The impact of different risk measures in the portfolio selection of oil producing projects

The portfolio selection process for projects involving the exploration and production of oil is a complex task, passing through different steps until and optimum solution is achieved, revealing the best portfolio. This paper presents a methodology for portfolio selection considering semi-standard deviation as a measure of risk. The methodology is applied to a set of six oil production projects located in the Campos Basin, where the risk minimization is subject to a certain return. Genetic algorithms are used as the optimization tool.. The portfolio selection was performed by maximization of the certainty equivalent, for different values of risk aversion coefficients. The results show that the semi-standard deviation presents better sensitivity in portfolio selection with projects that have a large magnitude of risk and return.O processo de seleção de portfólios de projetos na exploração e produção de petróleo é uma tarefa bastante complexa, que passa por diferentes etapas até atingir o ponto final, que é a seleção do portfólio ótimo. A etapa de mensuração do risco do investimento abrange diferentes tipos de métricas com impactos diferenciados na escolha do portfólio. Esse trabalho apresenta a metodologia para a seleção de portfólios considerando o semidesvio-padrão como medida de risco. A metodologia é aplicada para um conjunto de seis projetos de produção de petróleo localizados na bacia de Campos, onde é feita a minimização do risco sujeito a um determinado retorno. Como ferramenta de otimização é utilizada a técnica de algoritmos genéticos. A seleção de portfólios foi feita pela maximização do equivalente-certo, para diferentes valores de coeficientes de aversão ao risco. Os resultados mostram que o semidesvio-padrão, apresenta maior sensibilidade na seleção de portfólios com projetos que apresentam grandes magnitudes de risco e retorno.305313Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq

Quantitative tools integration in the portfolio selection of petroleum production projects

Orientador: Saul Barisnik SuslickDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica e Instituto de GeocienciasResumo: Um dos principais impactos resultantes dos novos avanços tecnológicos na indústria do petróleo refere-se ao aumento do número de projetos que compõem as carteiras no segmento de exploração e produção (E&P), passando a competir no orçamento das empresas de petróleo. Apesar do aumento de preços do petróleo, observa-se diversos níveis de restrições (recursos humanos, sondas, materiais etc.) para a execução dos projetos, tornando o processo decisório de seleção de projetos uma tarefa bastante complexa. Nesta dissertação, foi desenvolvida uma solução integrada para análise de portfólios de projetos de E&P que levou em consideração um modelo exponencial de aversão ao risco (teoria da preferência) e as características inerentes de risco e retorno, incorporando novas métricas para seleção de portfólios. A metodologia para executar a otimização de portfólios foi baseada minimização do risco, sujeito a um determinado retorno. A ferramenta quantitativa utilizada para otimização de portfólios foram os algoritmos genéticos. A seleção de portfólios foi realizada em diferentes cenário. Como estudo de caso, foram utilizados projetos que envolvem reservas descobertas, mas não desenvolvidas em águas profundas que apresentam diferentes tipos de restrições e incertezas geológicas e tecnológicas para a sua viabilização. Os resultados permitiram a seleção de um portfólio ótimo, baseando-se não somente nas restrições financeiras, mas também incorporando os diversos tipos de componentes geológicas, operacionais, tecnológicas, entre outras.Abstract: One of the main impacts of the new technological progress in the petroleum companies is the increasing number of projects in E&P portfolios competing in a company's budget constraint. Despite of the increase of oil prices, several types of restrictions (workforce, rigs, materials, etc.) occurs in the project management, making the decision process of projects selection a complex task. In this dissertation was developed an integrated solution for analysis of E&P portfolios projects, considering an exponential model of risk aversion (preference theory) and the characteristics of risk and return, and incorporating new types of metric for projects selection. The methodology used to achieve the portfolio optimization was based on risk minimization for a certain return. The quantitative tool for portfolio optimization was the genetic algorithms. The portfolio selection was build upon different scenarios. Undeveloped oil reserves in deep-waters was used as a casestudy because they present different types of constraints and geological and technological uncertainties in the feasibility analysis. The results of this research allowed the selection of an optimal portfolio using not only the financial restrictions, but also incorporating various types of geological, operational, and technological variables, among others.MestradoExplotaçãoMestre em Ciências e Engenharia de Petróle