Um modelo para gerenciamento de riscos em instituições não financeiras: aplicação ao setor de distribuição de energia elétrica no Brasil.
O gerenciamento de riscos é um assunto que assume, crise após crise, papel relevante no ambiente das instituições não-financeiras. A despeito, entretanto, da importância crescente do assunto, discussões acerca da implementação de um modelo capaz de avaliar os riscos aos quais as empresas estão e...
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Universidade de São Paulo
2004
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ndltd-IBICT-oai-teses.usp.br-tde-14072004-1632182019-01-21T23:29:01Z Um modelo para gerenciamento de riscos em instituições não financeiras: aplicação ao setor de distribuição de energia elétrica no Brasil. A model for managing risks in non-financial institutions: applicability to brazilian distributors of electricity. Fernanda Finotti Cordeiro Perobelli Jose Roberto Securato Rubens Fama Geoffrey John Dennis Hewings Walter Lee Ness Júnior Paulo Picchetti Administração de risco Empresas de energia elétrica Electric Sector Risk management O gerenciamento de riscos é um assunto que assume, crise após crise, papel relevante no ambiente das instituições não-financeiras. A despeito, entretanto, da importância crescente do assunto, discussões acerca da implementação de um modelo capaz de avaliar os riscos aos quais as empresas estão expostas ainda são incipientes. Considerando a existência desta lacuna e a importância do tema para as empresas, este estudo propõe a construção de um modelo teórico para mensuração do fluxo de caixa em risco e o aplica a empresas pertencentes ao setor de distribuição de energia elétrica no Brasil. Tal modelo deve ser capaz de informar a probabilidade de uma empresa não dispor de recursos para honrar seus compromissos em determinada data de pagamento futura, ou vértices do fluxo. Risk management becomes, crisis after crisis, a widely discussed topic in the non-financial institutions environment. Besides its importance to those institutions, discussions on models capable of evaluating risks faced by companies are still premature. Considering this lack and the themes importance to non-financial institutions, this work proposes a theoretical model, which aims to measure firms´ cash flow-at-risk. Afterwards, the proposed model is applied and tested in Brazilian Electric Sector companies. Such a model may be able to return the probability that a company faces a financial distress, for not being able to make due payments in the set dates. 2004-06-18 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-14072004-163218/ por info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade de São Paulo Administração USP BR reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP instname:Universidade de São Paulo instacron:USP |
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O gerenciamento de riscos é um assunto que assume, crise após crise, papel relevante no ambiente das instituições não-financeiras. A despeito, entretanto, da importância crescente do assunto, discussões acerca da implementação de um modelo capaz de avaliar os riscos aos quais as empresas estão expostas ainda são incipientes. Considerando a existência desta lacuna e a importância do tema para as empresas, este estudo propõe a construção de um modelo teórico para mensuração do fluxo de caixa em risco e o aplica a empresas pertencentes ao setor de distribuição de energia elétrica no Brasil. Tal modelo deve ser capaz de informar a probabilidade de uma empresa não dispor de recursos para honrar seus compromissos em determinada data de pagamento futura, ou vértices do fluxo.
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Risk management becomes, crisis after crisis, a widely discussed topic in the non-financial institutions environment. Besides its importance to those institutions, discussions on models capable of evaluating risks faced by companies are still premature. Considering this lack and the themes importance to non-financial institutions, this work proposes a theoretical model, which aims to measure firms´ cash flow-at-risk. Afterwards, the proposed model is applied and tested in Brazilian Electric Sector companies. Such a model may be able to return the probability that a company faces a financial distress, for not being able to make due payments in the set dates.
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