O objetivo principal da análise do risco é calcular as chances do projeto se tornar viável, através da derivação direta da distribuição de probabilidade e da simulação do fluxo de caixa. (NEVES, 1982, p. 169-175)28.
Conforme Lapponi (2000, p. 334) o princípio da simulação de Monte Carlo para analisar o risco em investimentos baseia-se numa análise mais completa ao método determinístico. Utilizar-se-ia a variação contínua das estimativas entre os valores extremos dos cenários pessimistas - otimista considerando uma distribuição de freqüência adequada.
A simulação permite então, medir o risco e o retorno de um projeto. Após a repetição do processo o risco é medido pela curva de probabilidade e dispersão dos resultados apurados, enquanto o retorno é medido pelo valor provável e valor médio desta mesma curva de probabilidade.
O objetivo desta dissertação esta conforme Groppelli e Nikbakth (1998, p. 159) onde deseja-se:
Produzir situações hipotéticas parecidas com as reais. Como os fluxos de caixas [...] futuros não são conhecidos, assumem-se vários fluxos de caixa [...] e os resultados são estudados. Esses casos baseados em suposições são chamados eventos simulados. Eventos simulados em orçamento de capital são usados para estudar os VPLs e TIRs de um projeto para diferentes fluxos de caixa [...]. Após diferentes VPLs serem calculados, o VPL médio e o desvio-padrão do VPL são estudados para verificar a viabilidade do projeto e sua aceitabilidade.
Em Gitman (1984, p. 461), a utilização da simulação em investimentos de capital também requer a geração de fluxos de caixa usando distribuições probabilística predeterminadas e números aleatórios.
A chave para simular a distribuição de retornos, conforme Gitman (1984, p. 461) e Andrade (1989, p. 262), é identificar precisamente as distribuições de probabilidade para as variáveis de entrada e formular um modelo matemático que reflita verdadeiramente as relações existentes. Em certos casos, mesmo na posse de dados históricos, isto não é possível, já que muitas vezes o administrador encontra-se frente à um problema inteiramente novo.
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O autor comenta com o título de ‘A natureza das incertezas’, um apanhado geral dos fatores que causam as incertezas e como o futuro pode revelar surpresa aos projetos de investimentos.
A simulação econômica foi utilizada pela primeira vez por David B. Hertz em 1964. Em seu clássico e pioneiro artigo ‘Risk Analysis in Capital Investment’, mostrou-se que é possível analisar o risco econômico de investimentos por simulação.
Seu principal objetivo era auxiliar na decisão na escolha de oportunidades para investimento de capital entre várias alternativas à disposição, observando que cada projeto tem seu próprio grau de incerteza. Diferentemente, o objetivo deste estudo é auxiliar na decisão de investir ou não numa oportunidade de investimento, que é o lançamento de um empreendimento imobiliário.
Seria na avaliação do risco que os empresários ou decisores obteriam auxílio com “medidas mais realistas dos riscos envolvidos” possibilitando melhores condições para a tomada de decisão, além de “fornecer um quadro claro do risco relativo e das perspectivas prováveis de ficar diante ou atrás no que se refere à previsão da incerteza” (HERTZ, 1964).
Sendo a avaliação do investimento medido pelo cálculo da TIR (taxa interna de retorno) e/ou do VPL (Valor Presente Líquido) não se pode medir com certeza estes, pois não se sabe exatamente:
a) Em que período as somas envolvidas em um investimento serão despendidas; b) Quando os retornos serão recebidos;
c) Isto é,
d) O espaço de tempo ao qual serão realizados; e) Volume dos dispêndios e benefícios.
O que faltava então tinha a ver com a “natureza dos dados” que servem de base para o cálculo da TIR e VPL, além da “maneira de como esses dados seriam processados”. As variáveis que entram no cálculo estão sujeitas a um “alto grau de incerteza”29. Por estes motivos, surgia a necessidade de um novo conceito, pois os resultados finais das análises de investimentos retornavam apenas valores determinísticos.
Considerando os métodos determinísticos, Hertz (1987, p.11) observa que:
As taxas de retorno previstas representam apenas um reduzido número de pontos sobre uma curva contínua de combinações possíveis de acontecimentos futuros. É quase como tentar prever o resultado em um jogo de dados afirmando que o resultado provável é um 7. A descrição é incompleta pois não nos informa as outras coisas que poderiam ocorrer.
29
Na nova pelo Método de Monte Carlo, segundo Hertz (1987, p. 17), pode-se dizer que, por meio do registro dos resultados de um grande número de lançamentos, verifica-se a percentagem de 7 ou de outras combinações num determinado jogo de dados.
Em seu artigo, Hertz (1987) mostrou como a simulação de Monte Carlo pode ser aplicada, comparando os resultados obtidos com os obtidos pelos métodos tradicionais. Destaca, entretanto, que a diferença não é atribuída aos dados básicos, mas sim, “a maior sensibilidade do método à incerteza da administração quanto aos fatores básicos”. Isto é, os resultados são conseqüência da metodologia utilizada para o cálculo, e não das informações básicas disponíveis.
Para conduzir a análise de simulação em investimentos, HERTZ (1987) seguiu as seguintes etapas abaixo:
a) levantamento dos valores iniciais;
b) a influência dos fatores básicos sobre as variáveis; c) determinação das distribuições de probabilidade;
d) determinação dos retornos através das combinações aleatórias dos fatores envolvidos; Para executar a simulação, HERTZ (1987) utilizou os passos abaixo:
a) estimou a faixa de valores para cada um dos fatores;
b) estimou a probabilidade de ocorrência de cada valor, dentro desta faixa de valores; c) escolheu aleatoriamente um valor extraído da distribuição de valores para cada fator; d) combinou os valores para todos os fatores;
e) computou a taxa de retorno (ou valor atual) a partir desta combinação; f) repetiu o processo.
A obtenção das estimativas da distribuição de freqüência a utilizar para cada uma das variáveis determinadas foi estabelecida determinado a faixa possível de valores para cada fator. Logo, a média é uma idéia quanto à probabilidade de se atingirem os diversos valores possíveis. Porém, “as faixas estão diretamente relacionadas com o grau de credibilidade que o responsável pela estimativa atribui a esta”. Através de históricos é possível conhecer a variabilidade. Mesmo informações que não possuem históricos podem ser estimadas, pois se tem alguma idéia do grau de confiabilidade que se atribuem às previsões.