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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/1747| Título: | Aplicação da análise de fronteira estocástica em distribuidoras brasileiras de energia : um estudo de caso. |
| Autor(es): | Mello, Mateus Nunes de |
| Orientador(es): | Campos, Magno Silvério |
| Membros da banca: | Araújo, Samantha Rodrigues de Gomes, Helton Cristiano Campos, Magno Silvério |
| Palavras-chave: | Análise de eficiência Stochastic frontier analysis Data envelopment analysis Distribuição de eletricidade |
| Data do documento: | 2019 |
| Referência: | MELLO, Mateus Nunes de. Aplicação da análise de fronteira estocástica em distribuidoras brasileirasde energia : um estudo de caso. 2019. 34 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Produção) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2019. |
| Resumo: | A análise de eficiência é uma ferramenta para auxílio de tomada de decisão. O sistema de distribuição de energia elétrica brasileiro utiliza a Análise Envoltória de Dados (DEA) para definir custos regulatórios. Este estudo revisa a Análise de Fronteira Estocástica (SFA) como uma alternativa que considera, além da ineficiência econômica como no DEA, ruídos aleatórios como fatores que influenciam no desvio da fronteira de custo. O trabalho defende a utilização do SFA e DEA como ferramentas complementares e tem como objetivo demonstrar que as eficiências estimadas para as distribuidoras de energia (DSOs) brasileiras se tornam mais verossímeis quando considerados os ruídos aleatórios. |
| Resumo em outra língua: | Efficiency analysis is a tool to aid decision making. The Brazilian electrical energy distribution system uses Data Envelopment Analysis (DEA) to define regulatory costs. This study reviews Stochastic Frontier Analysis (SFA) as an alternative that considers, in addition to economic inefficiency as in DEA, random statistical noise as factors that influence the cost frontier deviation. The work advocates the use of SFA and DEA as complementary tools and aims to demonstrate that the estimated efficiencies for Brazilian energy distributors (DSOs) become more plausible when considering random statistical noise. |
| URI: | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/1747 |
| Licença: | Autorização concedida à Biblioteca Digital de TCC’s da UFOP pelo(a) autor(a) em 06/05/2019 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação. |
| Aparece nas coleções: | Engenharia de Produção - OP |
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