GERENCIAMENTO DE PORTFOLIO:
PROPOSTA DE CÁLCULO DE RISCO DE
GLOSA FINANCEIRA EM PROJETOS DE
P&D DO SETOR ELÉTRICO
Eduardo Yamakawa eduardo.yamakawa@gmail.com Paulo A. Cauchick-Miguel paulo.cauchick@ufsc.br Daniel Jugend daniel@feb.unesp.br
Na gestão de portfolio de projetos, uma avaliação eficaz de riscos pode auxiliar na etapa de seleção de projetos, pois, calculando os riscos relativos individuais em um conjunto de projetos, pode-se estabelecer uma classificação ordinal dos mesmos para que a análise seja eficaz e útil aos avaliadores de projetos. Nesse contexto, as concessionárias de energia elétrica dos segmentos de geração, transmissão, e distribuição no Brasil são obrigadas a investir um percentual da receita operacional líquida (ROL) em projetos anuais de pesquisa e desenvolvimento (P&D) no programa da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Ao final dos projetos, realiza-se uma auditoria e, em caso de reprovação, pode glosar os valores gastos nos projetos corrigidos pela taxa SELIC. Nesse sentido, o objetivo desse trabalho é propor um cálculo de risco ordinal de glosa financeira em projetos padrão da ANEEL, por meio da utilização de um método multicritério de suporte à decisão (Multicriteria Decision Aid - MCDA). A proposta utilizou os critérios avaliados nas auditorias de final de projeto de P&D (por exemplo: aplicabilidade da pesquisa, impactos sociais e ambientais, dentre outros), com os pesos calibrados de acordo com o consenso de especialistas, auditores da ANEEL. Por meio da aplicação do MCDA, 37 projetos de P&D foram analisados, utilizando os dados reais de uma concessionária de energia elétrica. Assim, foi possível calcular os riscos de cada projeto e elaborar uma classificação ordinal em função dos respectivos riscos. A proposta resultou em uma análise mais assertiva dos projetos, sendo esta uma informação relevante para os analistas da concessionária de energia elétrica para compor a seleção do portfolio de projetos de P&D.
Palavras-chave: Gestão de portfolio de projetos, Gerenciamento de portfolio, Análise de risco, Pesquisa e Desenvolvimento (P&D)
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1. Introdução
O gerenciamento de portfólio de projetos (PPM – project portfólio management) se concentra em como os projetos são selecionados, priorizados, cancelados, integrados, e controlados no contexto de múltiplos projetos (YOUNG; CONBOY, 2013). Ao gerenciar um conjunto de projetos, o gerenciamento de portfólio visa melhorar o desempenho do portfólio como um todo (KILLEN, 2013), e consequentemente o desempenho operacional e inovador das empresas. O gerenciamento de portfólio é uma parte essencial do processo de planejamento de negócios e operacional para organizações privadas e públicas (SOLAK et al., 2010), e seu bom desempenho depende do contexto (MARTINSUO, 2012) e do alinhamento estrutural de uma organização com as necessidades do PPM (KAISER et al., 2015).
Ouro aspecto relevante refere-se ao ajuste estratégico necessário ao portfólio, que pode ser definido como o grau em que os objetivos e as demandas dos projetos de uma carteira estão alinhados com os objetivos e demandas da estratégia organizacional (UNGER et al., 2012). O alinhamento dos objetivos do projeto, suas demandas, bem os recursos alocados em um portfólio são também relevantes, de modo que os recursos mais eficazes sejam fornecidos aos projetos que proporcionem maior retorno financeiro à empresa e que possuam relevância estratégica (DIETRICH; LEHTONEN, 2005; MESKENDAHL, 2010).
Uma perspectiva de gestão de risco orientada para os negócios que pode considerar os riscos individuais do projeto são observados na literatura (ARTTO et al., 2008; OLSSON, 2008; TELLER, 2013). Uma abordagem de gerenciamento de riscos para o portfólio de projetos considera o alinhamento e a redistribuição de recursos entre os projetos e os riscos adicionais de portfólio (TELLER et al., 2014). Um gerenciamento de risco do portfólio pode ser usado para melhorar a transparência e a revelação de problemas (SANCHEZ et al., 2008). O gerenciamento de portfólio possui potencial para facilitar o ajuste e a alocação de recursos entre os projetos e permitir a consideração de riscos adicionais do portfólio e interdependências entre os riscos (SANCHEZ et al., 2008). Assim, o gerenciamento de risco em toda a carteira engloba o gerenciamento de risco nos níveis de projeto e do próprio portfólio (TELLER, 2013).
Ademais, o gerenciamento de risco no portfólio de projetos pode permitir que as empresas gerenciem os riscos de uma maneira melhor do que seria possível se os riscos do projeto fossem gerenciados independentemente uns dos outros (DE REYCK et al., 2005). Assim,
3 ainda segundo os autores previamente citados, o gerenciamento de risco do portfólio pode evitar falhas e melhorar o desempenho do portfólio de projetos. Especificamente, o gerenciamento de risco pode melhorar significativamente o sucesso de projetos de pesquisa e desenvolvimento – P&D (WANG et al., 2009), contexto do presente trabalho.
No Brasil, as concessionárias dos segmentos de geração, transmissão e distribuição são obrigadas a investir um percentual da receita operacional líquida (ROL) em projetos anuais de P&D no programa da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL), que regulamenta e supervisiona o serviço de energia elétrica, por meio da Lei 9.991/2000 (BRASIL, 2000). Os projetos de P&D são realizados por institutos de P&D, universidades ou empresas privadas e as concessionárias fazem a gestão desses projetos. Quando esses projetos são finalizados, os mesmos são auditados pela ANEEL. Se a originalidade do projeto desenvolvido não for comprovada ou se outros critérios importantes, como prazo do projeto, orçamento, escopo, metodologia, produto entregue ou documentação do projeto não forem atendidos, a ANEEL pode glosar um valor parcial ou mesmo o total do projeto e esse valor é corrigido o sistema especial de liquidação e custódia de taxas de referência (SELIC) e será devolvido ao fundo de P&D das concessionárias, ou seja, é uma perda financeira para a instituição, pois esse dinheiro gasto sairá do caixa operacional das empresas e não do fundo de P&D. Além disso, se a empresa não puder aplicar o valor total estabelecido em projetos de P&D, a concessionária também terá de aplicar esse valor que foi devolvido com incidência de juros em outros projetos de P&D. Caso contrário, a concessionária pode ser penalizada por uma multa para não aplicar os valores exigidos por lei em projetos de P&D.
No programa de P&D da ANEEL, de 2008 a 2015, 1.660 novos projetos receberam um investimento de cerca de R$ 4,6 bilhões, o que significa uma média de R$ 2,8 milhões por projeto (ANEEL, 2015). Assim, existe a necessidade de se ter programas eficazes de P&D para as concessionárias de energia elétrica (DAIM et al., 2013). Assim, muitos utilitários (o que seria isso?) estão começando a usar o PPM para projetos de P&D. O gerenciamento formal de portfólio pode permitir que produtos e projetos de P&D sejam analisados de maneira sistemática, proporcionando melhores desempenhos no que se refere a lucratividade (maximização de valor), alinhamento com a estratégia de negócio e balanceamento dos graus de inovação dos projetos (COOPER et al., 1999; JUGEND et al., 2016).
4 Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é apresentar uma proposta de cálculo de risco ordinal de glosa financeira dos portfólios de projetos de P&D desenvolvidos no âmbito do programa de P&D da ANEEL. O trabalho apresenta ainda um resultado de classificação em função do risco de glosa financeira considerando dados reais de 37 projetos de P&D de uma concessionária brasileira. O termo glosa financeira significa cancelamento ou recusa parcial ou total de orçamento, conta, verba por serem considerados ilegais ou indevidos (NAUFEL, 2002).
2. Seleção metodológica de métodos multicritério de suporte à decisão
Tomada de decisão pode ser definida como o esforço para resolver o dilema de critérios conflitantes, cuja presença impede a existência de uma solução ótima e leva a encontrar o melhor compromisso (ZELENY, 1982). O Multi Criteria Decision Aid (MCDA) surgiu na segunda metade do século XX como um conjunto de técnicas e métodos para auxiliar indivíduos e organizações na solução de problemas de decisão, no qual vários pontos de vista, muitas vezes conflitantes, precisam ser considerados (VINCKE, 1992).
Diferentes métodos multicritério de suporte à tomada de decisão geralmente apresentam resultados diferentes, então um método que reflita as percepções do usuário da melhor maneira possível deve ser o método escolhido (LOKEN, 2006). O método deve fornecer ao tomador de decisão todas as informações necessárias, sendo compatível com os dados disponíveis, bem como deve ser tão fácil de usar e entender quanto possível (LOKEN, 2006).. Se os tomadores de decisão não entenderem o que está acontecendo no método escolhido, eles o percebem como uma “caixa preta”, sendo que o resultado pode não condizer com as recomendações do método (LOKEN, 2006).
Existem algumas maneiras possíveis de classificar os métodos de suporte à decisão existentes, classificando-os em três categorias (BELTON; STEWART, 2002): (i) Modelos de medição de valor; (ii) Meta, aspiração e modelos de nível de referência, e (iii) Modelos outranking. Idealmente, os pesos devem indicar o quanto o tomador de decisão está disposto a aceitar no
trade-off entre dois critérios (LOKEN, 2006). A abordagem mais comumente utilizada é uma
teoria de valor multiatributo de funções de valor aditivo MAVT (Multi-attribute Value
Theory), na qual a função de valor parcial é normalizada em alguma escala conveniente. A
alternativa com a pontuação mais alta é a preferida. A teoria da utilidade multiatributo (MAUT) pode ser considerada uma extensão do MAVT. MAUT (Multi-attribute Utility
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Theory) é um método mais rigoroso de como incorporar as preferências de risco e a incerteza
nos métodos multicritérios de apoio à decisão. Ao usar essa abordagem, as funções de utilidade de multibanco nas quais as preferências de risco são refletidas diretamente nos valores devem ser estabelecidas em vez de funções de valor (LOKEN, 2006). O processo de hierarquia analítica (AHP) tem algumas semelhanças com a abordagem da função de valor de multibanco. O AHP também pode ser descrito como um meio alternativo de deduzir uma função de valor (BELTON; STEWART, 2002). No entanto, o MAVT e o MAUT baseiam-se em diferentes hipóteses sobre as medições de valor e que o AHP é desenvolvido independentemente de outras teorias de decisão. Tanto MAUT quanto AHP apresentam seus resultados como rankings cardinais, o que significa que cada alternativa recebe uma pontuação numérica de desejo. Consequentemente, os resultados dos dois métodos são diretamente comparáveis (LOKEN, 2006).
Neste trabalho, foi utilizado o método MCDA, que é um modelo de mensuração de valor, pois é necessário calcular o risco ordinal para cada projeto. Ao usar métodos de medição de valor, uma pontuação numérica (ou valor) é atribuída a cada alternativa. Essas pontuações produzem uma ordem de preferência para as alternativas. Ao usar essa abordagem, os vários critérios recebem pesos que representam sua contribuição parcial para a pontuação geral, com base na importância desse critério para os tomadores de decisão. Em um problema de MCDA, geralmente há uma melhor decisão, solução ou ação simultaneamente para todos os critérios.
3. Proposta de cálculo de risco ordinal de glosa financeira em portfolio de P&D
Os critérios para os projetos de P&D a serem avaliados por uma concessionária de energia elétrica incluem: “aplicabilidade da pesquisa a ser desenvolvida”, “experiência e especialização dos pesquisadores que trabalharão no projeto”, “impactos sociais e ambientais”, e as “justificativas para a execução do projeto”. O método a ser utilizado considera os seguintes quesitos: “descrição das etapas do projeto e sua duração”, “objetivos do projeto”, “originalidade proposta”, “potencial de geração de propriedade intelectual”, “razoabilidade financeira”, “previsão de transferência de tecnologia”, “difusão tecnológica” e “viabilidade econômica”. Após o cálculo do risco de risco ordinal, os projetos passam por um processo de seleção de projeto por um comitê de especialistas da concessionária de energia elétrica.
6 As informações de risco ordinais são usadas como parte dos critérios para selecionar os projetos que comporão o portfólio de projetos. Os itens avaliados na auditoria da ANEEL são mostrados na Figura 1.
Figura 1 – Itens avaliados na auditoria de projetos de P&D (baseado em ANEEL, 2013)
Auditoria ANEEL Prazos Resultados/ Produtos Financeiro Conhecimento
Prazos Execução do Projeto Resultados/Produtos das
Etapas Projetos Cumprimento dos resultados
previstos Considerando Produto Principal
Prazo Envio Informações p/ ANEEL Gastos realizados na execução do projeto Investimentos realizados no projeto Membros da equipe do projeto Transferência e difusão tecnológica Aplicabilidade da Pesquisa realizada
Forma de contabilização dos recursos do projeto Originalidade proposta está
sendo mantida
Cada item apresentado na Figura 1 foi dividido em cinco níveis de avaliação. A Tabela 1 mostra um exemplo dos níveis para o item “aplicabilidade da pesquisa”. Cada nível representa, portanto, quão adequada é essa “aplicabilidade” do projeto do pior nível (nível 1) até o melhor nível (nível 5). De modo similar, o mesmo ocorre para os outros critérios citados no início dessa seção.
7 Tabela 1 - Descrição dos níveis para o critério “aplicabilidade da pesquisa”
Níveis Descrição
Nível 1 O projeto não tem aplicabilidade nenhuma
Nível 2 Os resultados do projeto podem ser aplicados apenas na concessionária de energia elétrica para o qual o mesmo está sendo desenvolvido, mas a aplicação como um todo não é claro Nível 3 Os resultados são claros, porém só podem ser aplicados na concessionária de energia
elétrica para o qual o mesmo está sendo desenvolvido
Nível 4 Os resultados do projeto podem ser aplicados na concessionária de energia elétrica, em um contexto geográfico grande como regional, nacional ou internacional
Nível 5
Os resultados do projeto podem ser aplicados na concessionária de energia elétrica, em um contexto geográfico grande como regional, nacional ou internacional ou em um contexto maior como toda a indústria de energia elétrica ou ainda em diferentes setores da economia
Fonte: Elaborada pelos autores com base no desenvolvimento dos critérios de avaliação dos projetos de P&D
O próximo passo após a definição dos níveis é calibrar todos os níveis de acordo com o consenso entre dois especialistas consultores que são auditores da ANEEL, utilizando o software Macbeth® (versão “demo”). Os julgamentos de importância entre níveis tiveram os seguintes pesos: “nulo”, “muito fraco”, “fraco”, “moderado”, “forte”, “muito forte” e “extremo”. Nas comparações horizontais, a partir da esquerda (nível 1) à direita (nível 5), as diferenças de atratividade precisam crescer. Nas comparações verticais, para cima do nível 5 até o nível 1, os julgamentos de importância também têm que crescer. Um exemplo dos julgamentos de importância é ilustrado na Figura 2. Depois que as diferenças de atratividade são selecionadas, os valores transformados de uma escala ordinal para uma escala cardinal para cada nível são apresentados na Figura 2. Para cada nível (1 a 5), há um valor de correspondência com uma escala cardinal que representa o nível. A Tabela 2 apresenta os valores transformados para as escalas cardinais para cada descrição de nível para os critérios de aplicabilidade da pesquisa realizada.
Figura 2 – Diferença de atratividade entre níveis de critérios
8 Tabela 2 - Valores transformados em escala cardinal para cada nível de descrição - critério: “aplicabilidade da
pesquisa”
Critério aplicabilidade da pesquisa Escala
Cardinal Descrição
137,5 O projeto não tem aplicabilidade
100 Os resultados do projeto podem ser aplicados apenas na concessionária de energia elétrica para o qual o mesmo está sendo desenvolvido, mas a aplicação como um todo não é claro
50 Os resultados são claros, porém só podem ser aplicados na concessionária de energia elétrica para o qual o mesmo está sendo desenvolvido
0 Os resultados do projeto podem ser aplicados na concessionária de energia elétrica, em um contexto geográfico grande como regional, nacional ou internacional
-50
Os resultados do projeto podem ser aplicados na concessionária de energia elétrica, em um contexto geográfico grande como regional, nacional ou internacional ou em um contexto maior como toda a indústria de energia elétrica ou ainda em diferentes setores da economia
Fonte: Elaborada pelos autores com base na análise dos critérios da auditoria ANEEL
Após o processo de transformação de valores em escalas cardinais, todos os 13 critérios utilizados na proposta foram agrupados de acordo com quatro grupos relacionados aos projetos: (i) descritivo, (ii) resultados e produtos, (iii) impactos e viabilidade, e (iv) conhecimento. Para cada grupo de critério, os valores transformados em escalas cardinais tiveram as diferenças de atratividade um critério entre si para definir as taxas de compensação, que são como constantes de escala, que transformam valores locais em valores globais, onde cada critério é representado por uma taxa de compensação ou de substituição, a qual é a importância relativa que um critério tem em relação aos demais, comparando-os. Tais taxas, quando combinadas, levam a uma avaliação global que permite ao analista comparar as alternativas disponíveis (ENSSLIN et al., 2001) entre os critérios. Os critérios de (i) a (iv) tiveram as diferenças de atratividade - que correspondem as representações matemáticas das diferenças de intensidade entre critérios - são comparadas entre si, e as taxas de compensação também são apresentadas para cada grupo (ENSSLIN et al., 2001). Eles foram agrupados em um grupo geral “risco ordinal de glosa financeira”, onde os grupos tiveram seus critérios de atratividade definidos, comparando um contra outros usando o software Macbeth e as taxas de compensação calculadas conforme mostrado na Figura 3, onde para cada projeto é possível verificar quais os critérios estão com maior nível de risco, os quais estão indicados com setas e, caso a concessionária tenha interesse no projeto, pode solicitar que estes pontos sejam melhor elaborados pelos proponentes para que haja uma redução do risco ordinal de glosa do projeto.
9 Figura 3 – Proposta multicritério de modelo de risco ordinal de glosa financeira
Risco ordinal de glosa financeira
Descritivo Resultadose Produtos Impactos e Viabilidade Conheci-mento Metodo-logia Resulta-dos das Etapas Aplicabili-dade da pesquisa Justifica-tivas Razoa-bilidade financei-ra Impactos sociais e ambientais Proprie-dade in-telectual Transfe-rência e difusão tecnológica Originali-Dade da Pesquisa Viabilida-de eco-nômica Qualifica-ção profis-sional Objeti-vos 30% 40% 20% 10% 25% 25% 25% 20% 20% 50% Pesqui-sadores do projeto 25% 10% 40% 40% 20% 40% 60%
Fonte: Elaborada pelos autores com base no modelo de auditoria ANEEL
A equação para esta proposta foi desenvolvida em relação à soma de todos os valores transformados em escalas cardinais de cada critério multiplicada pela taxa de remuneração dos critérios e também multiplicada pela taxa de remuneração do grupo (mostrado na Equação 1). Essa equação mostra o risco ordinal de glosa financeira para projetos a serem analisados pela concessionária. A Equação 1 é elaborada a partir do diagrama apresentado na Figura 3 e o critério valor cardinal é multiplicado pelo peso de cada critério multiplicado e pelo peso do grupo de critérios e é adicionado aos demais critérios do grupo de critérios que são multiplicados da mesma forma:
𝑹𝑶𝑮𝑭 = 𝟎, 𝟑 × 𝟎, 𝟐𝟓 × 𝑶𝑩𝑱 + 𝟎, 𝟑 × 𝟎, 𝟐𝟓 × 𝑱𝑼𝑺𝑻 + 𝟎, 𝟑 × 𝟎, 𝟐𝟓 × 𝑴𝑬𝑻𝑶𝑫 + 𝟎, 𝟑 × 𝟎, 𝟐𝟓 × 𝑷𝑬𝑺𝑸 + 𝟎, 𝟒 × 𝟎, 𝟐 × 𝑹𝑬𝑺𝑬𝑻𝑨𝑷 + 𝟎, 𝟒 × 𝟎, 𝟐 × 𝑨𝑷𝑳𝑰𝑪 + 𝟎, 𝟒 × 𝟎, 𝟓 × 𝑶𝑹𝑰𝑮 + 𝟎, 𝟒 × 𝟎, 𝟏 × 𝑸𝑼𝑨𝑳𝑰𝑭 + 𝟎, 𝟐 × 𝟎, 𝟒 × 𝑽𝑰𝑨𝑩𝑬𝑪𝑶𝑵 + 𝟎, 𝟐 × 𝟎, 𝟒 × 𝑹𝑨𝒁𝑭𝑰𝑵 + 𝟎, 𝟐 × 𝟎, 𝟐 × 𝑰𝑴𝑷𝑺𝑶𝑨𝑴𝑩 + 𝟎, 𝟏 × 𝟎, 𝟒 × 𝑷𝑹𝑶𝑷𝑰𝑵𝑻 + 𝟎, 𝟏 × 𝟎, 𝟔 × 𝑻𝑫𝑻 (1) Onde:
ROGF – Risco ordinal de glosa financeira OBJ – objetivos do projeto
JUST – justificativa para realização do projeto METOD – metodologia do projeto
10 PESQ – pesquisadores do projeto
RESETAP – resultados das etapas do projeto APLIC – aplicabilidade do projeto
ORIG – originalidade da proposta do projeto
QUALIF. – qualificação profissional resultante do projeto VIABFIN – viabilidade econômica do projeto
RAZFIN – razoabilidade financeira do projeto
IMPSOAMB – impactos sociais e ambientais resultantes do projeto PROPINT – propriedade intelectual gerada como resultado do projeto TDT – transferência e difusão tecnológica dos resultados do projeto
3. Resultados do cálculo de risco ordinal de glosa financeira do portfólio de P&D
No cálculo do risco ordinal de glosa financeira do portfolio de projetos de P&D foram utilizados dados de 37 projetos de P&D de uma concessionária de energia elétrica brasileira. O resultado dos valores calculados é apresentado na Tabela 3.
Tabela 3 – Risco ordinal de glosa financeira do portfolio de projetos de P&D
Critérios Projeto 1 Projeto 2 Projeto 3 Projeto 4 Projeto 5 Projeto 6
Objetivos 0 0 57,14 -57,14 100 57,14 Justificativa 57,14 57,14 57,14 -42,86 100 57,14 Metodologia 50 -50 100 -50 0 100 Pesquisadores do Projeto 150 -50 100 -50 50 50 Resultados e Produtos 0 0 50 57,14 0 57,14 Aplicabilidade -50 -50 50 -50 0 100 Originalidade -47,06 -47,06 47,06 0 0 47,06 Treinamento Profissional -50 -50 100 -50 -50 0 Viabilidade Econômica 100 -42,86 100 57,14 100 57,14 Razoabilidade Financeira 100 150 100 0 100 100
Impactos Sociais e Ambientais 0 50 50 0 0 50
Propriedade Intelectual 50 0 100 150 50 100
Transferência e Difusão
Tecnológica 50 0 100 -37,5 -37,5 100
Risco ordinal de glosa financeira 24,87 -8,06 72,98 -8,11 32,50 66,38
Risco ordinal de glosa financeira
normalizado 0,48 0,25 0,82 0,25 0,54 0,78
Fonte: Elaborada pelos autores com base no modelo proposto utilizando nos cálculos dados reais de 37 projetos da concessionária de energia elétrica
11 A Tabela 4 ilustra a classificação dos 10 primeiros projetos de P&D (dos 37 considerados), de acordo com o risco ordinal de glosa financeira normalizado calculado. Neste caso, o risco é crescente, ou seja, aumenta conforme o valor calculado apresentado.
Tabela 4 – Classificação de projetos de acordo com o risco ordinal de glosa financeira normalizado calculado
Classificação considerando o risco ordinal de glosa financeira normalizado
Valor do risco ordinal de glosa financeira normalizado Número do Projeto 1 0,00 15 2 0,08 10 3 0,23 23 4 0,24 24 5 0,25 2 6 0,25 4 7 0,34 11 8 0,34 33 9 0,34 36 10 0,35 20
Fonte: Elaborada pelos autores com base em no modelo proposto utilizando dados reais de 37 projetos da concessionária de energia elétrica
Como pode ser visto na Tabela 4 (classificação dos projetos de acordo com o risco ordinal de glosa financeira normalizado calculado), neste trabalho, os riscos ordinais calculados do projeto são valores relativos porque são comparados com os outros riscos do projeto no mesmo portfólio. Porém, este valor é útil para a análise de seleção de projetos, pois é possível verificar os projetos de maior risco no universo de projetos analisado.
4. Conclusões
No desenvolvimento da proposta de cálculo de risco ordinal de glosa financeira para os projetos de P&D, os critérios foram escolhidos em relação aos critérios do manual de auditoria da ANEEL. Com a aplicação da proposta desenvolvida utilizando os dados reais de uma concessionária de energia elétrica foi possível calcular os riscos ordinais de cada projeto e elaborar uma classificação ordinal em função dos riscos destes projetos, o que pode ser útil para os analistas da concessionária que farão a seleção de projetos podendo-se ter uma análise mais assertiva dos projetos, pois é possível analisar para cada projeto os critérios individualmente e verificar quais apresentam maior potencial de risco e caso seja um projeto
12 com maior interesse pela concessionária pode-se solicitar ao proponente do mesmo que desenvolva os itens críticos de maneira a reduzir o risco, ou caso a concessionária tenha um interesse menor no projeto pode descartá-lo do conjunto de projetos em análise para seleção do portfolio. Pode-se também utilizar esta informação em conjunto com outros critérios como, por exemplo, “alinhamento com a estratégia da empresa”, “orçamento de projetos de P&D” e “possibilidades de os resultados do projeto de P&D serem comercializados”.
Este trabalho possui diversas limitações, dentre as quais se destaca o fato de ter utilizado a opinião de apenas dois especialistas no desenvolvimento do modelo. O fato de também de ter utilizado apenas uma concessionária para realizar o cálculo do risco ordinal de glosa financeira é outra limitação deste trabalho. Entende-se, desta maneira, que futuros estudos poderiam aplicar modelos semelhantes a este em outras concessionárias de energia ou até mesmo em empresas de outros setores e que possuem em seu portfólio projetos de P&D.
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