percent hydrous ethanol. The flexibility in the choice of fuel gives a comparative advantage to this vehicle type. Different to other works done in this subject, this study seeks to value this advantage for five Brazilian geographic regions: Northern, Northeastern, Central-Western, Southeastern and Southern, determining the value of this flexibility for each region. For this purpose, fuel prices were considered as stochastic variables following a mean reversion stochastic process. Monte Carlo simulation has been utilized to predict the prices, and real options theory and a fuzzy algorithm applying triangular fuzzy Numbers (TFN) to value embedded flexibility. Since TFN offer good performance and computational efficiency and provide a more realistic modeling of the problem, they were used to model the fuel consumption rates and the distance traveled by vehicles. The results indicate that the option of flexibility adds more significant value to the owners being in Southeastern, Central-Western, and Southern regions. |
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