O presente estudo compara dois métodos para estimação do fluxo de caixa em risco (CF@R), a saber: o modelo autorregressivo integrado com médias móveis (ARIMA) e o método de vetores autorregressivos com mecanismo de correção de erros (VAR/VECM) com variáveis exógenas, ambos aplicados ao contexto do setor elétrico brasileiro. O artigo contribui com a literatura existente pela aplicação de dois métodos com o objetivo de escolher as melhores estimativas de CF@R, objetivando melhorar o gerenciamento dos riscos corporativos: o backtesting das estimativas de fluxo de caixa em risco e a geração de cenários de stress, ambos usando simulação de Monte Carlo. A última técnica averiguou os impactos de cenários extremos (obtidos a partir da distribuição dos fatores de risco), tais como o racionamento de energia, sobre a estimativa futura do fluxo de caixa operacional.

The present study compares two estimation approaches to cash flow-at-risk (CF@R): Autoregressive Moving Average Model (ARIMA) and Vector Autoregressive Model (VAR/VECM) with exogenous variables. Both are used to calculate the cashflow-at-risk of Brazilian energy companies. Its major contribution, however, is the application of two methods used to compare CF@AR estimations, aiming to improve the managing of corporative risks: backtesting of CF@R estimates and stressed scenarios, both using Monte Carlo Simulation. The last one considered the impact of extreme values (obtained from the distribution of the risk factors), like energy rationing, over estimation of operational cash flows.