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http://hdl.handle.net/10071/6721
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Title: Stochastic Evaluation of Deepwater oil prospects in Portugal using Monte Carlo Simulation
Authors: Camelo, André Rodrigues Seatra
Orientador: Barbosa, António
Ceitil, Catarina
Keywords: Incerteza
Modelização Estocástica
Avaliação de Investimentos
Simulação de Monte Carlo
Uncertainty
Stochastic Modeling
Investment Valuation
Monte Carlo Simulation
Issue Date: 25-Mar-2014
Citation: APELIDO, Nome - Título: subtítulo [Em linha]. Lisboa: ISCTE, Ano. Dissertação de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/ >.
Abstract: Portugal, como muitos outros países, é um importador de petróleo, porém, é um dos poucos países com potencial para grandes descobertas de óleo, ao longo de sua zona exclusiva econômica inexplorada. O potencial é justificado a partir da semelhança geológica, com as recentes descobertas em águas profundas, no outro lado do Oceano Atlântico (Brasil, Golfo do México e do Canadá Oriental). Este estudo executa a metodologia de avaliação estocástica, para estimar o potencial petrolífero das concessões de águas profundas, na Bacia de Peniche e Alentejo. O ciclo de vida de um projeto no sector de Oil&Gas, incorpora incertezas importantes relacionadas com rendimentos e custos. As principais incertezas prendem-se com os Volumes Recuperáveis de óleo, com as Taxas de Produção, o preço do Brent e com a estrutura de Capex&Opex. Os Volumes de óleo recuperáveis são calculados e enquadrados de acordo com o software geológico, GeoEx, que expõe uma Distribuição LogNormal estatisticamente relevante. As Taxas de Produção anuais são aleatoriamente selecionadas a partir de distribuições históricas de reservatórios semelhantes. O preço do Brent, é estimado num processo de Reversão à Média com difusão de Saltos, a partir do modelo Browniano Geométrico. Finalmente, a estrutura de Capex&Opex segue uma Distribuição Triangular, estimada por gestores de projeto experientes. O ajuste das incertezas é anterior à modelagem subjacente das principais variáveis que afectam os Cash Flows na simulação de Monte Carlo. A simulação preserva a natureza estocástica para os Cash Flows, uma vez que é uma soma de variáveis aleatórias. No final do estudo, todos os NPV’s simulados são dados numa Distribuição Densidade de Probabilidade que expressa a probabilidade do valor económico da Bacia de Peniche e Alentejo.
Portugal, like many other countries, is an importer of oil resources, however is one of the few countries, with potential for large oil discoveries along its unexplored exclusive economic zone. The potential is justified from the geological similarity with the recent deepwater discoveries, on the other side of the Atlantic Ocean (Brazil, Gulf of Mexico and Eastern Canada). This study performs a Stochastic Evaluation methodology, for assessing the oil potential of the deepwater concessions located in the Peniche and Alentejo Basins. A project life cycle in the Oil&Gas sector, considers important uncertainties related to yields and costs. The main uncertainties are related to Recoverable Oil Volumes, Production rates, the Brent Price and the Capex&Opex structure. Recoverable Oil Volumes are calculated and framed according to the geological software, GeoEx, which discloses a statistically relevant LogNormal Distribution. The yearly Production rates are randomly selected from historical distributions derived from similar reservoirs. The Brent price is forecasted in a Mean Reversing process with Jumps diffusion from the Geometric Brownian model. Finally, the Capex&Opex structure follows a Triangular Distribution estimated by experienced project managers. The uncertainty adjustment is prior to the modeling of the main variables that distress Cash Flows from the Monte Carlo Simulation. The simulation preserves the stochastic nature to the Cash Flows, since it is a sum of random variables. At the end of the study, all possible NPV’s are given as Probability Density Distribution that expresses the probability of the economic value for the Peniche and Alentejo Basin.
Description: Master in Finance/ Classificação: Q40; C63; O22
URI: http://hdl.handle.net/10071/6721
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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