Alocação Ótima em Ativos Financeiros para Formação de um Plano de Previdência Particular

O programa Tesouro Direto, criado pelo Tesouro Nacional em 2002 e ainda em fase de popularização, tem permitido ao pequeno investidor a possibilidade de formação de um plano de previdência particular como alternativa aos planos de previdência privada oferecidos pelas instituições financeiras tradicionais. Embora sejam constantemente considerados como ativos livres de risco, a escolha de títulos públicos para formação de uma previdência não é uma decisão trivial. De fato, existem vários tipos de títulos: prefixados; indexados à inflação; ou à taxa básica de juros da economia. Geralmente, são oferecidas várias opções de data de vencimento. Além disso, existe a opção de títulos que oferecem cupons de juros semestrais. Portanto, os títulos são sujeitos a desvalorizações de seu valor real, pois não acompanham completamente variações na economia e podem gerar prejuízos ou ganhos inesperados se liquidados antes do vencimento.

O objetivo principal desta pesquisa está na formulação de um modelo de apoio a decisão que define a política ótima para a formação de um portfólio de previdência particular. Para isso, é utilizada a teoria de seleção de portfólio baseada na programação dinâmica estocástica. O problema é modelado como tomadas de decisão sequenciais em que a taxa de retorno dos ativos é considerada uma variável aleatória. O objetivo é maximizar a utilidade esperada da riqueza obtida ao final do horizonte de tempo do investimento. A árvore de estados é construída utilizando a simulação de Monte Carlo, que capta a incerteza associada ao retorno real e valor de mercado dos títulos públicos. O comportamento deste valor de mercado é representado por um modelo de regressão paramétrica. A preferência de risco do investidor é explorada para diferentes perfis de aversão ao risco.

Como teste de aplicabilidade, pretende-se elaborar um exemplo numérico, baseado em dados do mercado financeiro, para a obtenção da alocação ótima. Com base neste exemplo, serão apresentadas análises relevantes sobre a relação entre risco e retorno e sobre comportamentos míopes do portfólio ótimo.Ao final, é oferecida uma discussão sobre adequação desta metodologia e sobre os próximos passos da pesquisa.

data: 29/11/2013

horário: 11:00

local: sala 1023, Escola de Engenharia, UFMG

Política Ótima de Incentivos em Regime de Price Cap Híbrido

Visando mitigar o problema da alocação dos recursos não Pareto ótima para a sociedade nos setores de infra-estrutura (energia elétrica, saneamento, redes ferroviárias ou rodoviárias, ...), o Estado usualmente tem delegado a prestação do serviço a um terceiro mas controlando o preço do mesmo. Essa política pública se enquadra no escopo de Problemas de Principal-Agente, onde o Principal (Regulador) detem o poder de fixar o contrato (preço), porém o Agente (operador do serviço) possui informações privadas que afetam o desenho do contrato, caracterizando uma falha de mercado. Caso o custo do Principal ter acesso a essas informações seja demasiadamente oneroso, modelos de second best apresentam resultados melhores, vinculando um ganho extra (incentivo) ao Agente caso esse execute uma performance melhor.

Uma das metodologias de regulação por incentivo mais difundidas atualmente é a de Price Cap híbrido e será o objeto de estudo desse trabalho. Nessa, o Principal fixa o preço por um período pré-determinado de tempo, permitindo ganhos extras ao Agente caso este melhore sua eficiência (custo unitário médio). Após o término desse período, o Principal irá revisar o preço, ajustando-o conforme os níveis de eficiência expostos pelo Agente anteriormente. Todavia, após o Agente expor certo nível de eficiência, o Principal adquire o poder de exigi-lo nas operações futuras. O foco dessa metodologia é atacar o problema de assimetria de informação de moral hazard, a incapacidade do Principal observar, por exemplo, o grau de esforço do Agente para uma operação eficiente (menor custo possível).

Importante destacar que a realização de certo nível de eficiência é um processo aleatório, condicionado positivamente ao esforço auferido previamente pelo Agente. Essa característica dificulta a leitura do Principal para determinar qual o esforço induziu o resultado observado. Logo, terá dificuldade em definir uma distribuição de probabilidade para o custo esperado no período seguinte, segundo um nível de esforço ao menos tão grande quanto o demonstrado no período anterior. Essa dificuldade em definir uma distribuição de probabilidade é objeto de estudo da Teoria da Decisão sobre Incerteza Knightiana (ou ambiguidade).

A principal proposta de desse trabalho, estruturar de forma rigorosa como ocorre a dinâmica de fixação do preço em cada momento de revisão do mesmo. Conforme apresentado anteriormente, uma análise adequada demanda a concepção dos retornos futuros decorrentes da política de incentivos atual, a qual permite que, à medida que as interações entre as partes ocorram, o Principal aprenda sobre os parâmetros que regem a operação do Agente e reduza a ambiguidade inerente. A demanda por essa abordagem axiomatizada surge da ausência da mesma na literatura atual, inviabilizando avaliações consistentes das relações de causalidade entre os fatores impactantes dessa dinâmica, ou mesmo, avaliação empírica criteriosa de casos reais.

Data: 27/08/2013

Hora: 10:00

Local: sala 3500, Escola de Engenharia

FORMULAÇÕES E ALGORITMOS PARA A OTIMIZAÇÃO DO PLANEJAMENTO DA CADEIA DE SUPRIMENTOS

Neste trabalho propomos modelos integrados de programação matemática e uma abordagem de decomposição de Benders para resolver um problema típico de planejamento da cadeia de suprimentos para indústrias de manufatura. O problema envolve o suprimento de matérias primas, o planejamento da produção em plantas industriais, a gestão de estoques e o transporte de produtos acabados das plantas aos centros de distribuição e destes aos clientes localizados em diferentes localizações geográficas. Um robusto estudo de caso foi desenvolvido com uma empresa líder do setor siderúrgico de aços planos. O problema multi-planta, multi-produto e multi-período e multi-modal é formulado como um problema de programação linear inteira mista de grande porte. Apresentamos também uma formulação estocástica para o problema. Os desenvolvimentos futuros incluem a proposição do método de decomposição de Benders para o problema estocástico e uma abordagem simulação-otimização para viabilizar a comparação das soluções de cada método.

Data: 26/08/2013

Hora: 14:00

Local: sala 3214, Escola de Engenharia

Título do Trabalho: Uma formulação para a Integração de um problema clássico de Dimensionamento de Lotes com o problema do Job Shop

Data: 09 de agosto de 2013

Horário: 16:00

Local: sala 1014