Aplicação do "CASH FLOW AT RISK" e de cenários de stress no gerenciamento dos riscos corporativos do setor de distribuição de energia elétrica

Flavia Vital Januzzi

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Type:	Dissertação de Mestrado
Title:	Aplicação do "CASH FLOW AT RISK" e de cenários de stress no gerenciamento dos riscos corporativos do setor de distribuição de energia elétrica
Authors:	Flavia Vital Januzzi
First Advisor:	Aureliano Angel Bressan
First Co-advisor:	Fernanda Finotti Cordeiro Perobelli
Abstract:	Dada a importância da medida de fluxo de caixa em risco (CF@R), para o gerenciamento de riscos corporativos, o presente estudo propõe a comparação de dois métodos de estimação para o CF@R, sendo o primeiro baseado no cômputo de modelos auto-regressivos integrados com médias móveis (ARIMA) e o segundo embasado na utilização de vetores auto-regressivos (VAR) com variáveis exógenas para as seguintes empresas: Companhia Energética de Minas Gerais (CEMIG), Centrais Elétricas de Santa Catarina (CELESC), Companhia Energética do Ceará (COELCE), Companhia Paranaense de Energia (COPEL) e AES Eletropaulo. Foram retiradas oito observações (do terceiro trimestre de 2007 ao segundo trimestre de 2009), para o cálculo da raiz do erro quadrático médio, restando então 38 observações para subsidiar ocômputo dos modelos propostos. Os resultados apontam que mesmo em face da dificuldade de mapear e mensurar todos os fatores de risco do setor brasileiro de distribuição de energia elétrica, a segunda abordagem apresentou maior precisão preditiva fora da amostra, quando comparada à primeira no âmbito de todas as empresas analisadas. No entanto, salienta-se que ambos os modelos apresentaram dificuldades em captar situações de reajustes tarifários anuais negativos, aumentos significativos nas tarifas de compra de energia, ampliação da capacidade instalada ou aumento das contingências trabalhistas, como verificado nos períodos fora daamostra. Para fins de backtesting da estimativa do CF@R, foram simulados 1.000 fatores de risco, e conseqüentemente 1.000 estimativas de fluxo de caixa operacional para cada um dostrimestres do ano. Dado um nível de significância de 5%, constatou-se que as medidas de CF@R estimadas para os oito trimestres de análise em média superestimaram o risco para a COELCE e o subestimaram para a CELESC. Para as demais empresas, as estimativas deCF@R apresentaram-se consistentes para um nível de significância de 5%. Adicionalmente, cenários de stress foram gerados com base nos valores extremos das distribuições dos fatores de risco, a fim de averiguar os impactos sobre a estimativa futura (obtida a partir dadistribuição de probabilidades) para o fluxo de caixa operacional. Em algumas situações, a estimativa obtida pelo stress test apresentou um decréscimo de 62,7% em relação ao valor gerado através da simulação de cenários normais. Tais análises auxiliam na avaliação dos riscosassociados a situações de baixa liquidez, que podem comprometer a capacidade da empresa em arcar com possíveis financiamentos e manter ou criar novos projetos de investimentos.
Abstract:	Due to the relevance of the cash flow at risk (CF@R) to manage corporate risks, the present study proposes a comparison of two estimation approaches: the first one is based on Autoregressive Integrated Moving Average Models (ARIMA), and the second one appliesVector Autoregressive Models (VAR) with exogenous variables, for the following brazilian energy companies: Companhia Energética de Minas Gerais (CEMIG), Centrais Elétricas de Santa Catarina (CELESC), Companhia Energética do Ceará (COELCE), CompanhiaParanaense de Energia (COPEL) and AES Eletropaulo. In order to analyze the performance, eight observations were excluded (from the third quarter of 2007 to the second quarter of 2009), to calculate the root mean squared error, remaining then 38 observations to estimate theproposed models. Considering the difficulties with the survey and measurement of the Brazilian distribution energy sector risk factors, the results indicate that the second approach has presented a better predictive performance, in the analyzed series. Nevertheless, both models encountered difficulties to capture situations regarding the readjustment of negative annual rates, high increases on the energy purchase rates, increases in the installed capacity, and laborcontingencies. By backtesting the CF@R estimates, 1.000 scenarios were simulated for the risk factors, generating the same number of estimations for the operational cash flow for each quarter. Considering 5% significance level and the interval of eight quarters analyzed, the mean CF@R overestimate the risk for COELCE and underestimate the cash flow risk for CELESC. For the remaining companies the Cf@R measures were consistent, considering a 5% significance level. Beside these analysis, stressed scenarios were simulated, considering theextreme values obtained from the distribution of the risk factors. In some situations, the stressed test estimated a decrease of 62,7% when compared with values in normal scenarios. Those analyses are useful to measure the risk associated to low financial liquity situations, thatpledges the enterprises capacity to manage possible loans and to create or to maintain investments projects.
Subject:	Administração de risco Fluxo de caixa Energia eletrica Distribuição Administração
language:	Português
Publisher:	Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials:	UFMG
Rights:	Acesso Aberto
URI:	http://hdl.handle.net/1843/BUBD-9A5HDY
Issue Date:	19-Mar-2010
Appears in Collections:	Dissertações de Mestrado

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