A divulgação das emissões de carbono tornou-se essencial para a busca da sustentabilidade corporativa. Diversos órgãos reguladores de mercado estabeleceram diretrizes sobre a divulgação de emissões de gases de efeito estufa. No entanto, desafios significativos persistem devido à incerteza e imprecisão dos dados de emissões, particularmente no contexto das emissões de Escopo 3 da cadeia de suprimentos. Essa incerteza dificulta a tomada de decisões eficazes e compromete a comparabilidade dos dados de emissões entre empresas, levando à falta de responsabilização, a estruturas regulatórias ineficientes e ao atraso na ação climática. Sem o desenvolvimento urgente de abordagens de gestão adequadas para lidar com essa imprecisão, empresas, investidores e formuladores de políticas correm o risco de tomar decisões equivocadas que podem prejudicar significativamente as metas globais de sustentabilidade, as quais precisam ser abordadas rapidamente. Este estudo apresenta uma estrutura bidimensional de Monte Carlo Fuzzy (2DFMC) que integra simulações de Monte Carlo para modelar a variabilidade com Conjuntos Fuzzy Tipo-2 (T2FS), que capturam a incerteza de ordem superior inerente aos dados de emissões de carbono. Testamos o modelo em empresas brasileiras que divulgam dados de emissões por meio do Protocolo GHG. Ao combinar essas metodologias, o modelo 2DFMC aborda tanto a incerteza aleatória (aleatoriedade) quanto a epistêmica (vagueza), fornecendo uma ferramenta mais robusta para avaliar o desempenho de carbono, especialmente para emissões de Escopo 3. Nossos resultados mostram que a abordagem 2DFMC melhora a precisão e a confiabilidade das avaliações de emissões, ajudando as empresas a gerenciar melhor a incerteza dos dados e garantindo divulgações de carbono mais confiáveis. A estrutura 2DFMC oferece implicações práticas críticas para empresas e reguladores: ela aprimora a responsabilidade ambiental, melhora a comparabilidade das divulgações de emissões e fornece insights acionáveis ​​para uma tomada de decisão mais bem informada. Ao abordar a lacuna metodológica no gerenciamento da incerteza dos dados, este estudo representa um avanço significativo na melhoria das práticas de relatórios de carbono e ajuda tanto empresas quanto formuladores de políticas a responderem de forma mais eficaz às mudanças climáticas.

Artigo publicado em inglês.