Gestão de Risco no Mercado de Energia
Aprenda a mensurar, interpretar e gerenciar riscos financeiros no setor de energia utilizando volatilidade, VaR, CVaR, simulação de Monte Carlo, backtesting e testes de estresse.
Transforme incerteza em decisões estruturadas.
O curso apresenta uma abordagem quantitativa para analisar exposições, comparar cenários e fortalecer a tomada de decisão no Mercado Livre de Energia.
Identificar riscos
Diferencie riscos de mercado, crédito, liquidez, operação e outros fatores relevantes.
Mensurar volatilidade
Utilize média, variância e desvio padrão para interpretar o comportamento dos preços de energia.
Calcular o VaR
Aplique os métodos paramétrico, histórico e Monte Carlo em ativos e portfólios energéticos.
Analisar riscos extremos
Utilize o CVaR para avaliar perdas além do limite indicado pelo Valor em Risco.
Validar modelos
Verifique a eficiência dos modelos por meio de backtesting e testes estatísticos.
Avaliar cenários críticos
Estruture testes de estresse para antecipar eventos adversos e apoiar limites de exposição.
Da identificação do risco à validação dos modelos.
Clique em cada módulo para consultar os assuntos abordados e as aplicações desenvolvidas durante o curso.
01 Fundamentos da Gestão de Risco no Mercado de Energia Fundamentos
Introdução ao risco
- Definição e tipos de risco: mercado, crédito, operacional, liquidez e outros.
- Risco de mercado e sua relevância no setor energético.
- Introdução aos instrumentos financeiros: futuros, forwards, swaps e opções.
Volatilidade e medidas de dispersão
- Conceitos de média, variância e desvio padrão.
- Volatilidade como medida de risco.
- Interpretação estatística das variações de preços.
Exercícios aplicados
- Cálculo passo a passo de médias aplicadas aos preços de energia.
- Cálculo de variância e desvio padrão.
- Análise de resultados e interpretação gerencial.
02 Valor em Risco — VaR Modelagem
Conceito e interpretação do VaR
- O que é o Valor em Risco.
- Como interpretar o resultado do VaR.
- Críticas, pressupostos e limitações do modelo.
VaR paramétrico — Delta-Normal
- Pressuposto de distribuição normal.
- Utilização da matriz de covariância.
- Vantagens e limitações do método.
VaR histórico
- Utilização de dados históricos.
- Ordenação dos retornos e identificação do percentil.
- Vantagens e limitações do método histórico.
VaR por Monte Carlo
- Introdução ao método de Monte Carlo.
- Etapas para simular retornos futuros.
- Análise de vantagens e desvantagens.
Exercícios aplicados
- Cálculo do VaR para um ativo energético.
- Cálculo do VaR para um portfólio de ativos.
- Comparação dos métodos de cálculo.
03 Valor em Risco Condicional — CVaR Risco de cauda
Conceito e interpretação do CVaR
- O que é o Valor em Risco Condicional.
- Como interpretar o resultado do CVaR.
- CVaR como medida de risco de cauda.
- Situações em que o CVaR oferece uma análise superior ao VaR.
Métodos de cálculo
- Cálculo do CVaR a partir de uma distribuição de perdas.
- Métodos de cálculo utilizando simulações.
- Análise das perdas que ultrapassam o limite do VaR.
Comparação entre VaR e CVaR
- Coerência e captura do risco de cauda.
- Quando utilizar VaR e quando utilizar CVaR.
- Vantagens e limitações de cada medida.
Exercícios aplicados
- Cálculo passo a passo do CVaR.
- Comparação prática entre VaR e CVaR.
04 Backtesting, testes de estresse e tomada de decisão Validação
Backtesting de modelos de risco
- O que é backtesting e por que ele é necessário.
- Teste estatístico de Kupiec.
- Teste estatístico de Christoffersen.
- Identificação de subestimação ou superestimação do risco.
Validação de VaR e CVaR
- Implementação do backtesting nos modelos desenvolvidos.
- Comparação entre perdas estimadas e perdas observadas.
- Análise das exceções do modelo.
Testes de estresse
- Construção de cenários adversos.
- Análise dos efeitos de eventos extremos.
- Avaliação da resiliência de ativos e portfólios.
Integração com a tomada de decisão
- Definição de limites de risco.
- Alocação de capital e controle de exposição.
- Tendências da gestão de risco no setor de energia.
Métodos utilizados para medir, comparar e validar riscos.
O foco está na compreensão dos modelos e na interpretação dos resultados para decisões no mercado de energia.
Valor em Risco
Estima uma perda potencial para determinado horizonte temporal e nível de confiança.
Risco Condicional
Analisa a perda média nos cenários que ultrapassam o limite estimado pelo VaR.
Monte Carlo
Utiliza simulações para construir diferentes cenários de retorno e perda.
Backtesting
Compara previsões do modelo com resultados efetivamente observados.
Formação para profissionais expostos a decisões financeiras.
Indicado para quem precisa compreender preços, contratos, volatilidade, exposição e proteção no mercado de energia.
Responsáveis por contratos, consumo, orçamento, exposição e estratégia energética.
Profissionais que negociam energia, estruturam portfólios e acompanham posições de mercado.
Pessoas que atuam com precificação, risco, investimentos e análise quantitativa.
Profissionais envolvidos em estudos de viabilidade, contratos e gestão de clientes.
Decisores que precisam avaliar riscos antes de comprometer capital ou assumir posições.
Estudantes e profissionais que desejam desenvolver conhecimento quantitativo aplicado ao setor.
Me. Eng. Jocemar Felicio Bueno
Instrutor e fundador da Lehrplan
Engenharia, finanças e mercado de energia.
Formação multidisciplinar aplicada à análise técnica, quantitativa e estratégica do setor elétrico brasileiro.
Decisões melhores começam pela mensuração correta do risco.
Acesse o curso individualmente ou conheça o E2B & NETW para participar do ecossistema de formação continuada da Lehrplan.