Sistemas híbridos

São sistemas, conforme Santos, Carmona e Leismann (2010), que se utilizam de meios computacionais, estimativa e simulação diretas, sendo movidos por uma relação causal direta, cujos parâmetros são determinados através de técnicas de estimativas e expressos em matrizes.

Modelos matemáticos para simulação se caracterizam como uma função tipo: y =

f(x, p), onde y, x e p podem ser uma única variável, um vetor ou uma matriz, conforme

Silva (2006-A). Para subsidiar a tomada de decisão, Silva (2006-B) diz que esse processo requer experimentações com análise de sensibilidade, comparação de cenários e SMC.

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Nesses sistemas pode-se utilizar, inclusive, a SMC como meio de inserir a incerteza no processo de avaliação, assim como foi usado nesta dissertação com a avaliação do projeto pelo método determinístico. Nagaoka e Esperancini (2006) dizem que o método de SMC permite a observação de variáveis em mutação simutâneamente nos cenários estimados e a análise de seus efeitos conjuntos na rentabilidade do investimento. A SMC atribui uma distribuição de probabilidade ou função de densidade à variável ou variáveis escolhidas para análise.

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5 CONCLUSÃO

Durante o processo de estudo foram encontradas dificuldades para angariar os dados necessários a fim de proceder a análise do fluxo de caixa e aplicar o método estocástico, que é o objetivo deste trabalho. Os parâmetros disponíveis relativos a produção, vendas, custos do setor em estudo foram encontrados nos organismos estatais de pesquisa, bem como nas representações de classe industrial do setor em análise, não estando, contudo, disponível, o desvio-padrão. Como para calcular as estimativas desejadas o software utilizado necessita do desvio-padrão ou de variações que os indicadores possam sofrer, optou-se por utilizar os parâmetros macroeconômicos do Governo Federal do Brasil, especificamente o PIB e o IPCA, cujos desvios-padrão e limites-de-variação são conhecidos.

Os métodos determinísticos são largamente utilizados com eficiência para verificação da viabilidade econômico-financeira de projetos, especialmente pelos critérios do VPL e TIR. Porém há outros critérios que podem complementar e ajudar na tomada de decisão. Neste trabalho foram examinados apenas esses dois.

Entre os resultados deste trabalho tem-se, evidentemente, de considerar que a análise pelos critérios determinísticos oferece parâmetro suficiente para a tomada de decisão, entretanto, a utilização de um método estocástico para auxiliar no sistema de análise de projetos determinístico oferece mais informações para o gestor, de maneiras que ele pode decidir conhecendo o risco a que está exposto.

Apesar de reconhecer a eficiência desses métodos determinísticos, buscou-se nesta dissertação pesquisar a utilidade de se adicionar ao corpo de instrumentos de análise de projetos produtivos o método estocástico, denominado de Simulação de Monte Carlo (SMC), que se baseia em números aleatórios para calcular a probabilidade de sucesso de um determinado investimento.

Percebe-se que, com a utilização do método de SMC, tem-se a medida do risco a que o financiador do projeto irá se submeter, podendo oferecer ao empreendedor a medida de seu esforço para a realização do fluxo de caixa projetado, conforme cálculos prévios.

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A incorporação da SMC na avaliação de projetos pelo sistema determinístico, caracterizado pelos cálculos dos critérios do VPL e TIR, vem adicionar informações relevantes sobre a dimensão de risco do projeto. O método estocástico calculado pela técnica de SMC é marcado por indicar uma probabilidade de concretização dos valores do VPL e da TIR, que foram os critérios utilizados para análise neste trabalho.

Pode-se considerar também, como resultado deste trabalho, a análise do projeto por cenários baseados no fluxo de caixa mínimo que torna o projeto viável. E o sistema de SMC demonstrou utilidade no cálculo do espectro do FCMP, que dá a dimensão de estocasticidade dos eventos diários, caracterizando como o risco se apresenta, e que se pretendeu medir. O FCMP contribuiu para a compreensão do risco, o qual deve ser marcado como o cenário de pior ocorrência para o projeto, posto que abaixo desse parâmetro o projeto deve ser rejeitado. Frise-se que no modelo determinístico também se calcula o FCMP, entretanto, por esse método, só se obtém um único FCMP, enquanto que, com o apoio da SMC, pode-se construir um espectro que servirá para o planejamento estratégico empresarial, e demonstrar a incerteza a que está exposto o fluxo de caixa.

Com relação ao risco de modelo, percebe-se que ele não tem impacto sobre as conclusões deste estudo, e nem sobre a decisão de investir neste projeto, posto que o risco é inerente ao projeto por si só, e não aos direcionadores de variáveis aqui utilizados em apoio ao estudo. O movimento que eles venham sofrer apenas irá alterar o valor em risco (VaR), isto é, o retorno sobre o investimento ser diferente do esperado ou calculado na análise. Porém o risco, qualquer que seja ele, continua o mesmo, e estará no mercado, na atividade, e, por conseguinte, no projeto. Não foi medido com este estudo o VaR, mas o risco propriamente dito, ao qual o projeto estará exposto e que a instituição financeira irá assumir.

Para finalizar, sugere-se que o mercado possa aplicar taxas de juros aos financiamentos, conforme a probabilidade de sucesso que o projeto apresente, isto é, de acordo com o risco de projeto. Assim sendo, um projeto, que tenha, por exemplo, 80% de probabilidade de sucesso, poderá obter financiamento com taxa de juros menor do que outro, cuja probabilidade de sucesso tenha sido calculada em 60%. Um

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segundo projeto, do mesmo empresário, poderá obter financiamento a uma taxa de juros diferente do primeiro, posto que cada projeto tem um risco diferente do outro.

Como já foi dito, projetos que pretendam investir quantias equivalentes podem possuir riscos diferentes, enquanto que projetos de investimentos de valores distintos podem possuir riscos idênticos.

Outra sugestão para o mercado é que a legislação poderá prever essa gradação nas taxas de juros de acordo com o risco apresentado por cada cliente e projeto, autorizando aos bancos oficiais definir os níveis de risco e as taxas de juros a serem aplicadas de acordo com o risco apresentado por cada projeto, em conformidade com os preceitos dos Acordos de Basileia.

Uma terceira sugestão nessa área refere-se ao parâmetro definidor da taxa de juros que será aplicada em cada financiamento. O parâmetro poderá ser a probabilidade calculada no fluxo de caixa do cenário pessimista, pois ele dá uma boa dimensão do risco com os demais a ele associados: o FCMP, a TMG, a TMR e a probabilidade de sucesso calculada pela SMC.

Sugestões de outra ordem surgiram durante o processo de estudo, não sendo o objetivo direto deste trabalho, mas que ficam expostos para uma etapa futura. Percebeu-se a necessidade de se definir o risco de financiamento enquanto função do risco de projeto e do risco de crédito. Pois se o risco total tende a zero, bem como o risco de projeto e o risco de crédito, então o risco de financiamento deve também tender a zero.

Percebe-se que o arcabouço disponível para a análise de projetos oferece, ao analista a possibilidade de fazê-lo capaz de produzir informações para decidir, com um nível maior de segurança, entre a aceitação ou rejeição do projeto. Esse estudo não invalida a metodologia de análise de projetos existente. Muito pelo contrário, sugere que se deve adicionar à metodologia determinística, o estudo de aferição da probabilidade de fatores adversos ocorrerem, e a metodologia de estudo de cenários pelo FCMP, TMG e TME e o uso da SMC vêm oferecer maior conhecimento do risco, tornando a decisão de aceitação ou rejeição do projetos mais segura.

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