Modelo econômico-probabilístico para seleção e priorização de projetos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Dutra, Camila Costa
Orientador(a): Ribeiro, Jose Luis Duarte
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/61379
Resumo: O presente trabalho tem como objetivo principal o desenvolvimento e apresentação de um modelo econômico-probabilístico para seleção e priorização de projetos. O modelo proposto utiliza 38 critérios, contempla interdependências entre projetos e permite quantificar os investimentos, benefícios e incertezas associadas, fornecendo uma análise abrangente dos retornos esperados para os projetos. O trabalho realizado envolveu cinco etapas principais: (i) identificar e selecionar os principais critérios de avaliação e seleção de projetos; (ii) identificar os principais métodos utilizados na seleção e priorização de projetos; (iii) integrar os critérios selecionados com um método de seleção e priorização de projetos em um modelo capaz de avaliar o retorno econômico e o impacto das incertezas envolvidas no resultado de cada projeto; (iv) aprimorar o modelo validado para que seja capaz de identificar interdependência entre os projetos do portfólio; e (v) testar e validar parcialmente o modelo ampliado através da aplicação na realidade de empresas. A principal contribuição desta tese é a proposição de um modelo que combina métodos econômicos e probabilísticos, seguindo procedimentos relativamente simples, mas capazes de considerar incertezas e interdependências entre projetos. O modelo proposto avalia aspectos qualitativos e quantitativos e utiliza simulação de Monte Carlo e Programação Matemática. Do ponto de vista prático, a importância desta tese reside no fato de métodos econômicos serem considerados mais amigáveis aos tomadores de decisão, uma vez que o seu procedimento é transparente e o resultado financeiro é claro para todos os envolvidos. Paralelamente, o procedimento probabilístico permite qualificar a informação disponibilizada aos tomadores de decisão uma vez que é possível entender a extensão da incerteza associada aos critérios utilizados na tomada de decisão.
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O trabalho realizado envolveu cinco etapas principais: (i) identificar e selecionar os principais critérios de avaliação e seleção de projetos; (ii) identificar os principais métodos utilizados na seleção e priorização de projetos; (iii) integrar os critérios selecionados com um método de seleção e priorização de projetos em um modelo capaz de avaliar o retorno econômico e o impacto das incertezas envolvidas no resultado de cada projeto; (iv) aprimorar o modelo validado para que seja capaz de identificar interdependência entre os projetos do portfólio; e (v) testar e validar parcialmente o modelo ampliado através da aplicação na realidade de empresas. A principal contribuição desta tese é a proposição de um modelo que combina métodos econômicos e probabilísticos, seguindo procedimentos relativamente simples, mas capazes de considerar incertezas e interdependências entre projetos. O modelo proposto avalia aspectos qualitativos e quantitativos e utiliza simulação de Monte Carlo e Programação Matemática. Do ponto de vista prático, a importância desta tese reside no fato de métodos econômicos serem considerados mais amigáveis aos tomadores de decisão, uma vez que o seu procedimento é transparente e o resultado financeiro é claro para todos os envolvidos. Paralelamente, o procedimento probabilístico permite qualificar a informação disponibilizada aos tomadores de decisão uma vez que é possível entender a extensão da incerteza associada aos critérios utilizados na tomada de decisão.This study's main objective is to develop and present an economic-probabilistic model for projects selection and prioritization. The proposed model uses 38 criteria, contemplates the interdependencies among projects and allows the quantification of benefits, investments and associated uncertainties, providing a comprehensive analysis of expected returns for the projects. The work was conducted comprising five main stages: (i) identify and select the main criteria for projects selection and evaluation; (ii) identify the main methods used in projects selection and prioritization; (iii) integrating the selected criteria to a project selection and prioritization method in a model capable of evaluating the economic returns and the impact of the uncertainties involved in the outcome of each project; (iv) improve the model to be able to identify interdependencies among projects in the portfolio, and (v) test and partially validate the extended model by application to the reality of companies. The main contribution of this thesis is the proposition of a model that combines economic and probabilistic methods, following relatively simple procedures, but able to account for interdependencies and uncertainty among projects. The proposed model evaluates qualitative and quantitative aspects and uses Monte Carlo simulation and Linear Programming. From a practical standpoint, the importance of this thesis lies in the fact that economic methods are considered more friendly to decision makers, since its procedure is transparent and the bottom line is clear to all involved. Moreover, the probabilistic procedure allows to qualify the information available to decision makers since it is possible to understand the extent of uncertainty associated with the criteria used in decision making.application/pdfporMétodo de Monte CarloGestão de projetosProject portfolio managementProjects selectionProjects interdependenciesMonte Carlo simulationLinear programmingModelo econômico-probabilístico para seleção e priorização de projetosEconomic-probabilistic model for projects selection and priorization info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulEscola de EngenhariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de ProduçãoPorto Alegre, BR-RS2012doutoradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000864264.pdf000864264.pdfTexto completoapplication/pdf2324372http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/61379/1/000864264.pdf4aea7c64a7197239cc9723227c3336f8MD51TEXT000864264.pdf.txt000864264.pdf.txtExtracted Texttext/plain307851http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/61379/2/000864264.pdf.txtb8b162b6d24c8334398ee7b6e1e1ac0bMD52THUMBNAIL000864264.pdf.jpg000864264.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1235http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/61379/3/000864264.pdf.jpg25609b420fb11223529eaadc3e404101MD5310183/613792018-10-16 08:02:47.294oai:www.lume.ufrgs.br:10183/61379Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532018-10-16T11:02:47Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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