A quantitative method for estimation of the petroleum production projects volatility

A volatilidade é um parâmetro importante com dificil estimativa, mas com influência significativa nas avaliações econômicas. É também importante no gerenciamento de risco em projetos, principalmente quando preços de petróleo apresentam elevadas flutuações. Esta dissertação apresenta uma sistemática numérica para estimativa da volatilidade de projetos de E&P, com base em simulações da evolução de preços de petróleo por método de Monte Carlo, utilizando três processos estocásticos para representar a dinâmica de preços: Movimento Browniano Geométrico, Reversão à Média e um algoritmo para geração de variáveis lognormais. Como os preços são aleatórios, o VPL também será uma variável incerta, então seu desvio padrão pode ser utilizado como uma estimativa da verdadeira volatilidade de projetos. Aplicou-se a metodologia a uma carteira de doze projetos de E&P em águas profundas, que têm diferentes características, entre outras, em termos de qualidade de óleo, lâmina d'água, CAPEX, OPEX e infra-estrutura. Para investigar as influências no resultado da volatilidade de projetos, foram avaliadas correlações como CAPEX, volume de reservas e TIR. Os resultados preliminares indicam que a volatilidade de projetos é mais alta que a volatilidade de preços, particularmente em situações de elevado CAPEX e baixo preços de petróleo. Encontrou-se volatilidade de projetos de uma a três vezes maior que a volatilidade de preços, indicando que a hipótese tradicional de assumir a volatilidade de preços de petróleo como uma aproximação para a volatilidade de projetos pode introduzir distorções nas análises econômicas pela teoria das opções reaisThe volatility is a key parameter which is difficult to estimate, but has a major influence in economic evaluation. Volatility is also an important aspect in project risk management, especially when oil prices present high levels of fluctuation. This dissertation presents a numerical framework to estimate the volatility of E&P oil projects, based on the simulation of the evolution of oil prices applying the Monte Carlo method. Geometric Brownian Motion, Mean Reversion, and apure IndependentLognormal Model were used to track oil price dynanics. Since price is stochastic, NPV will also be an uncertain variable, so that its standard deviation is used as estimation of the true project volatility. This approach is applied to a portfolio composed of 12 deep-waters oil projects located on offshore Brazilian basins. These projects have different characteristicsin terms of oil quality, water-depths,CAPEX, OPEX, infrastructure, etc. In order to investigate influences on project volatility results, several correlations were evaluated, concerning CAPEX, production profile, IRR and other variables. Preliminary results indicate that the project volatility is higher than that of oil prices, specially in the case of high CAPEX and low oil prices. In the simulations results, project volatility ranged fum one to three times oil price volatility, indicating that the traditional assumption of using the oil price as a proxy for the project volatility would introduce bias to the real option economical analysi