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UNIVERSIDADE FEDERAL DE ITAJUBÁ
Mariana Rocha Galhardo
CONTRIBUIÇÃO AO ESTUDO TARIFÁRIO EM
DISTRIBUIDORAS DE ENERGIA ELÉTRICA NO
BRASIL: ASPECTOS DE RISCO
Orientador: Prof. José Arnaldo Barra Motevechi, Dr
Coorientador: Prof. Afonso Henriques Moreira Santos, Dr
Itajubá
2006
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE ITAJUBÁ
Mariana Rocha Galhardo
CONTRIBUIÇÃO AO ESTUDO TARIFÁRIO EM
DISTRIBUIDORAS DE ENERGIA ELÉTRICA NO
BRASIL: ASPECTOS DE RISCO
Dissertação submetida ao programa de Pós-Graduação em
Engenharia de Produção como requisito parcial à obtenção
do título de Mestre em Engenharia de Produção
Banca Examinadora:
Prof. José Arnaldo Barra Motevechi, Dr
Prof.:Afonso Henriques Moreira Santos, Dr
Prof. Ivan Marques de Toledo Camargo, Dr.
Prof. Marcelo Lacerda Rezende, Dr.
Itajubá
2006
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GALHARDO, Mariana Rocha. Contribuição ao estudo tarifário em distribuidoras
de energia elétrica no Brasil: aspectos de risco, Itajubá: UNIFEI, 2006. 108 p.
(Dissertação de mestrado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em
Engenharia de Produção da Universidade Federal de Itajubá).
Palavras-Chaves: Gestão de risco – Novo modelo do setor elétrico
– CVA (conta de variação de valores da parcela A).
i
Dedico este trabalho aos meus pais Jorge
Mauad Galhardo e Sara Guadalupe Rocha
Galhardo pelo exemplo de vida, às minhas
adoradas irmãs Natasha e Camila e a todos
os professores que me incentivaram no
crescimento e aprimoramento pessoal e
profissional.
ii
AGRADECIMENTOS
Agradeço ao Professor José Arnaldo Barra Montevechi pelos conselhos, pela companhia,
compreensão e amizade sempre ofertada.
Agradeço também ao Professor Afonso Henriques dos Santos, coordenador do grupo de
estudos energéticos (GEE), que colaborou na fase de revisão bibliográfica e na elaboração do
modelo de simulação com conselhos valiosos e com seu inolvidável conhecimento sobre setor
elétrico brasileiro.
Meus agradecimentos aos demais Professores de Pós-Graduação da UNIFEI, Carlos Eduardo
Sanches, Dagoberto de Almeida, Edson de Oliveira Pamplona, Fábio Roberto Fowler, Jamil
Hadadd, João Batista Turrioni, Luis Augusto Horta Nogueira, Pedro Paulo Balestrassi, Renato
da Silva Lima, Roberto Alves, pelo conhecimento compartilhado e, que muito mais que
professores, se mostram amigos, sempre dispostos a ajudar no necessário para a conclusão
deste trabalho.
Meus agradecimentos ao colega Wesley Silva e ao aluno de doutorado, Francisco Alexandre,
pela colaboração e cumplicidade.
Agradeço também ao amigo Carlos Nascimento pelos momentos de reflexão e apoio,
fundamentais na construção desta pesquisa.
Ao meu pai Jorge, minha mãe Sara e minhas irmãs Natasha e Camila, registro meus mais
sinceros votos de agradecimentos pela compreensão e apoio incondicional que me ofertaram,
que por mais esforço que faça, nunca conseguirei retribuir por completo. Peço desculpas pelos
momentos de irritação e espero que estejam comigo, vencendo meus próximos desafios.
Minha gratidão a todos os amigos e colegas de pesquisa, cujo apoio foi decisivo para meu
desenvolvimento profissional.
Agradeço à CAPES pela bolsa de estudo fornecida durante o Curso.
A todas as pessoas que de forma direta e indireta colaboraram para a realização desta
pesquisa, meus agradecimentos.
Agradeço a Deus, que tem sempre olhado por minha vida com zelo de um Pai amoroso, me
abrindo os caminhos conforme meu amadurecimento para a construção de uma vida
realmente feliz, e sem o qual eu nunca chegaria a lugar algum.
iii
“A vida Virtuosa é uma vida
inspirada pelo Amor e guiada
pelo Conhecimento”
Bertrand Russel
iv
RESUMO
O último século impôs um ritmo acelerado de mudanças à economia. Com isto percebeu-se
um movimento natural da sociedade na busca pelo melhor entendimento do significado da
palavra risco. Esta busca levou ao desenvolvimento da pesquisa sobre ferramentas e processos
para a gestão do risco; estas ferramentas e processos passaram a ter caráter estratégico
principalmente quando aplicados a setores com forte inter-relação com o desenvolvimento e
crescimento econômico de uma nação.
A economia brasileira na última década relegou investimentos ao setor elétrico, fato que
acarretou na crise de suprimento de 2001, que interrompeu o ritmo de crescimento
econômico. As mudanças decorrentes destes fatos foram sentidas até meados de 2004, data de
retomada dos patamares de consumo de 2001.
Essa pesquisa pretende propor uma análise sistemática de identificação, apuração e mitigação
dos riscos, atendendo a todas as especificidades do setor elétrico, tornando-se assim uma base
confiável de consulta para aprimoramento da gestão de risco de uma concessionária de
distribuição de energia.
v
ABSTRACT
The last century imposed an accelerated rhythm of economics changes. In this way, it was
noticed a natural movement of the society searching for the best understanding of the meaning
of the word risk. This search took to the development of the research for tools and processes
for the administration of the risk; these tools and processes started to have strategic character
mainly when applied to sections with strong interrelation on the development and economic
growth of a nation.
The Brazilian economy in the last decade relegated investments to the electric section, fact
that carted in the supply crises in 2001 and in the break of the economic growth rhythm. The
impact of this break was still noticed after three years.
This research intends to propose a systematic of analysis, identification, counting and
mitigation of the risks, assisting all of the specificities of the electric section, becoming
therefore a reliable base of consultation to optimize the risk management.
vi
LISTA DE FIGURAS
Figura 2.1 – Componentes do retorno exigido 15
Figura 3.1 – Evolução do valor da energia no MAE durante o racionamento 39
Figura 3.2 – Tipos de contratação de energia no ACR 53
Figura 5.1 – Resultado da projeção da CCC em 2006 94
Figura A.1 – Representação do método analítico A-15
Figura A.2 – Representação do método simulação histórica A-17
Figura A.3 – Representação do método simulação Monte Carlo A-20
vii
LISTA DE GRÁFICOS
Gráfico 5.1 – Projeção da cota de Itaipu 89
Gráfico 5.2 – Projeção do valor da tarifa de transporte de Itaipu 92
Gráfico 5.3 – Projeção do valor da CDE 96
Gráfico 5.4 – Projeção do valor do ESS 99
Gráfico A.1 – Comparação da variação dos preços em função dos juros A-2
Gráfico A.2 – Comparativo VaR com VaR incremental A-9
viii
LISTA DE TABELAS
Tabela 2.1 – Riscos Associados ao setor elétrico 24
Tabela 3.1 – Opções de comercialização no ACL 55
Tabela 3.2 – Resumo exemplificado das novas regras de contratação 57
Tabela 3.3 – Critérios para liquidação das diferenças no curto prazo 58
Tabela 3.4 – Resumo dos critérios adotados na liquidação das diferenças no resumo
exemplificado das novas regras de contratação curto prazo 59
Tabela 4.1- Cotistas de Itaipu 69
Tabela 4.2 – Taxa SELIC 72
Tabela 4.3 – Tarifa TUST RES 307/03 78
Tabela 5.1 – Valor em dólar da potência de Itaipu 88
Tabela 5.2 – Projeção de dólar 89
Tabela 5.3.- Valor do transporte da energia de Itaipu (MW) 91
Tabela 5.4 – Valores projetado do transporte de Itaipu 92
Tabela 5.5 - Histórico da CCC 94
Tabela 5.6 – Quotas da CDE 95
Tabela 5.7 – Base de dados ESS 98
Tabela A.1 – O computo da Duration A-4
Tabela A.2 – Comparativo entre VaR e VaR relativo A-6
Tabela A.3 – Comparativo entre VaR e VaR marginal A-7
Tabela A. 4 – Comparativo VaR com VaR incremental A-9
Tabela A.5 – Descrição e aplicação das metodologias para determinação do VaR A-11
Tabela A.6 – Comparação entre as metodologias para a determinação do VaR A-12
ix
LISTA DE SIGLAS
ACL – Ambiente de Contratação Livre
ACR – Ambiente de Contratação Regulada
ANEEL – Agência Nacional de Energia Elétrica
APE – Autoprodutor de Energia
BCB – Banco Central Brasileiro
CAG – Controle automático de geração
CCC – Conta de Consumo de Combustíveis fósseis
CCEAR – Contratos de Comercialização de Energia no Ambiente Regulado
CCEE – Câmara de Comercialização de Energia Elétrica
CCPE – Comitê Coordenador do Planejamento da Expansão dos Sistemas Elétricos
CDE – Conta de Desenvolvimento Energético
CEO – Chief Executive Officer
CFO – Chief Finance Officer
CMSE – Comitê de Monitoramento do Setor Elétrico
CNPE – Conselho Nacional de Política Energética
COSR – Centros de Operação de Propriedade do ONS
CRO – Chief Risk Officer
CSPG – Concessionários de Serviço Público de Geração
CVA – Conta da Variação dos itens da parcela A
DIT’s - Demais Instalação de Transmissão.
DNAEE – Departamento Nacional de Águas e Energia Elétrica
ELETROBRÁS – Centrais Elétricas Brasileiras S.A.
EPE – Empresa de Pesquisa Energética
FER – Fontes de energia renováveis
GCE – Câmara de Gestão da Crise de Energia
GCPS – Grupo Coordenador do Planejamento dos Sistemas Elétricos
IGPM – Índice Geral de Preços de Mercado
IPCA – Índice de Preço por Atacado
IRT – Índice de Reajuste Tarifário
MAE – Mercado Atacadista de Energia
MME – Ministério de Minas e Energia
MCSD – Mecanismo compensação de sobras e déficit
ONS – Operador Nacional do Sistema Elétrico
PCH – Pequenas Centrais Elétricas
PDE – Plano Decenal de Expansão dos Sistemas Elétricos
PDO – Programa Diário de Operação
PDP – Programa Diário de Produção
PELP – Plano de Expansão de Longo Prazo do Setor Elétrico
PIE – Produtor Independente de Energia
PLD – Preço de Liquidação de Diferenças
PMAE – Preço no MAE
PPT – Programa Prioritário de Termoelétricas
PROINFA - Programa de Incentivo as Fontes Alternativas
RB – Rede Básica
RE-SEB – Projeto de Reestruturação do Setor Elétrico Brasileiro
RGR – Reserva de Global de Reversão
RAP – Receita Anual Permitida
x
SELIC – Sistema Especial de Liquidação e de Custódia
SIN – Sistema Interligado Nacional
SME – Sistema Monetário Europeu
TE – Tarifa de energia
TUST – Tarifa de uso dos sistemas de transmissão
VaR – Value at Risk ou Valor em risco
VR – Valor de referência
xi
LISTA DE VARIAVEIS
CVA = Conta de Compensação de Variação de Valores de itens da “Parcela A” da tarifa de
energia
CVA
EI =
CVA referente a potência (energia) de Itaipu.
CVA
TI =
CVA referente ao transporte da potência (energia) de Itaipu
CVA
RB =
CVA referente a TUST Rede Básica
CVA
CDE =
CVA referente a conta de desenvolvimento energético
CVA
Energia =
CVA referente custo de aquisição de energia elétrica
CVA
ESS =
CVA referente ao encargo de serviços do sistema
CVA
Proinfa=
CVA referente a Programa de incentivos as fontes alternativas de energia
elétrica
xii
LISTA DE TERMOS
Agentes da operação – o ONS e empresas de geração, transmissão, distribuição e
consumidores ligadas diretamente à rede de operação do ONS.
Agentes de mercado – Agentes participantes da Câmera de Comercialização de Energia
Elétrica (CCEE – antigo MAE), PIE, auto-produtor.
Agentes do setor – Abrange órgão regulador (ANEEL), o ministério de minas e energia
(MME), os agentes da operação, os agentes de mercado e as Associações.
Área de controle – Área do sistema na qual um Centro de Operação tem a responsabilidade
de controle de freqüência e intercâmbio através da operação do Controle Automático de
Geração - CAG.
Benefício – Aquilo que o agente almeja.
Broker – Agente que intermedeia contratos
Controle automático de geração – Processo sistêmico que viabiliza a manutenção da
freqüência e/ou do intercâmbio, entre áreas do sistema elétrico, através de recursos de
controle que atuam em usinas ou unidades geradoras. Este termo também é aplicado para se
referir ao conjunto de equipamentos e/ou dispositivos responsáveis por essa ação.
Centros de Operação de propriedade – Responsável pela coordenação, supervisão e controle
da operação da rede de operação regional/local, pela supervisão e controle da operação da
rede de operação sistêmica, bem como pela supervisão, controle, comando e execução do
despacho de geração das usinas integradas, em sua região de atuação.
Centro de Operação de Empresa de Geração – Responsável por ações de comando ou
comando e execução (no caso de instalações desassistidas) da operação de um conjunto de
instalações de geração de propriedade da empresa.
Centro de Operação de Empresa de Transmissão – Responsável por ações de comando ou
comando e execução (no caso de instalações desassistidas) da operação de um conjunto de
instalações de transmissão de propriedade da empresa.
Carga de um sistema elétrico – Montante total dos requisitos de demanda de potência
associados a uma empresa ou subsistema em determinado instante
Carga própria de demanda – Montante total dos requisitos de demanda de potência
associados a uma empresa ou subsistema integralizados em um período predeterminado.
Carga própria de energia – Montante total de energia requisitado por uma empresa ou
subsistema em determinado período.
Cargas interruptíveis – Cargas de consumidores que, de acordo com contrato específico,
podem ser desligadas por iniciativa do concessionário ou do ONS, por tempo limitado.
Centro de carga – Ponto elétrico de concentração da carga de uma determinada área.
xiii
Centros de operação do ONS – Centros de Operação próprios do ONS, designados por
CNOS ou COSR, e os Centros de Operação através dos quais as Empresas prestam serviços
de operação de sistema através dos seus próprios Centros, designados de COS ou COL.
Controle da operação – Consiste na monitoração de grandezas ou do estado de equipamentos
e linhas de transmissão e na determinação de ações aos Agentes da Operação, para obtenção
de valores ou estados desejados.
Controle de geração – Ações para o cumprimento do Programa Diário de Operação - PDO e
suas reprogramações.
Disponibilidade – Indicador da probabilidade em que, em um dado momento, um
equipamento ou sistema esteja operando satisfatoriamente ou apto para operar.
Empresas de distribuição – Pessoa jurídica com concessão para a exploração dos serviços
públicos de distribuição de energia elétrica.
Empresas de geração – Pessoa jurídica com concessão ou autorização para a exploração dos
serviços públicos de geração de energia elétrica.
Empresas de transmissão – Pessoa jurídica com concessão para a exploração dos serviços
públicos de transmissão de energia elétrica.
Energia armazenada – Valoração energética do volume armazenado em um reservatório pela
produtividade das usinas hidroelétricas à sua jusante.
Energia natural afluente – Valoração energética da afluência natural a um reservatório pela
produtividade das usinas hidroelétricas à jusante.
Energia segurada - Energia que pode ser comercializada por uma geradora. Sua soma pode
ser maior, menor ou igual à energia contratada.
Gaming – Ação estratégica de um agente que busca maximizar seu benefício individual
através de práticas muitas vezes legais, mas nocivas ao bom funcionamento do sistema
elétrico.
Instalações – Usinas, subestações e linhas de transmissão.
Instrução de operação – Documento técnico nos quais são estabelecidos os procedimentos
detalhados para a coordenação, supervisão, controle, comando e execução da operação do
sistema.
Limite de confiabilidade – Valor de uma ou mais grandezas a partir do qual estão esgotados
todos os recursos para atendimento com segurança, do sistema ou de uma área.
Limites operativos – Valores numéricos, supervisionados e controlados, associados a
parâmetros do sistema e de instalações e que objetivam estabelecer níveis de confiabilidade
ou suportabilidade operativa no sistema eletroenergético ou hidráulico, ou ainda de linhas de
transmissão, equipamentos ou máquinas.
xiv
Manual de procedimentos da operação – Documento no qual estão estabelecidos
processos, responsabilidades, normas e metodologias para a operação do sistema elétrico,
energético e hidráulico.
Manutenção corretiva – Todo serviço de reparo executado com a finalidade de se obter o
restabelecimento das condições normais de utilização das instalações que apresentaram falha
ou defeito.
Manutenção preventiva – Todo serviço programado de controle, conservação e restauração
dos equipamentos, ou linhas de transmissão, executados com a finalidade de mantê-las em
condições satisfatórias de operação.
Mercado Atacadista de Energia Elétrica – Ambiente organizado e regido por regras
claramente estabelecidas, no qual se processam a compra e venda de energia entre seus
participantes, tanto através de contratos bilaterais como em regime de curto prazo, tendo
como limites os Sistemas Elétricos Interligados do País.
MW médio – Megawatt médio, demanda fictícia equivalente à razão entre a energia
consumida e o número de horas do período de consumo, geralmente, um mês.
Operação em tempo real – Consiste na coordenação, supervisão e controle de todo o processo
operacional dos sistemas hidráulicos, energéticos e elétricos, realizado em tempo real, a partir
do que são emanadas as determinações para as Empresas efetuarem os comandos e execuções
da operação das instalações.
Operação normal para controle de cheias – Regime de operação adotado em situação de
cheia quando não existem perspectivas de esgotamento dos volumes de espera alocados, nem
da liberação das descargas defluentes superiores à descarga de restrição de reservatórios ou
sistemas de reservatórios.
Player – Agente de mercado que pode atuar nas diversas áreas do setor (comercialização,
distribuição, e geração) o conceito pode se estender aos órgãos reguladores também.
Ponta de carga – Valor máximo de carga durante um intervalo de tempo especificado.
Produção hidráulica/ térmica - Total de energia elétrica gerada (hidráulica, térmica ou
ambas), medida nas saídas dos geradores de uma usina, durante um intervalo de tempo
especificado.
Programa Diário de Produção – Documento que estabelece para o dia subseqüente, em
intervalos de tempo predefinidos, os valores de geração por unidade geradora ou usina, carga
por empresa e intercâmbio entre áreas do sistema, respeitando os limites operativos do
sistema, bem como as diretrizes e procedimentos operativos para os casos de necessidade de
reprogramação em tempo real.
Produto de energia elétrica – Montantes de energia elétrica predefinidos para
comercialização, para os quais são especificadas potência mínima e máxima, sob mercado de
entrega, vendedor e prazo de duração do contrato.
Rede básica – Instalações pertencentes ao Sistema Interligado identificadas segundo regras e
condições estabelecidas pela ANEEL.
xv
Rede complementar – Rede fora dos limites da rede básica, cujos fenômenos que nela
ocorrem têm influência significativa na rede básica.
Rede de operação – União da rede básica com a rede complementar e as usinas integradas,
em que o ONS exerce a coordenação, a supervisão e o controle da operação dos Sistemas
interligados Brasileiros, atuando diretamente através de um dos centros de operação, ou via
centro da empresa proprietária das instalações.
Rede de operação regional/local – Parte da rede de operação, constituída dos sistemas
troncos de transmissão aos centros de carga e das interligações com concessionárias e
consumidores ligados diretamente à rede básica, cujos fenômenos são predominantemente de
repercussão regional/local.
Rede de operação sistêmica – Parte da rede de operação, constituída das usinas integradas e
parte do sistema de transmissão utilizada para a integração eletroenergética, cujos fenômenos
são predominantemente de repercussão sistêmica.
Rede de simulação – Rede necessária de ser representada, para que os estudos e análises de
fenômenos na rede de operação apresentem resultados com o grau de precisão requerido para
definição de diretrizes e procedimentos para operação desta rede.
Reserva de potência operativa – Potência de geração que deverá ficar à disposição dos
Centros de Operação, subdividida em parcelas para finalidades especificadas e distribuída
entre as diversas usinas integradas conforme critérios preestabelecidos.
Sistema interligado – Instalações responsáveis pelo suprimento de energia elétrica a todas as
regiões do país eletricamente interligadas.
Supervisão da operação – Observação das condições atuais do sistema e acompanhamento
das ações de controle, comando e execução da operação.
Trader – Agente responsável por fazer negócio com energia, administrando contratos e
volumes de energias.
Type – O type de um agente engloba todas suas informações particulares, tais como crença a
respeito dos demais agentes, expectativa das crenças que os demais agentes possuam a seu
respeito, expectativa que os demais agentes possuam de sua crença a respeito deles, e assim
por diante.
Unidade geradora ou usina sob controle – Unidade geradora ou usina que se encontra
participando no processo de CAG e recebendo sinais de telecontrole de um COS.
Usina de alta confiabilidade – Usina capaz de se auto restabelecer independentemente de
qualquer alimentação externa para suprir os seus serviços auxiliares, estando suas unidades
geradoras na condição de repouso (desligadas elétrica e mecanicamente).
Usina de baixa confiabilidade – Usina que necessita de alimentação externa para seu serviço
auxiliar, para que possa ter suas unidades geradoras recompostas após a ocorrência de uma
perturbação ou distúrbio no sistema elétrico que faça com que suas unidades geradoras fiquem
na condição de repouso (desligadas elétrica e mecanicamente).
xvi
Usina de média confiabilidade – Usina capaz de alimentar seu serviço auxiliar a partir da
tensão terminal de um ou mais de seus geradores.
Usina integrada – Usinas com capacidade igual ou superior a 50MW de Empresas integrantes
do CCEE e que terão seu despacho comandado ou executado pelo ONS.
Vazão afluente – Vazão que chega a um reservatório, em um determinado intervalo de
tempo.
Vazão defluente ou defluência – Vazão total que sai de um reservatório em um determinado
intervalo de tempo. A vazão defluente é igual à soma da vazão turbinada somadas à vazão
vertida e a vazão eventualmente existente e utilizada para finalidades outras que não a geração
de energia elétrica.
Volume de espera – Volume de um reservatório, deixado vazio, para ser utilizado para
controlar a sua defluência em situação de cheia.
xvii
SUMÁRIO
Dedicatória i
Agradecimentos ii
Resumo iv
Abstract v
Lista de figuras vi
Lista de gráficos vii
Lista de tabelas viii
Lista de siglas ix
Lista de variáveis xi
Lista de termos xii
Sumário xvii
Capítulo 1 -Introdução
1.1 Considerações iniciais 1
1.2 Objetivo do trabalho 3
1.3 Relevância do tema da dissertação 4
1.4 Metodologia da pesquisa 6
1.5 Estrutura da dissertação 8
1.6 Considerações finais 9
Capítulo 2 - Gestão de risco no setor energético – Métricas
2.1 Considerações iniciais 10
2.2 Conceito de retorno 11
2.3 Conceito de risco 16
2.4 Riscos específicos do setor energético 20
2.5 Conceito de volatilidade e correlação 25
2.6 Métodos de análise de risco - Abordagens contemporâneas ao risco no setor 28
2.7 Ferramentas de proteção ao risco – Hedge 31
2.8 Estratégias de hedging no setor 33
2.9 Considerações finais 34
Capítulo 3 - Panorama do setor elétrico brasileiro
3.1. Considerações iniciais 36
3.2. Panorama geral 37
3.3. Marco regulatório da atual estrutura do setor elétrico 40
3.3.1. Agentes e órgãos do setor 42
3.3.2. Ambientes de contratação 52
3.4. Comercialização de energia 55
3.5. Risco do marco regulatório 57
xviii
3.6. Considerações finais 61
Capítulo 4 - Regime Tarifário para distribuidora de energia
4.1. Considerações iniciais 63
4.2. Remuneração das distribuidoras: Tarifa e revisão tarifária 63
4.3. Conta de Compensação de Variação Valores de itens da parcela A CVA 67
4.4. Considerações finais 84
Capítulo 5 - Análise dos componentes da CVA
5.1. Considerações iniciais 85
5.2. Pontos relevantes na aplicação do modelo de previsão 85
5.3. Resultados das projeções da CVA 86
5.4. Considerações finais 102
Capítulo 6 - Conclusões
6.1. Contribuição do trabalho 103
6.2. Objetivos atingidos 103
6.3. Limitações 105
6.4. Sugestões para futuros trabalhos 105
6.5. Considerações finais 107
Referências bibliográficas
ANEXO A - Estudo sobre métodos de gestão de risco no mercado financeiro
ANEXO B – Lista da regulamentação consultada (Leis, decretos e resoluções)
ANEXO C - Lista dos artigos elaborados
Capítulo 1 -Introdução
“Existem três tipos de Empresas: as que fazem as coisas acontecerem, as
que ficam observando o que acontece e as que ficam se perguntando o que
aconteceu”(ANÔNIMO).
1.1. Considerações Iniciais
Aproximadamente em 9000 a.C., determinados grupos de seres humanos (ou homo sapiens),
em algumas áreas (oriente), depararam-se com o primeiro problema referente à escassez de
recursos, no caso o alimento. Foi a partir de então, que a humanidade deixou de viver
basicamente da caça e da pesca passando a explorar a agricultura intensiva. Na verdade a
agricultura trouxe os primeiros fundamentos da produção tecnológica, trazendo a melhoria da
sociabilidade, da vida intelectual e maior segurança (JOBIM e LINDOSO, 1976a).
Passados 2000 anos das primeiras experiências de cultivo de cereais e domesticação de
animais, o modo de vida agrícola já estava consolidado. Os avanços conquistados com o
desenvolvimento das técnicas de produção intensiva, fruto do domínio das técnicas de
irrigação, foram o ponto de partida para o crescimento da população, a formação das
primeiras cidades, dos Estados e das religiões. O desenvolvimento do saber humano em
diversas áreas resultou em conquistas no campo da escrita, da construção, dos processos
manufatureiros, da medicina, da matemática, do comércio, etc. Tais transformações
mostravam a preocupação da humanidade em organizar-se a fim de minimizar ou eliminar os
riscos, contra os quais antes não possuíam condições ou conhecimento para contingência-los.
Esta atitude foi uma evolução marcante para o desenrolar da história da humanidade
(PARKER, 1993).
Milênios se passaram, o continente europeu que vivia a margem dos impérios do oriente,
iniciou um processo que o consolidou como um importante pólo de desenvolvimento para as
civilizações. Ao final do século XV d.C., novas oportunidades de lucro surgiram com o
desenvolvimento das técnicas de navegação, o descobrimento da América Espanhola e a
chegada dos portugueses à Índia, transformando os padrões tradicionais de negócios
medievais nas estruturas básicas do novo mundo. A expansão econômica tornava a estrutura
Capítulo 1 – Introdução - 2
mercantil tradicional cada vez menos adequada. Novas estruturas de mercado surgiram a fim
de atender as demandas e a comunidade mercantil passou a utilizar cheques negociáveis e
letras de câmbio. Foi a primeira vez que o crédito substituiu o dinheiro como principal meio
de troca. Este movimento era impulsionado por uma taxa de juros de 25 % a.a. (1500 d.C),
mas decorridos 50 anos caíra para 9% a.a. (1550 d.C.) (JOBIM e LINDOSO, 1976b). Os
mercadores e os banqueiros corriam riscos (como os prejuízos causados por Estados que não
reconheciam suas dívidas) e, para minimizar as perdas, exigiam como garantia monopólios
sobre a exploração de minérios, cobrança de receitas e controle de alfândegas. As baixas taxas
de juros, a livre movimentação de capital, o pagamento de seguros internacionais e o fluxo de
depósitos garantidos lançaram as bases do sistema financeiro moderno (PARKER, 1993;
JOBIM e LINDOSO, 1976b; ROSSETTI, 1997).
No final do século XVIII, as vésperas da industrialização, o domínio econômico da Europa já
era extenso, embora irregular. Os ingleses estavam determinados a conquistar a Índia e, com o
aparecimento de novos métodos de produção (principalmente os teares mecânicos), eclodiu a
revolução industrial. O processo teve início na Grã-Bretanha (Inglaterra), o país dispunha de
recursos valiosos como carvão, ferro, estanho, cobre; a infra-estrutura de transporte (portos,
rodovias e ferrovias) era de excelente qualidade; a agricultura era eficiente e altamente
comercializada. A revolução industrial dividiu-se em duas fases: a primeira dominada pela
mecanização têxtil (1733 - a primeira lançadeira automática foi criada pelo tecelão - mecânico
Jonh Kay), e a segunda que, com a utilização da energia, atingiu maiores proporções, James
Watt que criou os primeiros motores térmicos (1769 - patenteado), possibilitando assim
ganhos de escala na linha de produção (PARKER, 1993; JOBIM e LINDOSO, 1976b).
Ainda durante o século XVIII sob a óptica do Iluminismo (a Idade da Razão), François
Quesnay e Adam Smith publicaram os primeiros estudos econômicos fundamentados em
levantamentos quantitativos, trabalho embrionário de análise de interdependência dos fatores
econômicos.
Diante do panorama histórico apresentado percebe-se a direta relação entre risco, produção e
energia, pontos fundamentais para o desenvolvimento de todo o modo de vida da sociedade
moderna. Com o passar do tempo, tanto os cidadãos quanto as empresas passaram a se
preocupar com o que o futuro lhes reserva. O principal motivo para tal apreensão está na
velocidade com que as mudanças ocorrem. Nos últimos 20 anos, todas as formas de
comunicação, gestão e produção vêem sofrendo modificações significativas em virtude dos
avanços da informática.
Capítulo 1 – Introdução - 3
Embora não sejam todas as empresas a perceberem que seus mercados estão sempre
mudando, a contínua exposição às incertezas é uma realidade. Em verdade, o risco faz parte
da própria existência humana; é impossível eliminá-lo, quer pela impossibilidade em coletar
todas as informações (variáveis) relevantes ou pela dificuldade em se prever o futuro
(OHMAE, 2001; COSTA e BAIDY, 2003).
Após toda a evolução, o desafio da ciência está em desenvolver e validar técnicas/ferramentas
capazes de maximizar os resultados obtidos na aplicação dos recursos escassos. Esta busca
pelo maior resultado possível deve ser capaz de contemplar a máxima do mercado financeiro
“o maior retorno está sempre associado ao maior risco”. Os administradores financeiros
perguntam-se qual o ponto de retorno ideal? Qual o nível de risco válido de se assumir? Qual
a relação entre risco e retorno?
O desafio passa a ser o domínio (ou mapeamento) dos riscos e a definição de estratégias de
mitigação.
1.2. Objetivo da Pesquisa
A economia mundial tem percebido um aumento na demanda por desenvolvimento/aplicação
de ferramentas de gestão de risco. Alguns autores apostam que a tendência decorre da
globalização, da disseminação da cultura de aplicações em fundos de ações e das crises do
México (1994), da Ásia (1997), e da Rússia (1998). Além da exigência de bancos centrais,
outros órgãos reguladores e acionistas em conhecer o risco a que as instituições estão
expostas. Com isto as empresas passam a direcionar seu planejamento estratégico em função
dos dados apurados na gestão de risco.
Sendo assim esta pesquisa tem como objetivo principal analisar a gestão de risco em empresas
de distribuição de energia que atuem no setor energético brasileiro, considerando as
limitações da pesquisa cientifica, buscou-se abordar através da óptica acadêmica a realidade
empresarial, oferecendo ferramentas eficientes na identificação, análise e contingenciamento
dos riscos inerentes à gestão destas organizações.
Já como objetivo secundário a presente pesquisa pretende apresentar uma consolidação das
publicações pertinentes sobre:
Conceitos sobre risco, retorno, volatilidade, correlação, hedge, métrica e práticas de
gestão de risco.
Definição das ferramentas de gestão de risco para empresas de energia e empresas
financeiras.
Capítulo 1 – Introdução - 4
O histórico e desenvolvimento do setor elétrico no Brasil.
A regulamentação vigente no Brasil sobre a operação de uma distribuidora de energia
no novo modelo (tarifa e comercialização) do setor elétrico brasileiro.
Estratégias de gestão de risco já implementadas no setor elétrico brasileiro.
Regime tarifário vigente e itens não gerenciáveis da tarifa de energia - parcela A.
Uma vez consolidado o conhecimento adquirido na fase de revisão bibliográfica, a pesquisa
pretende propor a aplicação das estratégias de mitigação.
Cabe ressaltar que inicialmente esta pesquisa pretendia aplicar a métrica VaR (Valor em
risco) em uma distribuidora de energia, mas com a avanço do conhecimento sobre o tema, os
objetivos iniciais tiveram que ser revistos. Evidenciada a relevância da diferenciação existente
entre a gestão de risco em empresas financeiras e empresas não financeiras, esta pesquisa
consolidou tal contribuição no seu Anexo A. O material pesquisado respalda a afirmativa de
que o pesquisador encontra-se impossibilitado de aplicar a ferramenta VaR em uma
distribuidora de energia no Brasil baseando-se somente nos dados históricos disponíveis,
conforme detalhado no anexo.
1.3. Relevância do tema da dissertação
A idéia revolucionária que define a fronteira entre os tempos
modernos e o passado é o domínio do risco: a noção de que o futuro é
mais do que um capricho dos deuses e de que os homens e mulheres
não são passivos ante a natureza. Até os seres humanos descobrirem
como transpor essa fronteira, o futuro era um espelho do passado ou
o domínio obscuro de oráculos e adivinhos que detinham o monopólio
sobre o conhecimento dos eventos previstos. (BERNSTEIN, 1997).
Administrar está se tornando uma atividade de elevado nível de complexidade e as
ferramentas têm sido aprimoradas para trazer maior eficácia aos resultados obtidos. Segundo
Bernstein (1997), a melhor forma de se obter o melhor retorno de capital é administrar o
maior risco, para tanto seria necessário prever com total exatidão hoje, os acontecimentos de
amanhã. Tal processo pode ser definido como previsão.
Na sociedade moderna, a previsão trata-se de uma tentativa de se antecipar aos
acontecimentos e assim direcionar seus investimentos. Mas como se deve proceder para
prever o futuro? No Egito antigo os oráculos seriam os responsáveis por tais previsões, mas
hoje as previsões podem lançar mão de técnicas matemáticas, estatísticas e financeiras
Capítulo 1 – Introdução - 5
aplicadas a dados históricos, ou realizar análises qualitativas formuladas a partir da expertise
de especialistas no assunto. Há ainda a possibilidade de utilizar um consórcio de métricas
quantitativas e qualitativas.
Segundo Rossetti (1997), a descrição sistematizada da realidade econômica sugere que ela se
sujeite a um tipo determinado de ordem, registrando-se certa uniformidade de ocorrência de
cada um dos fatores econômicos classificados para observação. Quando os fatos econômicos
selecionados são tratados segundo as metodologias convencionais de construção do
conhecimento científico, constatam-se regularidades e relações de dependência que sugerem a
possibilidade de classificar a relação causas/efeitos, mensuráveis na maior parte dos casos.
Sendo assim, desde que se possam identificar os dados e as variáveis que se inter-relacionam
em processos econômicos específicos, é também possível a elaboração de modelos capazes de
reproduzir, de forma simplificada, esses mesmos processos. A modelagem da realidade, a
descoberta dos princípios que dão sustentação à ordem econômica, à teorização básica sobre
comportamentos repetitivos dos agentes econômicos e às leis segundo as quais os fatos
econômicos se manifestam resultam, assim, de regularidade sistematicamente observada.
É importante destacar que as previsões econômicas devem ser entendidas como menos
imperativas que as das ciências experimentais. Seus agentes e reagentes sofrem forte
influência do comportamento humano que por hipótese é racional, mas está sob ação do livre
arbítrio e de valores e crenças, além de dependerem de fatores históricos, sociais e culturais
que se encontram em contínua mutação.
Para Wanderley (1998), empresas inseridas na economia globalizada necessitam de um
sistema estruturado que vise à diminuição dos riscos nas tomadas de decisões estratégicas,
táticas e operacionais, a obtenção de informações sobre o mercado e sobre as estratégias
mercadológicas de seus concorrentes é condição fundamental para a obtenção de vantagem
competitiva.
Segundo Piske (1998), a falta de um sistema que possibilite simular o comportamento futuro
do mercado e os efeitos sobre o investimento, auxiliando o empresário a tomar decisões
seguras sob condições de risco, faz com que concorrentes mais desenvolvidos, tomem ações
rapidamente conquistando mercados. Para a permanência no mercado, algumas empresas
sujeitam-se a súbitas tomadas de decisão que podem acarretar sérios riscos, ou até mesmo
implicar no fracasso de seu empreendimento. As ferramentas de apoio à decisão sobre
investimentos contêm diversos aspectos importantes, disponibilizando aos dirigentes uma
série de informações que facilitam a comparação de alternativas, assegurando agilidade e
confiabilidade.
Capítulo 1 – Introdução - 6
No atual momento econômico, o desenvolvimento de ferramentas de apoio é indispensável.
Mato (1998), referindo-se ao setor elétrico no longo do prazo, acredita que as reformas
estruturais nos países emergentes sejam levadas até o fim, padronizando os produtos básicos,
como softwares de apoio, assim o mercado deverá tornar-se mais líquido. Os produtos
resultantes preencherão diretamente a necessidade dos clientes, ao invés dos atuais meios
indiretos de engenharia financeira para contornar instruções de órgãos normativos ou driblar
as ineficiências de mercado.
1.4. Metodologia de Pesquisa
Esta dissertação teve início em um grupo de estudo sobre Simulação com forte ênfase na
aplicação do Método de Monte Carlo em modelos financeiros, desenvolvido em conjunto com
um aluno de doutorado em Engenharia Elétrica e um aluno de mestrado em Engenharia de
Produção. Devido à complexidade do tema proposto e ao interesse dos participantes, o estudo
resultou na publicação de 05 artigos em congressos nacionais e internacionais.
Existem várias formas de classificar as pesquisas. As formas clássicas de classificação
encontradas na pesquisa de Silva e Mendes (2005), estão divididas em natureza da pesquisa,
abordagem, objetivo, aplicação (ou metodologia). Do ponto de vista da sua natureza encontra-
se:
Pesquisa Básica: objetiva gerar conhecimentos novos úteis para o avanço da ciência
sem aplicação prática prevista. Envolve verdades e interesses universais.
Pesquisa Aplicada: objetiva gerar conhecimentos para aplicação prática e dirigidos à
solução de problemas específicos. Envolve verdades e interesses locais.
Já quanto a abordagem os métodos de pesquisa se dividem em dois grupos: quantitativos
(empírico, com formulação de hipótese) e qualitativos (interpretativo) (BRYMAN, 1989).
Segundo Bryman (1989), a pesquisa quantitativa deve se preocupar com:
Generalização, isto é, as conclusões devem poder ser estendidas além dos limites da
pesquisa;
Replicação, ou seja, caso outro pesquisador utilize os mesmos procedimentos, deve-se
validar os resultados encontrados;
A hipótese deve conter conceitos que possam ser medidos para sua verificação. O
processo de transformar conceito em medida é chamado de operacionalização.
A hipótese deve demonstrar uma relação de causa-efeito, seja de forma explícita ou
implícita.
Capítulo 1 – Introdução - 7
A pesquisa qualitativa se caracteriza da seguinte forma:
O pesquisador observa os fatos sob a óptica de um membro interno à organização;
Busca conhecer profundamente o contexto;
Emprega mais de uma fonte de dados;
Enfatiza o processo dos acontecimentos à seqüência dos fatos;
O enfoque da pesquisa é desestruturado, não há hipóteses fortes no princípio do
trabalho.
Do ponto de vista de seus objetivos uma pesquisa pode ser:
Pesquisa Exploratória: visa proporcionar maior familiaridade com o problema com
vistas a torná-lo explícito ou a construir hipóteses. Envolve levantamento bibliográfico;
entrevistas com pessoas que tiveram experiências práticas com o problema pesquisado;
análise de exemplos que estimulem a compreensão. Assume, em geral, as formas de
Pesquisas Bibliográficas e Estudos de Caso.
Pesquisa Descritiva: visa descrever as características de determinada população ou
fenômeno ou o estabelecimento de relações entre variáveis. Envolve o uso de técnicas
padronizadas de coleta de dados: questionário e observação sistemática. Assume, em
geral, a forma de levantamento.
Pesquisa Explicativa: visa identificar os fatores que determinam ou contribuem para a
ocorrência dos fenômenos. Aprofunda o conhecimento da realidade porque explica a
razão, o “porquê” das coisas. Quando realizada nas ciências naturais, requer o uso do
método experimental, e nas ciências sociais requer o uso do método de observação.
Assume, em geral, a formas de Pesquisa Experimental e Pesquisa Expost-facto.
Do ponto de vista dos procedimentos técnicos, ou seja, a metodologia a aplicação da pesquisa
pode ser:
Pesquisa Bibliográfica: quando elaborada a partir de material já publicado, constituído
principalmente de livros, artigos de periódicos e atualmente com material
disponibilizado na Internet.
Pesquisa Documental: quando elaborada a partir de materiais que não receberam
tratamento analítico.
Pesquisa Experimental: quando se determina um objeto de estudo, selecionam-se as
variáveis que seriam capazes de influenciá-lo, definem-se as formas de controle e de
observação dos efeitos que a variável produz no objeto.
Levantamento: quando a pesquisa envolve a interrogação direta das pessoas cujo
comportamento se deseja conhecer.
Capítulo 1 – Introdução - 8
Estudo de caso: quando envolve o estudo profundo e exaustivo de um ou poucos
objetos de maneira que se permita o seu amplo e detalhado conhecimento.
Pesquisa Expost-Facto: quando o “experimento” se realiza depois dos fatos.
Pesquisa-Ação: quando concebida e realizada em estreita associação com uma ação ou
com a resolução de um problema coletivo. Os pesquisadores e participantes
representativos da situação ou do problema estão envolvidos de modo cooperativo ou
participativo.
Pesquisa Participante: quando se desenvolve a partir da interação entre pesquisadores e
membros das situações investigadas.
No desenvolvimento desta pesquisa se o pesquisador formulou hipóteses e buscou de maneira
isenta constatar as hipóteses formuladas. Segundo Thiollent (1986), a metodologia pode ser
entendida como conhecimento geral e habilidade que são necessários ao pesquisador para se
orientar no processo de investigação, tomar decisões oportunas, selecionar conceitos;
hipóteses; técnicas e dados adequados. A metodologia, ou seja, a forma de aplicação, que
melhor atende às necessidades desta pesquisa é pesquisa exploratória sob a forma de pesquisa
bibliográfica e estudo de caso
Uma vez apresentadas as principais características de cada método, percebe-se que a presente
pesquisa está ligada à pesquisa quantitativa, fato que não impede o pesquisador, em alguns
momentos, fazer uso de métodos qualitativos.
1.5. Estrutura do trabalho
Este trabalho está organizado em seis capítulos, três anexos e referências bibliográficas. O
primeiro capítulo é destinado à introdução, fornecendo as impressões a respeito do trabalho, a
proposta e justificativa da pesquisa, observando a metodologia de pesquisa utilizada e as
limitações. O segundo capítulo é destinado à revisão dos conceitos de risco e retorno,
destacando as seguintes
dimensões de análise: a) método de análise de risco; b) conceitos de
retorno; c) ferramentas de proteção ao risco - Hedge.
O terceiro capítulo é destinado à
apresentação do setor elétrico, sua organização, os componentes, as mudanças impostas com o
novo modelo. No quarto capítulo, são apresentados os conceitos e regulamentação referente
tarifação dos serviços de energia elétrica e os componentes tarifários com a descrição da
origem, modo de apuração e os valores nos últimos períodos tarifários. No quinto capítulo
apresenta a apuração dos valores dos componentes tarifários projetados e as estratégias de
mitigação aplicáveis. No sexto capítulo são apresentadas as conclusões do trabalho, limitações
Capítulo 1 – Introdução - 9
e sugestões para futuras pesquisas. Finalmente nos anexos A, B e C estão apresentados
respectivamente; o consolidado das ferramentas de gestão de risco para empresas financeiras,
lista da regulamentação pertinente utilizada na pesquisa e os artigos publicados no decorrer do
curso de mestrado.
1.6. Considerações Finais
Embora muito tenha sido dito a respeito de risco em análise de investimentos, o presente
trabalho buscou cobrir uma lacuna existente no estudo de ferramentas de mitigação de risco
utilizada no setor elétrico brasileiro.
A necessidade, por rapidez na tomada de decisão em ambiente de risco, tem feito com que o
investidor procure por soluções tecnológicas que garantam a sobrevivência e a
competitividade de seu negócio. A expectativa é que o processo de tomada de decisão possa
ser acelerado, deixando de ser apenas intuitivo, passando a utilizar novos critérios e de
eficiência comprovada.
Espera-se que o presente trabalho possa contribuir de alguma forma na difusão da cultura de
gestão de risco, demonstrando que a implementação é possível a todo tipo de
empreendimento. Neste sentido, espera-se que a pesquisa possa lançar luz ao tema de
crescente interesse da comunidade acadêmica e corporativa. Este trabalho pretende ser fonte
de referência para futuras pesquisas na determinação de risco e no tratamento adequado que
se deve dar aos riscos do setor elétrico.
Entre outros tópicos, o próximo capítulo discorre sobre os principais conceitos a partir dos
quais a teoria de Engenharia Econômica é baseada, apresentando os conceitos de tomada de
decisão, os principais métodos de análise de investimentos, abordando também incerteza e
teoria de risco sob a óptica do setor elétrico, tema que terá continuidade ao desenrolar da
pesquisa.
Capítulo 2 Gestão de risco no setor energético – Métricas
“Assumir uma atitude responsável perante o futuro sem uma
compreensão do passado é ter um objetivo sem conhecimento.
Compreender o passado sem um comprometimento com o futuro
é conhecimento sem objetivo”
(RONALD T. LANCONTE).
“O tempo gasto com o reconhecimento do cenário, raramente é
desperdiçado”
(SUN TZU, Século IV A.C.).
2.1. Considerações iniciais
Diariamente, as pessoas são solicitadas a tomar decisões, mas uma decisão pode alterar o
rumo de uma vida, ou a história de uma nação, dependendo do nível de responsabilidade
associada à mesma. Sendo assim, nas empresas a ação de tomar decisão não pode estar
associada aos fatores empíricos, portanto os gestores das diversas áreas de atividades
econômicas (indústrias, bancos, comércio, etc), particularmente nas áreas financeira e
estratégica, buscam sistematizar o processo decisório através do desenvolvimento de
ferramentas para a gestão de risco.
O desenvolvimento de ferramentas de gestão de risco varia conforme o nível de complexidade
do sistema analisado e as características consideradas. Segundo Costa e Baidya (2004), a área
de finanças apresentou um grande desenvolvimento nas últimas três décadas, transformando o
estudo deste ramo da economia em uma ciência eminentemente quantitativa, em que são
utilizadas ferramentas, tais como a estatística, séries temporais e cálculos matemáticos.
Assim, percebe-se que as empresas financeiras (bancos, corretoras, financiadoras, etc.)
possuem uma série de ferramentas consagradas para a gestão de risco que se encontram
descritas no anexo A desta pesquisa. Ainda segundo o autor, os modelos e as técnicas de
avaliação de risco mais utilizados no Brasil nem sempre são os mais adequados às nossas
condições específicas.
O capítulo objetiva conhecer a gestão de risco desenvolvida e praticada em empresas não
financeiras, mas especificamente inseridas no setor elétrico brasileiro, e através da revisão
bibliográfica descrever as metodologias aplicáveis ao atual contexto energético.
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 11
Este capítulo detalha os conceitos fundamentais para o entendimento da gestão de risco
partindo dos conceitos de retorno, risco, volatilidade e correlação, ferramentas
contemporâneas para estimação de risco no setor, além do conceito sobre proteção ao risco
(Hedge) e estratégias próprias do setor elétrico, encerrando com as considerações finais.
2.2. Conceito de Retorno
O retorno é o elemento fundamental no processo de avaliação da atratividade de negócios.
Portanto, o conhecimento do conceito retorno torna-se de grande colaboração no processo de
tomada de decisão. Por retorno, entende-se elemento resultante de um investimento realizado
decorrido um período de tempo determinado.
Segundo Ferreira et al. (1995), entende-se por retorno toda ação que tem efeito de regressar
uma ação anterior, ou seja, é o resultado obtido por determinada atitude. Já em uma visão
econômica, é o total de ganhos ou prejuízos dos proprietários, decorrente de um investimento
durante um determinado período de tempo. Para Duarte Jr (1996), o retorno pode ser definido
como a soma do ganho esperado pelo investidor com uma parcela devido à incerteza que
cerca o investimento, conforme a equação 2 .1.
iir
Δ
+
=
(2.1)
Onde:
r = Retorno;
i = Taxa de retorno;
Δi = Variação das taxas de retorno, devido às incertezas.
Segundo Cabral (2002), pode-se analisar retorno como a referência absoluta ou relativa
associada à diferença entre a meta de consumo alcançada no futuro e o consumo abdicado no
presente. O conceito de retorno fornece ao investidor uma conveniente maneira de expressar a
performance financeira do investimento.
Em termos absolutos ou monetários, o retorno em cifras é simplesmente o valor total recebido
ao fim da operação de investimento, subtraído do valor investido. O mesmo autor afirma que
o retorno relativo é o mais utilizado, também chamado de taxa ou percentual de retorno. A
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 12
taxa de retorno é uma forma de padronização, considerando a quantia de retorno por unidade
de investimento, representado na equação 2.2.
A visão acima é confirmada por Gitman (1997), que define retorno de ativos financeiros como
o resultado correspondente à avaliação das mudanças do valor de um ativo somadas à
distribuição de caixa do período e dividido pelo valor do investimento no início do período. A
expressão que representa a taxa de retorno obtida sobre qualquer ativo financeiro durante um
período t, k
t
, geralmente é definida conforme equação 2.2:
1
1
−
−
Ρ
+
Ρ
−
Ρ
=
t
ttt
t
C
k
(2.2)
Onde:
k
t
= taxa de retorno exigida ou esperada, ou atual, para o período t
t
Ρ = Preço (valor) do ativo no tempo t
1−
Ρ
t
= Preço (valor) do ativo no tempo t-1
t
C = Caixa (fluxo) recebido do investimento no ativo no período t-1 a t.
O retorno
k
t
reflete o efeito de mudança nos valores
t
Ρ
-
1−
Ρ
t
e o fluxo de caixa , realizado
no período t. A equação 2.2 é utilizada para determinar o retorno de um ativo para um
determinado período t, que pode ser um dia ou uma década após o investimento inicial. No
entanto, na maioria das análises o
t é igual a 1 ano. Mas estes valores não, necessariamente,
são realizados, ou seja, o valor apurado representa o valor do negócio em caso de negociação
(compra / venda) deste ativo.
t
C
Segundo Jorion (1999), a faixa das taxas de retorno pode ser representada por sua função de
distribuição de probabilidade. Para facilitar o entendimento, define-se o horizonte de
mensuração, um mês. A medição tem início a partir do período anterior (t-1) até o mês
corrente (t). A taxa de retorno discreta ou aritmética é definida como o ganho de capital
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 13
somado a qualquer pagamento intermediário, como dividendo ou cupom, conforme
representado na equação:
(
)
1
1
−
−
Ρ
Ρ
−
+
Ρ
=
t
ttt
t
D
r
(2.3)
Observa-se que essa definição assemelha-se com a já apresentada. Neste caso, o autor destaca
que essa equação é utilizada para situações nas quais o capital é reinvestido apenas ao final do
período. Quando se estuda retorno em horizonte de longo prazo, é comum utilizar a taxa de
retorno geométrica que é definida em termos logaritmos da razão do preço:
(
)
[
]
1−
Ρ
+
=
t
tt
t
DP
Ln
R
(2.4)
A vantagem de se utilizar o retorno geométrico é dupla, pois este é mais significativo
economicamente que os retornos aritméticos. Em caso do retorno geométrico apresentar
distribuição normal, esta nunca poderá levar a retorno negativos, isto porque a cauda esquerda
da distribuição, conforme
()
−
∞→
Ρ
−1tt
PLn , é atingida quando
(
)
0
1
→Ρ
−tt
P ou
(
)
0→P
t
(JORION, 1999).
O inverso ocorre com a cauda esquerda de retorno aritmético normalmente distribuído,
()
−∞→−=
−− 11 tttt
PPPr é alcançado quando
(
)
11
1
−
<
−
−
−tt
PP ou (P
t
) < 0.
Quando analisamos o conceito retorno, é importante destacar que toda vez que se negocia um
ativo sendo ele de qualquer tipo, seu ganho (ou perda) será denominado retorno sobre
investimento (ROSS et al, 2002).
Observando o retorno sob a óptica do mercado de ações, temos retorno monetário ou
percentual. No caso do retorno monetário, é recomendado analisar os dois componentes: a)
rendimento corrente, remuneração pela aquisição do ativo (ou dividendo), b) capital, que pode
apresentar perda ou ganho no período do vencimento, conforme equação 2.5. Já o retorno
percentual, embora composto por dois elementos (rendimento corrente e capital), o valor é
calculado com a soma das Taxa de remuneração e Taxa de ganho de capital, conforme
apresentado na equação 2.6 e 2.7.
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 14
apitaldePerdaGanhoDividendo C )( Total Monetário Retorno
+
=
(2.5)
1
t
t
P
D
muneração Taxa de re
+
=
(2.6)
Onde:
D
t+1
= valor pago como incentivo ao investidor, assim como os dividendos são para as
ações.
(
)
t
tt
capitaldeganhoeTaxa
Ρ
Ρ
−
Ρ
=
+1
d
(2.7)
Onde:
1+
Ρ
t
representa o valor do ativo na data t+1 e
t
Ρ
, o valor do ativo na data de início de
um período.
A colaboração do retorno percentual para a tomada de decisão está na possibilidade de
comparar investimentos de valores absolutos diferentes, visto que o resultado é dado em valor
percentual. Uma vez que a função do gestor financeiro é obter o melhor resultado estudando
todas as possibilidades na aplicação dos recursos escassos, os mesmos dão preferências ao
retorno percentual, visto que este apresenta o resultado para cada unidade monetária investida
(ROSS et al, 2002).
O estudo de Morin (1994) analisa o conceito de retorno para empresas que atuam em
ambientes regulados, ou seja, ambientes onde a política regulatória governamental tem função
de ajustar os serviços de utilidade pública que costumam ser monopólios, caso da telefonia,
energia elétrica, saneamento básico, entre outros. A princípio, o autor apresenta o conceito de
renda requerida que deve ser igual ao custo do serviço, conforme está demonstrado na
fórmula 2.8.
kBTDOR
t
+
+
+
=
(2.8)
Onde:
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 15
R
t
= Retorno exigido, esperado, ou atual, para o período t.
O = Custo de operação.
D = Depreciação acumulada.
T = Impostos incorridos no período.
k = Taxa justa de retorno ou taxa mínima de atratividade.
B = Valor referencial, capital inicial investido.
Na seqüência, o autor traz que o k (retorno) exigido por um investidor é composto por dois
componentes: Retorno nominal livre de risco e Prêmio por exposição ao risco, que podem ser
compreendidos com a representação contida na figura 2.1.
Retorno Nominal
Livre de risco
Premiação
por Risco
Retorno
Exigido
Projeção de inflação
Taxa real livre de risco
Risco Regulatório
(
ambiente re
g
ulatório
)
Risco Financeiro
(
ca
p
acidade financei
r
a
)
Risco do negócio
(sazonalidade, venda e
capacidade de operação)
Risco da taxa de juros
(
Risco de reinvestimento e
Volatilidade da taxa)
Risco de liquidez
Figura 2.1 - Componentes do retorno exigido (Fonte: Morin, 1994).
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 16
Todos os componentes do risco estão inter-relacionados e têm uma alteração dinâmica no
decorrer do tempo. Por exemplo, caso o risco do negócio sofra um aumento em conseqüência
de uma intensificação da competição e / ou da regulamentação, costuma-se perceber uma
redução no risco financeiro, isto porque as empresa tendem a buscar uma estrutura de capital
mais conservadora. Cada um dos componentes do retorno requerido (custo de capital) está
representado na formulação matemática apresentado pela equação 2.9.
IfbirK
+
+
+
+
+
=
π
(2.9)
Em que :
K = T
axa de retorno requerido; ou taxa mínima de atratividade;
r
= Taxa de retorno livre de risco;
π
= Prêmio por inflação;
i = Risco da taxa de juros vigente no mercado (ex: SELIC; IGPM);
b = Risco do negócio;
f = Representação da estrutura de capital;
I
= Risco de liquidez.
Pode-se encerrar a discussão sobre retorno com o conceito apresentado por Akintoye e
Macleod (1997): retorno é o prêmio merecido devido à exposição ao risco. Ross
et al (2002);
traz tal conceito após discutir sobre a diferença entre o retorno médio de dois ativos (ação e
uma letra do tesouro americano). Ao compará-los; percebe-se que os títulos de governos
possuem uma variabilidade muito pequena em relação a algumas ações; fato que leva a
conclusão que as dívidas contraídas pelo governo está livre de perigo (risco); mas apresenta
um retorno modesto se comparado a outros investimentos. Portanto; o prêmio pelo risco é o
retorno excedente; de uma aplicação com risco; acima do exigido de uma aplicação livre de
risco (ROSS
et al; 2002).
2.3. Conceito de risco
A palavra “risco” tem sua origem no italiano (antigo) e deriva de riscare; que significa ousar.
Neste sentido; o risco é uma opção; e não um destino. Segundo Stambaugh (1996); risco
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 17
consiste na parte central da atividade financeira; a de maior relevância. Segundo Weston e
Brigham (2000); o conceito de risco pode ser definido como a possibilidade de que algum
acontecimento desfavorável venha a ocorrer. Portanto; a capacidade que o passado possui em
representar um comportamento futuro pode ser medida pelo risco.
O desenvolvimento do estudo sobre o risco segundo Bernstein (1997); foi impulsionado pelo
jogo de azar; e não por uma pergunta profunda sobre a natureza do capitalismo; assim
inspirando o desenvolvimento da revolucionária lei das probabilidades elaborada por Pascal e
Fermat. A partir do novo conceito que a humanidade passou a acreditar não estar à mercê de
divindades e da aleatoriedade; tornou-se necessário então começar a tomar decisões a respeito
do futuro. Com essa abertura de opções e decisões; reconheceu-se que o futuro oferecia além
de perigos (riscos); oportunidades de ganho. Foi assim que o Renascentismo e a Reforma
protestante prepararam o terreno para o controle do risco.
Com o domínio de técnicas e ferramentas quantitativas aplicadas no auxílio à administração
do risco; a engenharia pôde conceber e realizar aviões super sônicos; pontes capazes de
transpor mares; usinas elétricas das diversas fontes de energia existente; permitindo também a
realização do maior sonho da humanidade; as viagens espaciais. As técnicas também
colaboraram na elaboração de produtos financeiros como seguros; opções;
hedge; aplicações
em fundos etc. Hoje; a morte do pai de família pode ser indenizada conforme a apólice de
seguro; a aquisição de casa própria está mais acessível devido às linhas de financiamento; os
agricultores podem vender suas safras a um preço estabelecido antes da colheita; graças ao
mercado de opções. Sem o mercado de capitais em que poupadores diversificam seus riscos;
se os investidores só pudessem possuir uma ação (como ocorria nos primórdios do
capitalismo); as grandes empresas inovadoras que definem nossa época – como a Microsoft; a
Merk; a DuPont; a Alcoa; a Boeing e a McDonald’s – talvez jamais viessem a existir. A
capacidade de administrar o risco; e com ele a vontade de correr riscos e de fazer opções
ousadas são elementos-chave da energia que impulsiona o sistema econômico. (BERNSTEIN;
1997).
O economista Frank Knight; na década de 20; apresentou a diferenciação entre incerteza e
risco; enfatizando a oposição qualitativo-quantitativo. A condição de incerteza é caracterizada
quando os fluxos de caixa associados a uma alternativa não podem ser previstos com
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 18
exatidão; ou seja; não é possível quantificar em termos de probabilidade as variações nos
fluxos de caixa. Quando é possível mensurar; através de distribuições de probabilidade;
considera-se que a situação é de risco
(GALDÃO e FAMA; 1998).
Uma vez que o risco constitui uma medida da incerteza; obtém-se um enfoque quantitativo da
incerteza que cerca o ambiente e que afeta os retornos dos investimentos realizados
(DUARTE JÚNIOR; 1996). Geralmente; o risco é obtido quando se atribui uma distribuição
padrão para a incerteza; permitindo então verificar a probabilidade do retorno atingir o valor
estipulado que atenda as expectativas e interesses do investidor. A equação 2.1; apresentada
anteriormente; ilustra a relação dinâmica entre o risco e retorno.
Segundo Saunders (1996); para facilitar a análise do risco presente nas operações financeiras
das organizações; os riscos podem ser classificados em 9 tipos:
Risco de taxa de juros;
Risco de mercado;
Risco de crédito;
Risco soberano (risco país);
Risco de insolvência;
Risco de liquidez;
Risco das atividades fora do balanço;
Risco tecnológico e operacional;
Risco Cambial.
O risco de taxa de juros ocorre quando existe descasado entre a taxa de remuneração do
capital e a taxa das obrigações adquiridas; por exemplo; remuneração dos ativos é de 10% a.a.
e a taxa das obrigações é de 16% a.a.
O risco de mercado pode ser entendido como o risco incorrido na negociação de ativos e
passivos; decorrente da alteração de taxas de juros; câmbio e outros ativos. O risco de
mercado inclui o risco de base; que ocorre quando se mudam ou falham as relações entre os
produtos usados para
hedge e o risco de gama; oriundo de relações não lineares.
Segundo Jorion (1999); existem dois tipos de risco de mercado: o absoluto; medido pela perda
potencial em moeda corrente; e o relativo; diretamente relacionado a um índice de referência
(IGPM; Taxa Selic; IPCA ...).
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 19
Já o risco de crédito depende dos seguintes fatores: valor corrente dos contratos; exposição
potencial futura ao crédito e a probabilidade de inadimplência (fluxo de caixa de um
empréstimo não atende a previsão de pagamentos prevista no ato do empréstimo). Ainda
segundo o autor; o conceito pode abranger risco soberano e risco de insolvência; ambos
descritos posteriormente.
Jorion (1999), também destaca que o risco de crédito pode assumir a forma de risco de pré-
liquidação e risco de liquidação. O último refere-se à possibilidade da contra partida de um
contrato ficar inadimplente após a outra parte ter honrado suas obrigações; fato que já levou
bancos à falência e mais tarde levou ao acordo da Basiléia.
Ainda segundo o autor; o risco soberano (risco país) ocorre quando há risco dos pagamentos
serem interrompidos por interferência do governo por meio de moratória ou medidas legais.
O risco de insolvência ocorre quando o agente financeiro não possui capital para contra
balancear o declínio súbito dos ativos em relação aos passivos.
O risco de liquidez – risco de uma súbita onda de saques juntos aos intermediários financeiros
em curto período de tempo - levaria a problemas na transformação de ativos em moeda no
espaço curto de tempo; levando a perdas monetárias.
O risco das atividades fora do balanço está relacionado a ativos e passivos contingênciais.
Pode-se lembrar o caso da Enron.
O risco tecnológico e operacional está relacionado aos sistemas deficitários e onerosos;
investimento em tecnologia que não traz o retorno esperado e tecnologia ultrapassada para o
mercado. Segundo Jorion (1999), o risco operacional também inclui as fraudes (situações nas
quais os traders falsificam informações). O autor ainda propõe como mecanismo de proteção
uma separação transparente das responsabilidades; controles internos rígidos e planejamento
regular de contingências.
Já o risco Cambial decorre de variação de ativos ou passivos atrelados à moeda externa.
Segundo Jorion (1999), os riscos financeiros são classificados como: risco de mercado;
crédito; liquidez e operacional; já descritos anteriormente. O autor trás ainda o risco legal; que
ocorre quando uma parte não possui autoridade legal ou regulatória para se envolver em uma
transação. Este risco pode levar os acionistas a acionarem judicialmente uma empresa que
tenha tido grandes perdas. Como foi o caso da
Procter & Gamble que ao anunciar prejuízo de
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 20
Us$ 195 Milhões com
Swpas de taxa de juros realizados com o Bankers Trust; um acionista
insatisfeito entrou com processo contra seus executivos. O risco legal também inclui o risco
de conformidade e o risco de regulamentação; que correspondem à atividade de violação de
regulamento do governo; como manipulação de mercado e transações realizadas por pessoas
com acesso a informações privilegiadas. O risco de regulamentação se manifesta na
obediência e na interpretação de normas e até mesmo em
persuasão moral.
A literatura classifica outros riscos como: o risco de posicionamento estratégico que ocorre
em função da dificuldade de adaptação às mudanças; entrada inadequada em novos mercados;
nível tecnológico insatisfatório; desenvolvimento de produtos e serviços de baixo ou nenhum
valor agregado; risco de imagem que tem como evento gerador qualquer evento que
comprometa a integridade ética; técnica ou social da empresa. A deterioração da imagem
pode dificultar a obtenção de crédito ou torná-la mais onerosa e gerar perda de clientes
existentes e potenciais; tendo por fim mais dois riscos; o de modelo e de sinistros. O primeiro
é decorrente de modelos inadequados; mal calibrados ou mal utilizados que venham a gerar
estimativas imprecisas para a tomada de decisão e o segundo tem origem em catástrofes ou
acidentes que resultem em danificação ou perda de patrimônio e coloquem vidas em perigo
(JORION; 1999); (SANTOS; 2004b).
Além disso; Ross
et al. (2002) e Santos (2004b), classificam a natureza do risco em quatro: o
risco de natureza sistemática; o de natureza não sistemática; o risco especulativo e o risco
puro. Segundo os autores; o risco não sistemático consiste no risco que atinge determinados
ativos; como por exemplo; uma ação negociada no Bovespa em um dia de instabilidade. O
risco sistemático caracteriza-se pelo risco que atinge o mercado como um todo; não podendo
ser eliminado pela diversificação. Já o risco especulativo ocorre quando existe a chance de se
auferir tanto ganhos, quanto perdas financeiras; baseado unicamente em expectativas de
ganho no mercado; já o risco puro ocorre quando só existe a chance de se auferir perdas
financeiras.
Para Saunders (1996) e Bessis (1998), a gestão do risco é uma importante ferramenta que
colabora em atividades como a elaboração de estratégias; a avaliação de desempenho;
implementação de limites; alocação de recursos e auxilia na tomada de decisão.
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 21
Um processo de tomada de decisão sobre a execução de um projeto depende basicamente da
sua atratividade e da disponibilidade dos recursos para sua realização. Os recursos por sua vez
estarão disponíveis ou não em função da remuneração esperada (retorno); que está
diretamente ligada ao risco do investimento.
No entanto; é importante destacar que a determinação do risco associado a elementos não
lineares (opções) é mais complexa que de elementos lineares (ações).
Segundo Bernstein (1997); todas as ferramentas utilizadas para a administração do risco e no
auxílio da tomada de decisão foram desenvolvidas a partir da lógica contida na teoria dos
jogos até o desafio da teoria do caos; ainda segundo o autor; a evolução concentrou-se entre
1654 e 1760; com apenas duas exceções.
Em 1875; Francis Galton; matemático; descobriu a regressão à média. Sempre que tomamos
uma decisão; baseando-nos na expectativa de que as coisas voltem ao “normal”; estamos
empregando a noção de regressão à média.
Em 1952; o ganhador do prêmio Nobel; Harry Markowitz; então um jovem estudante de
doutorado em pesquisa operacional na Universidade de Chicago; demonstrou
matematicamente porque colocar todos os ovos na mesma cesta é uma estratégia arriscada e a
diversificação é o melhor negócio para um investidor ou gerente de empresa. Essa revelação
desencadeou o movimento intelectual que revolucionou
Wall Street; as finanças corporativas
e as decisões empresariais em todo o mundo. Seus efeitos se fazem sentir até hoje.
2.4 Risco sob a ótica do setor energético
Uma vez estudado o conceito de risco sob a ótica financeira é importante trazer este conceito
para a realidade do setor elétrico. Segundo Krapels (2000); os estudos econômicos a respeito
da
indústria da energia tiveram seu início ainda na década de 80 e vem se desenvolvendo até
a presente data. Na visão do autor; o setor elétrico requer alto nível de endividamento;
portanto os controles dos riscos na comercialização demandam uma atenção especial com a
aplicação de modelos analíticos sofisticados; realmente capazes de apreender os riscos
envolvidos no
business energia. O mercado de energia apresenta uma elevada volatilidade no
preço da energia; apesar disto não existe muita margem para a ação de especuladores. A ação
destes concentra-se basicamente nos preços de longo prazo e nas incertezas sobre o aumento
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 22
da oferta futura; elevando a liquidez ao mercado; principalmente sobre os derivados de
petróleo. Isto ocorre porque os agentes que realizam os
hedge (hedgers) apresentam uma
tendência em consentir que os preços a prazo sejam mais altos.
Ainda segundo o autor; o desafio para os analistas de mercado está em trabalhar com
projeções de dados com base longa e aderente ao setor elétrico; somente assim o investidor
poderá afirmar que está realmente gerenciando seus riscos.
Segundo Henney & Kers (1998); as primeiras aplicações de ferramentas robustas de risco no
setor elétrico ocorreram no mercado americano. As empresas de energia americana
contrataram especialistas do mercado financeiro e adaptaram as já consagradas ferramentas de
risco; mas com o tempo perceberam que a realidade financeira apresenta características que a
diferenciam das empresas não financeiras. Os autores destacam algumas particularidades
sobre risco no mercado de energia; tais como:
Boa parte dos mercados de energia pode ser classificada como imaturos; ou seja;
apresenta estrutura incipiente estando sujeito a mudanças pelo processo de
liberalização; podendo em alguns casos ser afetado por intervenção políticas.
A formação dos preços “direcionadores” (por exemplo; o petróleo) funciona de
maneira complexa e os preços futuros geralmente não podem ser representados por
uma distribuição normal. Os preços podem apresentar mudanças súbitas; inclusive
picos de altas e baixas. Este comportamento é apreendido pela volatilidade que é a
principal responsável por risco em contratos no setor.
Além disto; freqüentemente há uma falta de dados históricos pertinentes sobre os
movimentos de preço a prazo e; por conseguinte; as volatilidades futuras e as
estimativas precisas das correlações requeridas para metodologias de VaR analíticas
não estão disponíveis.
O fato da eletricidade não poder se armazenar; torna complexa a modelagem da relação
entre preços à vista/ a prazo da energia; dinâmica de geração e demanda. Esta situação
é distinta para produtos que podem ser fisicamente armazenados; em que o preço à
vista e o preço a prazo são acrescidos dos custos de armazenamento.
Considerando que a variabilidade é dirigida pela dinâmica de mercado; este só pode ser
analisado efetivamente modelando a dinâmica física de um mercado regional.
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 23
O negócio de uma empresa de energia flui entre a gestão física da energia e a gestão
financeira que usualmente carece de mais pesquisas e estudos (JAMESON;1999).
Conceitualmente; a gestão de risco consiste em projetar corretamente a demanda do mercado
atendido; estabelecer contratos que garantam a provisão de energia para atendimento a essa
demanda; a preços adequados; e à gestão de contratos; nos seus mais diversos aspectos; como
risco de crédito dos envolvidos; garantias; datas e prazos notáveis; condições de desacordo
comercial etc. É bem verdade que todos os
players do setor estão cientes da enormidade de
riscos relativas à atividade de fornecimento de energia elétrica agravada pela instabilidade
característica do setor; o que leva à necessidade de pesquisas e planejamentos sobre a
rentabilidade; balanceamento dos custos; estrutura de capital; risco regulatório e
governamental; e risco de fornecimento (WISER
et al; 2003).
A pesquisa desenvolvida para conhecer as diversas classificações dos riscos já catalogados na
literatura acadêmica encontra-se consolidado na tabela 2.1; que foi fortemente subsidiada
pelos textos e expertise dos seguintes autores: Krapels (2000); Wiser
et al (2003); Eydeland e
Wolyniec (2003) e Santos (2004 b).
Segundo Morin (1994) e Kraples (2000); a
regulamentação pública é o maior componente do
risco do negócio (energia); uma vez que pode interferir no retorno (nos ganhos) e nos demais
riscos como o legal; de crédito; de mercado e operacional. Portanto; é função da
regulamentação garantir a oportunidade de retorno compatível com o investimento para assim
manter o bom funcionamento dos serviços e atrair novos investimentos. Para Krapels (2000);
historicamente os preços de energia sofrem forte controle governamental; o petróleo foi o
primeiro componente a se libertar deste controle; seguido pelo gás natural e por fim o preço
da energia (esta é uma tendência para países de economia de mercado). O autor ainda
comprova; através de dados que uma vez “livre”; o preço da eletricidade apresenta um alto
nível de volatilidade. Segundo Cass
apud (KRAPELS; 2000); a essência da volatilidade no
setor
é fruto de incompreensão da economia sobre a lógica do fluxo dos elétrons; por conta
desta característica a energia elétrica difere das demais commodities energéticas como o
petróleo e gás natural que são valorados por leis de oferta demanda; pois são estocáveis.
Segundo Krapels (2000); a gestão de risco no setor tem o foco alterado em função da
maturidade do mercado. Mercados desregulamentados; ou seja; livres; tem uma gestão técnica
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 24
e extremamente focada e em mercados regulamentados; a gestão de risco costuma ser
incipiente. Nos mercados “maduros” as empresas já têm definido o portfólio dos riscos e os
limites aceitos; assim a gestão baseia-se no monitoramento. A gestão dos riscos de mercado
normalmente é feita via
Hedge e instrumentos financeiros; embora uma empresa também
possa reduzir riscos ajustando suas práticas empresariais.
Classificação do Risco Evento Gerador
Risco do preço do
petróleo
Risco do preço do combustível usado na geração de
eletricidade podendo gerar volatilidade; resultando em
incerteza no custo de operação do sistema.
Risco de suprimento de
combustível
Risco de falta do combustível.
Risco de Demanda
Risco do nível de contratação de energia não atenda a demanda.
Risco de performance
Risco do gerador em não conseguir entregar eletricidade dentro
dos termos contratuais. Também inclui o risco de perdas por
falhas técnicas . Estas falhas podem ter três prováveis motivos:
falhas dos equipamentos; paradas não programadas e utilização
de tecnologia superada e deficitária.
Risco ambiental
Risco aos quais os investidores estão expostos devido à
regulação elevando os custos e agregando incerteza.
Risco hidrológico
Risco de falta ou sobra de água para geração hidroelétrica.
Risco da expansão
Risco de falta / sobra de capacidade; para diferentes horizontes.
Risco de formalização
(documento)
Uma vez que os serviços em energia dependem de regulação
do governo; a organização dos contratos; das licenças e
relatórios financeiros são vitais para a agilidade e transparência
das empresas presentes no setor. É o modo como uma empresa
de energia operacionaliza as informações para a tomada de
decisão. Também é conhecido como risco operacional.
Risco regulatório
Risco de alteração das regras do jogo; quebra de contratos ou
regulação instável.
Risco governamental
Pode-se confundir com o risco regulatório; mas se diferencia
pelas intervenções governamentais diretas no setor; como a
imposição de obras.
1
Risco de continuidade
do negócio
Risco de perdas associado à descontinuidade das funções
normais de um negócio; em que o tempo para o retorno da
normalidade afeta materialmente a habilidade de cumprimento
dos deveres assumidos junto a clientes e reguladores.
Tabela 2.1 – Riscos Associados ao Setor Elétrico
1
No caso do Brasil, este é um dos riscos que mais preocupa os agentes, mas com o fortalecimento da cultura
regulatória e da ação da Aneel tende a diminuir gradativamente.
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 25
2.5. Conceito de volatilidade e correlação
Analisando gráficos do risco de variáveis básicas com o preço de ações e taxa de juros;
observa-se que o risco muda no decorrer do tempo. Esta mudança é facilmente percebida em
momentos de reestruturações bruscas; períodos quando a volatilidade acentua-se de forma
previsível.
Os investidores que têm controle dos dados de entrada do sistema podem; através de técnicas
de previsão e de variação no risco e nas correlações; minimizar o valor da máxima perda
(JORION; 1999).
Segundo Alexander (2001); o primeiro conceito que se deve ter ao estudar correlação e
volatilidade é que são parâmetros estocásticos utilizados para representar a variação financeira
de ativos ao longo do tempo. A correlação é uma representação de uma medida estatística da
relação; se houver; entre série de dados. Assim; se duas séries relacionam-se na mesma
direção; são positivamente correlacionadas; se elas se movimentam em sentidos opostos; são
negativamente correlacionadas (GITMAN; 1997).
A volatilidade é a medida da dispersão de uma distribuição de probabilidade. Analisando duas
séries de dados podemos encontrar médias iguais com desvios padrões (σ) diferentes; ou seja;
variância diferente; a série que apresenta o maior desvio padrão é representada por uma área
maior. A volatilidade futura só poderá ser mensurada em um contexto devidamente modelado;
e se difere da estimação da volatilidade porque é difícil calcular; com exatidão; o período de
previsão (ALEXANDER; 2001).
A constatação da capacidade de previsão da volatilidade futura do mercado representou um
relevante avanço na administração de risco. Uma vez incrementada a volatilidade de um ativo
(financeiro ou não); o risco associado a este automaticamente é maior (JORION; 1999). Com
base nas projeções; os investidores podem ajustar suas posições a fim de reduzir sua
exposição ao risco.
Segundo Natemberg (1994); o conceito de volatilidade pode ser classificado da seguinte
forma:
Volatilidade Futura – Aquela que define a melhor distribuição futura do preço de um
ativo.
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 26
Volatilidade Histórica – Aquela que descreve a variabilidade do valor de um ativo em
data anterior a presente.
Volatilidade Prevista – Aquela que é estimada por um determinado agente financeiro.
Volatilidade Implícita – Determinada a partir do preço de uma opção; dado um modelo
de precificação de ativos.
Volatilidade Sazonal – Decorrente de alterações que ocorrem de forma cíclica como;
por exemplo;
commodities agrícola.
Segundo Sain (2001); os métodos mais utilizados para a realização da estimativa da
volatilidade partem de uma base dos retornos passados do ativo associados ás técnicas
estatísticas; médias simples; desvio padrão; média ponderada; podendo chegar a ferramentas
complexas como modelo de GARCH (General Autoregressive Heteroskedastic). Ainda
segundo o autor; a volatilidade implícita pode ser utilizada na previsão da volatilidade futura;
desde que se tenha cuidado na correta escolha do modelo de precificação que atenda as
particularidades do mercado analisado.
Durante a modelagem da volatilidade; é comum encontrar problemas para avaliar a qualidade
dos modelos propostos. Fica a pergunta: como saber se o modelo está prevendo corretamente?
Para tal avaliação recomenda-se a análise dos resíduos: quociente entre retorno realizado em
um dia e a previsão de volatilidade para aquele dia é o resíduo observado no dia. Ele é a
observação da variável aleatória ε; definida no modelo dos retornos (
) e a
distribuição por hipótese pode ser independente e de idêntica distribuição (IID) (COSTA e
BAIDYA; 2004). Outra forma de avaliar os modelos é estimar diretamente os erros de
previsão; neste caso se compara a previsão com os representantes da volatilidade.
t
t
t
x
εσ
∧
=
Um método muito utilizado na estimação da volatilidade é a média móvel; um modelo
simples e talvez o mais usado no mercado: ele prevê a volatilidade futura como sendo igual ao
desvio padrão da amostra de dados estudados (COSTA e BAIDYA; 2004). Segundo Jorion
(1999); extensão fixa utilizada é de 20 dias úteis (um mês) ou 60 dias úteis (um trimestre).
Presumindo que a observação de retornos r
t
seja sobre M dias; a estimativa de volatilidade é
calculada a partir da equação 2.10.
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 27
∑
=
−
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
=
M
i
t
t
r
M
1
2
2
1
1
σ
(2.10)
Onde:
=
2
t
σ
Volatilidade do ativo na data t com base de dados de M dias.
=
∑
=
−
M
i
t
r
1
2
1
Somatória dos retornos do ativo para data anterior a t.
Os modelos da família GARCH são de grande utilidade ao estudo de finanças. Foram criados
por Engel em 1982; mas sua propagação ocorreu com Bollerslev em 1986 (COSTA; 2001).
A estimativa da volatilidade acabou por perceber a importância de modelos que atribuíssem
maior peso às informações recentes; uma vez que estes têm maior probabilidade de interferir
nos resultados futuros (JORION; 1999). Ainda segundo o autor; o modelo pressupõe que a
variância dos retornos siga um processo previsível. A variância condicional depende da
inovação mais recente e também da variância condicional anterior. Define-se t como a
variância condicional; usando as informações até o instante t-1 e r
t-1
como o retorno do
período anterior. O modelo mais simples desse tipo é o processo GARCH (1;1); conforme
2.11:
1
2
110 −−
++=
ttt
hrh
βαα
(2.11)
O cálculo da volatilidade e da correlação neste modelo não apresentam maiores dificuldades;
uma vez que os parâmetros estejam definidos. Estes parâmetros devem ser estimados pela
função de verossimilhança; o que envolve uma otimização numérica. Fato que representa uma
desvantagem do método por sua não-linearidade e uma vez que os pesquisadores supõem um
resíduo padronizado
t
t
t
h
r
=∈
; levando a uma distribuição normal.
O estudo da correlação contribui no entendimento do grau de relacionamento entre os
elementos do modelo; que uma vez identificados podem ser manipulados na busca da redução
ou minimização das perdas.
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 28
Segundo Jorion (1999), o estudo da correlação é de extrema importância para a administração
de um portfólio de ativos sendo eles financeiros ou não. O autor ainda exemplifica tomando
duas séries históricas de dados para análise: uma de taxa de câmbio de dólar – marco e outra
de dólar - libra esterlina; para o período de 1990 á 1994. O coeficiente de correlação médio
diário fica em 0,7732. Contudo deve-se esperar alguma variação no coeficiente de correlação;
uma vez que neste período a taxa de câmbio passa por regimes de taxa fixa a flutuante. Em 8
de outubro 1990; a libra foi atrelada ao Sistema Monetário Europeu (SME). A turbulência
verificada em setembro de 1992 provocou a saída da libra do SME e mais uma vez; ela passou
a oscilar em relação ao marco.
Como no caso da estimação da variância; vários métodos podem ser utilizados para capturar a
variação temporal da correlação; por exemplo; a média móvel; modelo
Garch e modelo
exponencial.
Uma vez que um baixo nível de correlação auxilia na diminuição do risco em um
portfólio; é
importante destacar que em períodos de turbulência global as correlações tendem a aumentar.
Segundo Alexander (2001); é importante ter consistência entre a função de distribuição dos
dados e o modelo de previsão utilizado. Na elaboração do modelo de previsão o tamanho da
amostra (da série de dados) deve ser equivalente ao tamanho do período que se pretende
prever; ou seja; para uma análise de curto prazo; a base deve ser menor; já para a análise de
longo prazo; a base de dados deve ser coerente e capaz de representar as características da
série no prazo proposto.
2.6.Métodos de análise de risco - Abordagens contemporâneas ao
risco no setor
Souza et al (1997); alegam que o gerenciamento do risco trata-se de um método organizado
para identificar; conhecer; selecionar e buscar alternativas para minimizar; controlar ou
eliminar efeitos nocivos dos potenciais do risco. Tudo através de um processo formal; no qual
os fatores de risco são sistematicamente identificados; avaliados e prevenidos.
Existem na literatura muitos métodos que são adotados para a análise de risco; embora grande
parte das ferramentas desenvolvidas sejam destinadas às instituições financeiras; caso do
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 29
modelo
Maturity; Duration e Value at Risk (VaR). Ocorre que as instituições não financeiras
possuem características próprias e estas ferramentas se mostraram pouco eficientes em avaliar
a exposição estratégica das empresas à volatilidade da taxa de juros; câmbio etc.
(PEROBELLI; 2004). Assim sem uma medida eficaz para avaliar suas exposição; as empresas
partiram para técnicas de avaliação de fluxos; conhecidas como
what–if analisys. Estes
modelos enfrentam dificuldades na elaboração dos cenários; que segundo Perobelli (2004); a
dificuldade é ainda maior no caso de analistas externos. Mas segundo Cavicchini (2001);
quanto maior a influência social e política no sistema analisado; menor é a chance dos
modelos matemáticos; recomendando assim a construção de pesquisa qualitativa (cenários)
baseada em dados históricos e opinião de especialista. O autor destaca; como vantagem da
técnica de cenários; tanto a utilização de dados qualitativos quanto à de quantitativos; assim a
empresa acaba traçando estratégias de proteção para diversas possibilidades.
Uma boa prática à gestão de risco é fundamental para a continuidade da empresa; mas com a
aprovação da lei
Sarbanes – Oxley as empresas de capital aberto que passam a ser obrigadas a
praticarem técnicas de governância corporativa com transparência e segurança. A lei
responsabiliza os CEO (
Chief Executive Officer) e CFO (Chief Finance Officer) pelos riscos
assumidos pela companhia.
Segundo Duarte Jr. (2004); o problema de gerenciamento dos riscos corporativos é delicado; a
existência de um único ponto fraco na cadeia do gerenciamento de riscos corporativos de uma
instituição é suficiente para levá-la ao colapso. Somente com a implementação de um
programa de gerenciamento de riscos corporativos que uma instituição está segura.
Segundo o autor; existem quatro elementos fundamentais para o sucesso na implementação do
gerenciamento de riscos corporativos:
Cultura Corporativa para Riscos;
Pessoal Qualificado;
Procedimentos Internos;
Tecnologia.
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 30
Cultura Corporativa para Riscos
A implementação de um gerenciamento de riscos corporativos exige que a alta direção esteja
efetivamente comprometida com o processo. A existência de uma cultura corporativa deve
promover; confrontar e alterar os procedimentos existentes. A postura questionadora de forma
objetiva e fundamentada é uma indicação da existência de uma cultura corporativa para
riscos.
A existência de uma cultura corporativa para riscos tende a elevar o nível de exposição a
riscos por parte da instituição; refletindo-se em exposições entendidas e aceitas de forma
planejada.
Pessoal Qualificado
A análise de uma empresa tem; como parâmetro básico; a qualificação dos profissionais. Uma
cultura corporativa aliada a observância de procedimentos internos e efetivo domínio da
tecnologia de gerenciamento de riscos corporativos é atingida apenas com pessoal
qualificado. Ponto fundamental na criação das funções
Chief Risk Officer (CRO) e do Risk
Manager;
hierarquicamente ligados à presidência da empresa.
A qualificação dos profissionais de uma empresa deve ser entendida no sentido global do
conceito; a equipe técnica multidisciplinar qualificada deve ser continuamente treinada; não
relegando questões relacionadas a caráter; profissionalismo; dedicação; inteligência e
conhecimento (prático e teórico).
Procedimentos Internos
Segundo Duarte Jr (2004); os procedimentos internos são importantes por sistematizar o
processo de gerenciamento de riscos corporativos; delegar responsabilidades e divulgar a
cultura de risco. Mas a implantação de procedimentos internos não impede uma utilização
incorreta; por exemplo; quando usados de forma abusiva. Já a falta de procedimentos internos
pode levar a potenciais conflitos internos ou de interesse.
Um exemplo interessante dos possíveis danos que procedimentos internos implementados de
forma incorreta podem causar é dado pelo colapso do Banco Barings. Leeson tinha quatro
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 31
linhas de
reporting desde Cingapura para Londres; em vez de uma única. É recomendável que
cada profissional possua uma única linha de
reporting; explicitamente colocada a todos na
organização; de forma a evitar conflitos de interesse.
Obviamente; procedimentos internos somente terão sucesso se houver uma cultura
corporativa para riscos na organização.
Entre os procedimentos internos; alguns autores destacam que é importante a criação de um
comitê de risco: a implantação de ferramentas de gestão de risco e a segregação da atividade
de gestão de risco das atividades comercial e financeira; dando maior independência nos
dados apurados.
Tecnologia
O acesso à tecnologia (tanto hardware quanto software) faz parte do esforço na direção de
implementar o gerenciamento de riscos corporativos. É preciso; no entanto; que este acesso
seja feito de forma planejada; dando a ênfase apropriada à tecnologia sem esquecer dos outros
elementos mencionados.
Embora alguns autores defendam a gestão de risco através de uma ferramenta única; o
recomendado nesta pratica é que se trabalhe com uma série de indicadores de risco em um
Dashboard.
Segundo Pinheiro (2003); um programa consistente de gestão de risco implica em:
Ganhos de produtividade;
Melhor conhecimento dos processos produtivos; financeiros e comercias;
Delimitação de limites;
Tranqüilidade aos gestores e acionistas da empresa sobre o futuro do empreendimento.
2.7. Ferramentas de proteção ao risco – Hedge
Em 1979; Louis Ederington publicou um artigo entitulado “
The hedding performance of the
new futures markets”
que foi capaz de sintetizar os conceitos de hedge utilizados até hoje.
Quando estuda-se
hedge; encontram-se três teorias para conceituar os processos de hedge:
Teoria Tradicional de
Hedging ou Hedge Ingênuo; Teoria de Working e teoria de carteira e
Hedge (BUENO; 2002). De modo geral; pode-se entender hedge como uma operação de
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 32
proteção na qual o agente toma uma determinada posição para evitar ou diminuir a variação
de preço; ou seja; sua riqueza.
Em 1983; a
Philadelphia Stock Exchange (PHLX) ofereceu os primeiros contratos de opções
de variação cambial do dólar canadense; do iene japonês e de diversas moedas européias (da
época) (GITMAN; 1997). Estes contratos / opções provaram ser um sucesso imediato e hoje
são largamente utilizados por investidores que buscam ferramentas eficientes na proteção
contra a exposição desnecessária ao risco. Ao contrário de contratos futuros e
forward; as
opções oferecem benefícios - chaves para a proteção efetiva contra o risco de movimentos de
preços adversos enquanto; simultaneamente; preservam a possibilidade de lucrar se as
alterações de preços lhes forem favoráveis.
Na teoria tradicional; enfatiza-se o risco potencial a ser evitado. Toma-se uma posição no
mercado futuro em igual magnitude e em sinal oposto à posição presente –
cash market.
Nesse sentido; a posição presente pode significar; por exemplo; assumir um contrato futuro;
em que uma parte fica comprada e outra vendida a um preço futuro. Uma vez firmado o
contrato; cabe saber a diferença entre o preço à vista e o preço futuro; que corresponde ao
conceito de base (BUENO; 2002) dado conforme a fórmula 2.12.
ttt
fSB
−
=
(2.12)
Onde:
=
t
B a base em t
t
S = o preço à vista (spot) em t
t
f = o preço futuro em t com vencimento em t + k para k > 0.
A base será diferente em função da maturidade do contrato. Convenciona-se que se a
quantidade de bem mantida sem proteção for maior que zero; diz-se que a posição é comprada
em t-1; do contrário a posição será vendida. Assim se a variação do valor da posição protegida
for positiva; significa um ganho e se for negativa; representa prejuízo para o agente. Na teoria
tradicional de
hedging; a posição que o agente toma no mercado futuro é de igual tamanho de
sua posição presente; mas em sinal contrário. Ao agente comprado interessa uma variação
positiva da base; ao agente vendido; uma variação negativa.
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 33
A literatura traz o conceito de
hedging perfeito que depende de uma variação nula da base; ou
seja; os ganhos são iguais a zero. Mas tal realização é rara uma vez que para tanto seria
necessário que os preços futuros tivessem a mesma variação na mesma intensidade e direção
que os preços à vista. Neste caso; a variação dos preços à vista e futuro devem apresentar a
mesma variação absoluta todos os dias até o vencimento do contrato para que ambos
terminem com valores iguais; pois do contrário haveria oportunidade de arbitragem.
(BUENO; 2002).
A visão acima defende que o
hedge busca apenas minimizar os riscos; mas segundo Working
(1953); o
hedge pode maximizar sua expectativa de retorno. Seguindo esta linha; a diferença
entre o especulador e o
hedgers está no fato que o hedgers está ligado diretamente a uma
atividade de produção; armazenamento ou processamento; enquanto o especulador tem uma
relação apenas financeira. O autor ainda afirma que; apesar do senso comum associar o
conceito de
hedge ao de um seguro; este deve ser entendido como um tipo de arbitragem e
não capaz de eliminar riscos advindos da variação de preços.
2.8 Estratégias de hedge no setor
Segundo Krapels (2000); a ação de proteção desenvolvida pelos hedgers é particularmente
importante em mercados imaturos; onde este procedimento interfere no comportamento da
curva de preços no curto prazo. Os
players do setor fazem uso da ferramenta buscando
proteger seu fluxo futuro; para tanto existem algumas estratégias que podem ser utilizadas.
O autor ainda destaca que a função
hedge é diferente em função do tipo de atividade
desempenhada pelo
player (comercialização; distribuição; geração e consumidor); chegando a
afirmar que o setor elétrico necessita de um bom sistema de negociação de energia; e que o
consumidor é o maior necessitado de um bom programa de
hedge.
Os instrumentos de
hedge se diferenciam em função de como cada um distribui os risco de
preços entre as partes. Por exemplo; contratos futuros e
swaps figuram o comprador e o
vendedor que acordam um preço e em caso de flutuação; uma parte ganha e a outra perde. Já
no caso de uma opção (muito utilizada em negócios de petróleo e gás natural); o comprador
paga um bônus para ter no futuro a sua disposição uma determinada opção que pode ser ou
não exercida. Se não for exercida; o vendedor é quem realiza ganhos. E por fim os seguros; o
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 34
mecanismo mais antigo de proteção; em que a empresa “terceiriza” o risco realizando um
pagamento que garante uma cobertura em caso de acontecimentos inesperados; o uso mais
comum de seguro é o sinistro com equipamentos.
Estes instrumentos de
hedging são utilizados desde 1979 no setor petroleiro e desde 1991 na
indústria de gás natural; mostrando que o setor possui familiaridade com estes instrumentos
tipicamente financeiros. A aplicação desta ferramenta a
commodities tão específicas exige
uma atenção especial às particularidades inerentes as mesmas.
Uma empresa de energia que busca minimizar sua exposição ao risco deve saber que isto
exige um preço e este valor define a estratégia ou as ferramentas que a empresa deve utilizar.
(KRAPELS; 2000). O autor destaca que é possível fazer uma composição entre as
ferramentas apresentadas para maximizar os ganhos ao menor custo; apresentando quatro
estratégias possíveis de
hedge que buscam auxiliar na “gestão” do preço da eletricidade. São
elas:
“Pure forwards”; ocorre quando se quer garantir o preço futuro e se firma contratos
que garantam uma remuneração à produção que ainda vai se realizar; por exemplo; R$
73,50 MWh.
Over the counter options and swaptions; são conhecidos por opções OTC em que se
busca um preço médio (também conhecida por opções asiáticas).
Combinação de operações complexas de opções (spread; straddles; collars;
strangles
…etc.) permite que os hedgers construa programas de acordo com condições
de mercado; nível de crédito; posições da empresa e o orçamento programado
Programa de seguros; que permite que o hedger pague um prêmio quando os preços
estão acima de um nível (elevado). É uma maneira de adiar o pagamento de impostos e
obter benefícios quando os preços caem abaixo deste mesmo. Esta estratégia também
pode ser combinada com uma opção não financeira.
2.9 Considerações finais
O presente capítulo apresentou a revisão de toda a literatura encontrada sobre a temática:
risco; retorno; volatilidade; correlação; gestão de risco contemporânea; risco em negócios de
Capítulo 2 – Gestão de Risco – Métricas - 35
energia e estratégias de
hedge; com foco as necessidades e particularidades do negócio
energia.
Esta revisão traz que existem diferenciações entre os métodos estudados; ficando clara uma
diferenciação entre as ferramentas utilizadas por empresas não financeiras (conforme
apresentado neste capítulo) e as ferramentas utilizadas por empresas financeiras (material
apresentado no Anexo A); porém; isso não significa que tais métodos devam ser refutados;
podendo ser incrementados e melhor aplicados em função da realidade analisada e dos dados
disponíveis para a construção do modelo. No caso específico das empresas de energia; as
particularidades devem ser respeitadas para a maior aderência do método; evitando assim
decisões baseadas em valores que não representativos da real exposição ao risco. O trabalho
também abordou o conceito de
Hedge e as possíveis estratégias utilizadas no setor elétrico;
pois a análise de risco só tem sentido se alguma medida de proteção for implementada em
função do valor apurado.
No capítulo seguinte; far-se-á uma abordagem mais ampla sobre mercado energético e as
mudanças trazidas pelo novo marco regulatório; para que o capítulo 4 aborde os conceitos de
remuneração de uma distribuidora de energia; ou seja; tarifação.
Capítulo 3 - Panorama do setor elétrico brasileiro
“Deve-se ter em mente que não há nada mais difícil de
se executar, nem de processo mais duvidoso, nem mais
perigoso de conduzir do que iniciar uma nova ordem das
coisas”
(MAQUIAVEL, Século XV).
3.1. Considerações iniciais
A vida moderna está repleta de comodidades. Assim como a industrialização tem forte
responsabilidade sobre o fato, a energia também contribui significativamente para estas
facilidades. Pode-se afirmar que a energia é parte fundamental na vida da sociedade urbana
industrializada. Utiliza-se energia para aquecer, refrescar, iluminar casas e na conservação dos
alimentos, mas raramente quando o indivíduo aciona um destes equipamentos toma
conhecimento de todas as etapas necessárias até a energia estar pronta para o “consumo”.
A energia afeta nossas vidas de inúmeras formas além do consumo direto. As empresas de
energia (geradoras, distribuidoras, transmissoras, produtoras de equipamentos eletro-
eletrônicos, petrolíferas) estão entre as maiores e mais lucrativas corporações do mundo
(GELLER, 2003). Estas empresas possuem grande poderio econômico e os mercados
financeiros e os governos vivem constantemente sob pressão por não saber como lidar com
estas empresas e em alguns casos, o fato pode causar problemas como os visto no escândalo
da Enron nos Estados Unidos.
Quando se fala em atividade energética (setor elétrico), pode-se afirmar que se tem um grande
desafio no desenvolvimento desta, sendo sua função fornecer serviços adequados às
necessidades humanas básicas, melhorando o bem-estar social além de garantir o
desenvolvimento econômico e geração de riquezas de uma nação. Neste contexto
encontramos muitos países que privatizaram suas concessionárias de eletricidade para reduzir
a ineficiência do sistema e atrair recursos privados para o setor. Os governos vêm buscando
atuar com transparência, abrindo os mercados à competição, diversificando suas matrizes
energéticas com inserção das fontes renováveis de energia e reestruturando a regulamentação
da atividade. No entanto, segundo Geller (2003), nem todos os esforços acima citados são
capazes de garantir novos investimentos, melhoria da eficiência dos serviços de energia ou
redução de custos.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 37
Este capítulo se propõe a estudar de maneira detalhado a estrutura do setor elétrico e suas
principais características, abordando o passado recente do setor elétrico brasileiro que levaram
ao “novo modelo” energético conhecido por marco regulatório, além dos riscos e
características do mesmo. Para tanto foi necessário uma extensa leitura de leis, decretos,
portarias, resoluções e documentos públicos· que tratam dos requisitos legais para a prestação
do serviço público de energia elétrica no território brasileiro.
Este capítulo também visa desvendar quais as variáveis e os macro-processos regulamentados
pelo marco regulatório vigente, que serão a base para a construção da discussão sobre o
processo tarifário regulado pela ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica), foco do
próximo capítulo.
3.2. Panorama geral
O setor elétrico brasileiro, até o início da década de 90, caracterizava-se pela centralização da
operação e do planejamento da expansão, além da integração dos segmentos de transmissão,
distribuição e comercialização da energia elétrica (CASTRO, 2004).
Em dezembro de 1965 era aprovada a lei nº 4.904, na qual o Ministério de Minas e Energia
(MME) era o único responsável até então pela formulação da política energética do país. A lei
delega a regulação e fiscalização das concessionárias de energia elétrica para o então recém
criado Departamento Nacional de Águas e Energia Elétrica (DNAEE), órgão que respondia
diretamente ao MME.
A coordenação do planejamento da expansão e da operação do sistema era atribuída à
ELETROBRÁS (Centrais Elétricas Brasileiras S.A.), que atuava através de empresas
regionais como: ELETRONORTE, FURNAS, CHESF e ELETROSUL, sendo agente
financiador do setor, além de possuir participação acionária em todas as distribuidoras.
A Eletrobrás exercia as atividades de planejamento da expansão e operação do sistema
elétrico brasileiro por meio da coordenação de Órgãos Colegiados, integrados por todas as
concessionárias de geração, transmissão e distribuição.
Existia ainda o Grupo Coordenador do Planejamento dos Sistemas Elétricos (GCPS),
responsável pelo planejamento da expansão dos sistemas de geração, transmissão e
distribuição do país. Por fim, era com base em avaliações de projeção de demanda e consumo
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 38
por região, que anualmente os Planos Decenais de expansão do setor eram apresentados,
estabelecendo uma lista de usinas e linhas de transmissão a serem implementadas. Sendo
assim, pode-se afirmar que o planejamento possuía um caráter determinativo.
Basicamente, a estrutura organizacional do setor elétrico nessa época se caracterizava pela
forte ligação com o governo, cabendo, ao âmbito federal, as empresas regionais, responsáveis
pelas usinas e rede de transmissão e, ao âmbito estadual, as empresas supridoras de energia
com limitações de ação dentro do seu estado, concentrando-se na distribuição de energia
elétrica.
A constituição federal de 1988 estabeleceu o início do processo para a reestruturação do setor
elétrico com o Art. 175 que traz a obrigatoriedade do poder público em empregar a licitação
para a concessão ou permissão de serviços públicos. As leis nº. 8.987 de 13 de fevereiro de
1993 e nº. 9.074 de 7 de julho de 1995 levaram o setor à busca por ganhos financeiros e a uma
maior flexibilização na produção e comercialização de energia elétrica com a legalização da
figura dos agentes: produtor independente de energia (PIE) e de autoprodutor (APE).
Em junho de 1997, concluíram-se os estudos que resultaram no Projeto de Reestruturação do
Setor Elétrico Brasileiro (RE-SEB). No ano seguinte, em 27 de Maio, a lei nº. 9.648 foi
aprovada, permitindo assim ao poder executivo a reestruturação da ELETROBRÁS e
subsidiárias com vista na desverticalização e privatização, visando inserir competitividade no
mercado de energia elétrica. A lei também instituiu a livre comercialização de energia elétrica
entre permissionárias autorizadas e concessionárias. Para tanto, foi estipulado um período de
transição que teria início em 2003 e conclusão em 2006 quando os contratos iniciais estariam
100% descontratados. A lei regulamentou ainda a criação do Operador Nacional do Sistema
Elétrico (ONS), responsável pela coordenação e controle da operação das instalações de
geração e transmissão de energia elétrica nos sistemas interligados brasileiros e o Mercado
Atacadista de Energia (MAE), então responsável pela liquidação e contabilização dos
contratos de energia de curto prazo, hoje substituído pela Câmara de Comercialização de
Energia Elétrica – CCEE.
Mas as recomendações do RE-SEB e as normas estabelecidas pela lei nº. 9.648 não foram
seguidas, com exceção da ELETROSUL subsidiária da ELETROBRÁS que se dividiu e a
geração foi privatizada, constituindo a Tractebel Energia.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 39
Em 24 de fevereiro de 2000, o MME lançou o Programa Prioritário de Termoelétricas (PPT),
uma tentativa do Governo Federal em diversificar o parque gerador brasileiro conhecido por
ser vulnerável às condições hidrológicas, mais de 90% é composto por usinas hidroelétricas
segundo dados da ONS (2004). Embora já discutida, a composição do parque é justificada
pela abundância de cursos de água, com aproveitamentos próximos dos centros de consumo,
pelo domínio da tecnologia e pelo baixo custo do megawatt produzido.
Ao longo dos anos uma crise vinha se formando, a falta de novos investimentos em geração e
transmissão, as térmicas do PPT não entraram em funcionamento nas datas previstas, o
aumento do consumo de energia e um regime hidrológico desfavorável nos anos anteriores
contribuíram para o início do racionamento nas regiões Sudeste, Centro-Oeste, Nordeste e
Norte. O racionamento vigorou de 1º de julho de 2001 a 28 de fevereiro de 2002 nas três
primeiras regiões, e na região Norte vigorou de 15 de Agosto a 31 de Dezembro de 2001.
Entretanto um estudo publicado pela Tendência Consultoria Integrada em 2003 afirma que
apesar da vulnerabilidade, as condições hidrológicas e o racionamento de energia de 2001
poderiam ter sido evitados se o cronograma proposto pelo plano decenal tivesse sido
realizado.
Durante o período crítico do racionamento, o valor da energia atingiu níveis dantes nunca
alcançados no mercado de curto prazo, a figura 3.1 apresenta a distribuição dos PMAE (preço
de liquidação no MAE):
Fonte: CCEE
Figura 3.1: Evolução do Valor da Energia no MAE Durante o Racionamento
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 40
Ao analisar o gráfico, percebe-se que o preço teve uma forte tendência de alta no início do
racionamento chegando a patamares de 684 R$/MWh, e recuando a baixo de 10 R$/MWh no
final do racionamento. Superado 2001, o setor elétrico brasileiro necessitava de uma nova
proposta que foi apresentada somente no governo seguinte com o “novo marco regulatório”,
apresentado no item a seguir.
3.3. Marco Regulatório da atual estrutura do setor elétrico brasileiro
Após o racionamento de 2001, o setor elétrico brasileiro apresenta hoje um excesso de oferta,
as geradoras estão subcontratadas expostas aos baixos preços do CCEE comprometendo sua
receita no longo prazo. A atual disponibilidade de capacidade de produção somada a política
de leilões implementada e a evolução dos encargos levaram as geradoras e distribuidoras a
sérias dificuldades econômico-financeiras. Segundo o estudo da Tendências Consultoria
Integrada (2004), o principal problema do setor elétrico está na insegurança sobre o futuro e
na falta de perspectivas, o que compromete o crescimento do parque e a paralisia nos
investimentos, podendo comprometer o crescimento econômico do país.
Ainda em Janeiro de 2003, o novo governo que assumia, cria a expectativa de mudanças, que
se confirmaram com a edição das medidas provisórias nº. 144 e nº 145 que apresentavam as
diretrizes para um novo marco regulatório para o setor elétrico. Após longa negociação com
os agentes do setor elétrico e legislativo, as mudanças entraram em vigor em 15 de Março de
2004, com a aprovação das leis nº. 10.847/04 e 10.848/04, que posteriormente foram
complementadas pelo decreto nº. 5.163de 30 de Julho de 2004, que serão detalhados nesta
sessão.
O marco foi “construído” sob alguns pilares como a segurança no suprimento de energia
elétrica, a modicidade tarifária, o livre acesso, a estabilidade regulatória e a universalização
do atendimento.
O modelo espera que a segurança no suprimento esteja garantida pela obrigatoriedade das
distribuidoras e que os consumidores livres comprovem a contratação de 100% da sua carga
ou mercado via contratos, que exigem o lastro físico de geração, prevendo a aplicação de
penalidades por descumprimento. Fato que pode gerar inúmeras discussões jurídicas.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 41
A modicidade tarifária deve ser alcançada com o novo procedimento de compra e venda de
energia por meio de leilões, que serão realizados com adoção do critério de menor tarifa,
embora a evolução dos encargos venha comprometendo este pilar.
Quanto às diretrizes de livre acesso e universalização, não se pode afirmar que são premissas
instituídas pelo marco regulatório uma vez que desde 1998 o decreto n. º 2.655 instituiu o
livre acesso e a Lei no 10.438 de 2002, posteriormente alteradas pela lei nº. 10.762 de 2003,
que já estabelecia os princípios da Universalização.
O livre acesso é um mecanismo consagrado mundialmente que busca permitir tratamento
isonômico aos agentes e a separação das atividades. Além de contribuir com a modicidade
tarifária, alguns autores chegam a afirmar que a reestruturação do setor elétrico necessita do
livre acesso para obter resultados positivos.
Neste ponto, é relevante destacar alguns aspectos do Sistema Interligado Nacional (SIN) que
possui tamanho e características que permitem considerá-lo único em âmbito mundial, o
sistema de produção e transmissão de energia elétrica do Brasil é um sistema hidrotérmico de
grande porte, com forte predominância de usinas hidrelétricas e com múltiplos proprietários.
O SIN é formado pelas empresas das regiões Sul, Sudeste, Centro-Oeste, Nordeste e parte da
região Norte. Apenas 3,4% da capacidade de produção de eletricidade do país encontra-se
fora do SIN, em pequenos sistemas isolados localizados principalmente na região amazônica
(ONS, 2004). O grande desafio da universalização está em encontrar meios de atender a
todos, sem que isto gere problemas de impacto ambiental, aumento dos custos da energia ou
dificuldades técnicas no caso da necessidade de integração ao SIN.
As principais mudanças impostas pelo novo modelo consistem no planejamento de longo
prazo, realizado pela Empresa de Pesquisa Energética (EPE), órgão diretamente ligado ao
MME, na obrigatoriedade de contratação de 100% da demanda ou da carga das distribuidoras
e clientes Livres (CL); na substituição do MAE pela Câmara de Comercialização de Energia
Elétrica (CCEE), que funcionará como um pool; na “criação” de dois ambientes de
contratação regulada e livre que devem ser gerenciados pela CCEE e a restrição das
atividades do órgão regulador (ANEEL, 2004).
Um aspecto positivo do modelo é o respeito aos contratos bilaterais já firmados; uma garantia
dos direitos firmados com os investidores. O grande desafio do modelo está em atingir sua
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 42
sustentabilidade. Entenda-se por sustentabilidade, o equilíbrio entre oferta e demanda no curto
e longo prazo, incorporando as mais diversas restrições ambientais, sociais e
macroeconômicas.
3.3.1 Agentes e órgãos do setor
O marco regulatório conceitualmente foi projetado considerando os agentes existentes, mas
modificando algumas atribuições e criando novos agentes solucionando assim funções
deficitárias do modelo anterior. A seguir serão apresentadas as estruturas dos órgãos que
atuam na regulação e planejamento do setor (MME, ANNEL, ONS, EPE, CMSE e CCEE) e
dos agentes de distribuição, geração, comercialização, transmissão, autoprodutor e
consumidor livre, considerando o marco regulatório.
Ministério de Minas e Energia (MME)
O MME volta a exercer o Poder Concedente, anteriormente designado à ANEEL. Dessa
forma, cabe ao Ministério a assinatura dos contratos de concessão de linhas de transmissão,
geração e distribuição de energia elétrica, podendo esta ser delegada a agência reguladora.
O MME passa a trabalhar por meio de decretos para complementar a regulação estabelecida
pelas leis que estabeleceram as diretrizes do Novo Modelo. Assim o Ministério passa a
concentrar as principais decisões, restringindo, portanto, a atuação da agência reguladora
independente (ANEEL).
O MME definirá anualmente o montante de energia a ser contratado no mercado regulado
baseado nas declarações das distribuidoras, além de homologar os empreendimentos de
geração listados pela EPE para os leilões do Ambiente de Contratação Regulada (ACR).
O preço máximo dos leilões de energia proveniente de usinas existentes será determinado pelo
MME, assim como a criação de mecanismos para compensar as variações nos custos de
aquisição de energia não contempladas no reajuste tarifário do ano anterior, ou seja, alterações
na Conta de Compensação dos Valores da Parcela A (CVA), instituída pela Medida
Provisória nº. 2.227 de 4 de setembro de 2001. Esta última tarefa será realizada em conjunto
com o Ministério da Fazenda (CASTRO, 2004).
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 43
Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL)
Criada em 1996 pela lei nº. 9.427, a ANEEL era responsável pelo exercício do poder
concedente. O marco encarregava a agência de operacionalizar as licitações nas áreas de
geração, transmissão e distribuição de energia elétrica, além da concessão de outorgar para
aproveitamento de potenciais hidráulicos que atendam aos planos de outorga estabelecidos
pelo MME/EPE.
A celebração dos contratos fica sob a responsabilidade do MME e competirá à ANEEL a
gestão dos mesmos. Foram adicionadas novas atribuições à Agência como, por exemplo:
Criar mecanismos de regulação e fiscalização para garantir o atendimento da totalidade
do mercado de cada agente de distribuição e de comercialização de energia elétrica,
incluindo também o correto atendimento ao consumidor livre;
Organizar e promover processos licitatórios para o atendimento das necessidades do
mercado;
Homologar as receitas dos agentes de geração na contratação regulada e as tarifas a
serem pagas pelas concessionárias, permissionárias ou autorizadas de distribuição de
energia elétrica, observados os resultados dos processos licitatórios.
Definir as tarifas de uso dos sistemas de transmissão e distribuição, sendo que as de
transmissão devam atender as seguintes características:
a) Garantir a arrecadação de recursos suficientes para cobertura dos custos dos
sistemas de transmissão;
b) Utilizar sinal locacional, visando assegurar maiores encargos para os agentes
que mais onerem o sistema de transmissão.
Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS)
Com a lei nº. 10.848/04, o Poder Concedente amplia a atuação do ONS, sem prejuízo de
outras atribuições já conferidas, passando este, a partir da publicação da lei, a contribuir na
análise e planejamento das ampliações das instalações da rede básica, bem como os reforços
dos sistemas existentes a serem considerados no planejamento da expansão dos sistemas de
transmissão do Sistema Interligado Nacional – SIN. Mas a maior alteração ocorre com a
reestruturação da organização interna do operador. Fica, portanto, estabelecida uma nova
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 44
composição de diretoria com cinco integrantes com mandatos fixos de quatro anos não
coincidentes, três diretores serão indicados pelo Poder Concedente, entre eles o Diretor Geral
e dois serão indicados pelos agentes de geração, transmissão e distribuição de energia elétrica.
O ONS na condição de gestor do SIN deve atender as seguintes diretrizes:
A otimização do uso dos recursos eletroenergéticos para o atendimento aos requisitos
de carga, considerando as condições técnicas e econômicas para despacho das usinas;
As necessidades de energia dos agentes;
Os mecanismos de segurança operativa, optando sobre a inclusão de curvas de aversão
ao risco de déficit de energia;
As restrições de transmissão;
O custo do déficit de energia;
As interligações internacionais.
Empresa de Pesquisa Energética (EPE)
Com a aprovação da lei nº. 10.847 em 15 de março de 2004, o novo modelo atende a uma
importante demanda relegada no modelo anterior, o planejamento de médio longo prazo. A lei
estabelece a criação da EPE, que terá as seguintes atribuições:
Responsabilidade pela articulação relativa ao aproveitamento energético de rios
compartilhados com países limítrofes;
Planejamento e negociação da integração energética com outros países;
Desenvolvimento de estudos de impacto social, viabilidade técnica-econômica e sócio
ambiental para os empreendimentos de energia elétrica e de fontes renováveis, além de
promover estudos informativos para avaliação e incremento da utilização de energia de
fontes renováveis;
Desenvolvimento de estudos para incrementar a utilização de carvão mineral nacional.
Efetuar o acompanhamento da execução de projetos e estudos de viabilidade realizados
por agentes interessados e devidamente autorizados;
Elaborar e publicar o balanço energético nacional;
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 45
Elaborar estudos necessários para o desenvolvimento dos planos de expansão da
geração e transmissão de energia elétrica de curto, médio e longo prazo; (PELP – Plano
de Expansão de Longo Prazo do Setor Elétrico);
Elaborar estudos relativos ao plano diretor para o desenvolvimento da indústria de gás
natural no Brasil;
Identificar e quantificar os potenciais de recursos energéticos;
Obter a licença prévia ambiental e a declaração de disponibilidade hídrica necessárias
às licitações, envolvendo empreendimentos de geração hidrelétrica e de transmissão de
energia elétrica, selecionados pela EPE;
Promover estudos de mercado visando definir cenários de demanda e oferta de
petróleo, seus derivados e produtos petroquímicos;
Promover estudos e produzir informações que subsidiarão planos e programas de
desenvolvimento energético ambientalmente sustentável, inclusive, de eficiência
energética;
Promover estudos para dar suporte ao gerenciamento da relação reserva e produção de
hidrocarbonetos no Brasil, visando à auto-suficiência sustentável;
Promover estudos voltados para programas de apoio para a modernização e capacitação
da indústria nacional, visando maximizar a participação desta no esforço de
fornecimento dos bens e equipamentos necessários para a expansão do setor energético;
Promover planos de metas voltadas para a utilização racional e conservação de energia,
podendo estabelecer parcerias de cooperação para este fim;
Realizar estudos e projeções da matriz energética brasileira;
Realizar estudos para a determinação dos aproveitamentos ótimos dos potenciais
hidráulicos.
Ressalta-se que os novos empreendimentos de geração e transmissão só serão licitados após a
obtenção de licença ambiental. A intenção é evitar que as obras sejam paralisadas após a
licitação por falta da referida licença, garantindo o cumprimento dos cronogramas e,
conseqüentemente, reduzindo os riscos para os investidores.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 46
A EPE tem incumbências semelhantes àquelas da Eletrobrás, nas décadas de 70 e 80, quando
se misturavam, sob sua tutela, o planejamento, os empréstimos e os investimentos diretos.
(SANTOS, 2004a).
Comitê de Monitoramento do Setor Elétrico (CMSE)
Como já mencionado, as diretrizes do novo modelo foram estabelecidas por leis, mas têm sido
através de decreto de lei que o mesmo vem sendo detalhado. O CMSE foi instituído pelo
decreto nº 5.175 de 9 de agosto de 2004 e atuará subordinado ao MME, auxiliando no
acompanhamento e avaliação da continuidade e da segurança do abastecimento eletro-
energético no país, sendo presidido pelo Ministro de Estado de Minas e Energia.
O CMSE será constituído por quatro representantes do MME e os titulares dos seguintes
órgãos:
ANEEL;
ANP;
CCEE;
EPE;
ONS.
O comitê é responsável por monitorar o desenvolvimento das atividades de geração,
transmissão, distribuição, comercialização, importação e exportação de energia elétrica; gás
natural e petróleo e seus derivados; realizar a avaliação das condições de abastecimento e
atendimento em horizontes pré-determinados.
O CMSE também deverá realizar análises periódicas e integradas de segurança do
abastecimento e atendimento ao mercado de energia elétrica, gás natural e petróleo e seus
derivados, além de identificar dificuldades e obstáculos de caráter técnico, ambiental,
comercial e outros que possam afetar a regularidade e a segurança do sistema. O comitê
também ficará responsável por elaborar propostas de ajustes, soluções e recomendações que
promovam a manutenção da segurança do sistema elétrico.
As atribuições determinadas ao comitê somadas às atribuições delegadas à EPE se
assemelham as do extinto Comitê Coordenador de Planejamento da Expansão (CCPE)
idealizado no relatório final do RE-SEB.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 47
Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE)
A CCEE assume a responsabilidade de realizar a contabilização e liquidação dos contratos de
compra e venda de energia no mercado de curto prazo, além de funcionar como um pool,
gerenciando todos os contratos a serem firmados por cada um dos geradores com todas as
distribuidoras, sucedendo o Mercado Atacadista de Energia (MAE) extinto em 2004. Assim, a
ANEEL deverá considerar a tarifa de suprimento apurada pela CCEE no cálculo das tarifas de
fornecimento dos consumidores cativos.
A contabilização e liquidação no mercado de curto prazo serão efetuadas sob o Preço de
Liquidação de Diferenças (PLD), antigo PMAE, que será estabelecido pela CCEE no máximo
em base semanal, considerando o custo marginal de operação e limites inferior e superior
definidos pela ANEEL.
No cálculo do PLD, deverão ser observados, entre outros, a otimização dos recursos
eletroenergéticos do SIN, as restrições operacionais das usinas, o custo do déficit e as
restrições técnicas das linhas de transmissão.
O limite superior para o PLD será determinado por meio da análise dos custos variáveis de
operação das usinas termelétricas despachadas pelo ONS enquanto o valor mínimo observará
os custos de operação e manutenção das usinas hidrelétricas e os custos referentes à utilização
dos recursos hídricos.
A CCEE será formada por titulares de concessão, permissão ou autorização, por outros
agentes vinculados aos serviços e às instalações de energia elétrica, e pelos consumidores
livres. Sendo que a participação pode ser voluntária ou obrigatória.
Os agentes da CCEE serão divididos nas categorias de geração, de distribuição e de
comercialização, da seguinte forma:
I - Categoria de geração, subdividida em:
a) classe dos agentes geradores concessionários de serviço público;
b) classe dos agentes produtores independentes;
c) classe dos agentes autoprodutores.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 48
II - Categoria de distribuição, composta pela classe dos agentes de distribuição, titular de
concessão, permissão ou autorização de serviços e instalação para fornecer energia elétrica ao
consumidor final, exclusivamente da forma regulada.
III - Categoria de comercialização, subdividida em:
a) classe dos agentes importadores e exportadores;
b) classe dos agentes comercializadores;
c) classe dos agentes consumidores livres.
Agentes de geração
Os agentes de geração poderão exercer três papéis distintos: concessionários de serviço
público de geração (CSPG), PIE ou APE.
As geradoras estatais, que pertencem ao conjunto de CSPG, comercializarão sua energia
assegurada, obrigatoriamente, por meio de licitação, tanto no ambiente de contratação
regulada quanto no ambiente de livre contratação.
Os geradores deverão possuir garantias físicas de energia e potência para constituírem os
lastros nos contratos de compra e venda de energia firmados na CCEE.
Caberá ao MME definir e disciplinar a forma de cálculo das referidas garantias, a serem
executadas pela EPE, baseando-se nos critérios propostos pelo Conselho Nacional de Política
Energética (CNPE).
Em caso de atraso no prazo de entrada em operação comercial das unidades geradoras e o
lastro de energia verificado não seja suficiente, o gerador deverá celebrar contratos de compra
de energia para atender suas obrigações, assumindo todos os riscos associados, inclusive a
diferença de preços entre sub-mercados, além de sofrer as penalidades previstas na convenção
de comercialização.
As novas usinas hidrelétricas, que pretendam comercializar uma parcela de sua energia
assegurada no ambiente de contratação livre ou utilizá-la para consumo próprio, terão parte
dessa receita auferida destinada à modicidade tarifária do ambiente de contratação regulada,
conforme dispuser o edital do leilão de energia dos novos empreendimentos de geração.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 49
Agentes de distribuição
O maior desafio deste agente no novo modelo está em ser capaz de prever com exatidão seu
mercado em um horizonte de cinco anos. Segundo o decreto nº 5.163, as distribuidoras estão
obrigadas a contratar 100% do seu mercado; a aquisição da energia deve ser feita mediante
contratação regulada por meio de leilões, sendo respeitados os contratos estabelecidos antes
da entrada do novo modelo.
Estão garantidos os repasses integrais às tarifas dos consumidores cativos até o limite de 3%
de sobre-contratação. Para os casos de sub-contratação, será permitido o repasse do menor
valor entre o PLD e o Valor de Referência (VR), que será definido pela equação 3.1, além da
aplicação de penalidades.
Sobre a energia contratada a partir de geração distribuída, fontes eólicas, pequenas centrais
hidrelétricas e biomassa que integrarem o Programa de Incentivo as Fontes Alternativas –
PROINFA, não haverá necessidade de licitação para sua aquisição, respeitados os limites de
contratação e repasse às tarifas ao VR.
A Lei nº. 10.848 de 2004 deu nova redação ao art. 8º da Lei nº. 8.631 de 1993 estabelecendo
que as concessionárias que estiverem inadimplentes no pagamento das parcelas das quotas
anuais dos encargos setoriais, tais como RGR, CDE, PROINFA, CCC e Itaipu; não terão
revisão tarifária, exceto a extraordinária, ou reajuste tarifário e nem o recebimento dos
recursos originários da RGR, CDE e CCC.
O decreto que regulamenta a comercialização de energia (nº. 5.163/04) estabeleceu que, a
partir de outubro de 2004, as distribuidoras deverão assinar com os consumidores
potencialmente livres, contratos distintos o acesso a rede (conexão e uso dos sistemas de
transmissão ou distribuição) e para a compra e venda de energia, nas datas de reajuste ou
revisão tarifária, o que ocorrer primeiro.
No caso de perda de consumidores para o mercado livre, as distribuidoras poderão reduzir os
contratos de energia com as usinas existentes na mesma proporção da energia perdida,
evitando assim, que as empresas fiquem expostas aos riscos de ficar long (Sobre contratada).
Também serão permitidas reduções anuais nos contratos com as geradoras de até 4% do total
inicialmente acertado para acomodar as variações do mercado cativo.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 50
As pequenas concessionárias de distribuição de energia elétrica, com mercados próprios
inferiores a 500 GWh/ano, passaram a possuir as seguintes alternativas para contratação de
energia:
Aquisição nos leilões do Ambiente de Contratação Regulada - ACR;
Compra dos geradores distribuídos;
Mediante tarifa regulada de seu atual supridor; ou
Promoção de licitação pública para aquisição de energia.
Contudo, se essas pequenas distribuidoras optarem por não contratar a energia dos seus atuais
fornecedores mediante tarifa regulada, deverão avisá-los formalmente com antecedência
mínima de 15 dias da data limite estabelecida pelo decreto nº. 5.163 de 2004, para
apresentação das previsões de mercado das distribuidoras com venda superior a 500
GWh/ano.
Além disso, esses agentes passarão a integrar a CCEE e só poderão retornar a condição de
supridos mediante tarifa regulada após 5 anos da formalização dessa decisão junto ao seu
antigo fornecedor ou mediante aprovação do mesmo.
Agentes de transmissão
O novo modelo não prevê grandes alterações para os agentes de transmissão, uma vez que
este segmento é tratado como um monopólio natural e foi considerado eficiente, servindo de
inspiração para a formatação das novas concessões de usinas.
No entanto, no decreto nº. 5.163 de 2004 fica definido que o MME estabelecerá a metodologia
para utilização de sinal locacional, a ser utilizada pela ANEEL, no cálculo das tarifas de uso
dos sistemas de transmissão (TUST) e na determinação dos fatores de perdas.
Agentes de comercialização
As comercializadoras de energia poderão atuar no ambiente de contratação livre, vendendo
seus produtos aos consumidores que optaram por outros fornecedores e comprando os
respectivos lastros de energia dos geradores que destinaram toda ou parte de suas produções
ao ambiente livre.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 51
Também será permitida a participação de comercializadoras nos leilões de ajuste das
distribuidoras, além da possibilidade de negociar energia com os geradores que não
comprovarem lastro suficiente para cumprirem seus contratos, em virtude de atraso no
cronograma das obras.
Segundo o decreto nº 5.163/04, as comercializadoras ficam obrigadas, juntamente com os
demais agentes vendedores, a informar anualmente a previsão de seus mercados para os
próximos cinco anos.
Consumidores Livres
O agente já existia no modelo anterior, mas o decreto nº 5.163/04 definiu o consumidor
potencialmente livre como sendo aquele que possui demanda igual ou superior a 3 MW e é
atendido em tensão igual ou superior a 69 kV.
Os consumidores potencialmente livres, cujos contratos de fornecimento não contenham
cláusulas de tempo determinado, poderão tornar-se livres desde que avisem formalmente à sua
concessionária 15 dias antes do prazo estabelecido para as distribuidoras apresentarem a
declaração do montante de energia a ser contratado nos leilões anuais, que é de sessenta dias
de antecedência.
Assim, esses consumidores poderão adquirir energia de outros fornecedores a partir do ano
seguinte de sua manifestação à concessionária. Tal prazo pode ser reduzido com a anuência da
distribuidora. Para os consumidores potencialmente livres, que possuam cláusulas
determinando a data do vencimento do contrato com a concessionária local, somente poderão
optar por outro fornecedor após o término do respectivo contrato.
Contudo, para o consumidor livre retornar à condição de cativo da concessionária local,
deverá informá-la com antecedência mínima de 5 anos, este prazo pode ser flexibilizado
conforme o interesse e disponibilidade da distribuidora (Dec. nº.5.163/2004).
Ficou também estabelecido que o consumidor livre deverá informar ao MME, o montante da
energia contratada para atender o seu consumo, sendo que haverá penalidade para o caso de
sub-contratação, embora até o momento a penalidade ainda não esteja regulamentada.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 52
Os consumidores livres deverão ser representados ou ingressar como agentes na CCEE para
que sejam realizadas as operações de contabilização e liquidação dos contratos no mercado de
curto prazo.
O arranjo institucional atual acarreta uma sobre capacidade de geração. Em uma lógica de
mercado livre, tal situação é danosa, pois leva a baixos preços que não remuneram o capital.
Em um ambiente regulado, tal risco tende a onerar o consumidor cativo. É bom lembrar o que
aconteceu com a transmissão nos últimos três anos, que seguindo a mesma orientação
pretendida para a geração, imputou aos consumidores um aumento de quase cem por cento
das tarifas. Este efeito se assemelha ao processo descrito por Averch-Johnson, no qual
sistemas com garantia de rentabilidade sempre se encontra sobre capacidade e baixa
preocupação com processo de melhoria de gestão (SANTOS, 2004 a).
3.3.2. Ambientes de contratação
O novo modelo regulamenta a contratação de energia através de dois ambientes, o ambiente
de contratação regulada (ACR), e o ambiente de livre contratação (ACL). O mercado regulado
deve concentrar as operações de compra e venda de energia, por meio de leilões públicos.
Toda a demanda das distribuidoras de energia elétrica ainda não contratada deverá se realizar
neste ambiente, onde todos os agentes vendedores serão os titulares de concessão, permissão
ou autorização para gerar, importar ou comercializar energia elétrica, usualmente este
mercado é conhecido por pool. As distribuidoras deverão contratar energia necessária para
atender a 100% de seu mercado cativo, o mecanismo de celebração serão os Contratos de
Comercialização de Energia no Ambiente Regulado (CCEAR), os quais serão celebrados
entre as distribuidoras e as concessionárias ou autorizadas de geração, com intermediação da
CCEE.
As distribuidoras estão obrigadas a contratar energia dentro do ACR, por meio dos leilões de
energia que podem ser: leilão de energia existente (A-1 e ajustes), energia nova (A-5 e A-3).
A flexibilidade de troca de contratos será implementada através do mecanismo comercial de
sobras de déficit (MCSD) ainda em elaboração na ANEEL e CCEE. A figura 3.2 apresenta as
formas de contratação em uma linha do tempo facilitando o entendimento.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 53
A-1A-2A-3A-4A-5
A-1A-2A-3A-4A-5
Geração Existente
Ajuste
Geração Nova
A
Geração Distribuída
A-1A-2A-3A-4A-5
A-1A-2A-3A-4A-5
Geração Existente
AjusteAjuste
Geração NovaGeração Nova
A
Geração Distribuída
Fonte: MME – Modelo institucional 2003
Figura 3.2: Tipos de Contratação de Energia no ACR
Segundo o novo modelo, o princípio da liberdade do produtor de escolher o que produzir e
como produzir é abandonado na medida em que se fixa quanto se quer comprar e de quais
centrais.
O montante total de energia elétrica a ser leiloado e a lista de usinas hidrelétricas e térmicas
que participarão dos respectivos leilões, serão definidos pelo MME com base nas previsões de
mercado elaboradas pelas distribuidoras e estudos realizados pela EPE.
No caso do primeiro leilão realizado em 07 de dezembro de 2004, as empresas participantes
estão na figura 3.3.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 54
Vendedores
Compradores
AES Sul, Ampla,
Bandeirante, Caiuá, Ceal,
CEB, CEEE, Celb, Celesc,
Celg, Celpa, Celpe, Celitns,
Cemar, Cemat, Cemig,
Cataquases Leopoldina,
Coelba, Coelce, Copel,
Cosem, CPFL Paulista,
EEVP, Elektro, Eletropaulo,
Energipe, Enersul, Escelsa,
Light, Nacional, Piratininga,
Breitner Energética,
CDSA, CEC CEEE,
Cemig, Ceran, Cesp,
CGTEE, Chesf, Copel,
Duke Energy, Eletronorte,
Emae
,
Escelsa
,
Furnas
,
Energia Velha
Gerada por usinas já
existentes, cujo
investimento, está total ou
p
arcialmente amortizado.
Figura 3.3- Representação do Megaleilão de energia
Ainda sobre o 1.º leilão (conhecido como leilão de energia velha), pode-se afirmar que o
objetivo de modicidade tarifária foi atendido com sucesso. Pois os valores desembolsados na
aquisição de energia caíram significativamente, partindo de uma média superior a R$ 75,00
para R$ 57,51. O resultado também apontou o fracasso no produto de 2008, fato que levou a
necessidade de um outro leilão para atender a demanda não atendida.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 55
No Ambiente de Contratação livre (ACL), a compra e venda de energia se dará por meio de
contratos bilaterais livremente negociados. Os players autorizados a atuar neste ambiente são
as comercializadoras, os agentes de geração, de importação, de exportação e os consumidores
livres, não sendo permitido à distribuidora a aquisição de energia neste mercado.
Estão incluídos no ACL os consumidores com carga maior ou igual a 500 kW que comprarem
energia diretamente de Pequenas Centrais Hidrelétricas (PCH), fontes à base de biomassa,
eólica ou solar (contempladas no PROINFA), ou seja, as fontes de energia renováveis (FER).
Os geradores federais, estaduais ou municipais poderão comercializar parte de sua energia
assegurada no ACL, utilizando as opções descritas na tabela 3.1:
1
Leilões exclusivos para consumidores finais ou licitação e chamada pública
organizadas pelos próprios consumidores;
2
Oferta pública para atendimento da expansão de consumidores existentes ou para
novos consumidores, somente aqueles com demanda igual ou superior a 50MW;
3
Leilões, chamadas ou ofertas públicas aos demais agentes vendedores e
exportadores ou;
4
Possibilidade de aditamento dos contratos de fornecimento, em vigor em 26 de
agosto de 2002 até o final de 2010.
Tabela 3.1 – Opções de comercialização no ACL
3.4. Comercialização de energia
Como já mencionado, o decreto nº.5.163/04 regulamenta as regras de comercialização do
novo modelo. Segundo o decreto, fica estabelecido um conceito fictício de energia nova e
energia velha. Entende-se por contratação de energia existente (energia velha), aquela
proveniente das usinas que já estavam em funcionamento antes de 2000, a comercialização de
energia ocorre via leilões, os contratos terão duração de 3 a 15 anos e início de suprimento
para janeiro do ano subseqüente ao leilão.
A contratação de nova geração (energia nova) deve atender a expansão da carga do sistema e
será promovida por meio de licitações com antecedência de cinco (A-5) e três anos (A-3) da
realização do mercado previsto pelas distribuidoras (ano A).
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 56
Todos os contratos celebrados nos ano A-5 e A-3 terão vigência de 15 a 35 anos, a contar do
início do suprimento no ano A. Para o primeiro caso, será permitido às distribuidoras o
repasse integral dos custos da aquisição de energia aos consumidores cativos. No tocante do
leilão A-3, terá garantido o repasse total dos custos de compra somente até o limite de 2% do
mercado da distribuidora.
A contratação de ajuste destina-se a complementação da parcela do mercado previsto pelas
distribuidoras para o ano A que não foi coberto nas licitações dos anos anteriores, limitado a
1% da carga total contratada da distribuidora. A vigência dos contratos será de no máximo 2
anos.
O modelo permite a concessionária realizar chamadas públicas para contratar energia de
geração distribuída, limitada a 10% do seu mercado.
Quanto ao repasse as tarifas, fica estabelecido o VR (antigo valor nominal) descrito na
fórmula 3.1, que deve auxiliar na definição da estratégia a se adotar nos leilões do pool.
35
3355
QQ
QVLQVL
VR
+
×
+
×
=
(3.1)
Onde:
VL5 é valor da energia adquirida no ano A-5;
VL3 é valor da energia adquirida no ano A-3;
Q5 é o montante de energia adquirido no ano A-5;
Q3 é o montante de energia adquirido no ano A-3;
VR é o valor de referência a ser publicado pela ANEEL.
Caso o VR seja maior que a tarifa média ponderada da compra da distribuidora, a diferença
entre os valores resultará em um ganho que deve ser repassado para a modicidade tarifaria.
Porém, se VR for inferior à tarifa média ponderada, a concessionária não poderá repassar a
diferença para os consumidores nesse período. Nos anos seguintes, haverá o repasse dos
custos reais de compra de energia às tarifas. Para melhor entendimento do modelo, a tabela
3.2 resume as principais regras de contratação.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 57
Ano
Formas de Contratação da Energia
- Leilões
Entrega
Prazo de
Vigência
(anos)
Regras para o Repasse dos Custos
de Aquisição às Tarifas Reguladas
2004 Energia de usinas existentes 2005
2006
2007
2008
8 (mínimo)
8 (mínimo)
8 (mínimo)
5 (mínimo)
Repasse integral até VR.
Para 2005 e 2006, VR igual ao
preço máximo do leilão de 2004
para entrega nos mesmos anos.
Para 2007 e 2008, repasse à VR,
mas com VL5 e Q5 iguais aos
valores dos leilões de energia nova
de 2005 para entrega em 2009 e
2010, e VL3 e Q3 iguais aos
montantes dos leilões de energia
nova com entrega em 2007 e 2008.
2005
2005
2006
Energia de usinas novas (A-5)
Energia de usinas novas (A-5)
Energia de usinas novas (A-5)
2009
2010
2011
15 (mínimo)
15 (mínimo)
15 (mínimo)
Repasse à VR nos 3 primeiros anos
de suprimento e do valor integral a
partir do quarto ano.
2006
2007
2008
Energia de usinas novas (A-3)
Energia de usinas novas (A-3)
Energia de usinas novas (A-3)
2009
2010
2011
15 (mínimo)
15 (mínimo)
15 (mínimo)
Repasse à VR nos 3 primeiros anos
de suprimento e do valor integral a
partir do quarto ano, até o limite de
2% do mercado da distribuidora no
ano A-5. Acima disso, repasse ao
mínimo entre VL5 e VL3.
2005
2006
2007
2008
2009
2010
Energia de usinas existentes (A-1)
Energia de usinas existentes (A-1)
Energia de usinas existentes (A-1)
Energia de usinas existentes (A-1)
Energia de usinas existentes (A-1)
Energia de usinas existentes (A-1)
2006
2007
2008
2009
2010
2011
5 (mínimo)
5 (mínimo)
5 (mínimo)
5 (mínimo)
5 (mínimo)
5 (mínimo)
Para os leilões entre 2005 e 2008,
repasse integral até o limite de 1%
da carga verificada no ano anterior.
Acima disso, repasse de 70% do
valor médio dos leilões com entrega
entre 2005 e 2008. A partir de
2009, repasses integrais.
Todo
ano
Leilão de ajuste 2005
2006
etc.
2 (máximo)
2 (máximo)
Repasse integral até o limite de VR.
Contratação limitada a 1% da carga
total da distribuidora.
Fonte: Revista Brasileira de energia (FIQUERDO, CASTRO & CAMARGO, 2004)
Tabela 3.2 - Resumo Exemplificado das Novas Regras de Contratação
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 58
Quando a distribuidora apresentar desvios positivos, ou seja, estiver sobre contratada no ano
em análise, a liquidação das diferenças no mercado de curto prazo obedecerá aos critérios da
tabela 3.3:
Até o limite de 3% de
desvio positivo
Os lucros resultantes da venda da energia no mercado de
curto prazo serão apropriados pelas empresas, e os prejuízos
resultantes dessa mesma operação serão incorporados à tarifa
dos consumidores;
Para desvios positivos
superiores a 3%
Os lucros obtidos no mercado de curto prazo serão
incorporados pela distribuidora, contudo, se houver prejuízos
nessas operações, a empresa absorverá somente a parcela que
exceder o limite de 3% de sobre-contratação.
Tabela 3.3 – Critérios para Liquidação das Diferenças no Curto Prazo
No caso de haver desvios negativos, ou seja, subcontratação do mercado cativo, a
distribuidora poderá repassar os custos de aquisição de energia no mercado de curto prazo aos
consumidores, porém o montante contratado será valorado pelo mínimo entre o PLD e o VR,
além da aplicação de uma penalidade. A Tabela 3.4 apresenta os critérios adotados para a
liquidação das diferenças no mercado de curto prazo.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 59
Desvios Positivos (DP)
Se DP ≤ 3% do montante contratado:
O lucro será apropriado pela empresa ou
A perda será repassada para o consumidor.
Se DP > 3% do montante contratado:
O lucro será apropriado ou
Em caso de perda:
Se a distribuidora não optou pela redução de 4% aa ⇒ perda
Se optou:
DP > a redução anual de 4% ⇒ perda
DP ≤ a redução anual de 4% ⇒ perda igual a zero
Desvios Negativos (DN)
Se
VRPLDPLD
≤
≤
mi
n
:
Perda nula no curto prazo;
Aplicação de penalidade; e
A diferença entre VR e o mix de compra (MC) representa a perda de
oportunidade de ganhos no caso de acerto na previsão de mercado.
Se
max
PLDPLDVR
≤
<
:
Perda no curto prazo;
Aplicação de penalidade; e
A diferença entre VR e o mix de compra (MC) representa a perda de
oportunidade de ganhos no caso de acerto na previsão de mercado.
Tabela 3.4 – Resumo dos Critérios Adotados na Liquidação das Diferenças no Resumo Exemplificado
das Novas Regras de Contratação Curto Prazo
3.5 Risco do marco regulatório
Segundo Geller (2003), a regulamentação pode ser adotada para aumentar os investimentos, a
eficiência ou superar as barreiras à adoção de equipamentos de energia renovável ou sistemas
de co-geração.
Ainda segundo o autor, experiências de políticas públicas passadas trazem uma série de lições
como:
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 60
As políticas públicas devem ser previsíveis e estáveis para reduzir o risco e a incerteza
que os investidores, empresas e consumidores enfrentam. Mantê-las em vigor por mais
de dez anos para que se possa garantir um desenvolvimento organizado do setor.
Adotar acordos voluntários entre governo e setor privado.
Fazer o planejamento integrado dos recursos energéticos e de transporte e uso de terra
para direcionar os investimentos para opções que minimizem os custos sociais e
ambientais.
Aplicar regulamentos ou obrigações a uma adoção generalizada.
O governo deve criar um ambiente de mercado em que os investidores e as empresas
privadas possam inovar, competir e, finalmente, lucrar com seus investimentos.
Na análise do Novo Modelo, podemos destacar os seguintes riscos:
O consumidor cativo, praticamente, arcará com todos os sobre custos descritos, como
já tem ocorrido com os constantes e significativos aumentos de encargos setoriais. A
única maneira de reagir seria aumentando a sua elasticidade, seja a própria ou cruzada.
Instrumentos como “Demand Side Bidding”, modulação de carga face às condições de
mercado, com respectiva exposição ao mercado de curto prazo, ficam inviabilizados
com a obrigatoriedade da contratação plena. Com isto, o segundo ótimo fica ainda mais
distante do primeiro.
Observa-se um engessamento na oferta de energia hidrelétrica para o mercado livre,
indo na contramão da liberalização potencial de um enorme mercado (consumidores de
no mínimo 3 MW, conectados em tensão igual ou superior a 69kV). Sobrariam as
centrais térmicas, reconhecidamente caras, e a geração distribuída; representada
basicamente por PCH´s e cogeração. Fica ainda uma série de questões a serem
resolvidas, para incentivar essas fontes, como uma apropriada metodologia de custos
que valorize a geração distribuída (embebida na rede de distribuição) quando
responsável por redução de perdas, melhoria do perfil de tensão, aumento da
confiabilidade e deslocamento de investimentos em rede.
Promove a concentração de decisões no Poder Executivo e, por conseqüência, o
enfraquecimento da ANEEL. Além disso, a EPE, a CCEE, o CMSE e o ONS serão
dirigidos por pessoas indicadas pelo governo.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 61
As leis que regulamentam o Novo Modelo apresentam apenas uma nova estrutura do
setor elétrico, deixando a maior parte das novas regras a cargo do MME, criou-se um
ambiente de incertezas sobre a estabilidade regulatória a médio e longo prazo, o que
poderá afetar o nível de investimento dos agentes privados no setor.
As geradoras estarão expostas ao risco de inadimplência das distribuidoras, uma vez
que várias empresas estão em situação financeira delicada, destacando-se as empresas
federalizadas e as garantias oferecidas que podem não ser suficiente. Com a perspectiva
de aumento do risco de crédito, os bancos tenderão a elevar os custos de financiamento,
o que poderá inviabilizar a expansão do sistema elétrico.
As distribuidoras também estarão sujeitas a riscos com as exigências sobre a previsão
dos mercados com 5 anos de antecedência e contratação da energia necessária, seja esta
energia existente, energia nova (com 5 ou 3 anos de antecedência) ou de ajustes
(anualmente) via leilões públicos. Os contratos bilaterais firmados pelas empresas com
PIE serão respeitados, assim como a obrigatoriedade da aquisição de parte da energia
produzida por Itaipu. Assim, para minimizar o risco de penalização por erros de
previsão, as distribuidoras tenderão a celebrar contratos de curta duração e, por isso, as
geradoras já existentes estarão expostas às variações no mercado cativo das
distribuidoras, sob risco de redução de receita.
Como os preços resultantes desses leilões tenderão a ser diferentes, e os desvios entre o
mercado previsto e o realizado serão liquidados no mercado de curto prazo, que é
bastante volátil, a distribuidora deverá gerenciar o risco associado à contratação de
energia para não prejudicar sua receita.
3.6 Considerações finais
A conclusão deste capítulo auxilia no atendimento de pelo menos dois objetivos explícitos da
pesquisa apresentados no capítulo 1. Os textos apresentados buscam auxiliar futuras pesquisas
sobre o setor elétrico sem uma base de consulta confiável e clara da organização do setor
elétrico brasileiro. Buscou-se dar uma atenção especial ao setor elétrico brasileiro e ao novo
modelo institucional aprovado pela lei Nº. 10.848/04, além da discussão sobre os riscos
associados ao “novo modelo”.
Capítulo 3 – Panorama do setor elétrico brasileiro - 62
Todo este conhecimento foi necessário para a próxima etapa da pesquisa, uma análise sobre
os riscos associados à remuneração das distribuidoras no Brasil. Para tanto será necessária a
apresentação do mecanismo de tarifação vigente, descrito no próximo capítulo, tema que
apresenta um extenso campo para a pesquisa sobre riscos em uma distribuidora.
Entretanto, uma vez apresentado o processo tarifário, o objetivo se concentra em encontrar os
componentes tarifários que poderiam ser projetados e ai sim construir as estratégias de hedge.
Capítulo 4 Regime tarifário para distribuidora de energia
“Administrar bem um negócio é administrar seu futuro; e
administrar seu futuro é administrar informações” MARION
HARPER JR..
4.1. Considerações iniciais
Ao longo da história do setor elétrico brasileiro as questões tarifárias, por um motivo ou
outro, sempre estiveram presentes, quer seja pelo lado do consumidor, preocupado com os
pagamentos de suas contas mensais, quer seja do lado das empresas concessionárias de
energia elétrica, preocupadas com o fluxo de caixa, equilíbrio econômico financeiro e
rentabilidade dos seus negócios.
Com a entrada de um novo marco regulatório para o setor elétrico brasileiro, o mercado vem
buscando novas formas de analisar seus resultados no médio e longo prazo. Temos então o
desafio de compreender o mecanismo de reajuste de tarifas e os riscos envolvidos no processo
de remuneração, uma vez que estes influem na atratividade do negócio de distribuição.
4.2. Processo de remuneração das distribuidoras: Tarifa e Revisão
tarifária
Antes de iniciar a discorrer sobre os componentes tarifários faz-se necessário o entendimento
sobre o processo de remuneração das distribuidoras. Cabe ao Poder Concedente homologar
um valor pela prestação de serviço público de energia elétrica, ou seja, homologa a tarifa que
pode ser descrita como um documento registrado por uma entidade regulamentada junto a
uma agência federal ou estadual. Ele relaciona os valores que a entidade regulamentada
cobrará para fornecer o serviço a seus consumidores, bem como os prazos e condições que
obedecerá ao fornecer o serviço (DUKE, 2004).
Segundo resolução da ANEEL (Nº. 281,1999), entende-se por tarifa o preço da unidade de
energia elétrica e / ou da demanda de potência ativa. Serviços de água, telefonia e energia
elétrica à medida que passaram a ser administrados pela iniciativa privada exigiam algum tipo
de regulação e a remuneração dos ativos e investimentos passaram a ser controlada pelo
governo ou por órgãos reguladores. O regulador define o nível de remuneração e os reajustes
necessários para atender ao equilíbrio econômico financeiro das empresas do setor. No setor
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
64
elétrico brasileiro a tarifa assume a função de remunerar de maneira adequada os
investimentos requeridos para a prestação dos serviços com os níveis de qualidade estipulados
pelos clientes e órgãos reguladores (RODRIGUES, 2000). A equação 4.1 representa o que
vem a ser o retorno esperado como a resultante das despesas operacionais, da depreciação,
dos impostos e taxa de retorno pela base tarifária.
)*( RBrTDERR
+
+
+
=
(4.1)
Onde:
E = Despesas operacionais (incluindo impostos, menos o de renda);
D = Despesa de depreciação;
T = Imposto de renda;
r = Taxa de retorno (porcentagem autorizada para a “concessionária”);
RB = Base tarifária (investimento líquido em instalações para servir os consumidores
).
Segundo a ANEEL (2005), os consumidores de energia elétrica pagam, um valor
correspondente a quantidade de energia elétrica consumida, no período (mês) anterior,
estabelecida em kWh (quilowatt-hora) multiplicada por um valor unitário, denominado tarifa,
medida em R$/kWh (reais por quilowatt-hora), que corresponde ao preço de um quilowatt
consumido em uma hora.
As tarifas de energia elétrica são definidas com base em dois componentes: demanda de
potência e consumo de energia. A demanda de potência é medida em kW (quilowatt) e
corresponde a média da potência elétrica solicitada pelo consumidor à distribuidora no
intervalo de tempo especificado, normalmente 15 minutos, e é faturada pelo maior valor
medido durante o período de fornecimento, normalmente de 30 dias. O consumo de energia é
medido em kWh (quilowatt-hora) ou em MWh (megawatt-hora) e corresponde ao valor
acumulado do uso da potência elétrica disponibilizada ao consumidor ao longo de um
determinado período de consumo, normalmente de 30 dias.
As tarifas de demanda de potência são fixadas em R$/kW (reais por quilowatt) e as tarifas de
consumo de energia elétrica são fixadas em R$/MWh (reais por megawatt-hora) e
especificadas nas contas mensais do consumidor em R$/kWh (reais por quilowatt-hora) .
Nem todos os consumidores pagam tarifas de demanda de potência. Isto depende da estrutura
tarifária e da modalidade de fornecimento na qual o consumidor está enquadrado.
No Brasil, as tarifas de energia elétrica estão estruturadas em dois grandes grupos de
consumidores: grupo A e grupo B.
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
65
A tarifa além de atender aos objetivos já citados deve atender as necessidades de alocação
eficiente dos recursos, de igualdade e justiça social, estabilidade nos preços e uso racional da
energia elétrica (estrutura tarifária). A estrutura da tarifa por sua vez varia em função de
critérios de demanda e consumo como: nível de tensão de fornecimento, classe de consumo,
estação do ano, período do dia, entre outros.
A pesquisa de Rodrigues (2000), apresenta alguns critérios utilizados para a elaboração da
tarifa, são eles:
Tarifa pelo Custo de Serviços; composta basicamente por custo de operação,
conservação de ativos e remuneração do capital.
Tarifa pelo passivo; é obtida com base no Balanço de Resultados da empresa
considerando os custos de exploração, administrativos, financeiros, rendimento de
capital e pagamento de royalties.Itaipu binacional aplica esta sistemática para o cálculo
da tarifa da potência.
Tarifa pelo preço; tarifa estabelecida em função do preço apresentado na proposta
vencedora de licitação. Caso dos leilões de energia e das linhas de transmissão.
Tarifa pelo custo marginal; o nível tarifário igual á média dos custos marginais de
fornecimento, calculadas a partir de custos incrementais associados à planos de
expansão. Modo de apuração da tarifa de uso dos sistemas de distribuição, TUSD.
Tarifa integrada; obtida a partir das tarifas de referencias, a vantagem desta tarifa é que
este considera aspectos teóricos (teoria econômica) e práticos (eficiência econômica).
Tarifa nodal; a ANEEL através de resolução (Nº. 281/99 e N.º 117/04), estabeleceram as
condições gerais de contratação do acesso uso e conexão do sistema de transmissão e
distribuição, e a sistemática de apuração dos custos por utilização do sistema mediante a
solução de modelo que otimiza a rede de mínimo custo que atendem as restrições dos nós
do sistema. O cálculo da Tarifa de uso do sistema de transmissão, TUST
RB e FR
utilizam o
conceito nodal onde se cobra o usuário em função dos custos que este causa ao sistema
em um ponto determinado.
Ainda sobre tarifa a ANEEL define tipos de tarifas, classificadas em tarifas horo-sazonais,
caracterizadas por apresentarem preços diferenciados de demanda e consumo de energia
elétrica de acordo com as horas do dia (ponta e fora de ponta) e os períodos do ano (seco e
úmido); que pode ser entendido como Modalidades Tarifárias.
Os tipos de tarifas reguladas pela ANEEL são as tarifas Azul e Verde. A tarifa Azul,
caracteriza-se pela aplicação de preços diferenciados de demanda e consumo de energia
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
66
elétrica para os horários de ponta e fora de ponta e para os períodos seco e úmido, esta tarifa
estimula a modulação das empresas. A tarifa Verde: caracteriza-se pela aplicação de um preço
único de demanda, independente de horário e período e preços diferenciados de consumo, de
acordo com as horas do dia e períodos do ano. Esta diferenciação tem origem no modelo
francês e incentiva a algumas classes de consumo a modular o consumo de energia
otimizando os investimentos em geração e transmissão.
Uma vez apresentado o conceito de tarifa é oportuna a conceituação de reajuste tarifário, que
segundo Rodrigues (2000), existem duas abordagens básicas para a realização, taxa de retorno
e preço máximo. Na regulamentação vigente as alterações na tarifa podem ocorre por meio de
três processos: o Reajuste Periódico (anual), para reposição inflacionária; a Revisão Periódica
por iniciativa do Poder Concedente, com prazo definido no contrato de concessão de cada
distribuidora (em média a cada 4 anos), para nova fixação de tarifas e recuperação do ganho
de produtividade (fator X); e Revisão Eventual ou Extraordinária solicitada pela
concessionária, para recomposição das tarifas após impacto significativo em seus custos a fim
de manter o equilíbrio econômico financeiro da concessão.
Os contratos de concessão prevêem que as tarifas serão reajustadas por um índice de reajuste
tarifário, no caso o IRT que é uma média ponderada entre o IGPM e o índice de variação real
dos custos não gerenciáveis (RGR, CCC, CDE, Compensação financeira, Energia, Itaipu, etc.)
pela receita permitida; portanto o IRT corresponde á soma de duas parcelas A e B,
respectivamente custos externos não gerenciáveis e custos internos gerenciáveis descontado o
fator X de recuperação do ganho de produtividade. A equação 4.2 apresenta a fórmula para o
cálculo do reajuste tarifário.
RA
xIVIVPBVPA
IRT
)(*
±
+
=
(4.2)
Onde:
RA = Receita anual, excluído tributos, considerando-se as tarifas vigentes na data de
Referência Anterior e “Mercado de Referência
1
” - composto pela venda física
(firme) realizada pelo concessionário no período de referência (12 meses).
1
Mercado de referência quantidade de energia e demanda faturada, nos últimos 12 anteriores ao reajuste
tarifário.
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
67
VPA = Parcela da receita correspondente aos custos não gerenciáveis (CCC, RGR, CF,
TFSEE, Encargos pelo uso da rede básica, Energia, Itaipu, Transporte de conexão
do sistema).
VPB = Valor remanescente da receita concessionária após dedução da parcela A, depende
da eficácia de gestão empresarial (São eles: Pessoal, Materiais, Serviços
terceirizados, Outras despesas e remuneração).
IVI = Índice de reajuste do mercado obtido pala divisão do índice da Fundação Getulio
Vargas IGP-M – indexador dos custos gerenciáveis ou índice que vier a substituí-
lo, do mês anterior ao do reajuste em processamento e do mês anterior ao último
reajuste.
X = É um número índice definido pelo Poder Concedente, no processo de revisão
tarifária
2
.
Com base na fórmula 4.2 considera-se que a parcela A da tarifa corresponde aos riscos não
gerenciáveis, já a parcela B e o fator X são variáveis do que interferem no âmbito próprio da
distribuição, sendo desdobramentos de uma regulamentação específica que varia em função
da performance de cada distribuidora, informações não disponíveis ao pesquisador. Assim, a
CVA que tem todos seu valores publicados por resolução ANEEL passa a ser uma excelente
fonte para análise acadêmicas, pois as variáveis são públicas e passíveis de análise.
Uma vez conhecido o desenho tarifário vigente, o pesquisador optou por analisar os itens da
parcela A da tarifa de fornecimento de energia elétrica, visto que os itens da parcela B não são
de domínio público. E mesmo que obtidos não poderiam ser reproduzidos sem a utilização de
uma constante, pois têm estes valores são estratégicos para uma distribuidora de energia
elétrica. Alem disto os itens da parcela A têm apresentado um acréscimo significativo nos
últimos anos o que despertou o interesse do pesquisador.
4.3. Conta de Compensação de Variação Valores de itens da parcela
A - CVA
No início do século passado os contratos de concessão já previam a necessidade de um
reajuste anual. Desde então muitas foram as alterações sobre processo de reajuste tarifário,
mas foi em 14 de Janeiro de 2002 com a portaria interministerial nº.25 que o MME e o
2
No caso a este índice é definido pela ANEEL no processo de revisão tarifária que ocorre com periodicidade
previamente definida no contrato de concessão, tem como objetivo recuperar parte do ganho de produtividade
.
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
68
Ministério da Fazenda criaram para efeito de cálculo de reajuste da tarifa de energia elétrica a
CVA, uma resposta a reivindição das distribuidoras. Em síntese, o mecanismo CVA apura as
variações ocorridas no período (de 12 meses) dos valores “referência” do último
reajuste/revisão e a diferença registrada é corrigia a SELIC em duas etapas para o reajuste
tarifário subseqüente. A primeira leva os valores apurados até o 5.º dia útil anterior à data de
reajuste em processamento utilizando a taxa SELIC do período. Na segunda etapa, utiliza-se
uma projeção da taxa para os próximos doze meses quando as diferenças serão recuperadas. O
mecanismo criado sofreu forte influência de uma economia inflacionária, tendo na verdade o
princípio de um indexador para os itens não gerenciáveis pelas distribuidoras (parcela A).
Segundo a portaria N.º 361/04 os itens que devem ser monitorados para efeito de reajuste são:
Tarifa de repasse de potência proveniente de Itaipu Binacional,
Tarifa de transporte de energia elétrica proveniente de Itaipu Binacional,
Quota de recolhimento a Quota de Consumo de Combustíveis – CCC,
Quota de recolhimento a Quota de Desenvolvimento Energético – CDE,
Tarifa de uso das instalações de transmissão integrantes da rede básicas – TUST
RB
,
Compensação financeira pela utilização dos recursos hídricos,
Encargos de serviços de sistema – ESS,
Quotas de energia e custeio do Programa de Incentivo as fontes alternativas de Energia
Elétrica – Proinfa,
Custos de aquisição de energia elétrica.
É importante destacar que os itens de custo da “Parcela A” previstos nos contratos de
concessão de distribuição de energia elétrica passam a ter reajuste na mesma data do reajuste
tarifário; energia dos contratos iniciais, RGR - quota de reserva global de reversão, taxa de
fiscalização do serviço de energia elétrica – TFSEE, Encargos de conexão e encargos do uso
do sistema de distribuição (PORTARIA INTERMINISTERIAL nº 361, 2004), como não são
elementos do mecanismo de reajuste (CVA), não serão contemplados nesta pesquisa.
Componentes da CVA
Como já apresentado a CVA é composta por 9 variáveis, a seguir encontra-se detalhada cada
uma das variáveis. A descrição de cada variável conta com a origem dos itens tarifários, um
breve histórico, a equação matemática necessária para a contabilização do item.
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
69
Tarifa de repasse de potência proveniente de Itaipu Binacional
Conforme a Lei nº. 5.899, de 5 de julho de 1973, atendendo o Tratado de 26 de Abril de 1973
entre a república do Brasil e a república do Paraguai, fica regulamentado que as subsidiárias e
as empresas concessionárias listadas no anexo C (as então distribuidoras que atuavam no
sistema interligado , representadas na tabela 4.1) são responsáveis pela aquisição de 100% da
energia produzida da parte brasileira de Itaipu, além da aquisição da parcela do Paraguai não
consumida.
:: AES-SUL :: CEMIG :: ENERSUL
:: AES-TIETÊ G :: CERJ(AMPLA) :: ESCELSA
:: CEB :: CESP :: FURNAS G
:: CEEE :: COPEL DISTRIBUIÇÃO :: LIGHT
:: CELESC :: CPFL PAULISTA :: PIRATININGA
:: CELG :: DUKE PARANAPANEMA G :: RGE
:: CELTINS :: ELEKTRO
:: CEMAT :: ELETROPAULO
Fonte : CCEE
Tabela 4.1- Cotistas de Itaipu
A usina possui 18 unidades geradoras, com capacidade de 12.600MW, sendo que duas novas
máquinas devem entrar em operação até o final de 2006, elevando a capacidade instalada para
14.000MW. A ELETROBRÁS é responsável pelo repasse de toda a energia aos cotistas
utilizando o sistema de transmissão de FURNAS. Cabe à
ANEEL estabelecer anualmente o
valor da potência contratada e o montante correspondente a cada concessionária de
distribuição mantendo uma relação com o mercado de energia da mesma. Sobre o mercado
utilizado existe a necessidade de uma atualização, já que a ANEEL vem trabalhando com base
no mercado de 1992, mas tal atualização deve ser refletida em uma maior flexibilidade na
contratação de energia sujeita a repasse. A resolução Nº491, de 20 de novembro de 2001,
estabelece os procedimentos e critérios para o repasse as tarifas de fornecimento de energia
elétrica das variações no valor dos custos de repasse da potência oriunda de Itaipu Binacional,
ocorridas entre os reajustes anuais, ou seja, a CVA .
EI
A fórmula 4.3 representa o cálculo da contribuição da potência de Itaipu a CVA, também
conhecida por CVA conforme apresentado na Resolução ANEEL.
EI,
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
70
()()
aciri
n
i
EI
SELICTELTELQuotaParteCVA **3
1
−=
∑
=
(4.3)
Onde:
Quota parte = quota parte de Itaipu Binacional do período i (leia-se mês), pois o
pagamento da potência do mês i é dividido em 3 partes com vencimentos no dia
10, 20 do mês seguinte ao consumo e a terceira parcela no 5.º dia do mês
seguinte
. 3
TEL i = Tarifa de repasse de potência de Itaipu Binacional, expressa em reais, na data
de pagamento, mas a cotação do dólar utilizada deve ser a do dia anterior.
TEL r = Tarifa de repasse de potência de Itaipu Binacional, expressa em reais,
considerada no último reajuste tarifário, lembrando que esta varia para cada
distribuidora em função da data base de reajuste/revisão (data esta determinada
em função do dia de assinatura do contrato de concessão. Na simulação
desenvolvida este valor foi estipulado com base nos valores das distribuidoras
que tiveram reajuste em data próxima a julho de 2005).
n = Número de pagamentos da tarifa de repasse de potência de Itaipu Binacional;
SELIC = Taxa de juros SELIC diferença acumulada entre o dia de reajuste e o
trigésimo dia anterior ao último reajuste anual, que pode ser calculado pela
fórmula 4.4.
aci
Ainda sobre esta variável lembramos que o valor contemplado na tarifa apresenta um gap
médio de dois meses em relação a data do reajuste, em razão do processo de contabilização e
de reajuste.
()
∏
=
=
+=
kj
j
j
SELIC
1
aci
1 SELIC
(4.4)
Onde:
SELIC = Taxa de juros SELIC, expressa ao dia, divulgada pelo Banco Central do
Brasil no dia útil j;
j
3
As datas de vencimento das faturas de Itaipu permitem uma gestão de fluxo de caixa que por si só já seriam
dignos de uma pesquisa criteriosa, mas não serão contempladas nesta, ficando como sugestão para trabalhos
futuros.
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
71
K = número de dias úteis entre a data do reajuste o último reajuste ocorrido.
Antes de continuar a descrição das componentes da CVA no modelo faz-se necessária a
diferenciação entre o SELIC (Sistema Especial de Liquidação e de Custódia), e taxa SELIC.
O primeiro foi criado em 1979, destina-se ao registro de títulos e de depósitos interfinanceiros
por meio de equipamento eletrônico de tele-processamento, em contas gráficas abertas em
nome de seus participantes, bem como ao processamento, utilizando-se o mesmo mecanismo,
de operações de movimentação, resgate, ofertas públicas e respectivas liquidações financeiras
(BANCO CENTRAL DO BRASIL, 2004). É um sistema informatizado que se destina à
custódia de títulos escriturais de emissão do Tesouro Nacional e do Banco Central, bem como
ao registro e à liquidação de operações com os referidos títulos. A administração do SELIC e
de seus módulos complementares é de competência exclusiva do Departamento de Operações
do Mercado Aberto (Demab) do Banco Central do Brasil.
Já a taxa SELIC é a taxa média de juros dos financiamentos diários com lastro em títulos
federais, apurados pelo sistema de liquidação diária dos títulos públicos, o SELIC. Quando o
Banco Central capta recursos com um banco
comercial, ele está financiando a dívida pública
vendendo títulos públicos que serão remunerados a taxa SELIC.
A taxa SELIC é fixada em reuniões do Comitê de Política Monetária (COPOM), com base em
equações algébricas que levam em conta alguns objetivos macroeconômicos: meta
inflacionária, câmbio, hiato de produção (diferença do PIB em potencial e PIB real em uma
economia) etc. Quando a inflação dá sinais de que vai aumentar, podendo ultrapassar a meta
anual fixada, o COPOM eleva a taxa, desaquecendo assim a economia (elevando o custo do
capital), o que reduz o acesso ao crédito e a demanda por produtos e serviços. A taxa SELIC
tem vital importância na economia, pois as taxas de juros cobradas pelo mercado são
balizadas pela mesma. Assim, se a taxa anual SELIC está em 17% e a inflação do mesmo
período é de 5%, a taxa de juro real anual é de 12%.
A metodologia usada no cálculo da taxa SELIC pode ser encontrada nas normas publicadas
pelo Banco Central. As séries da taxa são divulgadas em base mensal (a valor overnight
acumulado e a valor mensal) para os dados do ano atual e anterior, e em base anual para os
três anos anteriores. Conforme apresentado na Tabela 4.2.
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
72
Data
Taxa
anual
Taxa*
Fator
Diário
Fator
Acumulado
2/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,0006922
3/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,001384879
4/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,002078038
7/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,002771676
8/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,003465795
9/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,004160394
10/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,004855474
11/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,005551035
14/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,006247077
15/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,006943601
16/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,007640608
17/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,008338096
18/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,009036068
21/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,009734523
22/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,010433461
23/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,011132883
24/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,011832789
25/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,01253318
28/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,013234055
29/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,013935416
30/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,014637262
31/1/2002 19,05 19,05 1,0006922 1,015339594
Fonte: Banco Central
Tabela 4.2 – Taxa SELIC
Os dados abrangem os títulos do governo federal de curto, médio, e longo prazo emitidos pelo
Tesouro ou pelo Banco Central, negociados e registrados no SELIC.
A taxa SELIC é dada pela média diária ponderada pelo volume das operações, de acordo com
a fórmula 4.5:
(4.5)
Onde:
µ = taxa média apurada;
DIi = Taxa da i-ésima operação;
VEi = Valor de emissão da i-ésima operação;
n = número de operações na amostra.
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
73
Tarifa de transporte de energia elétrica proveniente de Itaipu Binacional
Uma vez definida a potência proveniente de Itaipu Binacional, conforme estabelecido a Lei
nº. 5.899
e publicado o valor da tarifa de transporte pode-se seguir os procedimentos e
critérios definidos na resolução nº. 493 de 20
de novembro de 2001, para o calculo da CVA
- conta de variação de valores da tarifa de transporte de energia elétrica proveniente de Itaipu
Binacional. A fórmula 4.3 representa o calculo Fica também estabelecido que a
TI
.
ANEEL
através de resolução determina o valor da tarifa por MW em moeda local.
()
aciri
n
i
iTI
SELICTITIDemandaCVA **
1
−=
∑
=
(4.6)
Onde:
Demanda = Demanda de potência contratada no período i considerada na determinação
do índice de reajuste tarifário anual.
i
TI = Tarifa de transporte de energia proveniente de Itaipu Binacional na data de
pagamento;
i
TI = Tarifa de transporte de energia proveniente de Itaipu Binacional na data do último
reajuste tarifário,
r
n = Número de pagamentos da tarifa de transporte de energia proveniente de Itaipu
Binacional;
SELIC = Taxa de juros SELIC diferença acumulada entre o dia de reajuste e o
trigésimo dia anterior ao último reajuste anual, que pode ser calculado pela
fórmula 4.4 SELIC.
aci
Quota de recolhimento a Quota de Consumo de Combustíveis – CCC
Conta de Consumo de Combustíveis, encargo referente ao rateio de ônus e vantagens
decorrentes do consumo de combustíveis fósseis está previsto na Lei nº 5.899, de 5 de julho
de 1973, e tem a finalidade de reduzir a tarifa paga pelos consumidores que utilizam energia
produzida por usinas termelétricas movidas a óleo diesel ou óleo combustível, ou carvão. Este
encargo é tido como um subsídio a ineficiência sem qualquer comprometimento com o meio
ambiente.
Em função de reestruturações no setor elétrico e da extinção de colegiados, os critérios para a
aplicação desse rateio foi alterado pelo art. 11 da Lei nº 9.648, de 27 de maio de 1998, que
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
74
previu a redução progressiva na distribuição do benefício para as usinas conectadas ao sistema
elétrico interligado, de forma que fossem reduzidos a partir de 2003. A possibilidade de
redução tarifária para o consumidor final foi capturada em parte pelos efeitos da lei 10.438 de
2002 para as usinas térmicas dos sistemas isolados, por um prazo de 20 anos, sendo recolhida
via CDE com data de vigência até 2018.
A CVA entre os encargos tem chamado a atenção da mídia, pois nos últimos 5 anos os
valores deste encargo apresentaram um incremento de 264,1% o que não acompanha o
aumento do óleo diesel e óleo combustível no mesmo período, o assunto é tão polêmico que o
TCU – Tribunal de contas da União está analisando a contabilização deste encargo. Embora
no relatório final publicado as recomendações tenham deixado a desejar.
CCC
O gerenciamento da CCC é de competência da Eletrobrás, que definiu que a conta será
desdobrada, para fins de melhor controle, em três sub-contas distintas, que constituirão as
reservas financeiras para cobertura do custo a que alude o art. 2º, da resolução nº. 350 de 22
de dezembro de 1999, sendo estas nomeadas e
caracterizadas como:
I – CCC do Sistema Interligado Sul/Sudeste/Centro-Oeste (CCC-S/SE/CO): destinada
a cobrir o custo de combustíveis fósseis da geração térmica, indicado pelo Operador
Nacional do Sistema Elétrico - ONS, e terá como contribuintes todas as
concessionárias que atendam a consumidores finais e cujos sistemas elétricos estejam,
no todo ou em parte, conectados a este Sistema Interligado;
II – CCC do Sistema Interligado Norte/Nordeste (CCC-N/NE): destinada a cobrir o
custo de combustíveis fósseis da geração térmica, indicado pelo ONS, e terá como
contribuintes todas as concessionárias que atendam a consumidores finais e cujos
sistemas elétricos estejam, no todo ou em parte, conectados a este Sistema Interligado;
e
III - CCC dos Sistemas Isolados (CCC-ISOL): destinada a cobrir o custo de
combustíveis da geração térmica, indicado pelo Grupo Técnico Operacional da Região
Norte – GTON, e terá como contribuintes todas as concessionárias do País que
atendam a consumidores finais.
Ainda segundo a resolução nº. 350/99, fica definido que serão utilizados os resultados
provenientes Planejamento da Operação Energética de médio prazo no cálculo do custo da
geração térmica.
O cálculo da CCC fica sob a responsabilidade do ONS e da ELETROBRÁS, atendendo as
previsões do Plano Anual de Combustíveis do Sistema Interligado e dos Sistemas Isolados, e
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
75
geração de térmica prevista. Mas cabe à ANEEL o poder de homologar os valores que devem
ser divulgados mensalmente através de resolução ou despacho.
A resolução n.º 492 de 2001 estabelece os procedimentos e critérios para o repasse as tarifas
de fornecimento de energia elétrica das variações da quota de recolhimento da CCC,
representados na fórmula 4.7:
()()
aci
n
i
riCCC
SELICCCCCCCCVA *12
1
∑
=
−=
(4.7)
Onde:
CCC = valor da quota mensal de recolhimento a CCC na data de pagamento
i
CCC = Valor da quota de recolhimento á CCC fixado na data do último reajuste
tarifário anual.
r
n = número de pagamento da quota de recolhimento a CCC
SELIC = Taxa de juros SELIC diferença acumulada entre o dia de reajuste e o
trigésimo dia anterior ao último reajuste anual, que pode ser calculado pela
fórmula 4.4 SELIC.
aci
Quota de recolhimento a Conta de Desenvolvimento Energético – CDE
A Conta de Desenvolvimento Energético - CDE criada pela lei 10.438 de 2002, tem como
objetivo promover o desenvolvimento energético dos estados, trazer competitividade a
energia produzida a partir de fontes eólicas, pequenas centrais hidroelétricas, biomassa, gás
natural e carvão mineral nacional nas áreas atendidas pelos sistemas interligados e promover a
universalização de serviços de energia elétrica em todo o território nacional.
A CDE terá a duração de 25 (vinte e cinco) anos, será regulamentada pelo Poder Executivo e
movimentada pela Eletrobrás, a conta movimenta recursos provenientes de:
I. Pagamentos anuais de uso de bens públicos,
II. Pagamento de multas aplicadas pela ANEEL,
III. Pagamento de quotas anuais por parte de todos os agentes que comercializam energia
elétrica com consumidor final.
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
76
Com a criação da CDE, parte dos valores que deixarem de ser recolhidos em nome da CCC
do sistema interligado passarão a ser recolhidos em nome da CDE, eliminando, portanto, a
possibilidade de redução do preço final ao consumidor.
De acordo com o § 2º do art. 13 da Lei nº 10.438, as quotas a serem recolhidas para a CDE
terão valor idêntico àquelas estipuladas para o ano de 2001 para a CCC e deduzidas em 2003,
2004 e 2005, dos valores a serem recolhidos a título da sistemática de rateio de ônus e
vantagens para as usinas termelétricas, situadas nas regiões atendidas pelos sistemas elétricos
interligados.
O decreto nº 4.541 garante que o reajuste da tarifa será anual e deve manter a mesma
participação percentual global em relação a Receita Nacional de Fornecimento aos
Consumidores Finais dos Sistemas Elétrico Interligados observadas em 2001.
Os recursos de CDE são regulados pela ANEEL, mas o recolhimento é gerenciado pela
Eletrobrás. Para efeito de contabilização da conta CVA
CDE
deve-se utilizar a fórmula 4.8.
()()
aci
n
i
riCDE
SELICCDECDECVA *12
1
∑
=
−=
(4.8)
Onde:
CDE
i
= valor da quota mensal de recolhimento á CDE na data de pagamento
CDE
r
= Valor da quota de recolhimento á CDE fixado na data do último reajuste
tarifário anual.
n = número de pagamento da quota de recolhimento á CDE
SELIC
aci
= Taxa de juros SELIC diferença acumulada entre o dia de reajuste e o
trigésimo dia anterior ao último reajuste anual, que pode ser calculado pela
fórmula 4.4 SELIC.
O art. 6º da resolução 184/03 trata da inclusão da remuneração no cálculo de reajuste tarifário
anual será realizado com a aplicação da fórmula 4.9:
RAl
CVAI
PAR
CDE
=
(4.9)
Onde:
PAR = Percentual adicional ao reajuste tarifário para cobertura do saldo não
compensado da CVA
CED;
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
77
RAl = receita de referência da concessionária atualizada pelo índice de reajuste anual –
IRT;
CVAI
CDE
= 12*R
R = CVA
CDE
* TRF/ 1-(1+TRF)
-12
CVA CDE= Saldo da CVACDE a ser Compensado nos 12 meses subseqüentes ao
reajuste tarifário anual
TRF = Taxa mensal de remuneração financeira que será dada pela menor taxa obtida na
compensação entre a taxa média ajustada nos financiamentos diários apurados no
Sistema Especial de Liquidação e de Custódia – SELIC para títulos federais,
referente a 30 dias antes da data de reajuste tarifário anual, da taxa média de
depósito interfinanceiros negociados na Bolsa de Mercadoria para o Prazo de 12
meses.
Tarifa de uso das instalações de transmissão integrantes da rede básicas – TUST
RB
Com a edição da Lei nº 9.427, de 26 de dezembro de 1996, a desverticalização das empresas
de energia começava a tornar-se uma realidade. A lei detalha quais os critérios e as atividades
para a desverticalização, com isso o processo de remuneração das empresas de energia era
alterado para atender as especificidades de cada uma das atividades (geração, transmissão e
distribuição). As transmissoras passaram a ser remunerada pela receita anual permitida
(RAP), esta receita é a garantia que a transmissora possui de que seu negócio tem um futuro
garantido. Na apuração dos valores referentes ao uso do sistema de transmissão como já
explicado as tarifas de transmissão no Brasil faz uso da metodologia nodal, ou seja, cada
agente paga o custo que impinge ao SIN em cada um dos pontos de conecção do agente com a
rede de transmissão. Mas antes de maiores explicações sobre o calculo da CVA
RB
é
importante detalhar o que vem a ser a rede básica, este é um parâmetro criado onde se
classifica o equipamento de transmissão em função do nível de tensão. Caso a linha e
equipamento de transmissão seja operada em tensão maior ou igual a 230 kV é tido como
Rede básica, se menor que 230kV classifica como DIT’s (Demais Instalação de Transmissão).
Na cobrança pelo uso dos ativos de transmissão temos ainda que os ativos de RB são rateados
por todos os usuários indistintamente. O assunto é tão polêmico que nos últimos 3 anos duas
audiências públicas foram realizadas para aprimorar a regulamentação vigente. Atualmente a
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
78
tarifa de uso do sistema de transmissão para todo o SIN tem sua metodologia detalhada na
RES 281/99.
O Decreto nº 5.163, de 30 de julho de 2004, em seu art. 66, estabeleceu que cabe ao
Ministério de Minas e Energia a definição de metodologia locacional para cálculo das tarifas
de uso do sistema de transmissão – TUST, visando a sua estabilidade.
Os valores da TUST
RB
são publicados por meio de Resolução da ANEEL sempre no mês de
Junho, como pode ser observado na tabela 4.3 os valores para cada umas das concessionárias
para cada uma das barras do sistema.
Concessionária Nº da barra Valor
1186 2,254
1258 3,349
1257 3,361
2068 3,375
1198 3,341
1190 3,346
9284 3,318
1216 3,335
1220 3,336
1218 3,404
1230 2,315
1225 2,448
1204 3,354
1266 3,835
1286 3,203
1256 3,584
1278 3,397
1254 2,483
2086 3,492
901 3,453
1296 2,094
AES-Sul
SP
1299 3,414
Média da cons 3,1587
Valor a recolher 6,8147
Tabela 4.3 – Tarifa TUST RES 307/03
A tabela 4.3 exemplifica a complexidade em apurar o custo para uma única concessionária.
Para a apuração do valor pago fazem-se necessárias informações dos fluxos de energia em
cada uma das barras, além dos dados de planejamento de rede.
Apesar do exposto a presente pesquisa se propõe a descrever em detalhes a CVA e suas
variáveis, sendo assim a equação 4.10 apresenta a representação matemática da TUST
RB
.
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
79
()
ACIri
n
li
RB
SELICRBRBDemandaCVA *−=
∑
=
(4.10)
Onde:
RB
i
= tarifa de uso das instalações de transmissão integrantes da rede básica na data de
pagamento;
RB
r
= tarifa de uso das instalações de transmissão integrantes da rede básica na data do
último reajuste tarifário anual;
n = número de pagamentos da tarifa de uso das instalações de transmissão integrantes
da rede básica;
Demanda
i
= demanda de potência contratada no período i, considerada na determinação
do índice de reajuste tarifário anual;
SELIC
aci
= Taxa de juros SELIC diferença acumulada entre o dia de reajuste e o
trigésimo dia anterior ao último reajuste anual, que pode ser calculado pela
fórmula 4.4 SELIC.
Compensação financeira pela utilização dos recursos hídricos
A Compensação Financeira pela Utilização dos Recursos Hídricos para Fins de Geração de
Energia Elétrica é um percentual que as concessionárias e empresas autorizadas a produzir
energia por geração hidrelétrica pagavam pela utilização de recursos hídricos, foi instituída
pela Lei nº 7.990, de 28 de dezembro de 1989. A ANEEL gerencia a arrecadação e a
distribuição dos recursos entre os beneficiários: Estados, Municípios e órgãos da
administração direta da União.
O valor referente à Compensação Financeira era repassado pelo gerador à distribuidora que,
por sua vez, repassa ao consumidor. Os procedimentos para definição dos valores a serem
repassados ao consumidor foram definidos no Decreto nº. 3.739, de 31 de janeiro de 2001,
que estabeleceu a Tarifa Atualizada de Referência - TAR a ser calculada pela ANEEL.
Conforme estabelecido na Lei nº. 8.001, de 13 de março de 1990, com modificações dadas
pelas Leis nº. 9.433/97, 9.984/00 e 9.993/00, são destinados 45% dos recursos da
compensação financeira aos Municípios atingidos pelos reservatórios das UHE's, enquanto
que os Estados têm direitos a outros 45%, a União fica com 10% restantes. Fica estabelecido
que as geradoras caracterizadas como Pequenas Centrais Hidrelétricas (PCH´s), são
dispensadas do pagamento do encargo.
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
80
As concessionárias pagavam 6,75% do valor da energia produzida a título de Compensação
Financeira. O total a ser pago é calculado segundo a fórmula 4.11 da Resolução ANEEL n.º
495/01:
()
aci
n
i
i
SELICGeração * TAR-TAR*%75,6* CVA
ri
1
F C
∑
=
=
(4.11)
Onde:
TAR
i
= Tarifa atualizada de referência na data de pagamento, que tem seu valor
definido por Resolução Homologatória da ANEEL.
TAR
r
= Tarifa atualizada de referência na data do último reajuste tarifário anual, idem
anterior.
n = número de pagamento da CFURH (compensação financeira por utilização de
recursos hídricos).
Geração
i
= energia gerada por centrais hidroelétricas no período, calculado com base na
energia gerada considerada na determinação do índice de reajuste tarifário anual.
SELIC
aci
= Taxa de juros SELIC diferença acumulada entre o dia de reajuste e o
trigésimo dia anterior ao último reajuste anual, que pode ser calculado pela
fórmula 4.4 SELIC.
Encargos de serviços de sistema – ESS
Os Encargos de Serviços do Sistema (ESS) são os valores destinados à recuperação dos custos
incorridos na manutenção da confiabilidade e da estabilidade do sistema para o atendimento
do consumo e que não estão incluídos no PLD (Preço de liquidação das Diferenças). A
recuperação dos custos dos serviços do sistema é efetuada por sub-mercado e pago por todos
os agentes de consumo do CCEE pelo consumo medido correspondente, contratado ou não no
sub-mercado onde está localizado o seu consumo.
Até o momento os valores de Encargos de Serviço do Sistema- ESS consideram apenas os
custos de restrições de operação do sistema elétrico e as receitas obtidas da aplicação de
penalidades referentes a entrega dos dados de medição pelos agentes. Os custos de restrições
de operação corresponde ao ressarcimento efetuado para as unidades geradoras cuja produção
tenha sido afetada por restrições de operação dentro de um sub-mercado, por exemplo
restrição de transmissão. Os custos totais decorrentes dessas restrições são determinados pela
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
81
soma dos pagamentos aos geradores que atenderam ao consumo e os que deixaram de gerar.
Já as receitas advindas da aplicação de penalidades são valores obtidos com a aplicação das
penalidades aos Agentes do CCEE serão deduzidos dos Encargos de Serviços do Sistema
pagos pelos Agentes de consumo.
Para efeito de CVA o ESS é o único encargo que não está contemplado na tarifa das
distribuidoras, mas conforme acordado com a assinatura dos aditivos aos contratos de
concessão as distribuidoras poderão no próximo ciclo tarifário (2006/2007) contemplá-los nas
tarifas. Ou seja no período tarifário proposto, Dez/05 a Nov/06, a apuração de ESS para
repasse no reajuste já adotará as mudanças propostas na RES 173/05. A fórmula 4.12 que
apura a somatória dos deltas pagos de ESS. A mudança introduzida soluciona o problema
causado pela possibilidade de sobre cobrança que prevista na RES 89/02:
()()
∑
=
−=
n
i
acievi
SELICESSESS
1
PrESS
*12 CVA
(4.12)
Onde:
CVA
ESS
= saldo da Conta de Compensação de Variação de Valores do Encargo dos
Serviços de Sistema a ser compensado nos 12 meses subseqüentes ao reajuste
tarifário anual;
n = número de pagamentos do Encargo dos Serviços de Sistema;
ESS
i
= valor do Encargo dos Serviços de Sistema pago na data do pagamento i, no
âmbito da Câmara de Comercialização de Energia Elétrica – CCEE;
ESS
prev
= valor do Encargo dos Serviços do Sistema considerado, a título de previsão,
na formação da tarifa de energia – TE;
SELIC
aci
= taxa de juros SELIC diferença acumulada entre o dia de reajuste e o
trigésimo dia anterior ao último reajuste anual, que pode ser calculado pela
fórmula 4.4 SELIC.
Quotas de energia e custeio do Programa de Incentivo as fontes alternativas de Energia
Elétrica – Proinfa
Segundo o caput do art. 3 da lei nº.10.438/02 fica instituído o Proinfa, que visa aumentar a
participação de produtores independentes na produção de energia elétrica e o
desenvolvimento de fontes alternativas na matriz energética brasileira ao patamar de 10% do
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
82
consumo anual de energia elétrica no país. Para tanto foi utilizado mecanismo legal dividido
em duas etapas; a primeira etapa objetiva ativar 3.300 MW de capacidade das fontes eólica,
biomassa e pequenas centrais elétricas (PCH) com previsão inicial de entrada em operação até
30 de dezembro de 2006, prorrogada para 30 de dezembro de 2008 (Portaria n.º 452/05).
Atingida a meta de 3.300 MW tem início a segunda etapa como horizonte de 20 anos, período
qual o Proinfa deve atingir os 10% do mercado no sistema interligado (SIN). As leis nº.10.438
e 10.762 estabelecem que a Eletrobrás - Centrais Elétricas Brasileiras S.A.- garantirá a
compra da energia gerada que será repassada ao SIN em função do consumo verificado no
mercado de cada distribuidora, o cálculo fica a encargo da ANEEL. O valor da quota,
portanto é o resultado da participação de cada uma das fontes pelo valor econômico
correspondente a ser estabelecido pelo MME, pelo distribuído em função do mercado de cada
distribuidora. Lembrando que o piso deste valor por fonte fica estabelecido no caso da energia
eólica a 90% da tarifa media de fornecimento ao consumidor, 70% caso PCH e 50% no caso
de biomassa.
()()
∑
=
−=
n
i
aciRi
SELICoo
1
Pro
*12PrPr CVA
(4.12)
Onde:
Pro
i
= valor pago da quota mensal de custeio do PROINFA, na data de pagamento;
Pro
R
= valor da quota anual de custeio do PROINFA, considerado na data do último
reajuste tarifário anual;
n = número de pagamentos da quota de custeio referente à Conta PROINFA;
SELIC
aci
= taxa de juros SELIC diferença acumulada entre o dia de reajuste e o
trigésimo dia anterior ao último reajuste anual, que pode ser calculado pela
fórmula 4.4 SELIC.
A Resolução Normativa nº 127, de 6 de dezembro de 2004, estabeleceu os procedimentos para
rateio do custo do Programa de Incentivo às Fontes Alternativas de Energia Elétrica -
PROINFA, bem como para a definição das respectivas cotas de energia elétrica; que foram
definidas pela resolução homologatória 250/05, ficando fixado o valor de R$ 345.602.528,98.
Custos de aquisição de energia elétrica
O custo de aquisição de energia elétrica pode ser entendido como o valor desembolsado pela
distribuidora para obter toda a energia elétrica demandada na sua área de concessão.
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
83
No decorrer do ano 2005 as concessionárias que firmaram o termo aditivo aos contratos de
concessão alteraram a metodologia de cálculo adotada no repasse, às tarifas de fornecimento,
dos custos associados à compra de energia. Para a energia elétrica comprada por meio de
contratos firmados anteriormente à lei
10.848/2004, será adotado o preço de repasse de cada
contrato vigente na data do reajuste em processamento; para a energia elétrica comprada por
meio de contratos firmados após a lei
10.848/2004, será adotado o preço médio de repasse dos
contratos de compra de energia elétrica referentes aos leilões do Ambiente de Contratação
Regulada (ACR), aos leilões de ajuste e aos empreendimentos de geração distribuída,
autorizados pela ANEEL até a data do reajuste em processamento. Em virtude do disposto no
§ 4º do art. 1º da Portaria Interministerial nº
361, de 26 de novembro de 2004, que se
assegurou o direito à neutralidade no repasse dos custos de aquisição de energia elétrica, via
Conta de Compensação de Variação de Valores do Custo de Aquisição de Energia Elétrica -
CVA
ENERG
, apenas para as concessionárias de distribuição com os contratos aditivos
assinados.
Segundo a REN 153/05 a CVA energia se aplica as distribuidoras que assinaram contrato
aditivo e tiveram valores praticados na aquisição de energia e não considerados no último
reajuste tarifário. A equação 4.13 representa algebricamente tal direto de repasse.
()()
∑
=
Δ∗=
n
i
aci
SELICeçoMWh
1
Ener
*Pr CVA
(4.13)
Onde:
MWh = Montante de energia elétrica constante da fatura mensal paga com a aquisição
de energia elétrica para cada contrato;
eçoP
r
Δ = (Preço Praticado) - (Preço Considerado no Reajuste);
n = número de pagamentos mensais (faturas) com a aquisição de energia elétrica para
cada contrato;
SELIC
aci
= taxa de juros SELIC diferença acumulada entre o dia de reajuste e o
trigésimo dia anterior ao último reajuste anual, que pode ser calculado pela
fórmula 4.4 SELIC
Ainda sobre a aquisição de energia a fonte de risco que está em negociação da
regulamentação do mecanismo compensação de sobras e déficits (MCSD), prevista para o ano
de 2006. Ponto que merece a atenção das partes interessadas.
Capítulo 4 - Regime tarifário para distribuidoras de energia-
84
4.4. Considerações Finais
Em uma breve análise sobre o setor elétrico brasileiro alguns pontos chamam a atenção; como
o elevado preço da energia no Brasil se comparado o custo com Canadá e Noruega, países que
possuem matriz energética semelhante - base hídrica; uma concentração da carga tributária
sobre as distribuidoras (83% ou seja, 33% dos valores pagos pelos consumidores, são
recolhidos pelo segmento de distribuição).
Embora o processo tarifário segregue os custos em gerenciáveis e não gerenciáveis existem
infinitas ações que as distribuidoras podem realizar a fim de proteger seu consumidor de
incremento de tarifa.
Dada as características do regime tarifário vigente optou-se por aplicar ferramenta de projeção
nos itens não gerenciáveis visto a maior facilidade na obtenção das séries históricas e na
manipulação dos dados. A fim de evitar personalismos e simplificar futuras replicações optou-
se também por trabalhar com os valores do sistema interligado (SIN) e uma vez apurado
prováveis valores de desembolso buscou-se traçar possíveis estratégias de hedge.
Capítulo 5 - Análise dos componentes da CVA
“A realidade é como é, não como desejamos que ela
fosse” MAQUIAVEL, Século XV.
5.1. Considerações iniciais
Marcado por investimentos de longa maturação o setor elétrico, possui inúmeras fontes
geradoras de risco. Historicamente o setor apresenta movimentos pendulares, nos quais
o comprometimento com a sustentabilidade econômica dos agentes é questão
recorrente, este movimento acaba por comprometer o fluxo de recursos e na atratividade
para novos investimentos.
Com a entrada de um novo marco regulatório para o setor elétrico brasileiro, o mercado
vem buscando novas formas de analisar seus resultados no médio e longo prazo. Temos
então o desafio de, uma vez compreendido o processo de elaboração de tarifas e os
riscos envolvidos, projetar os valores dos componentes tarifários da conta gráfica CVA
e traçar quando possível uma estratégia de hedge.
5.2. Pontos relevantes na aplicação do modelo de previsão
A pesquisa enfrentou uma série de dificuldades na construção do modelo para análise,
das quais destacam-se:
Dada as características da tarifa de energia elétrica já apresentadas no capítulo
anterior, o pesquisador teve de optar por prever apenas os valores da parcela A,
visto que estes são públicos, o que não ocorre com os componentes da parcela B.
Quanto à base de dados, não existe uma base única de fácil acesso dos itens não
gerenciáveis da tarifa de energia; para consolidar as séries históricas foram
necessárias inúmeras pesquisas em vários sites.
Uma vez que a configuração dos encargos da CVA se alterou nos últimos 4 anos
é necessário que os resultados obtidos sejam analisados considerando este fato.
Embora alguns componentes da CVA não sejam aplicáveis a todas as
distribuidoras de energia elétrica, para melhor perceber as dimensões da CVA
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
86
(encargos) e atender a necessidade de imparcialidade da pesquisa, optou-se por
trabalhar com valores do SIN como a única distribuidora.
Na escolha das ferramentas de trabalho, buscou-se sempre que possível trabalhar
com ferramentas de fácil acesso e manuseio; na escolha da melhor ferramenta de
projeção dos componentes optou-se pelo Crystal Ball na versão Student; por ser
amigável e de fácil acesso, tanto para o meio acadêmico como para o empresarial.
Na análise da evolução da CVA optou-se por apurar a CVA, trabalhando a
tendência e verificando os possíveis impactos financeiros (desembolso). Com
base nesta análise foram propostas ações ou ferramentas para mitigação dos
riscos detectados. Uma vez que a projeção de alguns componentes da CVA (para
um ano tarifário), não atendeu as expectativas, devido ao nível de aderência da
ferramenta, optou-se quando possível por análises conceituais dispensando o
cálculo do componente em questão.
Para melhor registro da pesquisa, a descrição de cada componente da CVA descrita no
item 4.3, deve ser base de consulta para análise do presente capítulo, que apresenta a
origem dos dados manipulados, o tratamento dado a cada uma das variáveis na
construção do modelo de previsão, assim como os resultados projetados e as estratégias
de hedge. O modelo foi construído baseado na regulação vigente
1
, os valores das cotas
(encargos) foram retirados da regulamentação, dos agentes responsáveis (fonte: ONS,
CCEE e ANEEL) e os dados econômicos foram obtidos nos sites do Banco Central, da
Fundação Getúlio Vargas (FGV). As bases de dados históricos foram deflacionadas
para permitir uma melhor projeção.
5.3. Resultados das projeções da CVA
A Conta de Compensação de Variação de Valores de itens da “Parcela A” (CVA) criada
em Janeiro de 2002 (Portaria Interministerial Nº. 25), com redação dada pela portaria
Nº116 de Abril de 2003 e reformulada em Novembro de 2004 pela Portaria
Interministerial Nº. 361. Com base no histórico das variáveis da CVA buscou-se traçar a
tendência para um ciclo tarifário, além de uma análise sobre as possíveis melhorias do
mecanismo e recomendação de estratégia de hedge.
1
O Anexo B apresenta a lista com toda legislação vigente consultada.
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
87
O mecanismo da CVA criado para registrar as variações dos valores “referência”
ocorridas no período de 12 meses do ano tarifário (onde cada distribuidora tem sua data
associada a assinatura do contrato de concessão), são corrigidos à SELIC. Como já
apresentado no capítulo anterior a CVA é composta de 9 itens conforme lista abaixo:
Tarifa de repasse de potência proveniente de Itaipu Binacional,
Tarifa de transporte de energia elétrica proveniente de Itaipu Binacional,
Quota de recolhimento a Conta de Consumo de Combustíveis – CCC,
Quota de recolhimento a Conta de Desenvolvimento Energético – CDE,
Tarifa de uso das instalações de transmissão integrantes da rede básicas –
TUST
RB
,
Compensação financeira pela utilização dos recursos hídricos,
Encargos de serviços de sistema – ESS,
Quotas de energia e custeio do Programa de Incentivo as fontes alternativas de
Energia Elétrica – Proinfa,
Custos de aquisição de energia elétrica.
O modelo de previsão construído trabalha com o horizonte de um ano tarifário (Dez/05
á Nov/06). Uma vez quantificado os valores, levantou-se as possíveis ferramentas de
hedge aplicáveis. As previsões realizadas trabalharam com margem de erro de 5%, em
caso de erro superior ao limite, os dados foram desconsiderados; e as estratégias de
mitigação propostas são sugestões de especialistas baseada em análises qualitativas.
Tarifa de repasse de potência proveniente de Itaipu Binacional
A fórmula 4.3 representa, no capítulo anterior, o cálculo da contribuição da potência de
Itaipu a CVA, também conhecida por CVA conforme apresentado em Resolução
ANEEL.
EI,
Ainda sobre esta variável o valor contemplado na tarifa apresenta um gap médio de dois
meses em relação da data do reajuste, em razão dos processos de contabilização e do
processo de reajuste.
A apuração da variável CVA no modelo demandou séries históricas para as projeções
do comportamento da variável no próximo ano tarifário (Dez
EI
/05 a Nov/06), as séries
utilizadas e as principais considerações da projeção da variável seguem abaixo:
Uma série histórica do kW em U$D, estabelecida por resolução ANEEL,
conforme tabela 5.1, é a base para o cálculo do valor desembolsado pela potência
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
88
de Itaipu, como o período de análise tem a tarifa definida esta variável será
constante, sendo apenas convertida em reais pela cotação do dólar
2
.
A Ptax projetada foi retirada de relatórios de bancos de investimento e agências
especializadas em projeções macro-econômicas, apresentadas na tabela 5.2 -
Projeção do Dólar. Como premissa para a projeção espera-se uma variação
acumulada negativa em 2005 de 9,58% aa e positiva em 2006 de 6,0% aa.
No cálculo da CVA projetada o valor do dólar será conforme a data de
vencimento da fatura, por exemplo, a fatura de janeiro tem três vencimentos no
mês de fevereiro, mas por simplificação será usado um único valor de Ptax (R$
EI
2,3692) valor referente ao fechamento do mês.
Fonte: Aneel
Resolução Ano Vigência Valor Unidade
RES 215 1999 JUL 1999 á DEZ 2000 18,6544 kW
RES 581 2000 JAN 2001 á OUT 2002 20,1988 kW
RES 570 2002 23 OUT 2002 á DEZ 2002 17,5374 kW
RES 803 2003 JAN 2003 á DEZ 2003 17,5553 kW
RES 677 2004 JAN 2004 á DEZ 2004 17,8474 kW
REN 131 2004 JAN 2005 á OUT 2005 18,7300 kW
RES 210 2005 OUT 2005 á DEZ 2006 20,5000 kW
Tabela 5.1 - Valor em dólar da potência de Itaipu
Taxa SELIC utilizada para corrigir o saldo da CVA é a SELIC média projetada
pelo mercado, sendo de 18,50 % aa para 2005 e de 16,05% aa para 2006.
2
Embora a quota de Itaipu seja cobrada por três faturas mensais (vencimento 10, 20 e 30 do próximo mês)
cabe aqui a observação que a gestão de risco no pagamento pode gerar ganhos de fluxo de caixa para a
distribuidora, mas não serão contempladas no modelo.
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
89
US$ Início de Mês (PTAX)
VAR. VAR.
DATA VALOR
MÊS ACUM.
1/12/2006
2,5440 0,4868%
6,0000%
1/11/2006
2,5317 0,4868%
5,4865%
1/10/2006
2,5194 0,4868%
4,9756%
1/9/2006
2,5072 0,4868%
4,4671%
1/8/2006
2,4951 0,4868%
3,9610%
1/7/2006
2,4830 0,4868%
3,4574%
1/6/2006
2,4710 0,4868%
2,9563%
1/5/2006
2,4590 0,4868%
2,4576%
1/4/2006
2,4471 0,4868%
1,9613%
1/3/2006
2,4352 0,4868%
1,4674%
1/2/2006
2,4234 0,4868%
0,9759%
1/1/2006
2,4117 0,4868%
0,4868%
1/12/2005
2,4000 2,5989%
-9,5841%
1/11/2005
2,3392 2,5989%
-11,8744%
1/10/2005
2,2800 2,5989%
-14,1067%
1/9/2005
2,2222 -5,9864%
-16,2824%
1/8/2005 2,3637 -1,1211% -10,9516%
Fonte: Relatório de tendências de bancos de infestimento
Tabela 5.2 – Projeção de Dólar
Sobre a quota de potência de Itaipu os valores foram retirados de resolução
ANEEL (RES 128/04) e para os meses de 2006, cujos valores são desconhecidos
até a presente data utilizou-se a projeção com base no histórico disponível. O
gráfico 5.1 apresenta os valores que dados pelo modelo “Holt-Winters'
Additive”, modelo este que apresentou margem de erro inferior a 5 %.
Potência (PU)
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
1,4
Period 1
Period 5
Period 9
Period 13
Period 17
Period 21
Period 25
Period 29
Period 33
Period 37
Period 41
Period 45
Period 49
Period 53
Period 57
Period 61
Period 65
Period 69
Data
Fitted
Forecast
Upper: 95%
Lower: 5%
Student
Edition
Student
Edition
Gráfico 5.1 – Projeção da cota de Itaipu
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
90
Para apuração da parcela da tarifa de repasse de potência de Itaipu Binacional,
expressa em reais, considerada no último reajuste tarifário (valor de referência),
foi de U$D 20,50 convertida ao dólar de novembro R$ 2,34.
Uma vez que, os valores das variáveis de entrada da CVA são conhecidas,
exceto pela cotação de dólar onde foi utilizada a projeção de bancos de
investimento, a variável (CVA ) não fez uso de qualquer ferramenta de
simulação. Com base no valor apurado de R$ 307.589.218,16 e na própria
apuração da variável fica claro que a principal estratégia cabível seria o um swap
cambial ferramenta capaz de mitigar o risco cambial, além de proteger as
distribuidoras de descasamentos no fluxo de caixa projetado durante o período
pode premiar as distribuidoras em caso de desvalorização da moeda. A operação
deve no entanto reduzir o retorno esperado da operação de distribuição.
EI
EI
Sobre os riscos associados a esta variável, destaca-se a revisão das quotas de
Itaipu previsto para 2007. Uma vez que a energia de Itaipu vem apresentando os
valores competitivos (apesar do risco cambial), caberia uma ação de negociação
junto o regulador, para que esta energia fosse negociada via nos leilões
regulados, eliminando exposições a penalidade de contratação como entrada de
novas máquinas; partilhando assim os ganhos para a modicidade de todas as
distribuidoras. Embora a quebra de contratos ou mudanças de regras possa gerar
prejuízos ao desenvolvimento e a consolidação do setor elétrico, tal negociação
busca respeitar o princípio isonomia no atendimento dos consumidores.
Por fim como última análise cabível nesta variável, a data de reajuste pode
influir no nível de impacto que a variável causa na tarifa. Esta variável tem seu
reajuste previsto para Janeiro de cada ano, as distribuidoras que possuem reajuste
em fevereiro têm a vantagem de ter na sua tarifa apenas um mês de
descasamento de tarifa; portanto o consumidor remunera a SELIC apenas um
mês de descasamento, por outro lado como esta variável é uma das poucas
variáveis da CVA que apresentou valores negativos nos último ciclo tarifário a
distribuidora que tiver menor saldo tem maior vantagem, pois uma quantia de
capital em caixa que deve ser recuperada no próximo reajuste deveria ser
remunerada a taxa SELIC.
Tarifa de transporte de energia elétrica proveniente de Itaipu Binacional
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
91
Para a apuração da variável CVA no próximo ano tarifário (Dez
TI
/05 á Nov/06) foram
utilizadas séries de dados históricos e as principais considerações para a projeção da
variável sequem abaixo:
Uma série histórica do MW R$ estabelecida por resolução ANEEL, conforme
tabela 5.3, é a base para o cálculo do valor desembolsado do transporte de Itaipu
para parte do período tarifário sendo necessária à projeção do valor para os cinco
últimos meses.
Resolução Ano Vigência Valor Unidade
RES 282 1999 OUT 1999 á ABR 2000 1.550,80 MW
RES 167 2000 JUN 2000 á JUN 2001 1.755,49 MW
RES 244 2001 JUL 2001á JUN 2002 1.955,38 MW
RES 358 2002 JUL 2002 á JUN 2003 2.210,81 MW
REN 307 2003 JUL 2003 á JUN 2004 2.776,01 MW
REN 071 2004 JUL 2004 á NOV 2004 2.971,18 MW
REN 118 2004 DEZ 2004 á JUN 2005 2.971,18 MW
REH 150 2005 JUL 2005 á JUN 2006 3.456,90 MW
Fonte:Aneel
Tabela 5.3 – Valor do transporte da energia de Itaipu (MW)
Segundo o software utilizado o melhor método para projetar esta variável é o
“Holt-Winters' Additive” que apresenta margem de erro inferior a 0,5 %. A
projeção do modelo está representada na tabela 5.4 e no gráfico 5.2. Na apuração
da CVA
TI
optou-se por uma estratégia conservadora ficando o cenário projetado,
ou seja, desconsiderando os valores extremos sendo aplicado o valor de R$
3.803,01.
R$ Transporte
0,00
500,00
1.000,00
1.500,00
2.000,00
2.500,00
3.000,00
3.500,00
4.000,00
4.500,00
Period 1
Period 6
Per
i
od 11
Per
i
od 16
Period 21
Period 26
Period 3
1
Per
i
od 36
Per
i
od 41
Period
46
Period
51
Period
56
Per
i
od 61
Per
i
od 66
P
erio
d 71
P
e
r
io
d 76
Data
Fitted
Forecast
Upper: 95%
Low er: 5%
Student
Ed it io n
Student
Ed it io n
Gráfico 5.2 – Projeção do Valor da tarifa de transporte de Itaipu
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
92
Data Menor 5%
Valor
Provável
Maior 95%
j
ul/06 3.733,91 3.803,01 3.872,11
ago/06 3.732,93 3.803,02 3.873,11
set/06 3.731,84 3.802,94 3.874,05
out/06 3.730,72 3.802,87 3.875,01
nov/06 3.729,56 3.802,79 3.876,01
Tabela 5.4 – Valores projetado de Transporte de Itaipu
Para apuração da parcela a Tarifa de transporte de Itaipu Binacional, a demanda
referente a cada mês (energia - sazonalizada) os valores foram retirados de
resolução ANEEL, o valor considerado no último reajuste foi o publicado na
REN 118/04 de R$ 2.971,18.
Taxa SELIC utilizada para corrigir o saldo da CVA é a SELIC média projetada
pelo mercado, sendo de 18,50 % aa para 2005 e de 16,05% aa para 2006.
As variáveis de entrada da CVA foram tratadas como descrito acima. O
resultado da CVA foi de R$ 102.880.406,94. A principal estratégia de
mitigação de risco cabível seria uma negociação junto ao órgão regulador na
busca por simplificação o processo tarifário. Não é porque Itaipu é uma
especificidade por conta do tratado internacional, que não possa ser simplificada
em uma conta única. Afinal não há lógica a cobrança em separado do uso da rede
de Itaipu a rede básica, visto que a energia poderia ser vendida no pool (ACR)
além do fato que o cálculo deveria seguir a metodologia nodal como ocorre na
rede básica. Assim estaríamos realmente trabalhando com a devida alocação dos
custos imputados no SIN.
TI
TI
No caso da CVA o reajuste previsto é no mês de Julho, as distribuidoras com
reajuste em agosto tendem a ter um saldo a menor de CVA , se comparado com
uma distribuidora com reajuste em janeiro, ou seja, a primeira distribuidora
historicamente vem desembolsando uma menor quantidade de capital para
financiar a Eletrobrás, saldo este corrigido a Selic.
TI
TI
Uma vez que o atual modelo do setor elétrico brasileiro é construído para trazer
maior modicidade tarifária para o consumidor final, o ideal é que as datas de
reajustes dos encargos da CVA fossem concatenados e assim a distribuidora que
com data posterior a estes reajustes levariam um menor saldo para seus clientes,
contribuindo de fato para a modicidade.
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
93
Quota de recolhimento a Conta de Consumo de Combustíveis – CCC).
A apuração da variável CVA no modelo também demandou séries históricas para as
projeções do comportamento da variável no próximo ano tarifário (Dez
CCC
/05 á Nov/06), as
principais considerações sobre a previsão da variável sequem abaixo:
Uma série histórica do valor da CCC, estabelecida por resolução ANEEL, pode
ser observada na tabela 5.5, esta tabela teve seus valores desdobrados conforme
despachos da ANEEL com os valores mensais, e com base neste foi possível o
cálculo do desembolsado com a Conta de Consumo de Combustíveis, como o
período de análise tem valor definido para dezembro de 2005 os possíveis
valores de CCC para o período de janeiro á novembro de 2006 deveriam ser
projetados. Mas conforme figura 5.1 a projeção das séries de dados de CCC
apresentam margem de erro de 62,36% tornado irrelevante o resultado da
projeção
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
94
Res. Data CCC - Interligado-SE CCC - Isolado Total CCC
024/99 08-fev-99 R$ 428.350.682,16 R$ 510.679.066,26 R$ 939.029.748,42
238/99 04-ago-99 R$ 428.350.682,16 R$ 510.679.066,26 R$ 939.029.748,42
374/99 29-dez-99 R$ 949.988.183,85 R$ 484.994.153,25 R$ 1.434.982.337,10
86/00 06-abr-00 R$ 852.464.846,48 R$ 653.192.688,63 R$ 1.505.657.535,11
274/00 19-jul-00 R$ 1.265.894.248,64 R$ 653.192.688,63 R$ 1.919.086.937,27
021/01 31-jan-01 R$ 1.096.249.911,54 R$ 878.068.665,96 R$ 1.974.318.577,50
467/01 31-out-01 R$ 1.570.051.081,30 R$ 1.045.652.233,85 R$ 2.615.703.315,15
036/02 29-jan-02 R$ 1.673.113.400,14 R$ 1.126.510.956,09 R$ 2.799.624.356,23
325/02 18-jun-02 R$ 687.873.177,77 R$ 1.366.077.597,70 R$ 2.053.950.775,47
039/03 31-jan-03 R$ 159.921.724,11 R$ 1.858.292.156,78 R$ 2.018.213.880,89
003/04 30-jan-04 R$ 184.668.747,70 R$ 2.682.569.498,12 R$ 2.867.238.245,82
135/04 01-jun-04 R$ 190.194.524,94 R$ 3.132.417.470,44 R$ 3.322.611.995,38
085 /04 27-set-04 R$ 190.194.524,94 R$ 3.132.417.470,49 R$ 3.322.611.995,43
144/05 24-jan-05 R$ 102.796.270,68 R$ 3.316.513.066,94 R$ 3.419.309.337,62
Fonte: Aneel
Tabela 5.5 - Histórico da CCC
Figura 5.1- Resultado da projeção da CCC em 2006
Como apresentado na figura 5.1 a margem de erro nos valores de CCC
projetados pelo melhor método estatístico escolhido pelo Crystal Ball (Seasonal
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
95
Additive) é inaceitável. Sendo assim os valores projetados não são confiáveis,
embora a tendência de crescimento da variável seja clara, as razões políticas
regulatórias interferem de tal forma que torna-se impossível a previsão do valor
para a construção de uma estratégia de hedge.
Mas uma vez que os valores projetados para a CCC apresentam tendência de
acréscimos acima da média de inflação, porem descolada da curva de tendência
dos derivados de petróleo, cabe o acompanhamento do processo de determinação
deste valor pelos órgãos reguladores, além de um trabalho na busca por viabilizar
com urgência a operação do Gásbol (gasoduto Brasil – Bolívia) uma vez que a
cidade de Manaus consume mais de 40% da CCC do sistema isolado (ANEEL,
2005).
As principais estratégias de mitigação para a variável não são de ordem
financeira, possuem caráter prático e pró-ativo; uma vez que é a origem deste
encargo que deve ser solucionada e não somente o possível impacto causado. A
solução para a real redução do encargo depende de investimento, fim de uma
cultura poluidora e protecionista.
Quota de recolhimento a Conta de Desenvolvimento Energético – CDE
Para a apuração da variável CVA
CDE
no modelo foram necessárias bases de séries
históricas para as projeções do comportamento da variável no próximo ano tarifário
(Dez/05 á Nov/06), as principais considerações sobre a previsão da variável seguem
abaixo:
Uma série histórica do valor da CDE, estabelecida por resolução ANEEL, pode
ser observada na tabela 5.6, foi a base para a projeção da CDE para o próximo
ciclo tarifário, isto considerando os valores mensais (Duodécimo).
Res. Data Ano de Referência Valor Duodécimo
042/03 31-jan-03 2003 R$ 1.075.957.826,13 R$ 89.663.152,16
012/04 02-fev-04 2004 R$ 1.449.608.645,89 R$ 120.800.720,51
086/04 01-jun-04 Revisão 2004 R$ 1.455.412.310,17 R$ 124.812.773,33
114/04 29-nov-04 2005 R$ 1.760.442.546,55 R$ 146.703.545,55
Fonte:Aneel
Tabela 5.6 – Quotas da CDE
Segundo o software utilizado o melhor método para projetar esta variável é o
“Holt-Winters' Additive” que apresenta margem de erro de 0,48 %. A projeção
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
96
do modelo está representada no gráfico 5.3. Na apuração da CVA
CDE
optou-se
por uma estratégia conservadora ficando o cenário projetado para 2006, ou seja,
desconsiderando os valores extremos sendo aplicado o valor mensal de R$
182.041.685,72 de janeiro á novembro.
Valor CDE
R$ -
R$ 20.000.000,00
R$ 40.000.000,00
R$ 60.000.000,00
R$ 80.000.000,00
R$ 100.000.000,00
R$ 120.000.000,00
R$ 140.000.000,00
R$ 160.000.000,00
R$ 180.000.000,00
R$ 200.000.000,00
Per
i
od 1
Period 5
Period 9
Per
i
od 1
3
Period
1
7
Period
2
1
Per
i
od 2
5
Period
2
9
Per
i
od 3
3
Per
i
od 3
7
P
erio
d 4
1
Per
i
od 4
5
Data
Fitted
Forecast
Upper: 95%
Low er: 5%
Student
Ed it io n
Student
Ed it io n
Gráfico 5.3 – Projeção do Valor da CDE
Taxa SELIC utilizada para corrigir o saldo da CVA é a SELIC média projetada
pelo mercado, sendo de 16,05% aa para 2006.
O valor estimado para a CVA
CDE
neste caso será igual R$ 421.819.338,60. Na
apuração da variável fica claro que a principal estratégia cabível seria o um swap
ferramenta capaz garantir os desembolsos projetados. Mas uma vez que os
valores esperados de CDE apresentam tendência de acréscimos acima da média
de inflação (crescimento real superior a 8% aa) e com descolamento da curva dos
de tendência derivados de petróleo (deslocamento maior que 6% aa), cabe o
mesmo cuidado recomendado no caso da CCC, ou seja, acompanhamento do
processo de determinação deste valor pelos órgãos reguladores, acompanhamento
da aplicação deste recurso por parte da Eletrobrás. Portanto a recomendação de
mitigação de risco para esta variável é composta de parte financeira e parte
institucional; uma vez que assim como a CCC é a origem deste encargo que deve
ser solucionada e não somente o possível impacto causado. A solução para a real
redução do encargo depende de investimento em modernização, além do fim de
culturas protecionista e poluidora.
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
97
Assim como no caso da CVA relacionadas a Itaipu a variável também possui
reajuste previsto sempre para o mês de Janeiro, e todas as considerações sobre
modicidade se aplicam novamente. Ou seja, se a distribuidora deve defender os
interesse do seu consumidor, dos seus acionistas e dos colaboradores; o governo
não pode ser “parte interessada” ou beneficiada com a atividade de gestão de
fluxo de caixa da empresa.
Tarifa de uso das instalações de transmissão integrantes da rede básicas – TUST
RB
A apuração da variável CVA
RB
no modelo se tornou totalmente inviável, pois segundo
o decreto nº 5.163, de 30 de julho de 2004, fica estabelecido que cabe ao Ministério de
Minas e Energia a definição de metodologia locacional para cálculo das tarifas de uso
do sistema de transmissão – TUST, visando a sua estabilidade. Como apresentado na
tabela 4.3. cada distribuidora tem seu custo apurado por barra do sistema e o
desembolso varia em função da energia circulante em cada uma das barras do sistema
dado este não disponível.
Uma vez que os valores não se encontram disponíveis e para a apuração destes valores
faz –se necessário conhecimento técnico de redes elétricas e softwares de projeção de
sistemas que o pesquisador não domina impossibilitado qualquer inferência sobre a
evolução ou simulação desta variável.
Compensação financeira pela utilização dos recursos hídricos
Embora a CF ainda esteja contemplada na CVA com a desverticalização das empresas
de energia uma distribuidora não pode mais ser proprietária de qualquer tipo de
empreendimento de geração, e este custo foi transferido a geradora. Ou seja, no valor da
energia vendida pelo gerador estará embutido o valor da Compensação Financeira.
Dessa forma, o pagamento desse encargo não afetará de forma diferenciada o preço
final ao consumidor quando o fornecimento se der por meio de um PIE ou agente
comercializador. Este custo não tem mais qualquer impacto direto na CVA das
distribuidoras, portanto não será contemplado nesta pesquisa.
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
98
Encargos de serviços de sistema – ESS
Para a apuração da variável utilizou-se uma série de dados histórico que considerada
apenas valores fruto das restrições de sistema recolhidos. Na tabela 5.8 estão
representados dois anos de base histórica do ESS. Para a projeção dos valores foi
necessário o “tratamento dos dados” sendo primeiramente deflacionados e levados à
base logarítmica para obter uma melhor projeção. Dada a característica do ESS a base
de dados histórico não pode ser maior, pois a realidade do sistema determina o nível de
restrição e portanto o valor do encargo.
Data ESS Deflacionado (IGP-DI) LOG
jan/03 16.023.444 7,74881446
fev/03 30.252.464 7,11876718
mar/03 14.763.123 7,398235941
abr/03 16.153.519 7,289880163
mai/03 3.849.501 7,21437577
jun/03 10.251.406 7,022246242
jul/03 7.457.871 6,838547571
ago/03 4.999.035 6,716470307
set/03 5.493.985 6,68254003
out/03 4.575.376 6,948061019
nov/03 5.390.461 6,914330084
dez/03 6.544.381 7,197170225
jan/04 8.186.338 7,31634468
fev/04 8.140.869 7,600036845
mar/04 6.608.342 7,300933647
abr/04 2.304.089 7,355509846
mai/04 1.830.620 6,751610161
jun/04 2.199.833 7,19976369
jul/04
4.601.813
7,101636757
ago/04 6.694.665 6,993132247
set/04 3.207.551 7,07000317
out/04 3.676.602 7,022647153
nov/04 3.728.287 7,119533804
dez/04 6.030.461 7,232681349
Fonte: CCEE (agosto de 2005)
Tabela 5.8 – Base de dados ESS
Para a apuração da variável CVA
ESS
referente ao ciclo tarifário (Dez/05 á Nov/06) no
modelo destacam-se as seguintes considerações:
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
99
A tabela 5.8. apresenta parte dos dados históricos do encargo, mas os valores de
setembro á dezembro foram projetados; a ANEEL também apresentou o valor
esperado para as tarifas de 2006, 2007 e 2008 na REH 173/05 (R$
149.960.507,30 no ano2006), portanto a projeção informou o valor do ESS i e o
de dezembro de 2005.
Segundo o software utilizado o melhor método para projetar esta variável é o
“Holt-Winters' Additive” que apresenta margem de erro de 1,96 %. A projeção
do modelo está representada no gráfico 5.4. em valores logaritmizados e
deflacionados.
ESS
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Period 1
Period 4
Period 7
Period 10
Period 13
Period 16
Period 19
Period 2
2
Per
i
od 25
Per
i
od 28
Per
i
od 31
Per
i
od 34
Per
i
od 37
Per
i
od 40
Per
i
od 43
Per
i
od 46
Data
Fitted
Forecast
Upper: 95%
Low er: 5%
Student
Ed it io n
Student
Ed it io n
Gráfico 5.4 – Projeção do Valor do ESS
Taxa SELIC utilizada para corrigir o saldo da CVA é a SELIC média projetada
pelo mercado, sendo de 18,50 % aa para 2005 e de 16,05% aa para 2006.
O valor estimado para a CVA
ESS
neste caso será igual R$ 115.796.746,11.
Na apuração da variável fica claro que o risco / exposição oriunda desta variável
vem sendo mitigado com a construção de novas linhas de transmissão. Mas ainda
existem restrições de sistema que devem ser solucionadas e neste caso a melhor
estratégia é a de trabalhar para a expansão do sistema para que este encargo possa
ser realmente reduzido.
Por fim dado que a expansão do sistema é reflexo das diretrizes do plano decenal,
uma participação ativa junto a este processo é fundamental para a redução deste
encargo.
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
100
Quotas de energia e custeio do Programa de Incentivo as fontes alternativas de
Energia Elétrica – Proinfa
A Resolução Normativa nº 127, de 6 de dezembro de 2004, estabeleceu os
procedimentos para rateio do custo do Programa de Incentivo às Fontes Alternativas de
Energia Elétrica - PROINFA, bem como para a definição das respectivas cotas de
energia elétrica; que foram definidas pela resolução homologatória 250/05, ficando
fixado para o Proinfa o valor de R$ 345.602.528,98 no ano civil 2006.
A apuração da variável CVA
Pro
referente ao ciclo tarifário (Jan/06 á Nov/06
3
) foi bem
simplificada. A cota será cobrada 11/12 do valor estabelecido para o ano de 2006
devidamente corrigido a taxa selic, resultando em R$ 343.778.296,01. Quanto as
estratégia de hedge cabíveis para a variável ficam a ação pró-ativa no acompanhamento
dos procedimentos de comercialização desta energia, sobre a implementação do
programa e na fiscalização do andamento dos empreendimentos beneficiários do
incentivo. As estratégias de OTC e Pure forwards não são aplicáveis as distribuidoras
dado o modo como foi estabelecido a contração desta energia.
Custos de aquisição de energia elétrica
A CVA
energia
é um antigo pleito das distribuidoras que rotineiramente sofriam com a
não cobertura dos reais custos de aquisição de energia. Segundo a REN 153/05, a CVA
energia
se aplica apenas as distribuidoras que assinaram um aditivo ao contrato de
concessão e tiveram valores praticados na aquisição de energia não considerados no
último reajuste tarifário. A equação 4.13 representa algebricamente tal direito de
repasse.
Para a apuração do valor desta variável na simulação do SIN para o período analisado
inicialmente buscou-se trabalhar com inferência, pois o conhecimento a composição das
carteiras de contratação não era possível; uma vez que esta se trata de informação
estratégica para uma distribuidora. Mas apesar da tentativa o esforço não surtiu efeito,
pois o pesquisador não teria condições de inferir sobre preço dos contratos bilaterais, e
dos custos de energia considerado no reajuste das distribuidoras do SIN para a apuração
necessária.
3
O Proinfa teve início em janeiro de 06, portanto não possui valor em dezembro ou valor anterior
contemplado na tarifa.
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
101
Portanto o pesquisador considera a apuração da CVA
energia
inviável. Embora
fundamental para ajustar pendências de repasse CVA
energia
é a única variável que possui
tendência de zerar, graças a obrigatoriedade de 100% de contratação da demanda de
energia e o fim da possibilidade de novos contratos bilaterais em valores diferentes do
praticados no ACR.
Ainda sobre a aquisição de energia a fonte de risco que está em negociação da
regulamentação do mecanismo compensação de sobras e déficits (MCSD), e o repasse
de sobre contratação previsto para o ano de 2006. Pontos que merecem uma ação por
parte das partes interessadas.
5.4. Considerações Finais
O mercado de distribuição de energia elétrica é atendido por 64 concessionárias, estatais
ou privadas, de serviços públicos que abrangem todo o País. As concessionárias estatais
estão sob controle dos governos federal, estaduais e municipais. Em várias
concessionárias privadas verifica-se a presença, em seus grupos de controle, de diversas
empresas nacionais, norte-americanas, espanholas e portuguesas. São atendidos cerca de
48 milhões de unidades consumidoras, das quais 85% são consumidores residenciais,
em mais de 99% dos municípios brasileiros.
Dada a dimensão do sistema interligado, um valor de desembolso de R$
308.573.493.223,82 referente a cinco das nove componentes de CVA, fica claro que
cabe busca pela melhoria na aplicação desta ferramenta (de mitigação de risco) que
contribuiriam com melhor desenvolvimento da economia brasileira como um todo.
Na análise dos resultados temos oito componentes de CVA propostas no próximo
reajuste. Deste universo o pesquisador obteve dados para a projeção de seis
componentes e somente para a componente CCC as ferramentas estatísticas disponíveis
não atenderam a necessidade de gerar informações para a melhor gestão do fluxo de
caixa, ficando assim claro que a gestão financeira das demais componentes é totalmente
possível.
Apesar da característica de “pass thought” dos itens da parcela A, dado os montantes
envolvidos na CVA e as desigualdades socioeconômicas dos consumidores do SIN,
cabe uma renegociação do instrumento de mitigação de risco das distribuidoras para um
molde similar ao da Taxa de Fiscalização dos Serviços de Energia Elétrica (TFSEE). A
TFSEE tem seu valor reajustado na data de reajuste de cada distribuidora; a
Capítulo 5 – Análise dos componentes da CVA-
102
renegociação proposta levaria a uma desoneração do consumidor da remuneração do
custo de capital atrelado a taxa selic, alem de uma simplificação na gestão tarifária no
negócio de distribuir energia elétrica.
Por fim, apesar dos componentes da CVA serem classificados como “pass though” o
que de fato são, não impede a busca por melhoras ou a utilização de estratégias de
hedge descritas no decorrer deste capítulo.
Capítulo 6 - Conclusões
“A realidade é como é, não como
desejamos que ela fosse”.
MAQUIAVEL, Século XV.
6.1. Contribuição do trabalho
s
Este capítulo apresenta as conclusões obtidas e as recomendações para futuros trabalhos.
Apresentando os resultados obtidos com a aplicação da projeção de valores da CVA, as
contribuições fornecidas com a elaboração deste trabalho, propondo sugestões para futuros
trabalhos envolvendo a gestão de risco no negócio de distribuir energia elétrica, além do
aprimoramento das ferramentas de mitigação de risco desenvolvidas e vigentes.
Pode-se considerar que esta etapa tomou grande parte do tempo dedicado ao trabalho, pois,
devido à pouca exploração do assunto, as conclusões puderam ser notadas durante todo o
processo de pesquisa.
A vastidão do tema, obviamente, impede que o mesmo se esgote neste trabalho, porém,
conclusões relevantes puderam ser observadas.
Mesmo analisando somente a CVA, as conclusões são pertinentes e, muitas vezes,
comprovando a necessidade da utilização de sistemáticas que abranjam métodos
qualitativos e quantitativos para o tratamento dos riscos associados a gestão do processo
tarifário.
6.2. Objetivos Atingido
Desde o princípio da formação da sociedade capitalista as ferramentas de gestão de risco
vêm sendo desenvolvidas. Os métodos quantitativos têm maior desenvolvimento após o
período do iluminismo e com o avanço computacional ganha diversas ferramentas para sua
Capítulo 6 – Conclusão - 104
operacionalização. Conforme descrito nesta pesquisa alguns setores da economia na
implementação de uma sistemática de risco devem contar tanto com ferramentas
qualitativas quanto com ferramentas quantitativas. Conforme apresentado no capítulo
anterior, a distribuidora de energia elétrica (fictícia) analisada, utilizou ambas as
metodologias para construir as sugestões de estratégia de hedge. Portanto, esta etapa da
pesquisa atende um dos principais objetivos a que o pesquisador se propôs inicialmente.
Retomando os demais objetivos propostos inicialmente a presente pesquisa apresentou uma
revisão da literatura encontrada sobre a temática: risco, retorno, volatilidade, correlação,
gestão de risco contemporânea, risco em negócios de energia e estratégias de hedge, com
foco as necessidades e particularidades do negócio energia, conforme descrito no capítulo
2.
A pesquisa evidenciou que no caso de uma empresa de energia o mais recomendado é a
implantação de um programa de gerenciamento de risco, que além de seguro é o mais
recomendado para empresas que estão sujeitas a forte interferência política. Ainda sobre as
possíveis estratégias de hedge todas as estratégias utilizadas no mercado de energia são
facilmente aplicáveis na mitigação de risco para o mercado de contratação de demanda. A
principal estratégia de hedge aplicável ao regime tarifário é a CVA, uma solução simples
negociada junto ao órgão regulador, mas que está em continua atualização.
Nesta fase da revisão ficou evidente a diferenciação entre os métodos aplicados por
empresas financeiras e por empresas não financeiras (conforme apresentado no capítulo 2 e
anexo A), no entanto, isso não significa que os métodos financeiros devam ser refutados,
podendo sim, ser incrementados para uma melhor aplicação em função da realidade
analisada e dos dados (confiáveis e de alta freqüência) disponíveis para a construção do
modelo, desde que manipulado por pessoal capacitado. Considerando que grande parte das
empresas de energia atuam em mercados imaturos, cuja estrutura sofreu alterações que
interferiram na base histórica, a análise por meio de ferramentas como o VaR devem ser
descartadas pela restrição da base de dados. Quanto a aplicação do VaR vale ressaltar todas
as considerações apresentadas no anexo A.
Ainda sobre as empresas de energia, as particularidades devem ser respeitadas para a maior
aderência do método, evitando assim decisões baseadas em valores não representativos da
real exposição ao risco. A pesquisa também abordou o conceito e estratégias de Hedge
Capítulo 6 – Conclusão - 105
utilizadas no setor elétrico, já que a gestão de risco só tem como princípio a ação de
proteção.
Conforme apresentado no capítulo 3 o setor não possuía um histórico de gestão e mitigação
de riscos, na fase estatal tal afirmação é flagrante. Com a privatização o cenário começa a
se alterar e tem início a busca pela transparência, uma exigência que a própria realidade
regulatória imposta aos agentes. Na análise do novo modelo os principais riscos
identificados estão associados a centralização das diretrizes setor no âmbito governo, no
enfraquecimento da Agência reguladora e nas incertezas geradas por pontos ainda não
regulados e de responsabilidade do MME. O texto apresentado busca auxiliar futuras
pesquisas no conhecimento e entendimento do setor elétrico, além de ser uma base de
consulta clara e confiável da organização do setor elétrico brasileiro, e do atual modelo
regulatório vigente trazendo a discussão sobre os riscos associados ao “novo modelo” de
forma isenta.
Buscando complementar a regulamentação de comercialização o capítulo 4 traz o
arcabouço regulatório referente ao regime tarifário vigente no Brasil. Apresentando os
diferentes processos do ciclo tarifário, revisão e reajuste, além da ferramenta construída
pelo setor, na busca por mitigar riscos oriundos de uma cultura inflacionária, a Conta de
Variação dos itens da parcela A - CVA. Ferramenta esta salutar aos interesses das
distribuidoras, visto que todo o risco ou ônus foi delegado aos consumidores cativos,
onerados de forma diferenciada, em função da data de reajuste da distribuidora a que está
conectado. Fato que põem em cheque a ferramenta.
A forma, como o assunto foi tratado, abre frentes para o desenvolvimento de novos
trabalhos semelhantes, sendo este, um dos objetivos implícitos desta dissertação.
As conclusões aqui obtidas, podem e devem colaborar para a popularização da gestão de
risco no setor elétrico, motivando novos pesquisadores a trabalhos futuros, nessa área.
Certamente, as conclusões, a respeito deste trabalho, podem ir além das contidas neste
capítulo. A cada leitura, a cada análise, a cada discussão, muitas outras conclusões
relevantes podem ser obtidas.
Capítulo 6 – Conclusão - 106
6.3. Conclusões sobre gestão de risco em distribuidoras
Embora a gestão de risco seja uma realidade necessária, nas publicações encontradas
indicam grande parte das distribuidoras no Brasil, ainda se encontram em estágios
embrionários na incorporação da gestão de risco em suas atividades cotidianas.
As melhorias percebidas partem da necessidade de se adequar a demandas originadas em
outros setores da economia. Portanto este trabalho contribui na disseminação das boas
práticas de gestão de risco para o setor elétrico.
6.4. Limitações
Embora haja uma ampla gama de aplicações a respeito de análise de risco em
investimentos, o presente trabalho limitou-se em abordar, de forma mais aprofundada, os
riscos inerentes aos componentes da Parcela A considerados para efeito de reajuste tarifário
contidos na CVA, Conta de Variação de Valores dos itens da parcela A.
A aplicação descrita neste trabalho baseia-se em dados “genéricos” divulgados pelo ONS
(Operador Nacional de Sistemas), CCEE (Câmara de Comercialização de Energia Elétrica),
ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica) Banco Central do Brasil, além da
necessária colaboração de especialistas na definição de parâmetros. Sendo assim, a
replicação deve se limitar à aplicação em condições similares.
Cabe lembrar que cada processo de tomada de decisão necessita da aplicação de
ferramentas de apoio que variam caso a caso.
Segundo Rossetti (1997), os problemas econômicos têm contornos que não se limitam
apenas à realidade investigada pela economia e seus modelos. Eles se estendem pela
política, sociologia, direito, ética e têm raízes históricas. Portanto, a sistematização desta
realidade econômica envolve leis sociais e não relações exatas. Assim, os resultados deste
trabalho devem ser interpretados como simplificações probabilísticas da realidade, embora
estatisticamente significantes.
Capítulo 6 – Conclusão - 107
6.5. Sugestões para futuros trabalhos
Um dos objetivos não explícitos neste trabalho, certamente, é o estimulo à pesquisa nessa
área. Embora a proposta da pesquisa tenha sido atendida e as conclusões tenham sido
apresentadas, ainda existe muito a se explorar, o que motiva, e muito, futuros
pesquisadores. As recomendações para trabalhos futuros notadas até a etapa conclusiva
desta dissertação, são as seguintes:
Realização de estudos comparativos entre duas distribuidoras uma com data de
reajuste em fevereiro e outra em julho para apresentar o efeito da remuneração ao
longo de um ciclo entre revisões tarifárias.
Um aprofundamento no estudo do mecanismo de remuneração das distribuidoras,
com base nos métodos de remuneração existentes realizar uma comparação dos
resultados obtidos e dos possíveis resultados obtidos com os demais métodos de
remuneração pesquisados.
É interessante um novo estudo sobre o mesmo problema, com a aplicação de
otimização para a proposta de uma nova forma de incorporar os encargos na tarifa
nas datas de reajustes de cada distribuidora. Podendo também analisar o impacto dos
encargos na curva de elasticidade do produto energia elétrica.
6.6. Considerações finais
Apesar da aparente dificuldade de interação de assuntos, como gestão de risco, setor
elétrico, regulação e ferramentas de simulação, a pesquisa apresentada buscou conhecer e
projetar um caso de gestão de risco para uma distribuidora de energia elétrica utilizando
ferramentas disponíveis, de fácil acesso e consolidadas.
A proposta inicial se mostrou desafiadora, porém factível. O desenvolvimento da pesquisa
deixou flagrante que a gestão de risco em empresas de energia que atuam no mercado
brasileiro demandam maior atenção, pesquisas e mão de obra especializada. A conclusão,
no em tanto, é clara quanto a necessidade de desdobramento da presente pesquisa. Por fim,
o legado desta pesquisa são os registros das sugestões e conclusões construídas e
Capítulo 6 – Conclusão - 108
registradas neste documento durante dois anos de pesquisa e nos projetos desenvolvidos
para o setor elétrico brasileiro.
Anexo A
Estudo sobre métodos de gestão de risco no mercado Financeiro
Existem, na literatura, muitos métodos que são adotados para a análise de risco para o
mercado financeiro. Segundo Jorion (1999) e Sain (2001), os modelos mais utilizados são
Modelo de Maturity, Modelo de Duration e Value at risk (VaR). A utilização de tais métodos
trata-se de uma forma de gerenciar ou administrar os riscos existentes nos portfólio de
investimentos. Sobre os modelos maturity e duration, serão estudados apenas os conceitos, o
que permitirá uma maior dedicação à métrica VaR
1
e as ferramentas utilizadas na aplicação
de tal metodologia, como método analítico (variância e covariância), simulação histórica e
simulação de Monte Carlo, em que cada uma tem pontos fortes e fracos. As três abordagens
partem da mesma premissa: o comportamento do mercado no passado recente é bom e
imparcial para definir o comportamento futuro. Em termos matemáticos, isto significa dizer
que uma distribuição de probabilidade apresenta movimento estacionário.
Além disto, é preciso definir qual a abrangência de passado recente? Quantos dados são
necessários para a análise? A pesquisa de Santos e Ferreira (2003), discorre sobre a definição
do tamanho amostral, afirmando que uma base de cinqüenta a cem valores garante uma boa
aproximação estatística, já para Alexander (2001), a aplicação de ferramentas estatísticas para
realização de previsões futuras exige uma base de dados de alta freqüência (diária ou
semanal), a base de dados não pode conter ruídos (capazes de distorcer a representação da
realidade do mercado) como, por exemplo, dados de períodos de crises econômicas. Ainda
segundo o autor, a base de dados deve ter uma abrangência média de três a cinco anos, visto
que os resultados de períodos anteriores a este teriam pouca interferência no futuro.
Modelo de Maturity
O termo maturity pode ser entendido como o prazo relativo ao último pagamento previsto
para um investimento de renda fixa (SAIN, 2001). Uma das formas mais simples de gestão de
risco em ativos pré - fixados está na observação das maturities dos mesmos. Por exemplo,
títulos que têm características de pagamento e preços iguais, mas com maturities diferentes
são títulos com risco de mercado diferente. Quanto maior o maturity do título, maior será seu
1
A atenção especial dada a análise do VaR se dá devido a recorrente utilização da métrica de modo
indiscriminado por agentes não financeiros.
Anexo A- 2
risco de mercado. Portanto, percebe-se que o conceito maturity tem forte relação com a
obtenção da expectativa de ganho para um ativo, como se fosse o ponto de
“amadurecimento”.
Vamos comparar a trajetória de dois títulos pré-fixados com preço em T
0
igual a R$ 1.000,00,
em que a taxa de juros é flat em T
0
igual a 15%a.a., com o prazo (maturity) de um ano para o
título 1 e dois anos para o título dois. Supondo que a taxa de juros seja mantida, temos que o
Título 1 tem valor de R$ 1.150,00 e o Título 2 R$ 1.322,50 ao final de cada prazo. Seguindo o
conceito apresentado acima, temos que em caso de variação da taxa de juros durante o
período, o Título 2 ( o de maior prazo) sofre maior oscilação para a mesma variação da taxa
de juros. O gráfico A.1 apresenta, com clareza, o risco de alteração da taxa de juros no
momento seguinte a compra dos títulos 1 e 2.
Gráfico A.1 – Comparação da variação dos preços em função dos juros
Conforme Sauders (1996), o modelo de maturity também pode ser aplicado à gestão de ativos
e de passivos. Definindo M
A
como a Maturity ponderada dos ativos e M
P
Maturity ponderada
dos passivos, podem ser calculadas por A.1:
ininiiii
MwMwMwMi
+
+
+
= ....
2211
(A.1)
Onde:
= Maturity ponderada dos ativos (i=A) ou dos passivos (i=P); Mi
Anexo A- 3
ij
w
M
= Peso de cada ativo/ passivo na carteira de ativo / passivo medido através do valor
de mercado deste em relação ao valor de mercado da carteira;
ij
= Maturity do j enésimo (ativo / passivo).
Modelo de Duration
O modelo de duration foi definido por Macaulay em 1938 como a soma ponderada dos
vencimentos de cada pagamento de um título do governo, na qual as ponderações são
proporcionais ao valor presente dos fluxos de caixa (JORION, 1999).
Segundo Saunders (1996), o modelo
Duration é uma medida mais completa na análise de
sensibilidade de um ativo ou passivo à taxa de juros do que a medida do
Maturity, visto que
considera tanto valores presentes quanto os prazos do fluxo de caixa. A medida pode ser
calculada através da fórmula A.2 :
∑
∑
=
=
=
N
i
i
N
i
ii
VP
tVP
D
1
1
*
(A.2)
Onde:
D = a duration mensurada na mesma unidade de ;
i
t
i
VP = valor presente de i-enésimo do fluxo de caixa;
i
t = tempo a decorrer do i-enésimo fluxo de caixa.
Assim o gerente financeiro pode calcular a duration do ativo e do passivo e com base nestes
resultados descobrirá qual é sua exposição ao risco pela diferença entre duas opções que é
chamada de
gap de duration. O desafio do agente financeiro é igualar as durations das
opções.
O autor ainda define
duration como um indicador da sensibilidade ou elasticidade da taxa de
juros, ou seja, quanto maior a duration maior a sensibilidade à oscilações da taxa de juros.
Jorion (1999) observa que títulos com vencimentos mais distantes mostram maiores variações
de preço, mas ressalta que esta é uma análise de risco imperfeita, uma vez que envolve
somente o principal e ignora os pagamentos de cupons. O contrário ocorre no modelo de
duration que fornece uma medida de risco do preço mais apropriada, já que considera todos
Anexo A- 4
os pagamentos, não apenas o principal. O modelo também mede a sensibilidade do preço de
ativos em relação à variação da taxa de retorno, o que faz da ferramenta instrumento valioso
na administração de risco.
A tabela A.1 apresentada na pesquisa se Jorion (1999), traz o cálculo detalhado de um título,
que a TIR é referência para o fator de descontos. Somando-se o valor dos títulos e dividindo
por 100, descobrimos que a duration é de 4,465.
Tempo Pagamento Taxa de
retorno (%)
Valor presente
do pagamento
Tempo X
Valor presente
1 6 6,00 5,66 5,66
2 6 6,00 5,34 10,68
3 6 6,00 5,04 15,11
4 6 6,00 4,75 19,01
5 106 6,00 79,21 396,05
Soma 446,51
Duration
100,00 4,4651
Tabela A.1 – O Cômputo da Duration
Segundo Jorion (1999), a duration está diretamente ligada ao valor em risco. Dado um
exemplo de uma carteira de US$ 100 MM , investida em títulos de 5 anos, considerando que
nos últimos 30 anos, o quartil de 95% da distribuição de retornos mensais tem sido de -1,7%,
representa dizer que o VaR é de US$ 1.7 MM.
A perda pode ser calculada também em função da duration do título e do aumento da taxa de
retorno. No caso, a
duration dos títulos de 5 anos será igual a 4,5 e o pior aumento de juros
em um mês, ao nível de 5%, é 0,38%, a pior perda esperada é igual a
duration (4,5),
multiplicada pelo valor da carteira em dólares (100MM), multiplicado pelo pior aumento da
taxa de retorno em um mês (0,38%), que tem como resultado US$ 1.7MM, demonstrando
assim que o VaR está diretamente relacionado com ao conceito de duration, pelo parâmetro
da volatilidade da taxa de retorno.
Anexo A- 5
Valor em risco – Value at risk
Crise após crise, os estudos sobre risco têm crescido substancialmente. Ainda na década de 70
há registro do comportamento da volatilidade de variáveis financeiras. Durante os anos 80,
deu-se o início das pesquisas que aplicavam práticas estatísticas na atividade financeira. Em
1994, JP Morgan divulgou o manual de análise de risco RiskMetrics
TM
: Value-at-risk (VaR),
um método baseado em técnicas estatísticas que definem a perda máxima esperada em um
determinado período de tempo, a um determinado intervalo de confiança.
A motivação para o uso do conceito do VaR é que este integra o risco de todo ativo/passivo
em uma única medida numérica, resumindo o risco total, por exemplo, de um banco para
acompanhamento por sua diretoria, a desvantagem ao se trabalhar com o VaR é que esta
medida não é capaz de tratar o risco como um conceito multidimensional, exigindo
simplificações. Além disso, segundo afirma Souza (1996), o que não pode ser esquecido é que
o VaR é uma medida probabilística, não se referindo a magnitude das grandes perdas na
carteira.
Um exemplo para análise do VaR é apresentado por Souza (1996). Para um investimento com
VaR diário de R$ 100.000, com um nível de significância de 5%, equivale a dizer que uma
perda menor ou igual a R$ 100.000 deve ser observada a cada 20 dias, ou ainda, que de cada
100 dias observados, apenas 5 deles devem ter perdas superiores a R$ 100.000. Quanto ao
período de tempo, o VaR pode se referir a diferentes horizontes de tempo, podendo ser
calculado em bases semanais, mensais ou anuais. Contudo, neste caso, o VaR determinado
será um VaR multiperíodo. Um exemplo desta situação seria a utilização de retornos diários
para estimar um VaR semanal (5 dias ou um período).
Segundo Henney e Keers (1998), existem dois conceitos centrais de risco incorporado à
métrica. São eles:
A sensibilidade do portfólio sob as variações de preço, que reflete o quanto o portfólio
está hedgeado (quanto mais hedgeado menos sensível às variações de preço);
A volatilidade da curva de preços, que reflete a probabilidade de grandes variações nos
preços.
Segundo o manual de análise de risco RiskMetrics
TM
, antes de calcular VaR, devem ser
especificados três parâmetros: (a) o nível de confiança, (b) a previsão horizonte, e (c) moeda
corrente básica. No cálculo do VaR, o horizonte costuma ser de 1 dia, os maiores horizontes
giram em torno de dez dias a 1 mês. O documento técnico LongRun trata da necessidade de
Anexo A- 6
um maior detalhamento na previsão do risco no horizonte de longo prazo, podendo assim
trabalhar intervalos de 2 meses a 2 anos.
Segundo o RiskMetrics
TM
(1999) e Jorion (1999), o Value-at-risk (VaR) pode estar ligado a
três análises classificadas por:
VaR Relativo,
VaR Marginal,
VaR Incremental.
O VaR relativo mede o risco de baixa performance em relação ao índice pré-definido (como o
Índice S&P 500) e a porcentagem do valor presente. Esta análise é pertinente a muitos
investidores institucionais, inclusive aos gerentes de fundos mútuos, porque o desempenho
deles é comparado freqüentemente a um ponto de referência designado.
Um exemplo prático seria um gerente de investimento de mercados emergentes que adota o
J.P.Morgan EMBI+ index , como um ponto de referência de desempenho. Caso sua carteira
de investimentos subisse 9% enquanto o EMBI+ index fosse valorizado em 10%, a
performance inferior ao ponto de referência seria de 1%.
O relatório de risco deste gerente poderia mostrar o seguinte:
Portfólio VaR% Benchmark VaR Relativo %
U.S. Equities 10 S&P 500 Index 3
Global Equities 11 MS EAFE Index 1
Global Fixed Income 5 JPM GBI+ Index 4
Total Portfólio 8 Global Index Custom 3
Tabela A.2 – Comparativo entre VaR e VaR Relativo (* 1-mês de horizonte, 99% de intervalo de
confiança)
Por exemplo, para o portfólio de ações ordinárias, a pior perda a 99% de confiança é igual
para 10% do valor de mercado atual do portfólio (i.e., 1% de probabilidade que perdas
excedam 10% de valor de mercado), considerando que o pior caso de baixa performance
mensal, relativo ao portfólio S&P 500 (ponto de referência), é 3% (i.e., 1% de probabilidade
de baixa performance, o ponto de referência por 3% ou mais).
Este relatório revela diferenças importantes entre VaR e VaR relativo. Ações Global Equities
têm o maior VaR (11%), mas considerando seu ponto de referência, o menor VaR relativo
(1%).
Por outro lado, o portfólio da Global Fixed Income tem o menor VaR (5%), mas o maior VaR
relativo (4%).
Anexo A- 7
O VaR Marginal é útil para medir qual elemento do conjunto é o que mais contribui para o
risco total, além de ajudar a responder qual elemento elimina ou reduz completamente risco
efetivo.
O VaR marginal mede quanto risco acrescenta uma posição a um portfólio. Especificamente,
VaR marginal mede quanto o portfólio mudaria o VaR se a posição fosse completamente
afastada, (VaR com posição menos VaR sem posição). O VaR marginal pode ser calculado
para o VaR absoluto e o VaR relativo. A tabela A.3 apresenta que o risco marginal poderia se
revelar da seguinte forma:
Position Market value MM VaR MM Marginal VaR, MM
Yahoo! Equity $ 25.1 $ 0.9 $ 0.5
10-anos Títulos do
governo americano
$ 98.2 $ 0.8 $ 0.6
Tabela A.3 – Comparativo entre VaR e VaR Marginal
Esta tabela A.3 mostra que, embora as ações do Yahoo! tenham o maior VaR (USD$ 0.9
milhão), sua contribuição para o portfólio VaR é menor que a contribuição dos Títulos (USD$
0.5 milhão). Freqüentemente, as maiores posições de risco não são as maiores contribuintes
de risco. Isto é especialmente verdade para ativos que têm um VaR marginal negativo. VaR
marginal é útil na análise de como cada elemento contribui na composição do risco do
portfólio, podendo ajudar a responder a pergunta, de qual posição é capaz de eliminar ou
reduzir o risco efetivamente.
Já para o VaR Incremental, um aspecto importante do VaR é seu poder de identificar qual
ativo, variável, ou combinação mais contribui para o risco total. Com estas informações, os
gestores podem alterar as posições para modificar seu VaR mais eficientemente. Como os
VaR`s individuais não são suficientes para esta finalidade, a volatilidade mede a incerteza do
retorno de um ativo, visto de forma isolada. Mas o que importa é a colaboração que cada ativo
oferece ao risco total de uma carteira.
O VaR incremental tem relação próxima ao VaR marginal. No VaR marginal mede-se a
diferença do risco de um portfólio provocada pela adição ou remoção de uma posição inteira,
considerando que as medidas de VaR incremental medem o impacto de trocas de pesagem de
posição. Então, VaR com incremento pode ser entendido como a contribuição em
porcentagem de cada ativo. Um dos usos mais comuns para VaR incremental é para gerar
Anexo A- 8
relatórios da contribuição da porcentagem em risco de cada ativo e identificar os melhores
candidatos para redução de risco gradual.
Nos estudos de Jorion (1999), apresenta-se que o Fator beta (β) mede a contribuição de um
ativo ao risco total da carteira, também conhecido por risco sistemático do ativo i , relativo à
carteira p, dado na fórmula A.3.
()
∑
∑
′
=
ωω
ω
β
(A.3)
O risco beta é a base para o trabalho, desenvolvido por Sharpe em 1964, sobre a precificação
de ativos, em que o prêmio pelo risco deve depender deste valor. A medida β também é útil na
decomposição do VaR de uma carteira em fontes de risco. Pode-se expandir a variância,
mostrando-se que a variância de uma carteira pode ser decomposta numa soma de
componentes, cada qual relativo a um ativo i.
.....
21
1
++=
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
=
∑
=
VaRVaRVaRVaR
N
i
iii
βω
(A.4)
Assim o VaR total foi decomposto em medidas incrementais e o risco passa a ser visto como
um todo em relação ao portfólio, não isoladamente. No gráfico A.2 temos a relação do VaR
com o VaR incremental, mostrando claramente que o incremento não tem relação direta com
o VaR.
Anexo A- 9
Gráfico A.2 – Comparativo VaR com VaR Incremental
Maior
VaR
Maior VaR
Incr.
Contribuição
ao Risco
Valor
presente
VaR VaR Marginal VaR
Incremental
Contribuição
ao Risco
E.U.A 71.774.216 574.194 222.075 378.341 25%
América
Latina
10.258.887 512.944 220.114 369.626 25%
Europa 64.600.480 581.404 204.358 343.237 23%
Ásia (-) Japão 12.693.840 589.734 196.046 317.346 21%
Leste
Europeu
1.984.860 116.932 31.050 40.322. 3%
Japão 19.569.450 195.694 48.012 30.068 2%
África 4.669.370 93.387 24.423 24.163 2%
Diversos
Beneficiários
(1.161.186)
Total 185.515.103 1.503.103 1.503.103 100%
Fonte: Manual de Risco JP Morgan (1999)
Tabela A.4 - Comparativo VaR com VaR Incremental
O manual traz ainda as possíveis análises que se poderia fazer sobre a tabela e o gráfico A-2
apresentados.
Anexo A- 10
Comentários:
Mesmo que a Ásia (-) Japão apresente o maior valor de VaR (589.734), é o quarto
na contribuição ao risco com 21 %, perdendo para EUA, América Latina, e Europa;
portanto o gestor que queira minimizar o risco deve fazer hedge dos três elementos
citados.
O VaR calculado tem intervalo de confiança de 95 % e se refere a 1 dia de
movimentação no mercado acionário.
O VaR Marginal é a diferença que o ativo gera no total do portfólio de VaR quando
o ativo está fora do portfólio.
O VaR Incremental é a diferença, no resultado do VaR, quando o ativo é aumentado
em uma pequena quantidade, considerando sua participação (peso) no portfólio. Em
síntese, todos os VaR’s Incremental somados são a diversificação do VaR.
O diverso beneficiário é igual à diferença (total) VaR menos a soma dos VaR’s
individuais. Esta métrica define a redução do risco obtida com a diversificação (I.E,
correlação acima de 1) entre as categorias de risco.
Ferramentas para aplicação da métrica - Valor em risco
Não existe um consenso sobre o número de abordagens para a aplicação da métrica VaR. Para
Dowd (1998), os modelos de VaR podem ser classificados em quatro tipos : Variância e
Covariância, Simulação Histórica, Simulação de Monte Carlo e os Testes de Stress. Já o
documento do RiskMetrics
TM
divide em dois tipos básicos: o de simulação (histórica e de
Monte Carlo) e os analíticos. Já para Jorion (1999), a classificação correta divide-se em dois
tipos básicos: o Delta normal, que contempla a Variância – Covariância e o
Full-valuation
(reavaliação completa da carteira de investimento para cada cenário estudado) e o de
Simulações abrangendo Simulação de Monte Carlo, Simulação Histórica e Teste de Stress.
A RiskMetrics
TM
descreve as metodologias para cálculo do VaR da seguinte forma:
Métodos Analíticos - utilizam métodos estatísticos padronizados para calcular as
variações no valor do portfólio atual. Para isso, necessitam considerar várias premissas
dos fatores de mercado. Os parâmetros dos modelos são retirados de dados históricos.
Método Histórico - verifica-se as variações ocorridas nos fatores de mercado i em
período histórico definido e aplicam-se essas variações no portfólio atual levando em
consideração o horizonte de tempo escolhido.
Anexo A- 11
Método de Simulação de Monte Carlo - ao invés de verificar as variações ocorridas nos
fatores de mercado em período histórico, define-se as distribuições e seus respectivos
parâmetros para as variações dos fatores de mercado. Define-se, também, a correlação
existente entre esses fatores, normalmente tirada de dados históricos. Em seguida,
simulam-se várias observações das possíveis variações dos fatores de mercado,
verificando seus impactos no valor do portfólio atual.
Jorion (1999), complementa estas definições com o conceito de teste de stress, que segundo o
autor, é uma ferramenta capaz de examinar o efeito sobre um portfólio de oscilações críticas,
porém hipotéticas sobre as principais variáveis do modelo. O método consiste na
especificação, de forma subjetiva, de cenários de interesse, com o objetivo de avaliar
mudanças no valor do portfólio. Por se tratar de um método subjetivo, o rigor científico é
falho, mas isso não invalida sua aplicação, principalmente se assessorada por especialistas.
Portanto esta abordagem deve ser considerada uma ferramenta complementar de aplicação do
VaR.
A tabela A.5 apresenta as três metodologias classificadas pela RiskMetrics
TM
, com as
respectivas descrições e aplicações. Evidentemente, cada metodologia apresenta suas
peculiaridades, tornando-as mais aplicáveis para determinados casos. Por exemplo, caso se
deseje determinar o VaR para ativos que apresentam um comportamento não linear, como o
investimento em opções, a metodologia mais indicada é o Método de Monte Carlo. Já a tabela
A.6 apresenta um comparativo entre cada uma das metodologias, destacando as vantagens e
desvantagens.
Metodologia Descrição Aplicação
Paramétrico
VaR é calculado a partir de
equação matemática com m
parâmetros como volatilidade,
variação.
Comum a ativos lineares,
mas pouco recomendado a
ativos não lineares.
Simulação de
Monte Carlo
Estimativa de VaR a partir da
simulação aleatória de cenários
e reavaliação do portfólio.
Simulação
Histórica
Estima VaR com os dados
históricos, parte do presente e
se adapta a cada mudança de
mercado.
Apropriado a todos os tipos
de instrumento (lineares e
não lineares).
Fonte:(JP MORGAN, 1999).
Tabela A.5 – Descrição e aplicação das metodologias para determinação do VaR
Anexo A- 12
Metodologia Vantagem Desvantagem
Paramétrico Rápido e de cálculo simples
Não há necessidade de
dados históricos extensos
(só volatilidade e
correlação).
Não é aplicável a portfólio não
linear.
Simulação de
Monte Carlo
Aplicada para todos os
instrumentos.
Permite uso de várias
distribuições (a que melhor
representa os dados). Não
tem necessidade de dados
históricos extensos.
Computacional intensivo e
demorado.
Quantifica risco somente
quando usados dados de
mercado e distribuições
apropriadas.
Simulação
Histórica
Aplicada para todos os
instrumentos.
Mais rápido SMC(<
quantidade de cenários)
Precisa de longa base de dados.
Dados podem ser irrelevantes.
Dificuldade de prever longo
prazo.
Computacional intensivo e
demorado (- SMC) comum a
altos níveis de confiança
(99%).
Fonte:JP MORGAN, 1999.
Tabela A.6 - Comparação entre as metodologias para a determinação do VaR
Todas as metodologias têm vantagens e desvantagens e seus usos são indicados,
principalmente, em função dos ativos que compõem o portfólio. A definição do VaR já
apresentada é bem geral e as variações entre os diversos modelos de estimação do valor em
risco se darão através de como é especificado o cálculo da probabilidade. A seguir, encontra-
se a definição e descrição dos processos de aplicação do método analítico e de simulação
histórica e de Monte Carlo.
Método analítico (Variância /covariância)
O método analítico pode ser considerado como derivado da teoria de portfólios. O modelo
pressupõe que os retornos de todos os ativos sejam normalmente distribuídos. Considerando
que o retorno de um portfólio é a resultante da combinação linear de variáveis normais, ele
também é normalmente distribuído, podendo ser representado pela equação A.5:
Anexo A- 13
t
portfólio
VaRRVaRVaR **=
(A.5)
Onde:
VaR = (VaR
1
+VaR
2
+ VaR
3
....VaR
n
), n é o número de ativos do portfólio;
⎪
⎭
⎪
⎬
⎫
⎪
⎩
⎪
⎨
⎧
=
1...
.........
...1
...1
21
2
nn
n
n
αα
αα
αα
12
121
R
, matriz de correlação dos ativos.
Embora pareça simples a aplicação da matriz, o nível de complexidade aumenta à medida que
o horizonte de vencimento dos ativos é alongado, por exemplo, um portfólio com vencimento
distribuído no horizonte de 300 dias geraria uma matriz de 300 por 300, ou seja, acabaria
dificultando o cálculo.
A solução adotada neste caso é o mapeamento do fluxo de caixa, que consiste no
agrupamento dos fluxos em vértices básicos, obtendo um reduzido número de vértices e
facilitando a construção da matriz de correlação. Segundo Sain (2001), existe mais de um
modelo de Variância / Covariância, uma vez que os estudos realizados foram desenvolvidos
no mercado financeiro brasileiro, o mais conveniente é dominar o modelo do Banco Central
Brasileiro (BCB).
No modelo analisado, a alocação dos fluxos de caixa nos vértices obedece a uma relação
linear entre os prazos dos vértices e dos fluxos. Os vértices, segundo o BCB são de 21, 42, 63,
126, 252, 504 e 756 dias úteis. Os fluxos com prazo coincidente aos vértices devem ter seus
valores de mercado nos vértices correspondentes. No caso de fluxo de caixa inferior a 21 dias
úteis, deve ter a fração T/21 de seu valor de mercado alocado no vértice do 21º dia, ao passo
que T corresponde ao prazo do fluxo. Os fluxos com prazo superior a 756 dias úteis devem ter
a fração T/756 de seu valor de mercado alocado no vértice de 756 dias úteis. Os demais fluxos
de caixa devem ter seus valores de mercado alocado de acordo com os critérios descritos nas
equações A.6 e A.7:
VM*
PP
TP
anterior vérticeno alocadoValor
1JJ
J
−
−
−
=
(A.6)
Anexo A- 14
VM*
PP
P T
posterior vérticeno alocadoValor
1JJ
1
−
−
−
−
=
j
(A.7)
Onde:
T = prazo do fluxo de caixa;
P
j
= prazo do vértice imediatamente posterior;
P
j-1
= = prazo do vértice imediatamente anterior;
VM = valor de mercado de fluxo.
Quanto à volatilidade e correlação, os cálculos são divulgados diariamente pelo BCB, cabe ao
analista a ponderação da mesma pelo prazo. O cálculo da volatilidade diária deve utilizar o
modelo EWMA, utilizando os fatores de decaimento de 0,85 e 0,94. O máximo das
volatilidades diárias corresponde à volatilidade padrão divulgada pelo BCB.
O VaR de cada vértice i é dado por (A.8):
10***
252
*33,2
it
i
i
VM
P
VaR
σ
=
(A.8)
Onde:
P
i
= o prazo em dias úteis do vértice;
t
σ
= volatilidade padrão
VM
i
= somatório das parcelas dos valores de mercado alocados nos vértices i
O valor de 2,33 representa o número de desvios padrões associados ao intervalo de confiança
utilizado (99% do intervalo adotado pelo BCB), o 10 corresponde ao todo o período do BCB.
Quanto à correlação entre cada vértice i e j para o cálculo do VaR padrão é o resultado da
equação A.9:
k
ji
ji
ji
PP
Pp
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
−+=
min(
max(
)1(
,
ρρρ
(A.9)
Onde:
P
i
e P
j
= Correspondem aos prazos dos vértices,
ρ
= parâmetro-base para cálculo das correlações divulgado pelo BCB no último dia
útil de cada mês ou a qualquer momento,
Anexo A- 15
K = fator de decaimento da correlação divulgado pelo BCB no último dia útil de cada
mês ou a qualquer momento.
Jorion (1999), apresenta um fluxograma que descreve a aplicação do método analítico
representado na figura A.1:
Dados Históricos
Modelo de
volatilidade
e correlação
Dados da O
pç
ão
Modelo
de opções
Modelo de
precificação
Correlação e Volatilidade
futura projetada
Avaliação
analítica
Posições delta -
equivalentes
Mudanças estimadas no
valor
Figura A.1 – Representação do Método Analítico (Fonte: JORION, 1999).
Simulação histórica
Segundo o manual técnico da JP Morgan (1999), os modelos estatísticos de medida de risco,
VaR , permitem uma avaliação objetiva e independente de quanto o risco pode atingir. Para o
banco Chase, a metodologia de simulação histórica permitiu uma medida consistente e
compatível do risco por investimento e de carteiras de ativos independente do nível de
agregação. A Simulação Histórica também torna fácil o exame do VaR em cada parte do
segmento de um investimento e para verificar qual a contribuição de cada segmento para o
risco total. O cálculo do VaR é executado para todo o portfólio e todos os recursos do
mercado expostos a risco.
Segundo Alexander (2001), a idéia básica da simulação histórica é, com base na distribuição
histórica dos retornos, calcular o VaR assumindo os pesos atuais dos ativos contidos no
Anexo A- 16
portfólio de modo que o peso não variasse no decorrer do tempo. O modelo não considera os
movimentos de volatilidade e correlação das variáveis analisadas, esta é, portanto, uma das
principais diferenças do método em relação aos métodos analíticos. O método considera estes
valores (correlação e volatilidade) conforme o representado nos cenários traçados pelos dados
históricos. O autor, ao falar sobre a base de dados ideal, avalia que esta deva ter abrangência
de três a cinco anos, com valores diários para uma representação coerente da realidade.
Segundo Sain (2001), a construção destes cenários é obtida a partir dos retornos passados
aplicados à estrutura temporal de taxa de juros diária. O cálculo está representado pela
equação A.10:
)exp(*
,. tjjtj
rfdfd =
(A.10)
Onde:
fd
j,t
= fator de desconto de prazo j e cenário t;
fd
j
= fator de desconto real (atual) de prazo j;
r
j,t
= retorno para prazo j e cenário t.
O resultado dos cenários do portfólio é obtido pela equação A.11:
()
portfólio
j
j
jjtt
MTMFCfdR −=
∑
=1
*
(A.11)
Onde:
R
t
= resultado caso ocorra o resultado t;
FC
t
= fluxo de caixa de prazo j;
MTM = valor de mercado da carteira obtido pela estrutura temporal (base diária).
A pesquisa de Jorion (1999) e Alexander (2001), representa o cálculo do VaR de maneira
mais simplificada, embora siga os mesmo critérios. A equação A.12 apresenta o cálculo:
()
ττ
ω
i
N
li
tidiario
RPVaR
∑
=
= *
,
(A.12)
Onde:
VaR diário = valor em risco do portfólio;
ω
= peso do ativo no portfólio;
Pt = preço do ativo no cenário
τ
;
R = retorno do ativo i para o cenário
τ
, sendo que
τ
=1... t.
Anexo A- 17
A figura A.2 apresenta o fluxo do método Simulação Histórica:
Retornos Históricos
Avaliação
Plena
Pesos do
Portfólio
Distribuição dos
valores
Figura A.2 – Representação do Método Simulação Histórica (Fonte: JORION, 1999)
Simulação de Monte Carlo
O desenvolvimento sistemático do método Simulação de Monte Carlo (SMC) ocorreu por
volta de 1944, durante a Segunda Guerra Mundial, sendo utilizado como ferramenta de
pesquisa no Projeto
Manhattan para a construção da bomba atômica. Tinha como propósito
chegar a soluções aproximadas de problemas referentes à difusão randômica de nêutrons no
material nuclear através de simulações. Entretanto, existem alguns registros isolados de
experiências realizadas utilizando a aleatoriedade em datas anteriores a esta (OLIVEIRA
et al,
2003).
Os primeiros estudos envolvendo Simulação de Monte Carlo e avaliação de investimentos de
capital foram feitos, segundo Cardoso (2000), por David B. Hertz e publicados em um artigo
na revista
Harward Bussiness Review em 1974. O método utilizado por Hertz para a geração
de cenários, durante a simulação, é pseudo-randômica, ou seja, não é totalmente aleatório,
pois existem restrições quanto à aleatoriedade (GROENEDAAL & KLEIJNEN, 1997).
Podemos afirmar que a SMC consiste em uma técnica que determina a possível distribuição
dos resultados de um processo a partir de valores selecionados randomicamente das variáveis
de entrada aplicados a um processo estocástico. Geralmente, as variáveis de entrada
representam as variáveis de decisão ou opções que os gerentes têm a mão para verificar
determinado resultado (NATER, 1995).
Anexo A- 18
Para Costa e Azevedo (1996):
O método de Monte Carlo é uma técnica de amostragem artificial empregada para
operar numericamente sistemas complexos que tenham componentes aleatórios.(...).
Essa metodologia, incorporada aos modelos de Finanças, fornece como resultado
aproximações para as distribuições de probabilidade dos parâmetros que estão sendo
estudados. São realizadas diversas simulações onde, em cada uma delas, são gerados
valores aleatórios para o conjunto de variáveis de entrada e parâmetros do modelo que
estão sujeitos à incerteza. Tais valores aleatórios gerados seguem distribuições de
probabilidade específicas que devem ser identificadas ou estimadas previamente.
O conjunto de resultados produzidos ao longo de todas as simulações poderá ser
analisado estatisticamente e fornecer resultados em termos de probabilidade. Essas
informações serão úteis na avaliação da dispersão total das predições do modelo
causada pelo efeito combinado das incertezas dos dados de entrada e na avaliação das
probabilidades de serem violados os padrões das projeções financeiras.
Conforme Duarte Jr. (1997):
A utilização da simulação de Monte Carlo ocupa um espaço cada vez maior no
mercado financeiro. O uso dessa técnica estatística já é uma realidade em
gerenciamento de risco, estruturação de carteiras ótimas de investimento, precificação
e hedge de derivativos etc. No campo da matemática aplicada, a simulação de Monte
Carlo é usada para a solução de sistemas não lineares, busca de uma solução ótima
para problemas de engenharia e economia, estimação de parâmetros de modelos
estatísticos / econométricos etc.
A geração “randômica” isenta os números de uma inclinação mais otimista ou pessimista do
autor da projeção. Cada geração de novos valores corresponde a um evento ou cenário
provável que é inserido em uma distribuição de probabilidade. A distribuição dos eventos
possibilita a avaliação da probabilidade de ocorrência de cada evento, através de medidas de
estatística descritiva (BRUNI
et al., 1998).
O correto estabelecimento das relações causais entre as variáveis independentes (causas)
sobre as variáveis dependentes (efeitos) é o objetivo da pesquisa científica.
Segundo Molak (1997), na análise de risco, a utilização do método de Monte Carlo requer a
passagem pelas seguintes etapas: confecção do
design do modelo de análise de risco,
definição da distribuição das incertezas do problema analisado, modelagem da dependência
entre as incertezas do modelo e, finalmente, a apresentação e interpretação dos resultados
obtidos.
Anexo A- 19
Os recursos computacionais disponíveis atualmente permitem que esse método seja
facilmente utilizado e seus resultados sejam apresentados de várias formas, inclusive
graficamente. Existem vários softwares específicos ou mesmo as planilhas eletrônicas
disponíveis no mercado que possibilitam sua implementação nas projeções financeiras. Uma
vez gerados os valores para as variáveis independentes, pode-se automaticamente calcular os
valores das variáveis dependentes através das relações percentuais firmadas entre elas.
Ao final de todas as iterações, está criada uma série de resultados (cenários). Quanto maior o
número de iterações, mais essa distribuição deve se aproximar de uma distribuição de
probabilidade normal ou em forma de sino. A partir desta distribuição, pode-se aplicar a
medida de concentração estatística
média e a medida de dispersão desvio padrão. Através do
Teorema Central do Limite, pode-se concluir que se forem gerados muitos números
aleatórios, os valores amostrais tendem para uma distribuição normal, mesmo tendo os
valores populacionais uma distribuição não normal. Geralmente, este procedimento não é
aprovado por alguns autores, pois se introduz um erro na estimativa, ao se aproximar os dados
de uma população não normal para normal.
Segundo HENNEY& KERS (1998), Jorion (1999), e Alexander (2001), a SMC é o mais
robusto dos métodos de aplicação de VaR. A aplicação da ferramenta deve ser dividida em
fases. Na primeira, o administrador de risco define o processo estocástico para as variáveis
assim como os parâmetros do processo (correlação e volatilidade com base no histórico e nos
dados de opções). Na fase seguinte são simuladas as trajetórias para o horizonte definido,
conforme já descrito anteriormente. Com os dados destas pseudo-realizações (cenários
criados), constrói-se a distribuição dos retornos e a partir da qual o VaR está representado. O
método está resumido na figura A. 3.
Anexo A- 20
Dados Históricos/
Implícitos
Parâmetros
do modelo
Modelo
estocástico
Taxas
futuras
Avaliação
p
l
e
na
Pesos do
portfólio
Distribuição dos
valores
Modelos
de
ati
vos
Figura A.3 – Representação do Método Simulação Mote Carlo (Fonte: JORION, 1999)
Especialistas destacam que o maior empecilho para aplicação do Método Monte Carlo é o
custo em termos de infra-estrutura e pessoal especializado, seguido pelo elevado risco de
modelo (JORION, 1999 e ALEXANDER, 2001). Jorion (1999), ressalta que os algoritmos
devem ser capazes de gerar séries que passem por testes de independência convencional.
Considerações sobre a aplicação da métrica VaR
Alguns autores afirmam que não existe um “livro de receitas” capaz de abranger todas as
nuances da aplicação do VaR e afirmam que trata-se de uma ferramenta eminentemente
financeira que valoriza o ativo.
Na aplicação do VaR em análises de empresas não financeiras, comprovou-se ao longo do
tempo que a ferramenta apresentava resultados imperfeitos e na busca por uma boa métrica do
risco, recomenda-se a utilização do
Earnings-at-Risk (EaR - que seria o ganho em risco),
Earnings-Per-Share-at-Risk (EPSaR - ganho por ação em risco), e o Cash-Flow-at-Risk
(CFaR - fluxo de caixa em risco) (J.P Morgan, 1999). Estas ferramentas trabalham com
informações do fluxo de caixa e requer um envolvimento do analista com o objeto de estudo.
A revisão bibliográfica apresentada evidencia algumas características da métrica, tais como:
A ferramenta tem forte desenvolvimento estatístico o que requer pessoal capacitado
para a aplicação obter resultados significativos.
Anexo A- 21
As bases de dados utilizadas para aplicação devem ser confiáveis e de alta freqüência.
A ferramenta é de uso indiscriminado no setor bancário, muito utilizada na avaliação
dos riscos de portfólio de contratos e ações.
O método histórico necessita de modelos de precificação para certos instrumentos
financeiros, tornando sua implementação e cálculo um pouco mais difíceis. Porém, os
resultados são precisos mesmo utilizando ativos não lineares, como é o caso de
derivativos. Entre suas principais desvantagens estão a premissa de que o
comportamento dos fatores de mercado irão se repetir no futuro, da mesma forma que
no período histórico considerado, não permite a realização de análises de sensibilidade;
os dados históricos não são suficientemente consistentes para representar a distribuição
dos fatores de risco e por fim as pesquisas de Eydeland e Wolyniec, 2003)
desaconselham a aplicação deste método para o mercado de energia. Sendo esta a
mesma percepção de Henney & Keers (1998) na aplicação do VaR ao setor energético.
Os métodos analíticos são de fácil implementação e o seu cálculo é bem rápido. Porém,
os resultados são bastante imprecisos, caso o portfólio contenha quantidades
significativas de ativos não lineares, como por exemplo, opções. Assim, costuma-se
não recomendar o uso desse método para portfólio de energia.
O método de simulação de Monte Carlo não se prende tão fortemente à premissa
acima, de que o comportamento futuro irá repetir o passado, é preciso e permite a
realização de análises de sensibilidade. Porém, seus cálculos são mais lentos já que
necessitam simular milhares de observações até chegar aos resultados, dependendo do
tipo de amostragem utilizada na geração de cenários (SALIBY e PACHECO, 2002).
Por ser um método computacionalmente intensivo, sua implementação é mais difícil e
cara. Além disso, pode-se usar modelos estocásticos para prever o comportamento dos
fatores de mercado, tornando sua implementação ainda mais complexa. Apesar disso, o
método Simulação de Monte Carlo é considerado o mais robusto e o mais poderoso
para o cálculo do value-at-risk, pois contempla uma grande variedade de riscos
financeiros (Jorion, 1999). Todas as variáveis dos modelos podem ser tratadas como
probabilísticas, caso isto venha a ser de interesse.
Na pesquisa de Alexander (2001), e no documento técnico da JP Morgan (1999) outras
críticas são levantadas sobre a aplicação da ferramenta VaR, como por exemplo, é
sabido que para se obter uma métrica coerente de risco ρ, define cada perda X de uma
medida e risco ρ(X) capaz de atender a todas as condições:
a. Risco é monótono: se X ≥ Y então ρ(X) ≥ ρ(Y);
Anexo A- 22
b. Risco é homogêneo: ρ(tX) = t ρ(X) se t >0,
c. Risco livre de condição: ρ(X+n r) = ρ(X)-n , em que r é a taxa livre de risco e
d. Risco é sub-adicionado: ρ(X+Y) ≤ ρ(X)+ ρ(Y),
Segundo os autores, a métrica VaR nem sempre é capaz de atender o quesito de sub-
adição, fato que compromete a avaliação da diversificação da carteira.
Outras desvantagens também são levantadas sobre a métrica que está na incapacidade
de tratar de forma diferenciada a liquidez dos ativos, além de só trabalhar com um
pequeno horizonte de tempo em condições normais de mercado.
Não foi encontrada nenhuma pesquisa que apresente a aplicação da ferramenta para
análise de risco no setor elétrico brasileiro que permiti a replicação do caso.
Segundo Henney& Kers (1998), a maioria dos mercados de energia pode ser
classificada como imaturos, ou seja, estão freqüentemente sujeitos à mudança estrutural
como parte de um processo contínuo de liberalização e, em alguns lugares, são afetados
através de intervenção política, o que dificulta a aplicação de ferramentas puramente
estatísticas para análise de risco.
Segundo Jameson (1999) e Eydeland & Wolyniec (2003), as ferramentas utilizadas
para a modelagem de risco no setor elétrico têm forte relação com a maturidade do
mercado de comercialização de energia. O mercado brasileiro se encontra em processo
de subdesenvolvimento, caracterizado pela impossibilidade de se encontrar
mecanismos de derivativos, referência para formação de preço e liquidez, fato que não
permite a marcação de mercado. Portanto a aplicação do VaR em um portfólio de
contratos não é recomendada. Uma opção sugerida é a adaptação do conceito Cash-
Flow-at-Risk (CFaR). Os autores destacam a importância de compreender que a gestão
de risco não pode se prender a uma data e as empresas de energia não podem, assim
como os bancos, trabalhar com o VaR como a única métrica que mede sua exposição
ao risco. No caso das empresas de energia o foco da aplicação está em como proteger
seu fluxo maximizando o valor presente total do portfólio.
A ferramenta exige adaptações e alguns cuidados, como mapear os fatores de risco
relacionados aos contratos estabelecidos e a capacidade de geração em um mesmo
modelo.
Embora pareça fácil a modelagem, a flexibilização dos contratos incorpora riscos e
dificulta a apuração do risco total do modelo.
Anexo A- 23
O VaR tradicional mede o risco em ambientes estáveis , onde a distribuição dos preços
futuros reflete os movimentos históricos. A aplicação do VaR tradicional implica em
desafios específicos para os portfólios de energia, tais como:
a. Os dados históricos de preços, sazonalidade, a falta de liquidez e saltos sazonais
nos contratos de longo prazo;
b. A suposição de que os preços são normalmente distribuídos;
c. Instabilidade na volatilidade e correlação no decorrer do tempo;
d. Ocorrência de eventos programados ou não;
e. Mudança de paradigma em mercados emergentes.
f. A inconsistência de dados que fica mais complexa devido à falta de liquidez e ao
risco inerentes no mercado de eletricidade. Mesmo se a volatilidade de preço
pudesse ser capturada ponto a ponto, os preços de forwards / futuros, citados no
mercado, estão baseado no preço de sistema que é uma média de todos os pontos.
No mercado nórdico, os dados históricos sofrem influência de eventos habituais e
eventos irregulares. Fatos recentes como um ano de secas, inundações na
primavera, problemas com a energia nuclear e declarações políticas influenciam os
níveis de preços. O cálculo do risco de preço depende da modelagem dos fatores
considerados ou excluídos. Como o mercado de energia está repleto de eventos
rotineiros e imprevisíveis, faz-se necessário uma definição clara dos fatores de
risco a ser incorporada no modelo.
Pode-se afirmar que consolidar todo o risco de uma empresa em um único número é
uma falácia, mas não se nega, contudo, que o VaR seja capaz de representar o risco
econômico de um contrato ou de um novo empreendimento, além de ser útil em
relatórios e apresentações destinadas a acionistas e a conselhos administrativos como
referência de valor de perda.
Cada unidade de negócio de uma empresa de energia (geradoras, comercializadoras e
distribuidoras) deve calcular um VaR próprio, não devendo avaliar o risco em um único
indicador de forma tão resumida. A avaliação dos riscos deve ser feita com apoio de
outras métricas complementares, como:
a. VaR tradicional e simulação histórica,
b. Teste de stress,
c. Análise de sensibilidade de cada uma dos elementos de risco detectados.
(JAMESON,1999)
Anexo A- 24
Apresentados estes pontos, fica claro o porque da proposta inicial desta pesquisa não obteve
sucesso na aplicação do VaR em uma empresa de distribuição. Fica, no entanto, registrado
que a impossibilidade da proposta se deu pela dificuldade de obter uma freqüência de dados
para a manipulação da simulação, o que não invalida novas tentativas de aplicação da
ferramenta em mercados maduros com acesso à freqüência necessária de dados reais. A
aplicação da ferramenta VaR traz uma série de benefícios, como por exemplo:
No início do processo de gestão de risco a empresa passa a compreender sua real
situação de risco;
Aumenta o entendimento do conceito de VaR, dos cálculos envolvidos e das mudanças
de comportamento;
Ajuda a identificar a volatilidade e correlação de uma série de dados;
Auxilia os gerentes a entenderem como usar o VaR no desenvolvimento de
benchmarks, além de ser uma ferramenta para indicar alocação do risco de capital.
Anexo B
Lista da regulamentação consultada
Leis
Lei nº. 5.899 de 1973
Lei n.º 7.990 de 1989
Lei nº. 8.001, de 1990
Lei nº. 9.427 de 1996
Leis nº. 9.433 de 1997
Lei nº 9.648 de 1998
Leis nº9.984 de 2000
Leis nº9.993 de 2000
Lei nº. 10.438 de 2002
Lei nº.10.762 de 2003
Lei n.º 10.848 de 2004
Portarias
Portaria Interministerial nº. 25 de 2002
Portaria Interministerial nº.116 de 2003
Portaria Interministerial nº. 361 de 2004
Portaria n.º 452, de 2005
Decretos
Decreto nº 3.739 de 2001
Decreto nº 4.541 de 2002
Decreto nº. 4.550 de 2002
Decreto nº. 5.025 de 2004
Decreto nº. 5.287 de 2004
Decreto nº. 5.163 de 2004
Resoluções
Resolução n.º 281 de 1999
Resolução nº. 350 de 1999
Resolução nº. 491 de2001
Resolução nº.492 de 2001
Resolução nº.493 de 2001
Resolução nº.494 de 2001
Resolução nº 495 de 2001
Resolução nº.089 de 2002
Resolução nº.358 de 2002
Resolução nº. 570 de 2002
Resolução nº. 803 de 2002
Resolução nº. 184 de 2003
Anexo B-
2
Resolução nº.307 de 2003
Resolução nº. 677 de 2003
Resolução n.º 67 de 2004
Resolução n.º 68 de 2004
Resolução n.º 117 de 2004
Resolução n.º 127 de 2004
Resolução Normativa nº129 de 2004
Resolução Normativa n.º 173 de 2005
Resolução Normativa n.º 189 de 2005
Resolução homologatória n.º 250 de 2005
Despachos
Despachos nº. 385 de 2003
Despachos nº. 493 de 2003
Despachos nº.589 de 2003
Despachos nº.716 de 2003
Despachos nº.827 de 2003
Despachos nº.933 de 2003
Despachos nº.993 de 2003
Despachos nº.076 de 2004
Despachos nº.136 de 2004
Despachos nº.278 de 2004
Despachos nº.370 de 2004
Despachos nº.453 de 2004
Despachos nº.539 de 2004
Anexo C
Artigos escritos durante a elaboração desta dissertação
Neste anexo estão relacionados os artigos publicados decorrentes do curso de mestrado de
engenharia de produção. Os artigos completos podem ser obtidos com o autor, através do
email: Mariana.galhar[email protected]
XI Simpósio de Administração da Produção, Logística e Operações Internacionais –
SIMPOI
ANÁLISE DE INDICADORES DE DESEMPENHO EM INSTITUIÇÃO DE ENSINO
Área temática: Planejamento estratégico
Resumo: Este artigo descreve a importância do estabelecimento de um plano estratégico e
seus elementos básicos, para instituições de ensino privado. Posteriormente fundamentado
na teoria do Balanced Scorecard (BSC), propõe-se o desenvolvimento dos indicadores
estratégicos e sua socialização através do estabelecimento de um mapa estratégico.
Através de uma pesquisa-ação em uma instituição privada de ensino fundamental se avalia
a teoria descrita. Os resultados sugerem a validade de se estabelecer um plano estratégico
e sua posterior socialização na instituição avaliada. A instituição passou a divulgar de
forma clara e objetiva suas estratégias, levando seus colaboradores a se integrarem nas
estratégias da organização.
XI CONGRESSO BRASILEIRO DE CUSTOS
Verificação de mudanças no sistema abc após a simulação e otimização de uma célula
de manufatura
Área temática: Novas Tendências Aplicadas na Gestão de Custos
Resumo. O presente trabalho aborda o uso conjunto de duas ferramentas consideradas de
apoio à tomada a decisão: simulação e otimização. No trabalho é apresento um modelo de
célula produtiva e proposta sua otimização através da simulação, verificando as mudanças
incorridas nos custos de produção em uma ordem, através do sistema ABC, o qual fornece
uma menor distorção na distribuição dos custos. São apresentados, ainda, os principais
conceitos relacionados ao sistema de custeio ABC, simulação computacional e à
otimização, bem como combinação destas duas últimas. A otimização e a simulação serão
executadas utilizando-se o pacote de simulação ProModel, que inclui um software de
otimização baseado em Algoritmos Evolutivos, o SimRunner. O artigo busca co resultado
verificar o real potencial para redução dos custos que a otimização da célula é capaz de
oferecer.
Custo marginal sob risco: uma extensão do conceito do Value-at-Risk : o mercado de
energia brasileiro
Área temática: Novas Tendências Aplicadas na Gestão de Custos
Resumo: A reestruturação do setor elétrico brasileiro vem atraindo a atenção não
somente dos agentes ligados ao setor como de toda a economia. O marco regulatório
aprovado na lei 10.848 trás como grande inovação a criação de dois ambientes de
comercialização de energia: o ambiente regulado e o ambiente de livre contratação; outra
inovação está na abertura da atividade de geração. Tal resolução busca estimular a
participação do capital privado principalmente na expansão do sistema. Uma vez que a
indústria de energia possui uma característica peculiar: a tarifa de suprimento cobrada
pelos geradores é baseada no seu custo de operação e manutenção, no caso das
hidrelétricas, e nos custos variáveis de produção (os combustíveis), no caso da geração
térmica. O mercado elétrico brasileiro trabalha com a variável custo marginal de energia,
ou seja, o custo da tarifa a ser cobrada caso houvesse um aumento na demanda.
Analisando as termoelétricas, o custo marginal varia em função da cotação dos
combustíveis interferindo na tarifa e nas receitas da empresa de geração. Sendo assim, este
artigo apresenta uma extensão da ferramenta Value-at-risk aplicado ao caso de uma
geração térmica no Brasil: a ferramenta Custo marginal sob risco no Brasil na busca da
solução ótima de despacho.
XXIV ENEGEP – Encontro Nacional de Engenharia de Produção
Otimização de uma célula de manufatura utilizando simulação computacional
Área temática: Otimização
Resumo: O presente trabalho apresenta a otimização de uma célula produtiva através do
software SimRunner, que tem como técnica de processamento o algoritmo evolutivo.
São mostrados, também, os principais conceitos relacionados à simulação computacional,
à otimização e à combinação das duas técnicas. Como resultado, veremos o potencial para
redução de custos que a otimização da célula oferece.
Proposição de aplicação do conceito do
value-at-risk
no mercado energético brasileiro
Área temática: Gestão de risco
Resumo: Este trabalho pretende desenvolver uma pesquisa a respeito da análise e medição de
risco em investimentos com a aplicação da métrica Value at Risk (VaR) sob a abordagem de
Simulação de Monte Carlo (SCM). O estudo busca também esclarecer pontos obscuros da
aplicação de SMC fazendo uma detalhada revisão bibliográfica. Com base na revisão, o
estudo propõe a aplicação da ferramenta em um projeto de geração de energia; que, diante da
atual reestruturação do setor, tem demandado a atenção de investidores e agentes em busca de
ferramentas que melhor auxiliem na tomada de decisão. O novo modelo institucional traz
mudanças como de criação de dois ambientes de contratação de energia o ambiente regulado
e o ambiente de livre contratação; com isto a atividade de geração passa a atuar em regime
competitivo.
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