Correia, Laíse FerrazSilva, Lucas Machado Coelho2023-06-012018-09-27https://repositorio.cefetmg.br/handle/123456789/205Esta dissertação é composta de cinco capítulos além da introdução. O capítulo 2 trata do referencial teórico utilizado, sendo subdividido em: (i) regulação de monopólios naturais; (ii) custo de capital. O capítulo 3 apresenta a metodologia adotada pela ANEEL para calcular o custo de capital regulatório e a metodologia proposta neste estudo para melhor definir e tratar as séries temporais utilizadas no cálculo do WACC regulatório. No capítulo 4, são mostrados os resultados e as análises dessa proposta metodológica. E, por fim, no capítulo 5, são apresentadas as conclusões a que se chegou com a realização desta pesquisa.O processo de tomada de decisões financeiras dos investidores passa, primeiramente, por uma avaliação das condições de risco e retorno que são oferecidas pelo mercado. Investir implica escolher um projeto ou ativo em detrimento de outro. Nesse contexto, a estimação do custo de capital permitirá aos investidores tomarem decisões ancoradas na relação de risco e retorno adequada para um projeto ou ativo. O objetivo deste trabalho foi propor uma nova metodologia para a projeção das variáveis adotadas no cálculo do custo de capital do setor de distribuição de energia elétrica brasileiro. Para estabelecer o percentual de retorno que compense os investidores pelo risco assumido ao se investir no segmento de distribuição de energia elétrica, a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) utiliza o Capital Asset Pricing Model (CAPM) juntamente com o Weighted Average Cost of Capital (WACC) como metodologia de cálculo do custo de capital regulatório aplicável nos Ciclos de Revisões Tarifárias Periódicas (CRTPs), que ocorrem em média a cada quatro anos. Para conduzir o cálculo do custo de capital regulatório, a ANEEL precisa definir, previamente, os parâmetros adequados para representar os componentes das equações CAPM e WACC. Adicionalmente, a ANEEL precisa projetar, com base em dados históricos, um valor para cada variável que represente a melhor estimativa futura do respectivo parâmetro. Atualmente, a agência reguladora determina, de maneira discricionária, a janela temporal para o cálculo da média ou mediana dos componentes da equação WACC. Entretanto, as séries temporais longas de alguns componentes não apresentam comportamento estacionário, ou seja, não apresentam média e variância constantes ao longo do tempo, assim como não mostram ausência de autocorrelação. Dessa maneira, a adoção da média ou mediana pela ANEEL para projetar valores pode não indicar a melhor estimativa para o custo de capital regulatório, visto que tais medidas estatísticas não levam em consideração alterações nas características das séries temporais. Considerando esse contexto, propôs-se a utilização de modelos de séries temporais – AR, MA, ARMA e ARIMA – pelo órgão regulador, que tratam, tanto as séries temporais estacionárias, quanto as não estacionárias, para calcular o valor dos componentes integrantes do WACC regulatório. O resultado da projeção das séries longas por meio de modelos de séries temporais indicou valores diferentes daqueles estimados pela ANEEL para o custo de capital regulatório. Apesar do valor médio do WACC real dos cinco CRTPs estimado neste estudo (10,0502%) ser maior em 0,8741% em relação ao valor médio do WACC real estimado pela ANEEL (9,1761%), os componentes projetados, assim como o WACC regulatório apresentaram maior oscilação ao longo dos CRTPs, enquanto os componentes e o WACC regulatório estimados pela ANEEL apresentaram um comportamento mais estável. A maior oscilação do WACC regulatório pode gerar incertezas no mercado e, consequentemente, afetar a percepção de risco dos investidores. Tal comportamento deve-se à captura das condições de mercado mais recentes pelos modelos de séries temporais propostos, enquanto o modelo utilizado pela ANEEL busca tirar a média dos ciclos econômicos passados, suavizando efeitos de mercado de curto prazo.ptThesis2023-06-01Custo de capitalWACC regulatórioModelos de séries temporais