CAPÍTULO 2 – REVISÃO DA LITERATURA
2.3 Modelos, Metodologias e Boas Práticas Internacionais de Análise e Avaliação de
2.3.2 Guide to Cost Benefit Analysis of Investment Projects
Apesar do foco deste trabalho de investigação incidir sobre o processo de análise de viabilidade económica, na perspetiva de criação de valor e riqueza do projeto, e não sobre a análise social do projeto, o investigador selecionou o “Guide to Cost Benefit Analysis of Investment Projects” (GCBAIP, 2008) por constituir uma referência internacional de análise e
avaliação de projetos, editado pela Comissão Europeia que, para além da análise social, também analisa com detalhe e rigor o processo de avaliação de custos, de benefícios e a análise de sensibilidade e risco dos projetos. Este pressuposto foi determinante para que o GCBAIP (2008) fosse selecionado como uma das quatro referências internacionais de boas práticas que fundamentam o modelo processual (RG3) proposto no presente trabalho de investigação.
Princípios Gerais da Análise Custo- Benefício para Grandes Projetos da UE
O GCBAIP estabelece orientações específicas sobre a metodologia a aplicar na realização de análises custo-benefício em projetos de investimento geradores de receitas, tendo como finalidade apresentar um conjunto de regras que levem a uma maior coerência e rigor nas análises custo-benefício, realizadas no âmbito dos apoios do Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional (FEDER) e do Fundo de Coesão, levando, assim, a uma melhor informação na tomada de decisões.
De acordo com as orientações sobre a metodologia a aplicar, a exigência de apresentação de uma Análise Custo-Benefício (ACB) para grandes projetos a implementar nos países membros da UE tem dois objectivos:
• Primeiro, tem de se demonstrar que o projeto é necessário do ponto de vista económico e que o mesmo contribui para os objectivos da política regional da EU;
• Segundo, deve ser demonstrado que o contributo dos Fundos é importante para que o projeto seja viável financeiramente.
Por outro lado, o objectivo da ACB no âmbito da GCBAIP é identificar e quantificar (atribuindo um valor monetário a) todos os impactos possíveis a fim de determinar os custos e benefícios do projeto; depois, agregam-se os resultados (benefícios líquidos) e retiram-se as conclusões sobre a adequação do projeto para efeitos da sua implementação. Os custos e os benefícios devem ser avaliados numa base incremental, levando em consideração a diferença entre o cenário do projeto e um cenário alternativo sem o projeto (Comissão Europeia – Direção Geral Política Regional, 2006).
O GCBAIP define uma metodologia de análise dos projetos que contempla as seguintes etapas:
2. Identificação do projeto;
3. Estudos de viabilidade e análise de opções alternativas; 4. Análise financeira;
5. Análise económica; 6. Análise de riscos.
A Figura 16 apresenta esquematicamente a estrutura de análise de projetos recomendada pelo GCBAIP, que contempla as seis etapas anteriormente enunciadas.
Figura 16 – Estrutura de avaliação de projetos do GCBAIP
Fonte: Adaptado do GCBAIP (2008)
Conversion of market to accounting prices Operating costs and revenues
2. Project identification 3. Feasibility & Option analysis 1. Context analysis & Project objectives
4. Financial analysis
Investment cost
if FNPV<0
The project does require EU financial suport The project does not require
EU financial suport
(exception: productive investments under state and regulatins
Financial return to investment
Financial return to capital Sources of financing Financial sustainability
if FNPV>0
The society is better off without the project
(exceptions: projects with significant non-monetary benefits, such as cultural values,
biodiversity, landscape)
if ENPV>0
5. Economic analysis
Monetisation of non-market impacts Inclusion of additional indirect effects Social discounting
Calculation of economic perfomance indicators
if ENPV<0
The society is better off with the project
6. Risk assessment
Sensitivity analysis
Probability distribution of critical variables Risk anaysis
Risk prevention
Em linha com a estrutura de avaliação apresentada na Figura 16 anterior, O GCBAIP formula as seguintes questões:
1. Análise de Contexto e de Objetivos do Projeto
• O contexto social, institucional e económico foi claramente analisado? Os objetivos do projeto foram definidos em termos de indicadores sócio-económicos?
• Os benefícios sócio-económicos são efetivamente alcançáveis com a implementação do projeto? Os efeitos sócio-económicos mais importantes do projeto foram considerados no contexto da região, sector ou país em análise?
• O projeto é coerente com os objectivos dos Fundos da UE? O projeto é coerente com a estratégia nacional e com as prioridades definidas nos quadros de referência estratégica e dos Programas Operacionais?
• Foram desenvolvidos instrumentos de medição dos objectivos do projeto e o seu relacionamento, se for o caso, com as metas dos Programas Operacionais?
2. Identificação do Projeto
• O projeto constitui uma unidade de análise auto-suficiente claramente identificada?
• Os efeitos indiretos foram adequadamente considerados (e excluídos caso tivessem sido usados “preços sombra”)?
• Foram considerados os efeitos de rede (networking)?
• Que custos e benefícios foram considerados no cálculo bem-estar económico?
3. Análise de Viabilidade e de Opções
• O processo do pedido/candidatura aos fundos contém elementos de prova suficientes da viabilidade do projeto em termos de: engenharia de processos; institucionais; gestão do projeto; execução e de impacto ambiental?
• O cenário de não fazer nada (business as usual) foi identificado para comparar as opções com e sem o projeto?
• O candidato aos fundos demonstrou que todas as opções alternativas foram adequadamente consideradas e estudadas (e.g. em termos de fazer o mínimo)?
4. Análise Financeira
• Foram eliminados da análise financeira do projeto, as amortizações, as reservas, e outros items contabilísticos que não tem correspondência com os atuais cash flows?
• A escolha da taxa de desconto é consistente com as orientações da Comissão Europeia ou dos Estados-Membros? Se não, por quê?
• A escolha do horizonte temporal do projeto é consistente com o valor recomendado? Se não, por quê? O valor residual do investimento foi calculado?
• No caso de utilização de preços correntes, foi aplicada a taxa nominal de desconto financeira? No caso de projetos que gerem receitas, o valor co-financiado foi identificado de acordo com os regulamentos da UE?
• Os principais indicadores de desempenho financeiro foram calculados (Valor Atualizado Líquido (VALF), Taxa Interna de Rendibilidade (TIRF), respetivamente, em termos de retorno do custo de investimento e do ponto de vista do retorno do capital nacional? • No caso de estarem parceiros privados envolvidos no projeto, estes obtêm lucros em linha
com os valores de mercado?
5. Análise Económica
• Os cálculos consideram os preços de entrada e de saída líquida de IVA e de outros impostos indiretos?
• Os preços de mão-de-obra foram considerados brutos de impostos diretos?
• Os subsídios e outras transferências foram excluídos dos cálculos? As externalidades foram incluídas na análise?
• Os preços sombra foram utilizados para melhor refletir o custo de oportunidade social dos recursos aplicados? No caso itens não comercializáveis, foram os fatores de conversão do sector aplicados?
• O valor dos salários foi estimado de acordo com a natureza do mercado de trabalho local? • A escolha da taxa de desconto social é consistente com o guia da Comissão ou dos
Estados Membros?
• Os principais indicadores de desempenho económico foram calculados? (VAL), (TIR) e rácio (B /C). O valor atual líquido económico é positivo? Se não, foram considerados relevantes benefícios não-monetizados?
6. Avaliação de Riscos
• A escolha das variáveis críticas é consistente com o limite de elasticidade proposto? • A análise de sensibilidade foi realizada variável a variável e usando vários cenários? • Existem formas de minimizar o nível de enviesamento por otimismo?
Análise de Sensibilidade e Risco
De acordo com o estabelecido nos regulamentos que definem os apoios financeiros da UE aos países membros (artigo 40.º, alínea e), deve ser incluída na ACB uma avaliação de riscos, a qual deve incluir duas ações principais:
• Análise de sensibilidade: que visa identificar as variáveis críticas do projeto. O GCBAIP sugere que se considere como “críticas” as variáveis para as quais uma variação (positiva ou negativa) de 1% implica uma variação correspondente de 5% no valor de base do VAL. Podem, contudo, ser adoptados critérios diferentes;
• Análise de risco: para ultrapassar as limitações da análise de sensibilidade, que não incorpora a incerteza nas decisões de investimento, o GCBAIP recomenda o recurso à simulação pelo método de Monte Carlo (SMMC).
Neste contexto, para a realização da análise de sensibilidade é necessário identificar as variáveis críticas do investimento e para a avaliação do risco é fundamental associar a cada uma delas uma distribuição de probabilidades, definida numa gama de valores em torno da melhor estimativa utilizada no caso de referência.
A Figura 17 apresenta exemplos de variáveis críticas, agrupadas por categorias homogéneas, consideradas determinantes para o sucesso dos projetos de investimento (GCBAIP, 2008):
Figura 17 – Exemplos de variáveis críticas
Fonte: Adaptado do Guide to Cost Benefit Analysis of Investment Projects (2008) Sublinhar que, no âmbito dos projetos de investimento no sector do tratamento dos resíduos, onde se insere o projeto da CVO, o qual foi objeto de estudo de caso, há a considerar a análise
Categorias
Taxa de inflação, taxa de crescimento dos salários reais, preço da energia, alterações dos preços de bens e serviços
População, taxa de crescimento demográfico, consumo específico, taxa de doença, volume da circulação, dimensão do mercado, quota de mercado, quantidades vendidas Duração de um estaleiro de construção (atrasos nos trabalhos), custo horário da mão de obra, produtividade horária, custo do terreno, custo do transporte, distância à fábrica, custo dos arrendamentos, valor do investimento em capital fixo
Preço dos bens e serviços utilizados, custo com pessoal, preço da electricidade, preço do gás, custo de manutenção dos equipamentos
Parâmetros quantitativos dos
custos de exploração Consumo específico da energia e dos outros bens e serviços, número de colaboradores Preço das receitas Taxas, preços de venda dos produtos, preço dos produtos semi-acabados
Exemplos de variáveis críticas
Dados relativos à procura Dinâmica dos preços
Custos de investimento
de risco que se prende com a vertente social. Este risco está relacionado com a eventual rejeição do projeto pela população, devido aos potenciais impactos na qualidade de vida da área envolvente. Este risco é geralmente denominado NIMBY (“Not in my backyard”, isto é, no meu quintal, não!) e pode ser objeto de uma análise qualitativa assente num questionário ou em contatos diretos com a população afetada.
Uma vez identificadas as variáveis críticas, é necessário, para se proceder à análise dos riscos, associar a cada variável uma distribuição de probabilidades, com a definição de uma gama de valores em torno da melhor estimativa utilizada no caso de referência, ou seja, do cenário base. Atribuindo distribuições de probabilidade adequadas às variáveis críticas, podem-se estimar distribuições de probabilidade dos indicadores de desempenho financeiro e económico. Isto permite ao analista apresentar estatísticas sobre os indicadores de desempenho do projeto (valores esperados, média, desvio-padrão, máximo, mínimo, moda).
Distribuição de probabilidade das variáveis críticas
As Figuras 18 e 19 mostram os diferentes tipos de distribuições de probabilidade usadas na simulação de Monte Carlo, frequentemente utilizadas na literatura e, em especial, na análise dos riscos associados aos projetos de investimento (GCBAIP, 2008), concretamente: a distribuição discreta, normal, triangular simétrica e assimétrica.
Figura 18 - Distribuição discreta (a) e Distribuição normal (b)
Figura 19 – Distribuições triangulares simétrica (c) e assimétrica (d)
Distribuições discretas: a Figura 18 (a) representa uma distribuição de probabilidades
discretas em valores constantes para intervalos definidos da variável. Esta representação é frequentemente utilizada por ser fácil de calcular, podendo ser usada aquando se tem informação suficiente sobre a variável a ser estudada, partindo do pressuposto que ela pode assumir apenas alguns valores específicos, normalmente baseados em histórico.
Distribuição normal ou contínua: a Figura 18 (b) apresenta uma curva típica simétrica em
forma de sino, ou curva de Gauss, designada também por distribuição normal ou contínua. É, provavelmente, a mais importante e a mais usada. A distribuição normal é definida por dois parâmetros: Média (µ), e Desvio Padrão (σ). O grau de dispersão dos valores possíveis em torno da média é medido pelos valores do desvio padrão. As distribuições normais ocorrem em uma série de situações diferentes, em especial, quando há motivo para suspeitar da presença de um grande número de pequenos efeitos que agem de forma aditiva e independente, sendo, portanto, possível nestes casos assumir que as observações serão normalmente distribuídas.
Distribuição triangular: as distribuições triangulares ou de três pontos, Figura 19, são
frequentemente usadas quando não há informações detalhadas sobre o comportamento passado da variável. Esta distribuição é definida por um “valor otimista”, por um “valor pessimista” e por um “valor provável”, que, respetivamente fornece o máximo, o mínimo e os valores modais da distribuição de probabilidade. Por outras palavras, a distribuição triangular é a distribuição de probabilidade contínua que possui um valor mínimo “a” um valor máximo “b” e uma moda “c”, de modo que a função densidade de probabilidade é zero para os extremos (a e b). A distribuição triangular é tipicamente utilizada como uma descrição subjetiva de uma população para a qual não só existe uma amostra limitada e, especialmente, nos casos em que a relação entre as variáveis é conhecida, mas os dados são escassos. A especificação analítica e gráfica de uma distribuição triangular varia muito, dependendo do peso dado ao valor modal em relação aos valores de pontos extremos (GCBAIP, 2008).
Há dois tipos de distribuições triangulares:
• Distribuição triangular simétrica (Figura 19 c), com o seu valor mais elevado mais provável que as baixas e com o mesmo intervalo entre o valor modal e o valor baixo e entre o valor modal e o valor elevado;
• Distribuição triangular assimétrica (Figura 19 d), com o valor mais alto do que o valor mais baixo e com um intervalo maior entre o valor modal e o valor mais elevado do que o intervalo entre o valor modal e o baixo valor (ou vice-versa).
A distribuição de probabilidades para cada variável pode decorrer de diversas fontes. A fonte mais comum é a dos resultados de estudos efetuados para obter os valores experimentais pretendidos, em situações o mais similares possível às do projeto. Utilizando diferentes métodos indicados na literatura especializada (inferência estatística), é possível, em quase todos os casos, obter uma distribuição de probabilidades a partir dos dados experimentais, que pode ser expressa sob forma gráfica e/ou analítica. Quando não existem dados experimentais, podem ser utilizadas as distribuições encontradas na literatura, que são válidas para os casos similares ao caso estudado.
Outra possibilidade (método Delphi) é consultar um painel de peritos, pedindo a cada um deles que calcule a probabilidade a atribuir a intervalos definidos de valores – geralmente, apenas um número limitado – do parâmetro em questão e, em seguida, combinar os valores obtidos segundo as regras da estatística.
Simulação pelo Método de Monte Carlo (SMMC)
A SMMC é um modelo probabilístico onde a distribuição de probabilidades de um conjunto de variáveis não controláveis (variáveis de entrada ou input) é repetido aleatoriamente, garantindo uma amostra representativa, tendo em conta as correlações existentes entre as variáveis. Este tem como finalidade, encontrar a distribuição de probabilidade associada aos critérios de decisão (variável de saída ou output) como o VAL e a TIR. A partir destas distribuições, algumas questões podem ser respondidas como, por exemplo, o intervalo de resultados dos critérios de decisão ou a probabilidade de rendibilidade do projeto ultrapassar um valor crítico definido.
A forma mais útil de apresentar o resultado do VAL ou da TIR é expressá-lo em termos de distribuição de probabilidade ou de probabilidade acumulada, no intervalo de valores resultante da simulação.
A Figura 20, inserida na página seguinte, fornece um exemplo gráfico da distribuição de probabilidades para o VAL.
Figura 20 - Exemplos de distribuição de probabilidades (a) e de distribuição de probabilidades acumuladas (b) do VAL
Fonte: GCBAIP (2008)
A curva de probabilidades acumuladas permite atribuir ao projeto um grau de risco, como por exemplo, verificar se as probabilidades acumuladas são superiores ou inferiores a um valor de referência considerado crítico. É também possível avaliar as probabilidades do VAL ou da TIR de se situarem abaixo de um determinado valor que se adote como limite (GCBAIP, 2008).
O exemplo apresentado na Figura 20 (b) permite-nos retirar um conjunto de conclusões acerca da probabilidade de insucesso ou sucesso do projeto. Neste caso, a probabilidade de insucesso do projeto VAL é aproximadamente 30%, ou seja, em 30% dos casos simulados obtiveram-se valores atuais líquidos negativos.