Analise de Risco em Projetos e Investimentos - Conceitos e Modelos de Previsao

Material Teórico Responsável pelo Conteúdo Prof Dr Marcos Crivelaro Revisão Textual Prof Ms Luciano Vieira Francisco Processo de Análise de Risco Análise de Projetos e Investimentos Cruzeiro do Sul Virtual Educação a Distância 5 Conceitos O que é Análise de Risco Modelos de Previsão Analisando as Probabilidades Apresentar os conceitos e as práticas empresariais relacionadas ao processo de análise de risco em avaliação financeira de projetos Caroa alunoa A orientação de estudos sugere a leitura dos tópicos principais de cada uma das unidades por exemplo gestão de investimentos análise de risco e gestão financeira Como ajuda realize a leitura dos textos indicados acompanhe e refaça os exemplos resolvidos Não deixe de assistir à apresentação narrada do conteúdo e de alguns exercícios resolvidos Finalmente e o mais importante fique atentoa às atividades avaliativas propostas e aos respectivos prazos de realização e envio Bom estudo Processo de Análise de Risco 6 Unidade Processo de Análise de Risco Contextualização O cenário mercadológico atual está se caracterizando por apresentar alta competitividade alta concorrência e alta vulnerabilidade a fatores internos e externos Há uma corrida incessante para que tais fatores acima citados impactem ao mínimo os projetos nas organizações Essas passam então a ter que procurarem visões diferenciais acerca dos projetos para que consigam vislumbrar e traçar estratégias para alcançarem os objetivos pretendidos Assim há uma necessidade crescente em conseguir antecipar o futuro no que tange ao gerenciamento dos riscos Uma refinada definição de risco está descrita no Project Management Body of Knowledge PMBOK 2013 Um risco do projeto é um evento ou condição incerta que se ocorrer terá um efeito positivo ou negativo em pelo menos um objetivo do projeto Riscos negativos são aqueles que podem representar ameaças ao projeto Em contrapartida riscos positivos podem representar oportunidades ao projeto A identificação da importância em mitigar os riscos em projetos acarretou a necessidade de processálos administrativamente Assim gerenciamento de riscos em projetos emerge como uma competência notória entre aquelas inerentes ao gerenciamento de projetos de modo que a sua integração com as demais se tornou algo inteligível aplicável e de suma importância quando gerenciamos projetos O processo de gerenciamento de riscos é composto basicamente de seis pilares os quais planejamento da gestão identificação análise qualitativa análise quantitativa planejamento das respostas monitoramento e controle dos riscos Há como não se preocupar com os riscos Como qualificálos Como priorizálos Como propiciar com que as organizações adornem sua cultura de sedimentos que as possibilitem à previsão de um o futuro melhor baseado em aprendizados passados O que fazer para que o aprendizado não se dilua com o tempo 7 Conceitos Quando mencionamos análise de investimentos em geral estamos nos referindo às chances econômicas do investimento em dado projeto quanto à sua certeza Esse método é capaz de analisar os cálculos e os possíveis retornos esperados que serão calculados a partir das projeções dos fluxos de caixas de determinadas variáveis dos projetos que na maioria das vezes estão interrelacionados Sabemos que um risco sempre tem origem na incerteza que envolve o projeto em si E consequentemente a correta avaliação dos riscos de um projeto sempre dependerá da capacidade humana de analisar as incertezas contemplando todas as variáveis do projeto Portanto cobra experiência e habilidade dos profissionais das empresas em lidar com situações adversas e ter uma postura proativa nos acontecimentos diários de um projeto É importante que a empresa tenha todas as ferramentas necessárias para que o profissional por sua vez possua toda a informação possível sobre determinada situação Isso ajuda muito Incertezas do Projeto A primeira grande incerteza do projeto são os custos Quando avaliamos um projeto nem sempre é fácil estimar valores futuros A primeira ideia é utilizarmos dados valores monetários consolidados de projetos já realizados de porte similar para facilitar a estimativa de um evento no futuro Outra opção é realizar simulações de cenários futuros A metodologia que normalmente usamos quando avaliamos um investimento é chamada de cálculo da melhor estimativa baseado nos dados que estão disponíveis no momento Posteriormente usamos esses dados como possível modelo de avaliação Tais estimativas de valor único são obtidas geralmente a partir da moda valor com maior ocorrência a média ou uma estimativa conservadora Quando selecionamos um valor único portanto outros intervalos relativos a outras fases do projeto não serão consideradas Lembrese estamos selecionando dados de um período específico para que possamos ter uma estimativa O que fazer quando reconhecemos que os valores projetados estão com alto nível de incerteza Uma alternativa interessante inclui a análise de cenários e de testes de sensibilidade Como funciona a análise de sensibilidade Nessa ocorrem muitas variações no valor de uma determinada variável tendo por finalidade testar seu impacto no resultado final do projeto 8 Unidade Processo de Análise de Risco Figura 1 Etapas do gerenciamento de riscos Planejar o gerenciamento de riscos Realizar a análise qualitativa de riscos Realizar a análise quantitativa de riscos Planejar as respostas aos riscos Identifcar os riscos Controlar os riscos Fonte Elaborado pelo conteudista As variáveis mais sensíveis são testadas na análise de sensibilidade Por que Para que possamos identificar corretamente variáveis bastante sensíveis até as mais importantes do projeto Na seguinte Figura mostramos qual é a equação por trás da análise de sensibilidade Figura 2 Análise de sensibilidade Fonte Elaborado pelo conteudista 9 Ao analisarmos detalhadamente o cenário conseguimos ter uma postura proativa das desvantagens da análise de sensibilidade que podemos dizer use o valor mais provável de cada variável do projeto Isso não significa que o resultado derivado do projeto também será o resultado mais provável permitindo então a mudança simultânea de valores para muitas variáveis principais de um projeto enquanto construímos um cenário alternativo para o projeto Todos os cenários sejam otimistas ou pessimistas devem ser apresentados e analisados Em qual situação as análises de sensibilidade e de cenário podem ser utilizadas Na compensação das limitações de faltas de dados Mas apesar de sua reconhecida utilidade esses testes são estatísticos e um pouco arbitrários em sua origem Na seguinte Figura mostramos o gráfico de análise de sensibilidade Figura 3 Gráfico de análise de sensibilidade Investimento Fixo Receita Matéria Prima Capital de Giro Custos de Produção 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 15 10 5 0 Variação TIR 5 10 15 Elaborado pelo conteudista Muitos duvidam da análise de cenários e de sensibilidade para o estudo da análise de risco de investimentos mas pesquisas indicam que esses estudos chegam a uma conclusão lógica Todos gostaríamos de saber quais são as chances existentes de se obter lucro ou de evitar prejuízos em um investimento que é planejado A simulação de Monte Carlo permite executar a análise de risco para mostrar vários resultados possíveis oriundos de uma tabela de dados esses geralmente apresentados em uma planilha eletrônica A sequência de cálculo a ser adotada é a seguinte Execução de cálculos matemáticos levando em consideração o risco de análises quantitativas Rastreamento de diversos possíveis cenários futuros de risco tornando possível a construção de cenários aleatórios Determinação da probabilidade de ocorrência dos cenários de riscos Tomada das melhores decisões possíveis em situações de incerteza 10 Unidade Processo de Análise de Risco Estudo de caso Quando uma empresa se depara com a situação em que um pedido extra é solicitado e que há capacidade produtiva suficiente para processá lo algum parâmetro ou critério deve ser estabelecido para embasar a decisão de atender ou não ao pedido A definição desse critério em muitos casos passa pela discussão de formas de melhoria do resultado econômico da empresa Um dos parâmetros de decisão existentes é a margem de contribuição que tem mensuração econômica e advém do campo da contabilidade gerencial Dentro desse contexto levantase o seguinte questionamento que direciona o estudo como estabelecer métricas adequadas que alicercem a decisão econômica de atender ou não a pedidos extras cujos produtos têm grande variabilidade de custos variáveis diretos unitários Para responder a essa questão o presente estudo faz o uso de técnicas provindas da contabilidade gerencial e da pesquisa operacional O estudo demonstrou que a inclusão do risco na projeção da margem de contribuição agrega utilidade a esse conceito para fins gerenciais ao permitir uma visão mais realista de cenários futuros em situações em que há incertezas contábeis decorrentes de variáveis caracterizadas por um comportamento probabilístico Além disso o conhecimento detalhado da estrutura de custos da empresa verificouse imprescindível para averiguar se determinado pedido contribuía para o aumento do resultado econômico da empresa Fonte adaptado de httpwwwscielobrpdfprod2011naheadaopt600030208pdf Vejamos a seguinte Figura representando essas probabilidades Figura 4 Cálculo de probabilidade Fonte uffbr 11 Usuários de software de análise de risco imaginam que o resultado saída consiste de valores únicos A saída correta é uma distribuição de probabilidades sobre todos os retornos esperados após a conclusão de um projeto A Figura 5 apresenta curvas onde se destacam grande número de atividades e pequeno índice de atividades assim como as regiões mais e menos prováveis de ocorrência Figura 5 Cálculo de probabilidades Max Grande número de atividades Pequeno número de atividades Mais Provável Otimista Pessimista Fonte thespiderteamcom Analisando o gráfico da Figura 6 um cliente em busca de opções rentáveis consegue distinguir um perfil sobre possíveis retornos e riscos de um projeto mostrando todos os resultados prováveis e que poderiam pesar sobre determinada decisão A seguinte Figura também nos mostra algumas ferramentas computacionais que podem ser utilizadas para fazer a análise de Monte Carlo digitalmente Figura 6 Cálculo de Monte Carlo Fonte Elaborado pelo conteudista 12 Unidade Processo de Análise de Risco O que é Análise de Risco A cultura os processos e a estrutura organizacional direcionados ao eficaz gerenciamento de oportunidades e efeitos adversos potenciais pensou primeiro em Freud e como este tentaria explicar a relação entre os elos da organização A cultura seria o superego enquanto que os processos são o ego e a estrutura organizacional é o id Em segundo lugar imaginou um pescador com o vasto oceano à sua frente tendo de tomar a decisão de como aproveitar as oportunidades potenciais que se apresentam e ao mesmo tempo minimizar a chance de fracasso Ele então nos dá sua interpretação sobre o tema gestão de risco é um processo de análise e tomada de decisão que traz à superfície de maneira estruturada linhas de raciocínio organizacionais geralmente subconscientes com o objetivo de eliminar evitar ou minimizar o risco DOONAN 2001 p 4849 Análise de riscos ou simulação probabilística constituem ferramentas de grande importância a serem utilizadas pela administração no processo decisório A análise de risco tem como base a técnica chamada Monte Carlo A Figura 7 apresenta as características do método de Monte Carlo Figura 7 Características do método de Monte Carlo Modelos matemáticos não lineares Distribuições assimétricas das grandezas de influência Contribuições não normais dominantes Correlações entre grandezas e outras dificuldades para a aplicação do método clássico não precisam receber atenção especial Considerações sobre a normalidade da estimativa de saída e a aplicabilidade da fórmula para cálculo do número de graus de liberdade tornamse desnecessárias Fonte elaborada pelo professor conteudista Essa técnica é usada para que um determinado modelo matemático seja submetido a várias simulações de modo que cenários sucessivos são construídos usando valores de entrada para as variáveis que ainda apresentam incertezas no projeto A qualidade dos resultados dependerá dos seguintes fatores Representatividade do modelo matemático Qualidade da caracterização das variáveis de entrada Características do gerador de números pseudoaleatórios Número de simulações realizadas Procedimento de definição do intervalo de abrangência 13 A técnica de simulação de Monte Carlo no ambiente do gerenciamento de projetos quando utilizada para a execução de uma simulação controlada por exemplo e no que se refere à administração de tempos das atividades previstas em seu escopo de maneira a fazer com que a seleção aleatória dos valores das distribuições probabilísticas específicas não viola a existência dos relacionamentos de correlações suspeitas ou conhecidas entre as variáveis do projeto Utilizando por exemplo a ferramenta computacional Crystal Ball que emprega a simulação de Monte Carlo baseada em planilhas eletrônicas obtémse resultados que serão devidamente coletados e analisados sob forma estatística até que possamos chegar a uma distribuição de probabilidades dos resultados potenciais do projeto e dessa forma estimar possíveis medidas de risco para esse Crystal Ball é um software desenvolvido pela empresa Oracle que trabalha com simulações e previsões através do Microsoft Office Excel De acordo com o site da Oracle o software fornece uma visão incomparável para os fatores críticos que afetam riscos A seguir há uma Figura que mostra os desdobramentos das etapas da análise de risco Figura 8 Gerenciamento de risco Mapear Processos Gerenciamento de risco Sumário Estabelecer PCCs Determinar impacto gravidade do risco Determinar o tratamento do risco Controlar o risco Monitorar o risco Revisar o risco Identifcar fuxograma Identifcar risco Confgurar fuxograma Efetuar análise de risco Fonte Elaborado pelo conteudista 14 Unidade Processo de Análise de Risco Modelos de Previsão Os modelos de previsão são usualmente divididos por estágios O estágio inicial da aplicação de uma análise de risco é basicamente a existência da obrigatoriedade de um modelo robusto Isto porque é necessário que exista grande capacidade de realizar previsões da maneira mais otimizada possível desde que sejam inseridos dados reais e corretos Para que esse estágio aconteça devese criar um modelo de previsibilidade que geralmente é usado através de meios computacionais os quais tenham a capacidade de definição entre as relações matemáticas e as variáveis numéricas que por sua vez têm relação com as possíveis previsões do futuro do projeto Tratase de um conjunto de fórmulas matemáticas que objetivam fazer o processamento de variáveis de entrada para transformálas em variáveis de saída e dessa forma ajudarnos na obtenção de um resultado O relacionamento simplificado entre duas variáveis pode ser entendido como um dos modelos de maior simplicidade Tomemos como exemplo as seguintes equações B benefícios e C custos Um possível modelo de avaliação de investimentos com base nessas equações seria Figura 9 Modelo de relacionamento simplificado entre duas variáveis B 3 R 1 B C Relações Variáveis Resultado C 2 Fonte elaborada pelo professor conteudista Podese dizer que um bom modelo é aquele que abrange todas as variáveis que são relevantes excluindo assim todas que não têm importância logo criando um relacionamento adequado entre essas variáveis Uma previsão de demonstração de um fluxo de caixa simplificada é apresentada na Figura 10 Nessa aparecem projeções somente de doze meses representado o modelo de fluxo líquido e depende de valores de outras variáveis Todos os valores originados são resultados da aplicação das fórmulas e relações entre essas Ademais o modelo apresentado é constituído por cinco fórmulas de F1 a F5 15 Figura 10 Modelo de previsão Fonte elaborada pelo conteudista O analista deverá usar todos os dados disponíveis além da opinião de experts para que consiga definir um determinado intervalo de possibilidades probabilísticas que tenham a capacidade de realizar a captura do resultado do futuro evento em análise Quadro 1 Condições de risco Condições definidas para escalas de impacto de um risco em objetivos importantes do projeto os exemplos são mostrados somente para impactos negativos Objetivo do projeto São mostradas escalas relativas ou numéricas Muito baixo 005 Baixo 010 Moderado 020 Alto 040 Muito alto 080 Custo Aumento de custo não significativo Aumento de custo 10 Aumento de custo de 10 a 20 Aumento de custo de 20 a 40 Aumento de custo 40 Tempo Aumento de tempo não significativo Aumento de tempo 5 Aumento de tempo de 5 a 10 Aumento de tempo de 10 a 20 Aumento de tempo 20 Escopo Diminuição de escopo quase imperceptível Áreas menos importantes do escopo afetadas Áreas importantes do escopo afetadas Redução do escopo inaceitável para o patrocinador Item final do projeto sem nenhuma utilidade Qualidade Degradação da qualidade quase imperceptível Somente as aplicações mais críticas são afetadas Redução da qualidade exige a aprovação do patrocinador Redução da qualidade inaceitável para o patrocinador Item final do projeto sem nenhuma utilidade Fonte elaborado pelo professor conteudista 16 Unidade Processo de Análise de Risco Analisando probabilidades O que é Incerteza em um Projeto Sempre que discorremos sobre o futuro de um projeto estamos nos referindo a hipóteses Por isso já estamos na área das incertezas de modo que não é possível antecipar acontecimentos futuros com cem por cento de certeza É claro que existem fatos que podem ter previsões bem mais sensatas e reais por exemplo podemos dizer com um grau de certeza elevado sobre o próximo eclipse lunar qual noite hora etc mas essa possiblidade só é real porque ao longo de muitos anos estudamos o céu e os satélites os quais nos permitem um elevado grau de precisão Mas por outro lado ainda mais nos dias de hoje é bem complicado tentar predizer qual será a taxa de inflação no próximo ano qual será o grau de ocupação de determinado resort na Bahia entre outras projeções Existem muitas variáveis que controlam nossas habilidades em prever até com certa precisão o futuro É importante entender que a nossa capacidade de predizer o futuro está diretamente relacionada aos nossos conhecimentos acerca do fato assim como da qualidade e quantidade de informações que temos a respeito de determinado evento Quando juntamos as informações e a nossa experiência conseguimos com muito mais facilidade projetar o futuro e até predizêlo Quando definimos quais são as variáveis que envolvem determinada incerteza em um projeto ou aplicação podemos aumentar as margens da incerteza para que consigamos considerar igualmente a possível falta de dados ou de erros contidos nesses dados os quais poderiam ter sido usados para a tomada de decisão Como se pode imaginar os resultados da interpretação da análise de risco podem melhorar a qualidade da decisão de optar ou não por determinado investimento Através da análise dos resultados é possível criar e ponderar outras medidas de risco para saber com mais certeza se o investimento é viável ou não 17 Material Complementar Livros LEONE George Custos planejamento implantação e controle São Paulo Atlas 2000 MARTINS Eliseu Contabilidade de custos 8 ed São Paulo Atlas 2001 SAKURAI Michiharu Gerenciamento integrado de custos São Paulo Atlas 1997 18 Unidade Processo de Análise de Risco Referências BIERMAN JR H SMIDT S The capital budgeting decision New York MacMillan 1975 BREALEY R A MYERS S C M A J Fundamental of corporate finance New York McGrawHill 1995 DAMODARAN A Avaliação de investimentos Rio de Janeiro Qualitymark 1997 DOONAN P Freud fishing and risk management Risk Management New York v 48 n 12 p 4849 dez 2001 MARTINS E ASSAF NETO A Administração financeira São Paulo Atlas 1989 ROSS S A WESTERFIELD R W JAFFE J F Administração financeira corporate finance São Paulo Atlas 1995 THUESEN H G FABRYCKY W J THUESEN G J Engineering economy 5 ed New Jersey PrenticeHall 1977 Cruzeiro do Sul Virtual Educação a Distância wwwcruzeirodosulvirtualcombr Campus Liberdade Rua Galvão Bueno 868 CEP 01506000 São Paulo SP Brasil Tel 55 11 33853000 Cruzeiro do Sul Virtual Educação a Distância Anotações Cruzeiro do Sul Virtual Educação a Distância Anotações Cruzeiro do Sul Educacional