Gestão Financeira no Agronegócio CARLOS PANDOLFI

Texto

(1)9 4 67. 0 . Gestão Financeira no 2 2 6 . 3 9 Agronegócio I7 F L O. R A C. S O L. D N PA.

(2) Programa Introdução ao risco. 9 4 67. 0 . 2 2 6 . 3 Formas de Mitigação do Risco de crédito 9 7 I F L Análise de SensibilidadeO D N A P Árvore de Decisão S O L R Simulação CA de Monte Carlo Avaliação do Risco de Crédito. Opções Reais 2.

(3) 9 4 67. 0 . 2 2 6 . 93. Introdução 7 I F L O D. L R CA. OS. ao Risco. N A P. 3.

(4) Risco 9 4 67. 0 . 2 2 6 . 93. 7 I Desvios, positivos ou negativos, em relação ao valor esperado (média) F L O D N GanhoPA S O L R Oportunidade (retorno) A C Ameaça (mitigar). Perda 4.

(5) Risco 9 4 67. 0 . 2 2 6 . 3 Riscos de Situação: decorrentes 9 I 7de situações negociais (situação. Risco Primário: riscos básicos, F L inerentes a essência da empresa. DO de risco). Em geral, desdobram-se N em riscos primários. A P. S O L. R A C. 5.

(6) Risco 9 Os riscos estão em toda a parte – mas a-grande 4 7 6 questão é a forma como as empresas os 0 . 2 2 6 identificam, avaliam, controlam . 3 e financiam. 9 7 I. F L O. D N Aé administração de risco, “Tudo na vida P S O L não sua eliminação” R CA. (Walter Wriston, ex-presidente do Citicorp). 6.

(7) Risco 9 4 7 Controlando os 6 0 . 2 riscos 2e reduzindo 6 . 3 9 os custos, podem 7 I. As empresas que administram o risco devidamente F ver os seus prêmios L desfrutam de O de seguro reduzidos D N relações facilitadas A e maior capacidade P S com os subscritores O de negociação num L R riscos. dos A seus mercado agressivo. C. 7.

(8) O Risco e os Negócios 9 4 67. 0 negócios. . O risco é um elemento inerente aos 2 2 6 . 93. 7 I Faturamento =FQuantidade X Preço L O D N Adois tipos básicos de risco para a atividade: Podemos classificar P S O L R CA. 8.

(9) O Risco e os Negócios 9 4 (A) Risco de produção – Na agricultura, por exemplo, 7 6 0 . é apontado como um dos principais responsáveis 2 2 6 . 3 pelas variações e quebras de safras devido à 9 7 I dificuldade em prever, na época F do plantio, o que irá L O até a colheita. ocorrer durante o processo D N A P S. O L R. CA. seguro 9.

(10) O Risco e os Negócios 49 de (B) O risco de preço – também conhecido como7risco 6 e nas relações 0 mercado, proveniente de alterações nos preços . 2 2 6 . de preços entre o momento em que a9decisão de produzir é 3 7da produção será tomada e o período em que a venda I F L realizada. O risco de mercado Odecorre do fato de a decisão de D investir ser anterior ao momento da produção e venda. AN L R CA. P S O. hedge. 10.

(11) 9 4 67. 0 . 2 2 6 . 93. O mundo ficou 7 I F L O D maisPA“arriscado”? N S O L. R A C. 11.

(12) 20. 0. 20/05/1987 24/04/1988 30/03/1989 05/03/1990 08/02/1991 14/01/1992 19/12/1992 24/11/1993 30/10/1994 05/10/1995 09/09/1996 15/08/1997 21/07/1998 26/06/1999 31/05/2000 06/05/2001 11/04/2002 17/03/2003 20/02/2004 25/01/2005 31/12/2005 06/12/2006 11/11/2007 16/10/2008 21/09/2009 27/08/2010 02/08/2011 07/07/2012 12/06/2013 18/05/2014 23/04/2015 28/03/2016 03/03/2017 06/02/2018 12/01/2019 18/12/2019 22/11/2020. Risco Oscilação do preço do petróleo bruto - Brent (FOB) - US$ 160. 140. 120. 9 4 67. 100. 80. 60. 40. L O D. S O L 7 I F 0 . 2 2 6 . 93. N A P. R A C. 12.

(13) 0. 01/01/2000 16/08/2000 01/04/2001 15/11/2001 01/07/2002 14/02/2003 30/09/2003 15/05/2004 29/12/2004 14/08/2005 30/03/2006 13/11/2006 29/06/2007 12/02/2008 27/09/2008 13/05/2009 27/12/2009 12/08/2010 28/03/2011 11/11/2011 26/06/2012 09/02/2013 25/09/2013 11/05/2014 25/12/2014 10/08/2015 25/03/2016 08/11/2016 24/06/2017 07/02/2018 23/09/2018 09/05/2019 23/12/2019 07/08/2020 23/03/2021. % a.a.. Risco. 30. 25. 9 4 67. 20. 15. 10. 5. L O D. R A C. S O L 7 I F 0 . 2 2 6 . 93. N A P. Taxa de juros - Over / Selic - (% a.a.) 13.

(14) 0 01/07/1999. 01/07/1998. 01/07/1997. 01/07/1996. 01/07/1995. 01/07/1994. 20000. OS. L R CA. Ibovespa 01/07/2021. 01/07/2020. 01/07/2019. 01/07/2018. 01/07/2017. 6 0 . 22. 01/07/2016. 120000. 01/07/2015. 01/07/2014. 6 . 93. 01/07/2013. D N PA 7 I F. 01/07/2012. 100000. 01/07/2011. OL. 01/07/2010. 80000. 01/07/2009. 60000. 01/07/2008. 01/07/2007. 01/07/2006. 01/07/2005. 40000. 01/07/2004. 01/07/2003. 01/07/2002. 01/07/2001. 01/07/2000. Risco. 140000 R$ 7,00. 9 4 7 R$ 6,00. R$ 5,00. R$ 4,00. R$ 3,00. R$ 2,00. R$ 1,00. R$ 0,00. Taxa de câmbio (R$/US$) 14.

(15) NATUREZA DOS RISCOS 9 4 67. 0 . 2 2 6 . 93. Risco é umFconceito I7 L O D “multidimensional” N A P S O. L R CA. 15.

(16) Tipos de Riscos Financeiros 9 4 67. L O D. S O L. 7 I F. 0 . 2 2 6 . 93. N A P. R A C. 16.

(17) Tipos de Riscos Financeiros 9 ▪ Risco de Mercado depende do comportamento do 4 7 6 0 mercado. . preço do ativo diante das condições de 2 2 6 . 93. 7 perdas devido às ▪ Para entender e medir possíveis I F L flutuações do mercadoDéOimportante identificar e N A quantificar o mais P corretamente possível as S O volatilidadesReLcorrelações dos fatores que impactam A C a dinâmica do preço do ativo.. 17.

(18) Tipos de Riscos Financeiros 9 perdas como ▪ Risco operacional está relacionado a possíveis 4 7 6 0 . resultado de sistemas e/ou controles inadequados, falhas de 2 2 6 . gerenciamento e erros humanos.793 I F L. ▪ Risco operacional pode serOdividido em três grandes áreas:. D N A P a) Risco organizacional S O L R b) Risco deCoperações A c) Risco de pessoal. 18.

(19) Tipos de Riscos Financeiros 9 4 7 ▪ Risco legal está relacionado a possíveis 6 0 . 2 2 pode ser perdas quando um contrato não 6 . 3 9 legalmente amparado. FI 7 L de perdas por ▪ Pode-se incluir aquiDO riscos N A documentaçãoPinsuficiente, insolvência, S O ilegalidade, falta de representatividade e/ou L R A autoridade por parte de um negociador, etc. C. 19.

(20) 9 4 67. L O D. S O L. 7 I F. 0 . 2 2 6 . 93. N A P. R A C. 20.

(21) 9 4 67. L O D. S O L. 7 I F. 0 . 2 2 6 . 93. N A P. R A C. 21.

(22) 9 4 67. L O D. S O L. 7 I F. 0 . 2 2 6 . 93. N A P. R A C. 22.

(23) Tipos de Riscos Financeiros ▪ Risco de Inadimplência. 9 4 67. 0 . 2 ▪ Risco de Degradação de Crédito 2 6 . 3 9 7 ▪ Risco de Degradação I das F L O Garantias D N A P ▪ RiscoOSSoberano L R A ▪CRisco de Financiador ▪ Risco de Concentração. 23.

(24) Tipos de Riscos Financeiros Risco na Concessão de Crédito = f(fatores internos, fatores externos). 9 4 7 Fatores internos Fatores externos 6 0 . 2 2 6 . Qualificação dos profissionais Concorrência 3 9 7 I F tributária Controles de riscos Carga L O D N Modelos estatísticos Caráter dos clientes A P S O Concentração Inflação L R A C Taxas de juros Taxa de câmbio 24.

(25) Tipos de Riscos Financeiros ▪ Risco de liquidez dos ativos 7-49 6 0 . (posição X volume normalmente 2 2 6 . 3 transacionado) 9 7 I ▪ Risco de liquidezLF de financiamento O D ou risco deAN fluxo de caixa P antecipada transforma (liquidação S O L R escriturais em perdas reais, perdas A C chamadas de margem) 25.

(26) Natureza dos Riscos 9 qual o tipo Nem sempre é fácil diferenciar 4 7 6 0 de risco presente em2.determinada situação. 2 6 . 93. O tipo de F risco I 7 pode variar dependendo da ótica sob OLa qual o problema é observado.. D N PA. S O Um risco pode migrar para outro... L R. CA. Mensuração do Risco Integrado 26.

(27) 9 • “O risco não necessariamente deve ser 4 67 identificado, evitado, deve sim,.0ser 2 2 assimilado, controlado e administrado”. 6 . 3 9 7 identificado, administrado e • “Risco bem I F Riscos L controlado é gerador de agressividade O D N e eficácia. A P S O • Risco ignorado, negligenciado, é L R inibidor ou comprometedor da eficácia”. A C. 27.

(28) 9 4 67. 0 . 2 Avaliação3.do 62 9 7 I F L de Risco O D N A P S O Crédito L R A. C. 28.

(29) Avaliação do Risco de Crédito 9 4 67. 0 . 2 2 6 . 93. A política global de créditoIda 7 empresa deve estar F L embasada nos parâmetros de O risco que ela deseja assumir.. S O L. D N PA. R A C. 29.

(30) Avaliação do Risco de Crédito 9 4 Cinco Cs do crédito de Brighan e Weston: 7 6 0 . 22. 6 . 3 Caráter Idoneidade no mercado de crédito 9 7 I F pagar Disposição do cliente L em O D corretamente seu crédito. N A P S Habilidade em converter O L R Capacidade investimento em receita CA. 1. Potencial de geração de recursos do cliente visando a liquidação conforme pactuada.. 2 30.

(31) Avaliação do Risco de Crédito 9 4 Cinco Cs do crédito de Brighan e Weston: 7 6 . 93. 6 0 . 22. 3 Voltada para a medição dos 7 I F investimentos do cliente Capital Situação financeira. L O com atenção especial D ao seu Patrimônio Líquido. N A P S O Situação L R Garantias (Collaterals) A patrimonial C Julgam os ativos que o cliente pode oferecer para lastrear seu crédito.. 4. 31.

(32) Avaliação do Risco de Crédito 9 4 Cinco Cs do crédito de Brighan e Weston: 7 6 . 93. 6 0 . 22. Impacto de fatores externos sobre a 7 I F Condições fonte geradora de receitas L. O 5 Envolve as influências D do comportamento AN P S da conjuntura econômica sobre a O L R capacidade de pagamento do cliente. A C. 32.

(33) Avaliação do Risco de Crédito 9 4 Cinco Cs do crédito de Brighan e Weston: 7 Caráter. 7 Capital I F L DO. Capacidade. 6 . 93. 6 0 . 22. Garantia (Collateral). Condições. N A P. R A C. SHá um sexto C ... O L. 6. Conglomerado. 33.

(34) Avaliação do Risco de Crédito Fatores de avaliação do risco de crédito Experiência comercial que a empresa tem com o cliente.. Uso de modelos quantitativos e medidas estatísticas.. S O L. R A C. N A P. L O D. Utilização de índices-padrão específicos de crédito.. 7 I F. 9 4 67. 0 . 2 2 6 . 93. Avaliação retrospectiva das demonstrações contábeis, financeiros, produção.. Consulta à órgãos como Serasa, SPC, ... 34.

(35) Elementos de uma Política de Crédito Pontos importantes:. 9 4 Condições de prazo compatíveis com os prazos7de seus 6 0 fornecedores; . 2 2 6 . 3 9 Limites de crédito individuais 7 por clientes; I F L O Determinação do custo de captação de recursos combinando D N de cada perfil de cliente; A com o risco P S Ometodologia de análise de risco das operações de DefiniçãoLda R crédito (não individualmente por cliente); e, A C Estabelecimento de políticas de cobrança e controle das operações de crédito. 35.

(36) Avaliação do Risco de Crédito Inadimplência. 9 4 67. 0 . 2 • Má administração financeira, captação de6recursos e aplicações 2 . 3 inadequadas; 9 7 I • Giro dos negócios com forte dependência de recursos de F L Ode giro próprio; terceiros e ausência de capital D N A • Mudanças de ramo dePatividade em momento não apropriado; S O • Produção sem demanda; L R • Ausência de CArenovação tecnológica; • Desvio de recursos para outras atividades;. 36.

(37) Avaliação do Risco de Crédito. Inadimplência. 9 4 67. • Excesso e não renovação do imobilizado; 0 . 2 • Política de estoques inadequada; 2 6 . 3 9 • Ausência de controles e custos expressivos; 7 I F no ramo; • Administradores sem experiência L O D • Especulações em aplicações de risco; N A pagamentos e recebimentos; P • Defasagens de prazo entre S O • Operações financeiras mal conduzidas; L R A • ProjetosCde expansão indevidos ou inapropriados; • Administrações familiares conflituosas.. 37.

(38) 9 4 67. 0 . 2 2 Formas de 6 . 3 9 7 I F L Mitigação do O D N A P S Risco de Crédito O RL. CA. 38.

(39) Formas de Mitigação do Risco de Crédito. Diversificação das atividades. I F L. O D N A P. S Melhoria nos processos O L R Ainternos C. 9 4 Introdução 7 6 0 . de flexibilidade 2 2 6 . 3 nas operações 9 7 Transferência a terceiros. 39.

(40) Formas de Mitigação do Risco de Crédito. Diversificação das atividades. Quanto maior for a 9 4 diversificação da sua 7 6 0 . carteira, o conjunto tende a 2 2 limitar3a.6exposição ao risco de 79cada ativo individual. I F L. S O L. O D N A P. R A C. 40.

(41) Formas de Mitigação do Risco de Crédito A introdução de flexibilidade nas operações reduz os riscos e possibilita aos administradores tomar decisões para expandir o valor das oportunidades de FI L investimento do negócio, ou O D seja, a possibilidadeNde A maximização dosPganhos S O em situações favoráveis e L R das perdas em minimização A C condições adversas. 9 4 Introdução 7 6 0 . de flexibilidade 2 2 6 . 3 nas operações 9 7. 41.

(42) Formas de Mitigação do Risco de Crédito. L O D. N A P. S Melhoria nos processos O L R Ainternos C. A melhoria de processos 9 e 4 internos é complexa 7 6 multidisciplinar, envolve o 0 . 2 2 gerenciamento de 6 . 3 Recursos Físicos, 9 7 I e Informações. FHumanos O campo para intervenção da administração da empresa pode ser sintetizado em:. 42.

(43) Formas de Mitigação do Risco de Crédito 1. Prevenção de Perdas – revisão dos processos reduzindo diretamente a probabilidade de ocorrência de eventos indesejados, por exemplo: Reengenharia de Processos; Reprojeto de Produtos e Serviços; Automação; etc.. 2. Controle de Perdas – Aumento da margem de segurança dos processos, por exemplo: Estabelecimento de Limites e Sanções; Segurança Física e Computacional; Auditoria Interna e Externa. 9 4 67. 7 I F. 0 . 2 2 6 . 93. L O D 3. Redução de Perdas - Planos de. N A P. S Melhoria nos processos O L R Ainternos C. contingência para redução dos efeitos de eventos indesejados após a ciência de sua ocorrência, por exemplo: Depto Jurídico especializado, planejamento de ações remediadoras e Equipes gestoras de crises.. 43.

(44) Formas de Mitigação do Risco de Crédito É possível que os riscos sejam transferidos a terceiros: • Hedge - renuncia-se a possíveis ganhos para I eliminar perdas potenciais. LF O • Seguro - o pagamento deD um “prêmio” substitui a AN P possibilidade de S perdas O perda elevadas porLuma R(o preço da A certa menor C apólice) enquanto o potencial de ganhos é retido.. 9 4 67. 7. 0 . 2 2 6 . 93. Transferência a terceiros. 44.

(45) Formas de Mitigação do Risco de Crédito Os mecanismos institucionais para a transferência de 9 riscos contribuem de duas maneiras para a eficiência 4 7 econômica: 6 0. . 2 2 •Possibilitam a realocação dos riscos.6existentes aos 3 9 a aceitá-los; e agentes mais capazes ou dispostos 7 I F L O D N •Estimulam a alocação de A P recursos a projetos S Transferência O rentáveis aoLpermitir que a Rao risco seja exposição A a terceiros C compartilhada e seletiva.. 45.

(46) Formas de Mitigação do Risco de Crédito 9 4 67. Diversificação das atividades. L O D. S O L. 7 I F. 0 . 2 2 6 . 93. N A P. R A C. 46.

(47) Formas de Mitigação do Risco de Crédito 9 4 67. Considere dois ativos:. • Ativo L: expectativa de retorno de 25% no ano. 0 . 2 2 6 • Ativo U: expectativa de3retorno de 20% no ano. . 9 7 • Em qual ativo investir? I. F L O. S O L. D N PA. R A C. 47.

(48) Formas de Mitigação do Risco de Crédito. Estado da economia. Retorno do título de 9 4 acordo com 7 o-estado. Probabilidade do estado da economia. Recessão Crescimento. S O L. 0,5. N A P 1,0. 6 . Ativo 3 L. 9 7 I - 20%. LF. 0,5 DO. 6 0 . 22. 70%. Ativo U 30% 10%. Retorno esperado. R ) = 0,50 × 30% + 0,50 × 10% = 20% A E(R U C E(RL) = 0,50 × - 20% + 0,50 × 70% = 25%. 48.

(49) Formas de Mitigação do Risco de Crédito Probabilidades desiguais. Retorno esperado. 9 4 7 Retorno do título de 6 Probabilidade do 0 . Estado da 2 acordo com o estado 2 estado da 6 . economia 3 9 economia 7 AtivoU I Ativo L F L O Recessão 0,8 - 20% 30% D N A Crescimento 0,2 70% 10% P S O 1,0 L R A C E(RU) = 0,80 × 30% + 0,20 × 10% = 26% E(RL) = 0,80 × - 20% + 0,20 × 70% = - 2% 49.

(50) Formas de Mitigação do Risco de Crédito Estado da economia Recessão Crescimento. S O L. Variância. Retorno esperado. Probabilidade do estado da economia 0,5 I 0,5 LF DO 1,0. N A P. Retorno do título de 49estado acordo com-o. 7 6 .0. 2 Ativo L 2 6 . 3 79 - 20% 70%. E(RU) = 20%. Ativo U 30% 10%. E(RL) = 25%. R A 2 Cs L = 0,50 × (-45%)2 + 0,50 × (45%)2 = 20,25% s2U = 0,50 × (10%)2 + 0,50 × (-10%)2 = 1,00% 50.

(51) Formas de Mitigação do Risco de Crédito 9 4 67. L O D. S O L. 7 I F. 0 . 2 2 6 . 93. N A P. R A C. Qual será o retorno e a variância de uma carteira com pesos iguais dos ativos L e U? 51.

(52) Retorno esperado de uma carteira com pesos iguais dos ativos L e U Estado da economia. Prob. do estado da economia. Retorno da carteira em cada estado. Retorno ponderado. 9 4 Recessão 0,5 0,50 × -20% + 0,50 × 30% = 5% 7 2,5% 6 0 . Crescimento 0,5 0,50 × 70% + 0,50 × 10% =240% 20% 2 6 . 1,0 E(R ) = 22,5% 3 9 7 I F L Variância de uma carteira com pesos iguais das ações L e U O D N Prob. do AQuadrado da diferença em P Estado da Resultado estado da S economia relação ao retorno esperado ponderado O L economia R A RecessãoC 0,5 (5% - 22,5%) = 3,0625% 1,53125% p. 2. Crescimento. 0,5. 1,0. (40% - 22,5%)2 = 3,0625%. 1,53125 %. s2p = 3,0625% 52.

(53) Formas de Mitigação do Risco de Crédito 9 4 67. A variância de uma carteira geralmente não .é0 uma combinação 2 2 simples das variâncias dos ativos componentes da carteira .6. I F L. R A C. S O L. 3 9 7. O D N Combinar ativos em uma A P. carteira pode alterar substancialmente o risco.. 53.

(54) Tipos de Risco de Crédito e Diversificação. Risco Não Sistêmico. Fatores Internos. S O L. N A P. DO. R Diversificável A C. I F L. 9 4 7 Risco Sistêmico 6 0 . 2 2 6 . 3 9 7 Fatores Externos. Não Diversificável. 54.

(55) 9 4 67. 0 . 2 2 6 . 93. Gerenciamento 7 I F L O D N Risco de A P S O L. R A C. 55.

(56) Gerenciamento de Risco. L R CA. 9 4 7 A implementação do gerenciamento 6 0de . de risco deve ser uma decisão 2 2 6 . quem efetivamente detêm o poder 3 9 7 decisório na instituição. I F L O D N Aé uma necessidade de forma a P Esta OSobter resultados que tenham impacto imediato, com influência máxima na rotina diária da instituição.. 56.

(57) Gerenciamento de Risco. S O L. 9 4 7 • Uma vez estabelecido o 6 0 . 2 gerenciamento 2 de risco, os 6 . 3 envolvidos devem estabelecer e 9 7 I controles que garantam a aprovar F L O saúde financeira da instituição, até D N mesmo em situações catastróficas. A P. R A C. 57.

(58) Gerenciamento de Risco 9 4 67. 0 e experientes . Buscar profissionais qualificados 2 2 6 . para execução e acompanhamento da gestão 3 9 7 I dos riscos. F L O D. N A P São necessários conhecimentos de estatística, S O operacional, econometria e pesquisa L R A C computação, além de conhecimentos específicos sobre finanças e o mercado que a empresa atua.. 58.

(59) Gerenciamento de Risco 9 4 67. Um mau gerenciamento de 0 . 2 2 risco pode levar a uma falsa 6 . 3 Os sistemas computacionais 9 7 e bancos de dados utilizados sensação de segurança, o I F L que pode ser até mesmo O devem ser de muito boa D pior que desconhecer – e N qualidade. A P portanto, temer – o risco Sde suas posições.RLO. CA. 59.

(60) Gerenciamento de Risco 9o A confiabilidade da 4 De forma a tornar 7 estimativa final obtida 6 processo 0 de . 2 para o risco de uma 2 gerenciamento de 6 . instituição está 3 9 risco o mais 7 diretamente I transparente possível F relacionada à L é necessário conferir O qualidade dos dadosND independência e usados e dosPA autoridade ao S procedimentos O responsável pelo L computacionais R mesmo. A C implementados.. 60.

(61) Gerenciamento de Risco 9 em parte, Independência na gestão dos riscos é necessária já -que, 4 7 este exerce um papel de auditor interno, detectando quais áreas da 6 0 . 2 2 instituição estão entre as mais prováveis .de causar dificuldades. 6 3 9 7. I F Autoridade é necessária já queLgerenciamento de risco requer O D acesso a informações para sua implementação. N A P S O A falta de independência e autoridade levam diretamente a risco L R A operacional. C. 61.

(62) 0 Análise sob . 2 2 6 . 3 9 7 I F L condições de O D N A P S O Lincerteza R CA. 9 4 67. 62.

(63) Análise sob condições de incerteza 9 4 7 6 0 . 2 2 b) Simulação e 6 . a) Análise de 3 9 7 Árvore de I sensibilidade F L Decisão (precisa O (desconhece ND conhecer a A P distribuição de S distribuição de O L R probabilidade) A probabilidade) C. 63.

(64) Análise de sensibilidade 9 Quando uma-4pequena 7 6 variação2.num 0 parâmetro 2 drasticamente a 6 altera Na análise de sensibilidade é . 3 9 7 rentabilidade de um projeto, estudado o efeito que a I F L variação de um dado de O diz-se que o projeto é muito sensível a este parâmetro e ND entrada pode ocasionarAnos P poderá ser interessante resultados. S O L concentrar esforços para R CA obter dados menos incertos.. 64.

(65) Análise de sensibilidade. Exemplo. 9 4 67. 0 • Um agricultor realiza plantio de milho em novembro e . 2 2de 24 hectares. fará a colheita em março em uma área 6 . 93 Para tanto, gasta R$ 100.000 em7novembro. I F • Ele espera obter uma produtividade de 12.000 kg/ha e L O R$ 25,00. vender a saca de 60 kgDpor N A • Ele espera obterPuma rentabilidade mínima de 5% no S quadrimestre. O L R • No máximo quanto de eventual quebra de safra A C ser aceitável para ele ? Considere que o preço poderá da saca não sofre alteração. 65.

(66) Análise de sensibilidade. Exemplo. 9 4 67. 0 . 2 2 6 . 93. • Receita esperada: • 12.000 kg/ha = 12.000Ikg 7 /60 kg/sc /ha = F L 200 sc/ha O D • Ao preço dePR$ AN25/sc terá 200× 25 = R$ S 5.000,00/ha O L R A ha terá 24 × 5.000 = R$ • EmC24 120.000,00 66.

(67) Análise de sensibilidade • Exemplo 9 4 7 6 Receita esperada: R$ 120.000,00 0 . 2 2 6 . Custo = R$ 100.000,00 93 7 I F Fluxo de caixa: L O D 120.000 N A P S O L R A -100.000 C TIR = ? 67.

(68) Análise de sensibilidade • Exemplo 9 4 7 6 0 CUSTO RECEITA QUEBRA TIR . 2 2 6 . 3 9 -100.000 120.000 0% 20% 7 I F L -100.000 5% O D N -100.000 S PA 10% O L R -100.000 15% A C -100.000 20% 68.

(69) Análise de sensibilidade • Exemplo 9 4 CUSTO RECEITA QUEBRA2.067 TIR 2 6 . 3 -100.000 120.000 0% 20% 9 7 I F L -100.000 114.000O 5% 14% D N A -100.000 108.000 10% 8% P S O L 102.000 -100.000 15% 2% R CA -100.000 96.000 20% -4% 69.

(70) Análise de sensibilidade 25%. 9 4 67. 20%. TIR. 15%. 10%. L O D. 5% 0%. -5% -10%. S O L. R0% A C. 7 I F. 0 . 2 2 6 . 93. N A P 5%. 10% 12,5%15%. 20%. Quebra 70.

(71) Avaliações de Estimativas de VPL 9 4 67. 0 . 2 2 6 Fontes de valor . 3 9 7 I F L O D N A P O que, neste investimento, leva a um VPL positivo? S O L R A C Baseado em Administração Financeira – ROSS; WESTERFIELD; JAFFE 71.

(72) Análise de sensibilidade. Exemplo: •. •. 9 4 67. 0 . 2 Uma empresa está estudando a compra de um 2 6 . 3 ferramental para fabricar determinada 9 peça. O 7 Item vida útil de três F ferramental custa R$ 18.000 e L O anos. A previsão de vendas D é de 8.500 peças por ano, N A peça. ao preço de R$ 1 por P S O L R A taxa mínima de atratividade é de 15% a.a. A C. Baseado em Fundamentos da Engenharia econômica – O.F.F.Torres 72.

(73) Análise de sensibilidade 8.500. 0. 1. R A C 18.000. S O L. 8.500. I F L2. 3 9 7. DO. N A P. • VPL = 1.407. 9 4 7 8.500 6 0 . 2 .62 3 (períodos). Ver Planilha. 73.

(74) 8.000. 6.000. 4.000. 2.000. 0. L O D. -2.000. -4.000. -6.000 -40%. S O L. 7 I F. 6 . 93. 6 0 . 22. 9 4 7. Investimento. Receita. Vida Útil. N A P. Taxa de Juros. R A C -30%. -20%. -10%. 0%. 10%. 20%. 30%. 40%. • Quanto maior a inclinação da curva, maior a sensibilidade 74.

(75) Análise de sensibilidade 9 4 7 6 0 a . Outra forma de demonstrar 2 2 6 . 3 sensibilidade: diagrama tornado 9 7 I F L O D N A P S (fixa-se um % de variação (p.e. ±5%) O L R para os fatores e marcamos num gráfico A C de barras o efeito percentual no VPL) 75.

(76) Análise de sensibilidade Variação na variável - 5%. Variável Investimento. Receita Vida Útil. Tx de Juros. VPL. %. 2.307,41. L 63,95% O D. 7 I F. 0 . 2 2. + 5%. VPL. %. 507,41. -63,95%. N A 437,04 P. -68,95%. 2.377,78. 68,95%. 669,72. -52,41%. 2.112,41. 50,09%. 1.651,38. 17,33%. 1.168,56. -16,97%. S O L. R A C. 6 . 93. 9 4 67. 76.

(77) Análise de sensibilidade Variável. Variação na variável. - 5% VPL 2.307,41 437,04. Investimento Receita. + 5%. % 63,95% -68,95%7. I. F 669,72 -52,41% L O D 1.651,38 N 17,33%. Vida Útil Taxa de Juros. A P STaxa de Juros. O L R. CA. 9 4 VPL 7 % 6 0 . 507,41 -63,95% 2 2 6 . 93 2.377,78 68,95% 2.112,41 1.168,56. 50,09% -16,97%. Vida Útil Receita Investimento. -100%. -50%. 0%. 50%. 100%. 77.

(78) Análises de Cenários e Sensibilidade. Exemplo:. 9 4 67. 0 . 2 2 6 . 93. 7podem ocorrer • Um estudo apontou que I F L variações nos custos dos investimentos e O D N nas receitas, A conforme tabela a seguir: P S O. L R CA. 78.

(79) Análises de Cenários e Sensibilidade 9 4 7 Superior 6Limite. Caso-Base Limite Inferior 0 . 2 Investimento Inicial -18.000,00 -16.000,00 2 6 . Receita Ano 1 8.500,00 7938.000,00 I 7.500,00 F Receita Ano 2 8.500,00 L O D Receita Ano 3 7.000,00 N8.500,00. A P S. -21.000,00 9.000,00 9.000,00 9.500,00. O L R. CA. 79.

(80) Análises de Cenários e Sensibilidade Sensibilidade Total. Sensibilidade Investimento. 9 4 67. Sensibilidade Receita. 0 . 2 2 6 . Caso-Base VPL = 1.407,41 VPL = 1.407,41 VPL = 3 9 7 I F= -1.592,59 VPL = Pessimista VPL = -3.769,79 VPL L O D N VPL = 3.407,41 VPL = Otimista VPL = 4.877,78 A P S O L R A C. 1.407,41 -769,79 2.877,78. 80.

(81) Árvore de Decisão 9 4 Os nós da árvore são 7 6 0 . tradicionalmente 2 2 6 . representados por um 3 9 7. Árvore de decisão é um diagrama que mostra as I quadrado e os F interações entre as L referentes a eventos O D decisões e os eventos N aleatórios por um A P associados a ela, como S círculo. A avaliação de O são entendidas pelo L R cada alternativa é feita, A tomador C de decisão. geralmente, pelo valor monetário esperado. 81.

(82) Árvore de Decisão O dono de um varejão 9 compra tomates no Ceasa por R$ 3,50/kg. 4 7 6 As compras são sempre em caixas de 020 kg. O . 2 2a R$ 7,00/kg 6 tomate é comercializado no varejo . 3 9 7 e ele tem uma perda de 30%Idevido a problemas F L de transporte e de armazenagem. O movimento O Ddas condições climáticas: no varejão depende N A P em dias chuvosos são vendidos 20 kg e, S O L quando não chove, vende 50 kg. R A CRegistros históricos indicam que há 40% de ocorrer chuva. 82.

(83) 9 4 67. L O D. S O L. 7 I F. 0 . 2 2 6 . 93. N A P. R A C. 83.

(84) 9 4 67. L O D. S O L. 7 I F. 0 . 2 2 6 . 93. N A P. R A C. 84.

(85) Árvore de Decisão O dono de um varejão compra tomates no Ceasa por R$ 3,50/kg. As compras são sempre em caixas de 20 kg. O tomate é comercializado no varejo a R$ 7,00/kg e ele tem uma perda de 30% devido a problemas de transporte e de armazenagem. O movimento no varejão depende das condições climáticas: em dias chuvosos são vendidos 20 kg e, quando não chove, vende 50 kg. Registros históricos indicam que há 40% de ocorrer chuva.. 9 4 67. 7 I F. 0 . 2 2 6 . 93. • Calcule: L O D de tomates que o varejista a) Qual a quantidade N A P deverá comprar para maximizar seu lucro? S. O L R que a compra de tomate deve ser b) Suponha A C efetuada um mês antes da venda e que o custo do dinheiro para o varejista seja de 10% ao mês. 85.

(86) Custo. Receita. Lucro. 60% Sol Compra 20 kg. R$ 3,50 x 20 40% Chuva. 0 . 2 2R$ 3,50 x 40 6 . 3 40% Chuva 9 7 I LF 60% Sol. Compra 40 kg. O D N Compra 60 A kg P S O L R. CA. 9 4 67. 60% Sol. R$ 3,50 x 60 40% Chuva. 60% Sol Compra 80 kg. R$ 3,50 x 80 40% Chuva. 86.

(87) Custo 60% Sol. -70. 40% Chuva. -70. Compra 20 kg. Receita. Compra 40 kg. O D N Compra 60 kg A P S O L R. CA. -140. R$ 7,00 x (20 x 70%). 9 4 67 R$ 7,00 x. 0 . 2 2 6 . 3 40% Chuva -140 9 7 I F L 60% Sol. Lucro. (40 x 70%). R$ 7,00 x 20. 60% Sol. -210. R$ 7,00 x (60 x 70%). 40% Chuva. -210. R$ 7,00 x 20. 60% Sol. -280. R$ 7,00 x 50. 40% Chuva. -280. R$ 7,00 x 20. Compra 80 kg. 87.

(88) Custo. Receita. 60% Sol. -70. 98. 40% Chuva. -70. 98. Lucro. Compra 20 kg. 0 . 2 2 6 . 3 40% Chuva -140 9 7 I F L 60% Sol. Compra 40 kg. O D N Compra 60 kg A P S O L R. CA. 9 4 67. -140. 196 140. 60% Sol. -210. 294. 40% Chuva. -210. 140. 60% Sol. -280. 350. 40% Chuva. -280. 140. Compra 80 kg. 88.

(89) Custo. Receita. Lucro. 60% Sol. -70. 98. 28. 40% Chuva. -70. 98. 28. 196. 56. -140. 140. 0. 60% Sol. -210. 294. 84. 40% Chuva. -210. 140. -70. 60% Sol. -280. 350. 70. 40% Chuva. -280. 140. -140. Compra 20 kg. 60% x 28 + + 40% x 28. 60% Sol Compra 40 kg. 60% x 56 + + 40% x 0. S O L. 60% x 84 + + 40% x -70. R A C. L O D. N A P. Compra 60 kg. 6 . 93. 40% Chuva. 7 I F. 0 . 2 2. 9 4 67. -140. Compra 80 kg. 60% x 70 + + 40% x -140. 89.

(90) Compra 20 kg 28,00. Custo. Receita. Lucro. 60% Sol. -70. 98. 28. 40% Chuva. -70. 98. 28. 196. 56. 140. 0. 0 . 2 2 6 . 3 40% Chuva -140 9 7 I F L 60% Sol. Compra 40 kg 33,60. O D N Compra 60 kg A P 22,40 S O L R. CA. Compra 80 kg -14,00. 9 4 67. -140. 60% Sol. -210. 294. 84. 40% Chuva. -210. 140. -70. 60% Sol. -280. 350. 70. 40% Chuva. -280. 140. -140. 90.

(91) Árvore de Decisão O dono de um varejão compra tomates no Ceasa por R$ 3,50/kg. As compras são sempre em caixas de 20 kg. O tomate é 9 4 comercializado no varejo a R$ 7,00/kg e ele tem uma perda de 7 6 0 30% devido a problemas de transporte e de armazenagem. O . 2 2climáticas: em dias movimento no varejão depende das condições 6 . 3 9 chuvosos são vendidos 20 kg e, quando não chove, vende 50 kg. 7 Registros históricos indicam que FIhá 40% de ocorrer chuva.. L O D. • Calcule: N A P a) Qual a quantidade de tomates que o varejista S O deveráLcomprar para maximizar seu lucro? R A b) Suponha que a compra de tomate deve ser C efetuada um mês antes da venda e que o custo do dinheiro para o varejista seja de 10% ao mês. 91.

(92) Compra 20 kg 21,00. Custo. Receita. Lucro. 60% Sol. -77. 98. 21. 40% Chuva. -77. 98. 21. 196. 42. 140. -14. 0 . 2 2 6 . 3 40% Chuva -154 9 7 I F L 60% Sol. Compra 40 kg 19,60. O D Compra 60A kgN P 1,40 S O L R. CA. Compra 80 kg -42,00. 9 4 67. -154. 60% Sol. -231. 294. 63. 40% Chuva. -231. 140. -91. 60% Sol. -308. 350. 42. 40% Chuva. -308. 140. -168. 92.

(93) Exercício 9 4 67. 0 . Uma empresa está decidindo se 2 2 6 . 3 9 aumenta ou não aFsua I 7 capacidade L O de produção. NAD decisão deve valer A P para um horizonte de 5 anos, a taxa S O L R atrativa CA mínima é de 25% ao ano.. 93.

(94) Exercício 9 Uma alternativa é automatizar toda a fábrica, 4 com um investimento de R$ 250.000..06Se7 a 2 2 6 20%), deve procura for alta (probabilidade 3de . 79 receita de R$ resultar um aumento anualIde F L 140.000. Se a procura O for média (probabilidade D N de 70%), deve resultar um aumento anual de A P S receita de R$O100.000. Se a procura for baixa L R (probabilidade de 10%), deve resultar um A C aumento anual de receita de R$ 50.000. 94.

(95) Exercício 9simples, com Outra alternativa é fazer uma ampliação 4 7 6 um investimento de R$ 100.000, .estimando-se que os 0 2 aumentos das receitas serão.6a2metade dos da 3 9 alternativa de automação. 7 I F L. O D N A P. S O Determinar a melhor decisão. L R A C. 95.

(96) VPL. Ano 0 Ano 1 Ano 2 Ano 3 Ano 4 Ano 5. 9 4 67. Automatização. L O D. 1. S O Ampliação Simples L R CA. 7 I F. 0 . 2 2 6 . 93. N A P. 96.

(97) Exercício Árvore de Decisão Uma empresa estuda a possibilidade de investir para explorar uma nova área. A empresa poderá realizar o 9 dados de explorações 4 plantio da cultura A, que requer investimentos elevados; Com base em 7 6 plantar a cultura B (menos intensiva em capital); ou, anteriores nas mesmas terras, foi 0 . desistir de explorar a área (não realizar nenhum plantio). O622 feito um cálculo dos lucros . possíveis. Os resultados estão na 3 resultado deste negócio poderá ser bom, médio ou ruim, 9 7 tabela a seguir apresentada: sendo que as probabilidades destas ocorrênciasIvalem 0,25; 0,45; e, 0,30 respectivamente. LF. S Cultura O L. R A C A B. O D N A PResultados (lucros) possíveis (R$) Bom 25% 760.000 400.000. Médio 45% 280.000 250.000. Ruim 30% - 570.000 - 200.000 97.

(98) Exercício Árvore de Decisão Cultura. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30%. A. 760.000. 280.000. - 570.000. B. 400.000. 250.000. - 200.000. I F L. O D Nda A leitura dessa tabela deve ser feita A Preal é seguinte maneira: se o resultado S O um bom, os especialistas previram L R dos casos, um resultado bom em 72% A C resultado médio em 18% e um resultado ruim em 10% das vezes.. Os riscos são elevados, mas é possível obter uma previsão dos resultados consultando especialistas. 9 4 O custo desta consulta é de R$ 7 6 0das previsões feitas . 20.000. A Análise 2 2 por esses.6especialistas no passado 93valores da próxima tabela: leva7os Resultados Reais. Resultados Previstos. Bom. Médio. Ruim. Bom. 0,72. 0,08. 0,09. Médio. 0,18. 0,85. 0,23. Ruim. 0,10. 0,07. 0,68. TOTAL. 1,00. 1,00. 1,00 98.

(99) Cultura. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30%. A. 760.000. 280.000 - 570.000. B. 400.000. 250.000 - 200.000. • Custo da consulta é de R$ 20.000.. Resultados Reais. Resultados Previstos. Bom. Médio. Ruim. Bom. 0,72. 0,08. 0,09. 0,85 9. 0,23. Médio Ruim. 6 . 93. TOTAL. 7 I F. 4 7 0,10 0,07 6 0 . 2 2 1,00 1,00 0,18. 0,68 1,00. L ❑ Sabendo que a empresa deseja O maximizar seu lucro esperado, D N determine: A P 1) O valor esperado do S negócio sem a informação adicional; O L do lucro do negócio com informação imperfeita; 2) O valor esperado R A C 3) O valor esperado do lucro do negócio com a compra da previsão; e, 4) O valor esperado da previsão perfeita. 99.

(100) Cultura. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30%. A. 760.000. 280.000 - 570.000. B. 400.000. 250.000 - 200.000. • Custo da consulta é de R$ 20.000.. Resultados Reais. Resultados Previstos. Bom. Médio. Ruim. Bom. 0,72. 0,08. 0,09. Médio. 0,18. -49. 0,85. 0,10 67 0,07. Ruim. 0 . 2 1,00 2 6 . 93. TOTAL. 1,00. 0,23 0,68 1,00. 7 I ❑ Sabendo que a empresa deseja maximizar seu lucro esperado, F L O determine: D N 1) O valor esperado doPnegócio A sem a informação adicional; S 25% Bom 760 O L 45% Médio 280 R 30% Ruim -570 CA 25% 45% 30%. Bom Médio Ruim. 400 250 -200. 100.

(101) Cultura. A. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30% 760.000. 280.000 - 570.000. Resultados Reais. Resultados Previstos. Bom. Médio. Ruim. Bom. 0,72. 0,08. 0,09. Médio. 0,18. 0,85 9. 0,23. Ruim. 4. 0,10 7 6 0,07. 0 . 2 TOTAL 2 1,00 1,00 6 • Custo da consulta é de R$ 20.000. . 3 9 7 I seu lucro esperado, ❑ Sabendo que a empresa deseja maximizar F L O determine: D N 1) O valor esperado doPnegócio A sem a informação adicional; S 25% Bom 760 O L 45% Médio 280 R 30% Ruim -570 A C B. 400.000. 250.000 - 200.000. 25% 45% 30%. Bom Médio Ruim. 0,68. 1,00. 400 250 -200. 101.

(102) Cultura. A B. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30% 760.000 400.000. 280.000 - 570.000 250.000 - 200.000. • Custo da consulta é de R$ 20.000.. Resultados Reais. Resultados Previstos. Bom. Médio. Ruim. Bom. 0,72. 0,08. 0,09. Médio. 0,18. Ruim. TOTAL.6. 3 9 7. 9 0,85 4 67. 0,10 0 . 2 2 1,00. 0,23. 0,07. 0,68. 1,00. 1,00. I F L ❑ Sabendo que a empresa desejaO maximizar seu lucro esperado, D determine: N A P 1) O valor esperado S do negócio sem a informação adicional; O L 2) O valor esperado do lucro do negócio com informação imperfeita; R A 3) O valorCesperado do lucro do negócio com a compra da previsão; e, 4) O valor esperado da previsão perfeita.. 102.

(103) Bom Médio Ruim. 9 4 67. Previsão: Médio. S O L. L O D. 7 I F. 0 . 2 2 6 . 93. N A P. R A C. 103.

(104) Bom Médio Ruim. 9 4 67. Previsão: Médio. S O L. L O D. 7 I F. 0 . 2 2 6 . 93. N A P. R A C. 104.

(105) Bom Médio Ruim Bom Médio Ruim. 9 4 67. Previsão: Médio. R A C. S O L. D N PA. OL. 7 I F. 0 . Bom 2 2Médio 6 . 93 Ruim Bom Médio Ruim Bom Médio Ruim Bom Médio Ruim. 105.

(106) Previsão: Médio. OL. L R CA. OS. D N PA. 7 I F. Bom Médio Ruim. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. 400.000 250.000 - 200.000. 0 . 2 2 6 . 93. 9 4 67. Bom Médio Ruim. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. 400.000 250.000 - 200.000. Bom Médio Ruim. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. 400.000 250.000 - 200.000. 106.

(107) Previsão: Médio. OL. L R CA. OS. D N PA. 7 I F. Bom Médio Ruim. ?% ?% ?%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. ?% ?% ?%. 400.000 250.000 - 200.000. ?% ?% ?%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. ?% ?% ?%. 400.000 250.000 - 200.000. Bom Médio Ruim. ?% ?% ?%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. ?% ?% ?%. 400.000 250.000 - 200.000. 0 . 2 2 6 . 93. 9 4 67. Bom Médio Ruim. 107.

(108) Cultura. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30%. A. 760.000. 280.000 - 570.000. B. 400.000. 250.000 - 200.000. Resultados Reais. Resultados Previstos. Bom. Médio. Ruim. Bom. 0,72. 0,08. 0,09. Médio. 0,18. Ruim. 0,10 0 . 2 2. TOTAL.6. 0,85 9 4 67. 1,00. 0,23. 0,07. 0,68. 1,00. 1,00. 3 9 Qual a probabilidade de ocorrer simultaneamente7uma previsão e um resultado real? I F L Reais Resultados O Resultados D Bom Médio Ruim Total N Previstos A P 25% 45% 30% S O Bom ? L R Médio A C Ruim TOTAL. 108.

(109) Cultura. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30%. A. 760.000. 280.000 - 570.000. B. 400.000. 250.000 - 200.000. Resultados Reais. Resultados Previstos. Bom. Médio. Ruim. Bom. 0,72. 0,08. 0,09. Médio. 0,18. 9 0,85 4 67. 0,23. 0 0,07 0,68 0,10 . 2 2 1,00 1,00 1,00 6 TOTAL . 3 9 7uma previsão e um resultado real? Qual a probabilidade de ocorrer simultaneamente I F L Resultados Reais O D Resultados Bom Médio Ruim Total N Previstos A P 25% 45% 30% S OBom 18,0% 3,6% 2,7% 24,30% L R Médio A 4,5% 38,3% 6,9% 49,65% C Ruim TOTAL. 2,5% 25,0%. Ruim. 3,2% 20,4% 26,05% 45,0% 30,0% 100,0% 109.

(110) Cultura. A B. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30%. 760.000 400.000. 280.000 - 570.000 250.000 - 200.000. Resultados Reais. Resultados Previstos. Bom. Médio. Ruim. Bom. 0,72. 0,08. 0,09. Médio. 0,18. 0,85 9. 0,23. Ruim. 4 7 0,10 0,07 6 0 . 2 2 1,00 1,00. 0,68. 1,00 6 . 3 Qual a probabilidade de ocorrer simultaneamente uma previsão e um resultado real? 9 7 Idos climas para dada previsão? Qual a probabilidade de ocorrer cada um F L O Resultados Reais Resultados Reais D Resultados NTotal Resultados Bom Médio Ruim Bom Médio Ruim A P Previstos Previstos S 25% 45% 30% 25% 45% 30% O L Bom Bom 18,0%R 3,6% 2,7% 24,30% ? A C Médio Médio 4,5% 38,3% 6,9% 49,65% Ruim TOTAL. 2,5% 3,2% 20,4% 26,05% 25,0% 45,0% 30,0% 100,0%. TOTAL. Ruim. 110.

(111) Cultura. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30%. A. 760.000. 280.000 - 570.000. B. 400.000. 250.000 - 200.000. Resultados Reais. Resultados Previstos. Bom. Médio. Ruim. Bom. 0,72. 0,08. 0,09. Médio. 0,18. Ruim. .06. 3 9 7. 0,107 0,07. 2 1,00 2 .6. TOTAL. -49. 0,85. 1,00. 0,23 0,68. 1,00. Qual a probabilidade de ocorrer simultaneamente uma previsão e um resultado real? Qual a probabilidade de ocorrer cada um dos climas para dada previsão?. O D N A P. Resultados Reais Resultados Bom Médio Ruim Total Previstos 25% 45% 30% Bom 18,0% 3,6% 2,7% 24,30% Médio 4,5% 38,3% 6,9% 49,65% Ruim 2,5% 3,2% 20,4% 26,05% TOTAL 25,0% 45,0% 30,0% 100,0%. R A C. S O L. I F L. Resultados Previstos Bom Médio Ruim. Resultados Reais Bom Médio Ruim 25% 45% 30% 74,07% 9,06% 9,60%. 14,81% 77,04% 12,09%. 11,11% 13,90% 78,31%. 111.

(112) Previsão: Médio. OL. L R CA. OS. D N PA. 7 I F. Bom Médio Ruim. ?% ?% ?%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. ?% ?% ?%. 400.000 250.000 - 200.000. ?% ?% ?%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. ?% ?% ?%. 400.000 250.000 - 200.000. Bom Médio Ruim. ?% ?% ?%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. ?% ?% ?%. 400.000 250.000 - 200.000. 0 . 2 2 6 . 93. 9 4 67. Bom Médio Ruim. 112.

(113) Cultura. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30%. A. 760.000. 280.000 - 570.000. B. 400.000. 250.000 - 200.000. Resultados Reais. Resultados Previstos. Bom. Médio. Ruim. Bom. 0,72. 0,08. 0,09. Médio. 0,18. 0,85 9. 0,23. Ruim. 4 7 0,10 0,07 6 0 . 2 2 1,00 1,00. 0,68. 1,00 6 . 3 Qual a probabilidade de ocorrer simultaneamente uma previsão e um resultado real? 9 7 climas para dada previsão? I Qual a probabilidade de ocorrer cada um dos F L O Resultados Reais Resultados Reais D Resultados NTotal Resultados Bom Médio Ruim Bom Médio Ruim A Previstos Previstos P 25% 45% S 30% 25% 45% 30% O Bom Bom 18,0%RL 3,6% 2,7% 24,30% 74,07% 14,81% 11,11% A C Médio Médio 4,5% 38,3% 6,9% 49,65% 9,06% 77,04% 13,90% Ruim TOTAL. 2,5% 3,2% 20,4% 26,05% 25,0% 45,0% 30,0% 100,0%. TOTAL. Ruim. 9,60%. 12,09%. 78,31%. 113.

(114) Previsão: Médio. OL. L R CA. OS. D N PA. 7 I F. Bom Médio Ruim. 74,07% 14,81% 11,11%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. 74,07% 14,81% 11,11%. 400.000 250.000 - 200.000. 9,06% 77,04% 13,90%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. 9,06% 77,04% 13,90%. 400.000 250.000 - 200.000. Bom Médio Ruim. 9,60% 12,09% 78,31%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. 9,60% 12,09% 78,31%. 400.000 250.000 - 200.000. 0 . 2 2 6 . 93. 9 4 67. Bom Médio Ruim. 114.



(117) Previsão: Médio ?%. OL. L R CA. OS. D N PA. 7 I F. Bom Médio Ruim. 74,07% 14,81% 11,11%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. 74,07% 14,81% 11,11%. 400.000 250.000 - 200.000. 9,06% 77,04% 13,90%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. 9,06% 77,04% 13,90%. 400.000 250.000 - 200.000. Bom Médio Ruim. 9,60% 12,09% 78,31%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. 9,60% 12,09% 78,31%. 400.000 250.000 - 200.000. 0 . 2 2 6 . 93. 9 4 67. Bom Médio Ruim. 117.

(118) Cultura. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30%. A. 760.000. 280.000 - 570.000. B. 400.000. 250.000 - 200.000. Resultados Previstos Bom Médio Ruim TOTAL. Resultados Reais Bom Médio Ruim 0,72 0,08 0,09 0,18 0,85 0,23 9 0,107-40,07 0,68 6 1,00 1,00 0 1,00 . 2. 2 6 . Qual a probabilidade de ocorrer simultaneamente uma previsão e um resultado real? 3 9 7 Qual a probabilidade de ocorrer cada umIdos climas para dada previsão? F L O Resultados Reais Resultados Reais D Resultados N Resultados Total Bom Médio Ruim A Bom Médio Ruim Previstos P Previstos 25% 45% S 30% 25% 45% 30% O L Bom 18,0% R 3,6% 2,7% 24,30% Bom A 74,07% 14,81% 11,11% Médio 4,5% 38,3% 6,9% 49,65% C Ruim TOTAL. 2,5% 3,2% 20,4% 26,05% 25,0% 45,0% 30,0% 100,0%. Médio. 9,06%. 77,04%. 13,90%. Ruim. 9,60%. 12,09%. 78,31% 118.

(119) Previsão: Médio 49,65%. L O D. L R CA. OS. N A P. 7 I F. Bom Médio Ruim. 74,07% 14,81% 11,11%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. 74,07% 14,81% 11,11%. 400.000 250.000 - 200.000. 9,06% 77,04% 13,90%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. 9,06% 77,04% 13,90%. 400.000 250.000 - 200.000. Bom Médio Ruim. 9,60% 12,09% 78,31%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. 9,60% 12,09% 78,31%. 400.000 250.000 - 200.000. 0 . 2 2 6 . 93. 9 4 67. Bom Médio Ruim. 119.

(120) 233.460. Previsão: Médio 49,65%. L O D. L R CA. OS. N A P. 7 I F. 6 . 93. Bom Médio Ruim. 74,07% 14,81% 11,11%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. 74,07% 14,81% 11,11%. 400.000 250.000 - 200.000. 9,06% 77,04% 13,90%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. 9,06% 77,04% 13,90%. 400.000 250.000 - 200.000. Bom Médio Ruim. 9,60% 12,09% 78,31%. 760.000 280.000 - 570.000. Bom Médio Ruim. 9,60% 12,09% 78,31%. 400.000 250.000 - 200.000. 0 . 2 2. 9 4 67. Bom Médio Ruim. 120.

(121) 9 4 7 25% Bom 760 6 45% Médio.0280 2 -570 2 30% 6Ruim . 3 9 Bom 400 25% 7 I 45% Médio 250. F L O. S O L. D N PA. 30%. Ruim. -200. R A C. 121.

(122) L O D. S O L. 233.460. 7 I F. 25% 45% 30%. Bom Médio Ruim. 760 280 -570. 25% 45% 30%. Bom Médio Ruim. 400 250 -200. 9 4 67. 0 . 2 2 6 . 93. N A P. R A C. 122.

(123) 25% 45% 30%. Bom Médio Ruim. 760 280 -570. 25% 45% 30%. Bom Médio Ruim. 400 250 -200. 9 4 67. L O D. S O L. 7 I F. 0 . 2 2 6 . 93. N A P. R A C. 123.

(124) Cultura. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30%. A. 760.000. 280.000 - 570.000. B. 400.000. 250.000 - 200.000. • Custo da consulta é de R$ 20.000.. Resultados Reais. Resultados Previstos. Bom. Médio. Ruim. Bom. 0,72. 0,08. 0,09. Médio. 0,18. Ruim. TOTAL.6. 3 9 7. 9 0,85 4 67. 0,10 0 . 2 2 1,00. 0,23. 0,07. 0,68. 1,00. 1,00. I F ❑ Sabendo que a empresa deseja maximizar seu lucro esperado, L O D determine: N A P 1) O valor esperadoSdo negócio sem a informação adicional; O do lucro do negócio com informação imperfeita; L 2) O valor esperado R A C com inf. Imperfeita] – [Valor sem informação] Lucro = [Valor Lucro = 233.460 – 152.500 = 80.960. 124.

(125) Cultura. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30%. A. 760.000. 280.000 - 570.000. B. 400.000. 250.000 - 200.000. • Custo da consulta é de R$ 20.000.. Resultados Reais. Resultados Previstos. Bom. Médio. Ruim. Bom. 0,72. 0,08. 0,09. 0,85 9. 0,23. Médio Ruim. 6 . 93. TOTAL. 4 7 0,10 0,07 6 0 . 2 2 1,00 1,00 0,18. 0,68 1,00. 7 I F ❑ Sabendo que a empresa deseja maximizar seu lucro esperado, L O determine: D N A 1) O valor esperado doPnegócio sem a informação adicional; S O 2) O valor esperado do lucro do negócio com informação imperfeita; L R A 3) O valorCesperado do lucro do negócio com a compra da previsão; e, 4) O valor esperado da previsão perfeita.. 125.

(126) Cultura. A. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30%. 760.000. 280.000 - 570.000. Resultados Reais. Resultados Previstos. Bom. Médio. Ruim. Bom. 0,72. 0,08. 0,09. Médio. 0,18. 0,85 9 4 7. 0,10 06. 0,23. . 2 TOTAL.62 1,00 1,00 1,00 • Custo da consulta é de R$ 20.000. 3 9 7 I F ❑ Sabendo que a empresa deseja maximizar seu lucro esperado, L O determine: D N A 1) O valor esperado doPnegócio sem a informação adicional; S O 2) O valor esperado do lucro do negócio com informação imperfeita; L R A 3) O valorCesperado do lucro do negócio com a compra da previsão; B. 400.000. 250.000 - 200.000. Ruim. 0,07. 0,68. 80,960 – 20,000 = 60.960. 126.

(127) Cultura. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30%. A. 760.000. 280.000 - 570.000. B. 400.000. 250.000 - 200.000. • Custo da consulta é de R$ 20.000.. Resultados Reais. Resultados Previstos. Bom. Médio. Ruim. Bom. 0,72. 0,08. 0,09. Médio. 0,18. Ruim. TOTAL.6. 3 9 7. 9 0,85 4 67. 0,10 0 . 2 2 1,00. 0,23. 0,07. 0,68. 1,00. 1,00. I F ❑ Sabendo que a empresa deseja maximizar seu lucro esperado, L O D determine: N A P 1) O valor esperado S do negócio sem a informação adicional; O do lucro do negócio com informação imperfeita; L 2) O valor esperado R A 3) O valorCesperado do lucro do negócio com a compra da previsão; e, 4) O valor esperado da previsão perfeita.. 127.

(128) Cultura. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30%. A. 760.000. 280.000 - 570.000. B. 400.000. 250.000 - 200.000. • Custo da consulta é de R$ 20.000.. Resultados Reais. Resultados Previstos. Bom. Médio. Ruim. Bom. 0,72. 0,08. 0,09. Médio. 0,18. 0,85 9. 0,23. Ruim. 6 . 93. TOTAL. 4 7 0,10 0,07 6 0 . 2 2 1,00 1,00. 0,68 1,00. 7 I ❑ Sabendo que a empresa deseja maximizar seu lucro esperado, F L O determine: D N perfeita. A 4) O valor esperado da previsão P 25% Bom 760 S 45% Médio 280 O L 30% Ruim -570 R A C 25% 45% 30%. Bom Médio Ruim. 400 250 -200. 128.

(129) Cultura. Resultados (lucros) possíveis (R$) Bom Médio Ruim 25% 45% 30%. A. 760.000. 280.000 - 570.000. B. 400.000. 250.000 - 200.000. • Custo da consulta é de R$ 20.000.. Resultados Reais. Resultados Previstos. Bom. Médio. Ruim. Bom. 0,72. 0,08. 0,09. Médio. 0,18. -49. 0,85. 0,10 67 0,07. Ruim. 0 . 2 1,00 2 6 . 93. TOTAL. 1,00. 0,23 0,68 1,00. 7 I ❑ Sabendo que a empresa deseja maximizar seu lucro esperado, F L O determine: D N 4) O valor esperado da previsão perfeita. A P 25% Bom 760 S 45% Médio 280 O L R A C316 30%. Ruim. -200 129.

(130) Simulação de Monte Carlo 9 4 67. 0de variáveis . 2 Este método possibilita a simulação 2 6 . 3 selecionadas do projeto,79levando-se em I de probabilidade F consideração as distribuições L O D destas variáveis assumirem valores diferentes ao N A P longo S da via útil do projeto. O L R. CA. 130.

(131) Simulação de Monte Carlo A grosso modo, a sequência de cálculo deste método é a seguinte: -49. 7 6 .0. 2 2 6 . 3 b)79seleção, ao acaso, a) identificação da I um valor para cada de F distribuição da L O D variável simulada, a probabilidade de cada N A P uma das variáveis partir de sua S LOfluxo de relevantesRdo distribuição de caixaCA do projeto; probabilidade;. 131.

(132) Simulação de Monte Carlo A grosso modo, a sequência de cálculo deste método é a seguinte: -49. 7 6 .0. 2. 2 do processo até a d) Repetição 6 . 3 9 obtenção da confirmação c) cálculo do indicador de 7 rentabilidade (por exemplo, LFIadequada da distribuição da frequência do indicador da O TIR) do projeto hipotético D N escolha, ou até obter uma ideia A construído com a utilização P aproximada do formato da S das variáveis obtidas no O distribuição. A partir desta L R simulação processoAde distribuição torna-se possível Cacima; e verificar a probabilidade de sucesso ou fracasso do projeto. 132.

(133) Simulação de Monte Carlo Média e Desvio-padrão 9 4 67. L O D. 7 I F. 0 . 2 2 6 . 93. N 68% dos valores encontram-se a uma distância da média A P a um desvio padrão. inferior S O L 95% dosR valores encontram-se a uma distância da média CA inferior a duas vezes o desvio padrão. 99,7% dos valores encontram-se a uma distância da média inferior a três vezes o desvio padrão. 133.

(134) Simulação de Monte Carlo A qualidade das 9 4 7 estimativas das 6 0 . 2 distribuições de.62 3 9 probabilidade dos 7 I F indicadores econômicos L O D determina uma melhor N A P (ou pior) simulação dos S O L possíveis fluxos de R CA caixas.. 134.

(135) Simulação de Monte Carlo 9de 4 “O número final alcançado no processo 7 6 0 . 2 simulação é apenas uma parte6do trabalho. A 2 . 3 9especialistas que parte principal é feita pelos 7 I F L entrada para rodar o fornecem os dadosOde D N programa. Caso A estas informações estejam P S O incorretas,Lentão o resultado final não representa R A C a realidade.” (Oda et al, s/d) 135.

(136) Simulação de Monte Carlo 9 4 67. 0 que . Retomando o exemplo do projeto 2 2 6 . envolvia investimentos de R$ 18.000 e 3 9 7 I duração de 3 anos, com TMA de 15% a.a.. F L S O L. O D N A P. MasAconsidere, agora, que há incerteza R C quanto às receitas. 136.

(137) Simulação de Monte Carlo 9 4 67. 0 . 2 2 6 . 93. 7 1 é estimada em R$ A receita no ano I F L 8.500. O Esta projeção é uma média, D N sendo A que o desvio-padrão é de R$ 250. P S O. L R CA. 137.

(138) Simulação de Monte Carlo 9 4 7 A receita no ano 2 poderá atingir os seguintes 6 0 . 2 2 valores, com as respectivas probabilidades de 6 . 3 9 ocorrência: 7 I F L O D N A R$ 7.500 P R$ 8.500 R$ 9.000 S O L 10% 85% 5% R CA Ver Planilha. 138.

(139) Simulação de Monte Carlo A receita no ano 2 poderá atingir os 9 4 R$ 8.500 R$ 9.000 7 seguintes valores, com as respectivas R$ 7.500 6 0 . 2 10% 85% 5% 2 probabilidades de ocorrência: 6 .. I F L. O D A receita no ano 3 poderáPatingir AN os S : seguintes valores O L R CA. 3 9 7. Mínimo R$ 7.000 Máximo R$ 9.500. Ver Planilha. 139.

(140) 9 4 67. 0 . 2 2 6 . 93. Opções Reais L O D. S O L. 7 I F. N A P. R A C. 140.

(141) Opções Gerenciais e Orçamento de Capital 9 um Opções gerenciais (modificações futuras-4de 7 6 0ignorando projeto – podemos subestimar o VPL . 2 2 6 . opções) 93 7 I F. L•Opção de Abandono •Planejamento O D N Contingencial PA •Opção de Adiamento S O L •Opção A deRExpansão •Opções Estratégicas C. •Opção de Contração. O método do VPL não considera as opções gerenciais! 141.

(142) Opções Gerenciais Exemplo 9 4 67. 0 . 2 2 6 . 93. Suponha que uma empresa deseje investir em uma fábrica 7 I F de um produto XYW. O investimento é completamente L O D irreversível. Suponha ainda que a fábrica possa ser N A P construída instantaneamente com um investimento de S O L R$ 1.600 e que venha a produzir uma unidade do produto R A C por ano, a um custo de operação nulo.. 142.

(143) Opções Gerenciais Exemplo 9 4 67. 0 . 2 2 6 . Atualmente o preço de venda de uma unidade é de 3 9 7 I R$ 200, mas no próximoFano irá mudar. Com L O probabilidade de 50% subirá para R$ 300 e com D N A probabilidade deP50% cairá para R$ 100. Considere S O taxa de desconto de 10%. L R A C. 143.

(144) Opções Gerenciais Exemplo 9 4 67. 0 . 2 2 6 . 93. 1)Trata-se de um bom investimento?. 2) Deveria a empresa investir agora7ou seria melhor esperar I F um ano e ver se os preços sobem L ou descem?. O D N A P 3) Qual é o valor da flexibilidade de tomar a decisão de S O L investimento no próximo ano, em vez de investir agora ou R nunca?CA. (baseado em Santos & Pamplona, 2005). 144.

(145) Opções Gerenciais Exercício 200 50%. 100. 100. 100. 100. 100. 1. 2. 3. 4. 5. 1.600. 200 50%. 0 . 2 2 6 . 93. 𝑉𝑃𝐿 =. 0. 0 1.600. L O D. 300 1. 300 2. 300. 300. S O L. 3 R CA. 4. 7 I F. 9 4 67. N A 300 P 5. 𝑉𝑃𝐿 =. 𝑉𝑃𝐿 = ? ? ? × 50%+ ? ? ? × 50% = ? ? ? ? 145.

(146) Opções Gerenciais Exercício 200 50%. 0. 100 1. 100 2. 100 3. 100 4. 100. 50%. 0 1.600. L O D. 300 1. 300 2. 300. 300. S O L. 3 R CA. 4. N A 300 P 5. 0 . 2 2 6 . 93. 𝑉𝑃𝐿 = −1.600 + 200 +. 5. 1.600. 200. 9 4 67. 7 I F. 100 = −400 0,10. 300 𝑉𝑃𝐿 = −1.600 + 200 + = 1.600 0,10. 𝑉𝑃𝐿 = −400 × 50% + 1.600 × 50% = 600 146.

(147) Opções Gerenciais Exercício 100 50%. 100. 100. 100. 100. 1. 2. 3. 4. 5. 1.600. 300 50%. 0 . 2 2 6 . 93. 𝑉𝑃𝐿 =. 0. 0. 1 1.600. L O D. 300 2. 300. 300. 3 R CA. S O L 4. 7 I F. 9 4 67. N A 300 P 5. 𝑉𝑃𝐿 =. 𝑉𝑃𝐿𝑡𝑟𝑎𝑑𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 = 600 147.

(148) Opções Gerenciais Exercício 100 50%. 0. 1. 100 2. 100 3. 100 4. 100. 50%. 0. 1 1.600. L O D. 300 2. 300. 300. 3 R CA. S O L 4. N A 300 P 5. 0 . 2 2 6 . 93. 𝑉𝑃𝐿 =. 5. 1.600. 300. 9 4 67. 7 I F. −1.600 100 + = −454,54 1,10 0,10. −1.600 300 𝑉𝑃𝐿 = + = 1.545,45 1,10 0,10. 𝑉𝑃𝐿𝑡𝑟𝑎𝑑𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 = 600 148.

(149) Opções Gerenciais Exercício 100 50%. 0. 1. 100 2. 100 3. 100 4. 100. 50%. 0. 1 1.600. 𝑉𝑃𝐿𝑡𝑟𝑎𝑑𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 = 600. L O D. 300 2. 300. 300. S O L. 3 R CA. 4. N A 300 P 5. 0 . 2 2 6 . 93. 𝑉𝑃𝐿 =. 5. 1.600. 300. 9 4 67. 7 I F. −1.600 100 + = −454,54 1,10 0,10. −1.600 300 𝑉𝑃𝐿 = + = 1.545,45 1,10 0,10. 𝑉𝑃𝐿 = 0 × 50% + 1.545,45 × 50% = 772,73 149.

(150) Opções Gerenciais Exercício 100 50%. 0. 1. 100 2. 100 3. 100 4. 100. 50%. 0. 1 1.600. L O D. 300 2. 300. 300. S O L. 3 R CA. 4. N A 300 P 5. 0 . 2 2 6 . 93. 𝑉𝑃𝐿 =. 5. 1.600. 300. 9 4 67. 7 I F. −1.600 100 + = −454,54 1,10 0,10. −1.600 300 𝑉𝑃𝐿 = + = 1.545,45 1,10 0,10. 𝑉𝑃𝐿 = 0 × 50% + 1.545,45 × 50% = 772,73 𝑉𝑃𝐿𝑡𝑟𝑎𝑑𝑖𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙 = 600. 𝑽𝒂𝒍𝒐𝒓 𝒅𝒂 𝒐𝒑çã𝒐 = 𝟕𝟕𝟐, 𝟕𝟑 − 𝟔𝟎𝟎, 𝟎𝟎 = 𝟏𝟕𝟐, 𝟕𝟑 150.

(151) Opções Gerenciais Exercício (conclusão) 9 4 67. 0 . 2 “Poderiam ser pagos R$ 173 a mais62por um projeto . 3 que dê flexibilidade de esperar79um ano para tomar I F a decisão, se comparadoOaLum projeto com as D mas sem essa opção.” N mesmas características, A P S (Santos & Pamplona, 2005) O L R CA. 151.

(152) Opções Gerenciais “A utilização das técnicas tradicionais [de avaliação 9 4 de projetos] tende a subavaliar certos 7 6 0que tenham . investimentos, principalmente aqueles 2 2 6 . as características de timing, irreversibilidade e 3 9 7 I incerteza, podendo conduzir a resultados que F L O comprometeriam a introdução de projetos que D N A gerariam resultados significativos para o P S O empreendedor e colocando em risco a L Rsobrevivência da empresa.” A C (Santos & Pamplona, 2005) 152.

(153) Opções Gerenciais 9 4 67. 7 I F+ VPL. VPLexpandido = VPLtradicional L DO. S O L. N A P. 0 . 2 2 6 . 93. flexibilidade gerencial. R A C. 153.

(154) Opções Reais Opções financeira:. 9 4 67. 0 Instrumento contratual que dá ao2seu . 2 6 . detentor ou comprador o direito, ou o dever, 3 9 7 dependendo do tipo de contrato, de comprar I F L (opção de compra ou call option), ou de vender O D Nou put option), bem (opção de venda A P S determinado pelo preço acordado na efetivação O L R do contrato (preço de exercício). A C. (Hull, 1995) 154.

(155) Opções Reais 9 4 67. 0 . 2 2a obrigação, de 6 Uma opção real é o direito mas não . 3 9 7 pré-determinado empreender uma ação a um custo I F L (preço de exercício) por Oum período previamente D N seria a vida da opção. estabelecido, que A P S O L R A C. 155.

(156) Analogia entre um Projeto de Investimento e uma Opção Financeira: Projeto de Investimento Valor Presente do Projeto. Variável. Custo (ou benefício) pontual da ação. S E I7 F. L O D. 9 4 Preço do7Ativo 6 0 . Subjacente 2 2 6 . 93. Opção Financeira. Preço de Exercício. t. S O Taxa de Desconto L R CA. Tempo até o vencimento. r. Taxa de Retorno Livre de Risco. Incerteza sobre o Fluxo de Caixa. s. Volatilidade. N A P. Vida Útil do Projeto. 156.

(157) Determinação do Prêmio da Opção Discutiremos modelos baseados em duas hipóteses: condição de não arbitragem (o preço atual de um ativo é 7igual 49 ao seu valor 6 0 . presente) e uso de uma distribuição de probabilidades 22. L O D. S O L. Modelo Binomial. R A C. N A P. 7 I F. 6 . 93. Modelo de Black-Scholes (lognormal, ou seja, logaritmo dos preços tem distribuição normal). 157.

(158) Modelo Black-Scholes Preço justo da opção européia de compra (c):. c = S N (d 1 ) − Xe. − rT. N (d 2 ). d1 =. ( ). ln S. 2  T s + r + X  2 s T. S = preço atual do ativo-objeto da opção de compra; X = preço de exercício da opção de compra;. L O D. 7 I F. 9 4 d 2 = d 1 − s 7T 6 0 . 2 2 6 . 93. r = taxa de juro livre de risco no regime de capitalização contínua;. N A P. T = prazo de vencimento da opção de compra, ou seja, o tempo restante até a data de vencimento da opção. (dias a decorrer ÷ 365). S O L. s = volatilidade do preço do ativo-objeto, definida pelo desvio-padrão da taxa de retorno do ativo;. R A C normal padronizada (média igual a 0 e variância igual a 1); e, d e d = variáveis com distribuição 1. 2. N(d1) e N(d2) = probabilidade acumulada, na distribuição normal padronizada, de - até o valor de d1 ou d2 calculado.. 158.

(159) Modelo Black-Scholes Preço justo da opção européia de compra (c):. c = S N (d 1 ) − Xe. − rT. Preço atual do ativo ponderado por uma “certa probabilidade”. N (d 2 ). d1 =. ( ). ln S. 2  T s 9 + r + 4 X  2 7 6 d 2 = d1 − s T 0 . s T 2. 2 6 . 93. 7 I FatoresLque F afetam a “certa probabilidade” O D N A P. S O L do Valor presente R preço CAde exercício. ponderado por uma “certa probabilidade” 159.

(160) Modelo Black-Scholes Preço justo da opção européia de compra (c):. c = S N (d 1 ) − Xe − rT N (d 2 ). d1 =. ln (S ) +  r + s X . 2. 9 T 4 2  67 0. . 2 s T 62 . 3 9 7 I. d 2 = d1 − s T. F L O. D N PA. Preço justo da opçãoSeuropéia de venda (p):. O L R. p = Xe − rT −CSA+ c. 160.

(161) • Preço do ativo: S. Modelo Binomial. 9 4 67. • Preço atual da opção: f • Opção dura o tempo2.T0. CA. RL. 2 6 . 3 • O preço do ativo pode atingir: 9 7 I F L> 1), isto é, movimento • Su (u O D N ascendente de (u – 1) A P S O • Sd (d < 1), isto é, movimento descendente de (1 – d). 161.

(162) Modelo Binomial 9 4 67. Preço do ativo = S Preço da opção = f. R A C. S O L. 0 . 2 2= Su Preço do ativo 6 . 3 9 Preço da 7opção = fu I F L DO. N A P Preço do ativo = Sd. Preço da opção = fd. 162.

(163) Modelo Binomial Os valores de u e d são determinados a partir da volatilidade de preço do ativo, s.. 9 4 67. 0 . 2 2 é: Há varias formas de fazer isso, uma possibilidade 6 . 3 9 7 I F L O D N A 𝑟∆𝑡 P 𝜎 ∆𝑡 𝑒 −𝑑 𝑢=𝑒 S O 𝑝 = L R 𝑢 − 𝑑 A C1 −𝜎 ∆𝑡 𝑑=. 𝑢. 𝑑=𝑒. 163.

(164) • Uma empresa agropecuária tem um projeto e está considerando a possibilidade de não colocá-lo em operação hoje, por conta de dúvidas a respeito do comportamento futuro de sua principal matéria-prima, uma commodity agrícola.. 9 4 • O projeto tem seus valores guiados pelos7preços de uma determinada 6 0 . commodity (café, boi gordo, soja, milho etc), isto quer dizer que, o fluxo 2 2 6 . do projeto tem correlação positiva forte com os preços desta commodity. 3 9 deste projeto. Com isso, pode-se dizer, 7 Exercício – Esta é a principal matéria-prima I F L (variabilidade dos fluxos ao longo do tempo) então, que a volatilidade O Valor de Opção deste projeto Dé parecida com a volatilidade dos preços da commodity em N A Para simplificar será considerado que a única incerteza referência. P S O existente é o valor dos fluxos no futuro. Desta maneira, estará sendo L R eliminando por simplificação, as incertezas com relação aos A C investimentos iniciais, à demanda pelo produto e outros fatores que certamente influenciariam o valor do projeto. (exemplo adaptado de MACEDO, M.A.S.; NARDELLI, P.M. Utilizando opções reais na análise de viabilidade de projetos de investimento agropecuários: um ensaio teórico. Trabalho apresentado ao 46º Congresso da Sociedade Brasileira de Economia, Administração e Sociologia Rural, em Rio Branco (AC), julho de 2008). 164.