Decisões de Investimento em Condições de Incerteza - Análise de Sensibilidade e Risco

1 Prof Daniel Christian Henrique Decisões de Investimentos em Condições de Incerteza Universidade Federal de Santa Catarina 2 Risco Quando todas as ocorrências possíveis ou estados futuros de certa variável são conhecidas e encontramse sujeitas a uma distribuição de probabilidades também conhecida ou pode ser calculada com algum grau de precisão KASSAI et al 2000 Distribuições de probabilidades objetivas baseiamse normalmente em dados históricos MARTINS 2001 Incerteza Quando essa distribuição de probabilidade não pode ser avaliada envolve situações de ocorrência não repetitiva ou pouco comuns na prática cujas probabilidades não podem ser determinadas KASSAI et al 2000 As decisões não têm nenhum dado histórico e precisa fazer estimativas aceitáveis MARTINS 2001 Decisões de investimentos em condições de Risco e Incerteza Atenção Risco é diferente de Incerteza Disciplina de graduação do DEPS UFSC Não é permitido compartilhar 2 3 A analise de sensibilidade tem por finalidade auxiliar a tomada de decisão ao se examinar eventuais alterações de valores como a TIR o VPL ou de outro valor representativo de um fluxo de caixa produzido por variações no valores dos parâmetros componentes Em outras palavras procura responder a perguntas do tipo O que aconteceria na alternativa se variássemos o parâmetro tal Obriga os gestores a identificar as variáveis relevantes Decisões de investimentos em condições de Incerteza Fonte Kassai et al 2000 p114 Disciplina de graduação do DEPS UFSC Não é permitido compartilhar Fonte Brealey Myers Allen 2018 p236 4 Vamos nos colocar no lugar do diretor financeiro da Otobay Company Ele está considerando o lançamento de uma pequena motocicleta elétrica do tipo scooter para uso na cidade Seus funcionários prepararam as previsões do fluxo de caixa que são Fonte Brealey Myers e Allen 2018 P234236 Disciplina de graduação do DEPS UFSC Não é permitido compartilhar 3 5 Não tendo detectado nenhum imprevisto faça uma análise de sensibilidade sobre a dimensão do mercado a fatia do mercado e outras variáveis Para tal solicite aos departamentos de marketing e de produção estimativas otimistas e pessimistas para as variáveis relevantes Fonte Brealey Myers e Allen 2018 P234236 Disciplina de graduação do DEPS UFSC Não é permitido compartilhar As variáveis mais perigosas são a fatia de mercado e o custo variável unitário Esses resultados podem ainda ser melhor observados em um gráfico de tornado 6 Fonte Brealey Myers e Allen 2018 P234236 Disciplina de graduação do DEPS UFSC Não é permitido compartilhar Um inconveniente da análise de sensibilidade está relacionado com os resultados sempre um pouco ambíguos Por exemplo o que significa exatamente otimista e pessimista O departamento de marketing pode estar interpretando ambas as expressões de maneira diferente da interpretação do departamento de produção 4 7 Disciplina de graduação do DEPS UFSC Não é permitido compartilhar Fonte Camargo 2007 8 Fonte Camargo 2007 Disciplina de graduação do DEPS UFSC Não é permitido compartilhar 5 9 Fonte Camargo 2007 Disciplina de graduação do DEPS UFSC Não é permitido compartilhar 10 Fonte Camargo 2007 Disciplina de graduação do DEPS UFSC Não é permitido compartilhar 6 Percebese que o projeto A é mais sensível às variações na taxa de desconto Portanto o projeto A é mais arriscado 11 Decisões de investimentos em condições de Incerteza Fonte Camargo 2007 Disciplina de graduação do DEPS UFSC Não é permitido compartilhar Simulação de Monte Carlo É uma técnica de análise de investimentos utilizada quando não se tem certeza dos eventos futuros porém é possível estabelecer limites mínimo e máximo das variáveis envolvidas A análise de sensibilidade permite calcular o efeito da mudança de uma única variável de cada vez A Simulação de Monte Carlo é um instrumento que permite considerar todas as combinações possíveis Fonte Camargo 2007 Disciplina de graduação do DEPS UFSC Não é permitido compartilhar Fonte Brealey Myers Allen 2018 p236 7 Exemplo Fonte Camargo 2007 Exemplo Fonte Camargo 2007 Disciplina de graduação do DEPS UFSC Não é permitido compartilhar 8 Exemplo Fonte Camargo 2007 Disciplina de graduação do DEPS UFSC Não é permitido compartilhar Exemplo Fonte Camargo 2007 Disciplina de graduação do DEPS UFSC Não é permitido compartilhar 9 Exemplo No Excel para cada período T e para o VPL usar a função ALEATÓRIOENTRE Abasteça com o valor mínimo e o valor máximo para cada fluxo e para o VPL Serão gerados valores aleatórios entre estes dois extremos Para simular todas as possibilidades de cenários após configurar as células selecione a linha inteira e arraste para cerca de 5000 linhas O intuito é gerar uma curva normal de probabilidades Segue abaixo os valores para os primeiros 10 cenários T0 T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 i VPL Limite Máximo Cenário Otimista 65000 20000 23000 24150 30000 30000 40000 40000 15 R 5006011 Limite Mínimo Cenário Pessimista 65000 15000 12750 12750 20000 20000 30000 30000 18 R 421742 SIMULAÇÃO MONTE CARLO CENÁRIOS T0 T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 i VPL Cenário 1 65000 19404 19919 19727 20039 25418 31448 34086 0160 273063 Cenário 2 65000 17299 20262 17491 21671 25963 37233 31218 0150 299957 Cenário 3 65000 19849 22571 19973 21320 21339 37229 32337 0150 335103 Cenário 4 65000 19418 20069 19875 29628 29382 37327 37752 0170 350094 Cenário 5 65000 19083 18707 19658 29669 29734 35568 37542 0150 399014 Cenário 6 65000 16928 15941 15607 25151 26084 36939 31392 0180 182055 Cenário 7 65000 16942 18988 16769 21798 26302 35575 38944 0170 242950 Cenário 8 65000 17006 21382 21002 29375 29295 39020 31852 0160 364627 Cenário 9 65000 18388 21864 23538 24852 27282 31106 36798 0180 284294 Cenário 10 65000 16688 14457 22958 29718 23364 35461 36495 0150 331961 Fonte Camargo 2007 Exemplo Finalmente iremos agora calcular o valor médio e o desvio padrão destes 5000 estimativas simuladas Para tanto uses as funções MÉDIA e DESVPADP desvio padrão para a população de dados Para esta simulação foram obtidos os seguintes dados MÉDIA 260927 DESVPAD 531952 Agora sim podemos calcular as probabilidades de VPL defronte os milhares de estimativas simuladas Pretendese estimar qual a probabilidade de um VPL0 VPL10000 VPL20000 e VPL30000 Para cálculo no Excel deverá usar a função DISTNORMN Esta função calculará o valor acumulado até o valor X informado 0 10000 20000 ou 30000 Na sequência você deve fazer os ajustes para achar qual probabilidade você quer Fonte Camargo 2007 10 Exemplo Segue os resultados com as probabilidades estimadas para 5000 simulações Probabilidade de um VPL 0 Acumulado até ZERO 46691E07 Acumulado total 1 VPL0 10000 Probabilidade de um VPL 10000 Acumulado até 10000 000124225 Acumlado total 1 VPL10000 09988 Probabilidade de um VPL 20000 Acumulado até 20000 012603157 Acumlado total 1 VPL20000 08740 Probabilidade de um VPL 30000 Acumulado até 30000 076868338 Acumlado total 1 VPL30000 02313 Fonte Camargo 2007 Exercício Fonte Camargo 2007 11 Referência Bibliográfica BREALEY Richard A MYERS Stewart C ALLEN Franklin Princípios de Finanças Corporativas 12ª edição Editora McGrawHill Education 2018 BRUNI Adriano Leal Estatística Aplicada a Gestão Empresarial São Paulo Editora Atlas 2007 CAMARGO Camila Análise de Investimentos Demonstrativos Financeiros Editora IBPEX 2007 MARTINS Eliseu Avaliação de Empresas da mensuração contábil à econômica São Paulo Editora Atlas 2001 KASSAI José Roberto KASSAI Sílvia SANTOS Ariovaldo dos ASSAFNETO Alexandre Retorno de Investimento abordagem matemática e contábil do lucro empresarial 2ª edição São Paulo Editora Atlas 2000