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dc.contributor.advisorKliemann Neto, Francisco Josept_BR
dc.contributor.authorSoncini, Patriciapt_BR
dc.date.accessioned2008-07-26T04:12:03Zpt_BR
dc.date.issued2008pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/13441pt_BR
dc.description.abstractO presente trabalho propõe um modelo multicriterial para avaliação de alternativas de investimentos, o qual foi testado em um estudo de caso conduzido em uma concessionária de distribuição de energia elétrica com o objetivo de traduzir a multiplicidade de variáveis quantitativas e qualitativas que influenciam na tomada de decisão investimentos. Inicialmente, buscou-se identificar (a) quais métodos e técnicas quantitativas tradicionais (VPL – valor presente líquido; IL – índice de lucratividade; TIR – taxa interna de retorno; MTIR – taxa interna de retorno modificada; payback simples e descontado) são mais adequados ao contexto decisório da concessionária; e (b) que variáveis qualitativas exercem influência na decisão de investir, para que fossem incorporadas neste contexto. Em seguida, à luz do Método MAUT (Multi-Attribute Utility Theory), desenvolveu-se um modelo multicritério suportado por planilhas eletrônicas para auxiliar no processo de avaliação e seleção de alternativas de investimentos, através da modelagem das preferências dos decisores quanto à importância relativa de um critério em relação a outro. O modelo foi aplicado ao universo dos projetos de investimentos submetidos à avaliação no orçamento de 2006, no qual as recomendações atuais mostraram-se aderentes às decisões tomadas no passado, evidenciando a adequação do método em representar o contexto decisório da companhia, como para subsidiar as próximas discussões de investimentos. Do ponto de vista organizacional e acadêmico, o estudo contribui no sentido de aproximar a teoria da prática no processo de tomada de decisões corporativas.pt_BR
dc.description.abstractThis paper proposes a multicriteria model to evaluate capital investment alternatives, which was tested in a case study carried out at an electricity distribution concessionaire which intented to decode quantitative and qualitative variables that influence capital investment decision. The aim was to identify (a) which traditional quantitative methods and techniques: NPV (Net Present Value); IL (Profitability Rate); IRR (Internal Rate of Return); MIRR (Modified Internal Rate of Return) and payback period are most proper to decision making context of the concessionaire; and (b) which qualitative variables influence in capital investment decision so that these methods were added to that context. Based on MAUT (Multi-Attribute Utility Theory) a multicriteria methodology was developed based on spread sheets to help analyze and select capital investment alternatives. That could be accomplished by modelling decision makers preferences concerning the relative importance of one criterium over the other. This model was applied to all the investment projects submitted to evaluation in the 2006 budget, where the current recommendations showed consonant with decisions previously made. The used model proved suitable to represent the company decision context as well as proper to subside the next capital investment discussions. From an organizational and academic point of view, present paper approaches theoretical recommendation to corporate decision making practice.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectCapital investments analysisen
dc.subjectEngenharia econômicapt_BR
dc.subjectEmpresa do setor elétricopt_BR
dc.subjectMulticriteria decisionen
dc.subjectElectricity distribution concessionaireen
dc.titleModelagem multicriterial para análise de projetos de investimento o caso de uma distribuidora de energia elétricapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb000639492pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produçãopt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2008pt_BR
dc.degree.levelmestrado profissionalpt_BR


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