Uma análise do impacto das fusões e aquisições e a criação de sinergias no cenário brasileiro por meio de diferentes sistemáticas.

A partir de pesquisas na literatura, foram analisados os resultados obtidos por diversos pesquisadores em avaliações da geração de sinergias por meio de diferentes sistemáticas. Este trabalho pretende proporcionar um melhor entendimento sobre a criação de sinergias por meio de processos de fusões e aquisições (F&A) no Brasil e evidenciar a maneira pela qual as F&A podem ser avaliadas. Para isso fez-se uma análise dos ganhos de sinergia em processos de Fusões e Aquisições no Brasil entre os anos de 2000 e 2007. Utilizou-se três das quatro sistemáticas identificadas: indicadores contábeis, avaliação de empresas por meio do DCF (Discounted Cash Flow) e uma evolução do DCF, em que a sinergia pode ser decomposta em suas diferentes formas. Identificou-se uma melhora na situação econômica das empresas e tais processos geraram sinergias gerenciais e financeiras

Otimização robusta de portfólios: Avaliação da eficiência sob condições de risco e incerteza na abordagem de estado de baixa do mercado.

O objetivo desta tese é apresentar uma nova proposta para formação de portfólios robustos a partir da análise estocástica de eficiência de ações de empresas negociadas na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBovespa). Para isto, informações dos ativos em períodos de baixa do mercado (worst state) foram agrupados por meio do agrupamento hierárquico (hierarchical clustering), e então submetidos a uma análise estocástica de eficiência por meio do modelo Chance Constrained Data Envelopment Analysis. Por fim, para se obter a ideal participação de cada ativos, estes foram submetidos a um modelo clássico da alocação de capital. Os portfólios formados com o método proposto foram analisados e comparados a outros formados por diferentes modelos. A utilização em conjunto de tais abordagens abastecidas de informações de pior estado do mercado permitiu a formação de portfólios robustos que apresentaram um maior retorno acumulado no período de validação, resultaram em portfólios com menores valores beta, e ainda permitiram a inserção de variáveis fundamentalistas na formação dos portfólios

Identification and analysis of impact factors on the economic feasibility of wind energy investments

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Microgeneration of Wind Energy for Micro and Small Businesses: Application of ANN in Sensitivity Analysis for Stochastic Economic Feasibility

To reduce the risks of a new energy crisis and increase energy availability, the use of renewable energy sources (RES) is important and recommended. In Brazil, micro and small companies contribute about 25% of gross domestic product (GDP), and electric energy is employed intensively, so the importance of microgeneration is observable. This research aims to analyze the economic viability of the micro-generation wind energy project for micro and small businesses. Thus, three Brazilian states, Rio Grande do Norte, Rio Grande do Sul and Minas Gerais were considered, and different scenarios were proposed. A feasibility analysis is then performed, followed by a stochastic analysis using Monte Carlo simulation (MCS). Finally, models of artificial neural networks (ANN) are used to evaluate the relative importance (RI) of the variables. The results show that none of the states appears economically feasible under the conditions presented. In the stochastic analysis, the probability of viability is between 17% and 24% in all states, which shows the low probability of viability for microgeneration. Through ANN training, it was possible to calculate the RI, in which it is possible to identify the variables that have most impact on the net present value (NPV) in all states; it is considered the most important variable in the project's viability. In addition, the discussion explores the importance of public incentives for promoting investment in renewable energy, which can reduce investment costs and make it attractive to small and medium-sized businesses

OTIMIZAÇÃO DE PORTFÓLIOS: ANÁLISE DE EFICIÊNCIA

This article aims to analyze the behavior of a portfolio of assets selected by Data Envelopment Analysis (DEA), optimized by the Sharpe approach, and compare it to portfolios of assets obtained only by DEA or the Sharpe approach. To do that, we used the DEA model to assess the efficiency of shares of the São Paulo Stock Exchange (Bovespa), employing return, variance and other indicators such as input and output variables. Also, we used the Sharpe approach to optimize the portfolio composition. In the comparison of portfolios, we noted that the resulting combination of both models performed better than the portfolios optimized by only one of the models

Uma análise do impacto das fusões e aquisições e a criação de sinergias no cenário brasileiro por meio de diferentes sistemáticas.

A partir de pesquisas na literatura, foram analisados os resultados obtidos por diversos pesquisadores em avaliações da geração de sinergias por meio de diferentes sistemáticas. Este trabalho pretende proporcionar um melhor entendimento sobre a criação de sinergias por meio de processos de fusões e aquisições (F&A) no Brasil e evidenciar a maneira pela qual as F&A podem ser avaliadas. Para isso fez-se uma análise dos ganhos de sinergia em processos de Fusões e Aquisições no Brasil entre os anos de 2000 e 2007. Utilizou-se três das quatro sistemáticas identificadas: indicadores contábeis, avaliação de empresas por meio do DCF (Discounted Cash Flow) e uma evolução do DCF, em que a sinergia pode ser decomposta em suas diferentes formas. Identificou-se uma melhora na situação econômica das empresas e tais processos geraram sinergias gerenciais e financeiras

Otimização robusta de portfólios: Avaliação da eficiência sob condições de risco e incerteza na abordagem de estado de baixa do mercado.

O objetivo desta tese é apresentar uma nova proposta para formação de portfólios robustos a partir da análise estocástica de eficiência de ações de empresas negociadas na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBovespa). Para isto, informações dos ativos em períodos de baixa do mercado (worst state) foram agrupados por meio do agrupamento hierárquico (hierarchical clustering), e então submetidos a uma análise estocástica de eficiência por meio do modelo Chance Constrained Data Envelopment Analysis. Por fim, para se obter a ideal participação de cada ativos, estes foram submetidos a um modelo clássico da alocação de capital. Os portfólios formados com o método proposto foram analisados e comparados a outros formados por diferentes modelos. A utilização em conjunto de tais abordagens abastecidas de informações de pior estado do mercado permitiu a formação de portfólios robustos que apresentaram um maior retorno acumulado no período de validação, resultaram em portfólios com menores valores beta, e ainda permitiram a inserção de variáveis fundamentalistas na formação dos portfólios

Entropy-Based Weighting for Multiobjective Optimization: An Application on Vertical Turning

In practical situations, solving a given problem usually calls for the systematic and simultaneous analysis of more than one objective function. Hence, a worthwhile research question may be posed thus: In multiobjective optimization, what can facilitate for the decision maker choosing the best weighting? Thus, this study attempts to propose a method that can identify the optimal weights involved in a multiobjective formulation. The proposed method uses functions of Entropy and Global Percentage Error as selection criteria of optimal weights. To demonstrate its applicability, this method was employed to optimize the machining process for vertical turning, maximizing the productivity and the life of cutting tool, and minimizing the cost, using as the decision variables feed rate and rotation of the cutting tool. The proposed optimization goals were achieved with feed rate = 0.37 mm/rev and rotation = 250 rpm. Thus, the main contributions of this study are the proposal of a structured method, differentiated in relation to the techniques found in the literature, of identifying optimal weights for multiobjective problems and the possibility of viewing the optimal result on the Pareto frontier of the problem. This viewing possibility is very relevant information for the more efficient management of processes

Entropy-Based weighting applied to normal boundary intersection approach: the vertical turning of martensitic gray cast iron piston rings case

In practical situations, solving a given problem usually calls for the systematic and simultaneous analysis of more than one objective function. Hence, a worthwhile research question may be posed thus: In multiobjective optimization, what can facilitate the decision maker in choosing the best weighting? Thus, this study attempts to propose a method that can identify the optimal weights involved in a multiobjective formulation. Our method uses functions of Entropy and Global Percentage Error as selection criteria of optimal weights. To demonstrate its applicability, we employed this method to optimize the machining process for vertical turning martensitic gray cast iron piston rings, maximizing the productivity and the life of cutting tool and minimizing the cost, using feed rate and rotation of the cutting tool as the decision variables. The proposed optimization goals were achieved with feed rate = 0.35 mm rev-1 and rotation = 248 rpm. Thus, the main contributions of this study are the proposal of a structured method, differentiated in relation to the techniques found in the literature, of identifying optimal weights for multiobjective problems and the possibility of viewing the optimal result on the Pareto frontier of the problem. This viewing possibility is very relevant information for managing processes more efficiently. In practical situations, solving a given problem usually calls for the systematic and simultaneous analysis of more than one objective function. Hence, a worthwhile research question may be posed thus: In multiobjective optimization, what can facilitate the decision maker in choosing the best weighting? Thus, this study attempts to propose a method that can identify the optimal weights involved in a multiobjective formulation. Our method uses functions of Entropy and Global Percentage Error as selection criteria of optimal weights. To demonstrate its applicability, we employed this method to optimize the machining process for vertical turning martensitic gray cast iron piston rings, maximizing the productivity and the life of cutting tool and minimizing the cost, using feed rate and rotation of the cutting tool as the decision variables. The proposed optimization goals were achieved with feed rate = 0.35 mm rev-1 and rotation = 248 rpm. Thus, the main contributions of this study are the proposal of a structured method, differentiated in relation to the techniques found in the literature, of identifying optimal weights for multiobjective problems and the possibility of viewing the optimal result on the Pareto frontier of the problem. This viewing possibility is very relevant information for managing processes more efficiently.