Valoração da flexibilidade dos insumos na produção do Biodiesel

1. Autores: Elton Tizziani e Gilberto Master Penedo Valoração da flexibilidade dos insumos na produção do Biodiesel Valoração da flexibilidade dos insumos na produção do Biodiesel Uma abordagem utilizando opções reais

2. Vantagens do Biodiesel • Redução das Importações; • Desenvolvimento da Agricultura; • Inclusão social da Agricultura Familiar; • Renovável; • Redução de emissão de enxofre e outros gases nocivos ao Efeito Estufa; • Maior Capacidade Lubrificante; • PNPB – 2004 • Lei 11.097 (2005) – B2 (2008) e B5 (2013);

3. Processo Produtivo do Biodiesel GRANDE VARIEDADE DE GRÃOS OLEAGINOSOS • Os preços das oleaginosas e de seus óleos (brutos) oscilam no mercado. • As plantas de Biodiesel são multi-oleaginosas, ou seja, é possível escolher dentre vários insumos disponíveis (mamona, soja, algodão, et) • Além disso, os reagentes no processo produtivo podem ser o etanol ou metanol, que também tem preços oscilantes no mercado. EXISTE FLEXIBILIDADE NOS INPUTS! ADUBO OU RAÇÃO ANIMAL /metanol APLICAÇÕES FARMACÊUTICAS, COS MÉTICOS, ENTRE OUTROS SUBSTITUTO POTENCIAL DO DIESEL DE PETRÓLEO

4. Processo Produtivo do Biodiesel É POSSÍVEL CALCULAR QUANTAS TONELADAS DE UM DADO GRÃO SÃO NECESSÁRIAS PARA SE PRODUZIR 1000L DE BIODIESEL! OBS: PESO ESPECÍFICO DO BIODIESEL = 0,865KG/L

5. Premissas de Produção • Processos de esmagamento e transeterificação em conjunto. • Há Disponibilidade dos Insumos; • Não há custos de transporte (ou é o mesmo para ambos insumos); • Preço do biodiesel não diverge de acordo com insumo; não considerado • Preço da glicerina não diverge de acordo com insumo; não considerado • Torta de mamona – preço constante • Há flexibilidade para exercício mensal; • Todo óleo vegetal gerado é transesterificado; não há opção de venda

6. Escolha dos insumos • Mamona x soja • Metanol como reagente, (mais poluente mas com maior eficiência).

7. Etapas da Modelagem • Sequência de opções européias de uso dos das oleaginosas (soja ou mamona). A opção analisada é : • Modelagem por Simulação de Monte Carlo dos processos estocásticos dos preços dos inputs (grãos) e dos outputs (farelos) utilizando o @Risk. • Processos estocásticos simulados como MGB e como MRM, com comparação dos resultados encontrados.

8. Coleta dos Dados Cálculo das volatilidades • Série Histórica de Preços de Soja grão (Bahia) • Série Histórica de Preços de Farelo de Soja (Bahia) • Série Histórica de Preços de Mamona (grão) Cálculo dos parâmetro de velocidade de reversão à média () • Análise por Regressão das séries históricas.

9. Coleta dos Dados

10. Coleta dos Dados

11. Coleta dos Dados

12. Coleta dos Dados

13. Coleta dos Dados

14. Coleta dos Dados • Resumindo, temos: Parâmentros para o MRM dos insumos de Biodiesel analisado

15. Modelagem por Reversão à Média (MRM) neutra ao risco • Processo Ornstein-Uhlenbeck para uma variável estocástica x(t): • Como queremos modelar preços, é preciso algum artifício para eliminarmos preços negativos. • (Dias, 2001) utiliza o artifício X=ln(P) e mostra que: DRIFT AJUSTE PELA CONVEXIDADE TERMO ESTOCÁSTICO

16. Modelagem por MGB neutro ao risco • Se o preço P de uma commoditie segue um MGB neutro ao risco, então: • Aplicando o Lemma de Itô e transformações logarítmicas, pode ser demosntrado que:

17. Resultados da Simulação

18. Comparação MRM x MGB • Resultados do @Risk: • Resultados no Ano zero, em R$/litro de biodiesel produzido

19. Limitações • Tratamento Tributário; • Não Generalização dos Resultados; • Custos não considerados; • Quantidade de Opções; • Suprimento de Mamona não garantido; • Viabilidade do negócio não mensurada; • Tendência de queda do preço dos farelos no longo prazo (maior oferta).

20. Sugestões de melhoria • Modelo com mais opções