Analise de Sensibilidade

Quanto menor o período de recuperação do investimento, maior a liquidez do

projeto. Uma série anual uniforme equivalente do fluxo de caixa (VAUE) considera a taxa

mínima de atratividade (TMA).

𝑉𝐴𝑈𝐸 = ∑ ^𝐹𝑐

(1 + 𝑖)

𝑋 [^{𝑖 𝑥 (1 + 𝑖)}

(1 + 𝑖)

− 1^{] (30)}

Em que:

Fc – Fluxo de caixa

i – Taxa de juros do projeto

n – Tempo de vida do projeto

Esta ferramenta pode ser utilizada também para converter o desembolso de um

fluxo de caixa e os seus benefícios no custo anual uniforme equivalente e no benefício

anual uniforme equivalente, respectivamente. Assim, uma vez transformados os custos e

os benefícios de um fluxo de caixa, em seus respectivos valores anuais uniforme

equivalente, foi possível compará-los.

3.3 Analise de Sensibilidade

Possamai (2017) descreve a importância e a necessidade de realizar uma análise

de viabilidade econômica de um projeto, que decorre da necessidade da realização de

investimento mas, para dar maior credibilidade ao projeto é necessário fazer uma análise

de sensibilidade.

A análise de sensibilidade é o procedimento que ajuda verificar qual o impacto

sobre os indicadores financeiros, como VPL e TIR, quando varia um determinado

parâmetro relevante do investimento. Sendo assim, essa análise permite detectar para qual

das estimativas do projeto os indicadores financeiros são mais sensíveis e relevantes, e,

consequentemente, quais deverão ser estimados com precisão (BUARQUE, 1991).

Esta análise trata cada variável isoladamente, quando, na prática, todas as

variáveis envolvidas no projeto tendem a estar relacionadas, além do fato de que umas

variáveis são mais fáceis de prever do que outras. Ademais, verificam-se os efeitos de

apenas uma variável do projeto nos resultados dos indicadores financeiros, o que torna

necessário realizar a análise de cenários. Estes consistem em variar simultaneamente mais

de uma variável no projeto (AMARAL, 2011).

A análise de sensibilidade é baseada em métodos estatísticos, que estão sujeitos a

erro, fazendo-se necessário testar se os resultados encontrados sofreriam alteração caso a

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amostra e os parâmetros fossem diferentes. A análise de sensibilidade é um dos vários

métodos probabilísticos utilizados como forma de avaliação, capaz de considerar o efeito

do risco na projeção, traçando a probabilidade de ocorrência de cada evento ou conjunto

delas (POSSAMAI, 2017).

Na análise de risco, verifica-se preliminarmente a sensibilidade do poder de

influência de cada variável, do fluxo de caixa e das alternativas tecnológicas,

isoladamente sobre as técnicas de investimento VPL e TIR. A análise permitiu reconhecer

as variáveis que provocam maior impacto sobre o retorno econômico das alternativas

propostas pela literatura por meio da descoberta de suas elasticidades, significâncias.

Para a análise de sensibilidade foram utilizadas as elasticidades entre as variáveis

preço da saca de café (nacional e internacional), taxa de câmbio e preço do barril de

petróleo. Essas elasticidades foram utilizadas como “pontes” para avaliar de que forma

os choques dados nessas variáveis afetariam os resultados do fluxos de caixa sintetizados

nos indicadores de viabilidade econômica (VPL, TIR).

Para encontrar essas “pontes” (as elasticidades), estimou-se um modelo de

cointegração. As elasticidades são justamente os coeficientes dentro do vetor de

cointegração. Todavia, antes de realizar essa estimação, foi testado se as séries eram (i)

não estacionárias, (ii) se havia uma relação de cointegração entre elas e (iii) qual era a

melhor especificação do modelo de cointegração a ser estimado.

Para avaliar se as séries eram não estacionários, foi aplicado o teste de raiz unitária

de Dickey-Fuller Aumentado (ADF), conforme apresentado em DICKEY e FULLER

(1981 e 1979). Os valores críticos tabelados para os testes de raiz unitária individuais

foram obtidos em MACKINNON (1991), enquanto que, os valores tabelados para os

testes conjuntos foram extraídos de DICKEY e FULLER (1981).

A realização do teste de cointegração teve como objetivo detectar se há relação de

longo prazo entre as variáveis. Para testar a existência dessa relação de longo prazo foi

utilizado o teste de cointegração de Johansen (JOHANSEN, JUSELIUS;1990). ]

O teste de cointegração de Johasen, além de avaliar quando há essa relação de

longo prazo, também fornece informações sobre a especificação do modelo de

cointegração. Uma vez com as possíveis especificações para o modelo de cointegração,

foram estimado os vetores de cointegração e, consequentemente, obtidas as estimadas

para as elasticidades.

Ao utilizar os modelos VECM (Vector Error Correction Model), também é

possível examinar os efeitos de choques de variáveis individuais sobre a dinâmica do

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sistema. Porém, é necessário efetuar alguns ajustes em relação a matriz de

variância-covariância dos resíduos (Σ), pois, geralmente, essa não é uma matriz diagonal. Isto

implica dizer que os choques 𝜇

, 𝜇

, ... , 𝜇

, podem ocorrer simultaneamente com

probabilidade diferente de zero, ou seja, podem estar contemporaneamente

correlacionados. Por isso, torna-se necessário diagonalizar a matriz de

variância-covariância para evitar que choques sobre determinada variável contamine todo o sistema,

impedindo dessa maneira que se possa analisar somente o efeito individual desse choque

sobre o comportamento da variável de interesse (MARGARIDO, 2004).

O procedimento utilizado para diagonalizar essa matriz consiste em efetuar a

decomposição de Cholesky. A partir desse procedimento é possível verificar o efeito,

período a período, que um choque unitário de um desvio padrão, em só uma das variáveis

do modelo, têm sobre todas demais variáveis do mesmo. A função de resposta de impulso

mostra como um choque em determinada variável se propaga para as demais variáveis do

sistema ao longo do tempo, permitindo verificar não somente a magnitude desse impacto

sobre as demais variáveis, como também seu horizonte temporal (MARGARIDO, 2004).

Por fim, após verificar efetivamente quais variáveis realmente mantém uma

relação de longo prazo com o preço do café no Brasil, foram utilizadas as respectivas

elasticidades para simular cenários e avaliar o comportamento dos indicadores de

viabilidade VPL e TIR. Essa simulação contou com a geração aleatório de 100 valores

para o preço do café no mercado internacional e para a taxa de câmbio brasileira, segundo

uma normal, cuja média e o desvio padrão são iguais, respectivamente, à media e o desvio

padrão de cada variável nos últimos cinco anos.

A utilização de simulações de cenários na análise de investimentos é recomendada

quando não se tem certeza de acontecimentos futuros, mas conhece (em intervalo de

confiança) quais os limites de variação dos elementos envolvidos no estudo. Assim,

quanto mais se sabe a respeito dos limites mínimo e o máximo que esses elementos podem

variar, ou suas sensibilidades, pode-se simular a realidade e calcular o resultado

econômico de todas as possíveis combinações das variáveis.

Portanto, a análise de sensibilidade é utilizada para mensurar a amplitude dos

efeitos da análise de risco e dos choques nas variáveis selecionadas como sendo as

principais influentes na construção do projeto de viabilidade econômica da saca do café

(AMARAL, 2011).