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dc.contributor.advisorBittencourt, Maurício Vaz Lobo, 1970-pt_BR
dc.contributor.authorLopes, Lucas Lourençopt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Sociais Aplicadas. Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Econômicopt_BR
dc.date.accessioned2018-06-15T19:01:47Z
dc.date.available2018-06-15T19:01:47Z
dc.date.issued2018pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1884/55900
dc.descriptionOrientador: Profo. Dr. Maurício Vaz Lobo Bittencourtpt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Econômico. Defesa : Curitiba, 06/03/2018pt_BR
dc.descriptionInclui referências: p. 101-105pt_BR
dc.description.abstractResumo: A efetividade da proteção oferecida por derivativos climáticos é afetada pelo risco de base geográfico, de forma que a dispersão espacial das estações ofertantes deste tipo de derivativo impacta a capacidade do derivativo em pagar um payoff dito ideal ao contratante do instrumento. Neste trabalho, por meio da criação de um cenário hipotético de oferta de derivativos climáticos de precipitação no Brasil e utilização do modelo de precipitação multi-local (MPML) de Wilks (1998), foi verificado se a diversificação regional seria capaz de reduzir o risco de base geográfico no mercado de derivativos climáticos, e se a utilização do Modelo MPML para construção dos portfólios seria uma estratégia superior às abordagens alternativas, sendo elas a ponderação pelo inverso de distância e a simulação histórica. Para isso, foram selecionadas as melhores versões do modelo MPML para cada região estudada, as quais Jataí-GO, Campo Mourão-PR e Cruz Alta-RS, segundo análise gráfica e observação do EQM das estatísticas definidoras de cada processo local de precipitação. Foi constatado que os portfólios construídos com uso do MPML tiveram melhor desempenho que as abordagens alternativas testadas na maioria das vezes, com redução do risco de base variando entre 39,5% e 63,5% de acordo com a região estudada. Palavras-chave: Gestão de Risco, Risco de Base Geográfico, Diversificação regional, Risco Climático, Derivativos Climáticos, Ponderação de Portfóliospt_BR
dc.description.abstractAbstract: The effectiveness of the hedging offered by climate derivatives is affected by the geographic basis risk, so that the spatial dispersion of the offering stations of this type of derivative impacts the ability of the derivative to pay an ideal payoff to the contractor of this instrument. In this work, creating a hypothetical scenario of the availability of precipitation climatic derivatives in Brazil and using the multi-local precipitation model (MPML) of Wilks (1998), it was verified whether regional diversification would be able to reduce geographic base risk in the climate derivatives market, and whether the use of the MPML Model to build the portfolios would be a superior strategy to the alternative approaches, being the inverse distance weighting and historical simulation. For this, the best versions of the MPML model were selected for each studied region, which were Jataí-GO, Campo Mourão-PR and Cruz Alta-RS, according to graphical analysis and observation of the RMSE of the statistics that define each local precipitation process. It was verified that the portfolios constructed using MPML had better performance than the alternative approaches tested in the majority of cases, with basis risk reduction varying between 39.5 % and 63.5 % according to the region studied. Keywords: Risk Management, Geographical Basis Risk, Regional Diversification, Climate Risk, Climate Derivatives, Weighting Portfolios.pt_BR
dc.format.extent138 p. : il., mapas, tabs.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectDerivativos (Finanças)pt_BR
dc.subjectCrescimento e Desenvolvimento Econômicopt_BR
dc.subjectAdministração de riscopt_BR
dc.subjectMudanças climaticas - Aspectos econômicospt_BR
dc.titleMinimização de risco de base geográfico de derivativos climáticos no Brasilpt_BR
dc.typeDissertação Digitalpt_BR


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