Universidade Federal de Santa Catarina Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção

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1 Universidade Federal de Santa Catarina Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção Marcelo Cardoso Mesquita de Souza QUANTIFICAÇÃO DAS INCERTEZAS NA AVALIAÇÃO DE PROJETOS: O MODELO UTILIZADO NA AGÊNCIA DE FOMENTO DO ESTADO DA BAHIA Dissertação de Mestrado Florianópolis 2004

2 Marcelo Cardoso Mesquita De Souza QUANTIFICAÇÃO DAS INCERTEZAS NA AVALIAÇÃO DE PROJETOS: O MODELO UTILIZADO NA AGÊNCIA DE FOMENTO DO ESTADO DA BAHIA Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Federal de Santa Catarina como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Produção. Orientador: Prof Nelson Casarotto Filho, Dr. Florianópolis 2004

3 B S725q Souza, Marcelo Cardoso Mesquita de Quantificação das Incertezas na Avaliação de Projetos: o Modelo Utilizado na Agência de Fomento do Estado da Bahia / Marcelo Cardoso Mesquita de Souza; orientação de : Dr. Nelson Casarotto Filho p.; il. Dissertação de Mestrado da Universidade Federal de Santa Catarina. 1. Projetos, Avaliação 2. Finanças 3. Investimentos, Análise I. Casarotto Filho, Nelson, orient. II. Universidade Federal de Santa Catarina III. Título. CDD

4 Marcelo Cardoso Mesquita de Souza QUANTIFICAÇÃO DAS INCERTEZAS NA AVALIAÇÃO DE PROJETOS: O MODELO UTILIZADO NA AGÊNCIA DE FOMENTO DO ESTADO DA BAHIA Esta dissertação foi julgada e aprovada para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Produção no Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Federal de Santa Catarina. Florianópolis, 08 de março de Prof Edson Pacheco Paladini, Dr. Coordenador do Programa BANCA EXAMINADORA Prof Nelson Casarotto Filho, Dr. Orientador Rogério Gomes Penetra, Dr. Cristiano Nunes Gonçalves, Dr. Ari Belli, M.Eng.

5 Para Cristina, companheira de todos os momentos.

6 AGRADECIMENTOS À DESENBAHIA, na figura do seu presidente Sr. Vladson Menezes e seus diretores Sr. Paulo Ribeiro, Sr. Ângelo Magalhães, Sr. Caio Greve e Sra. Ana Benvinda, não só por permitirem a realização deste trabalho, mas e principalmente por incentivarem o estudo, a pesquisa e o desenvolvimento profissional, fomentando uma cultura que aproxima a academia da sociedade. Ao Dr. José Roberto Securato, Dr. André Luiz Oda, Dr. Junio Fuentes, Dr. Gustavo Petrasunas Cerbasi e toda a equipe do Labfin da FIA/USP, não só pelo trabalho realizado na DESENBAHIA que tive o prazer e a honra de participar, mas pela convivência, aprendizado e estimulo. A todos os colegas da DESENBAHIA, que direta ou indiretamente contribuíram para este trabalho. Ao Prof Dr. Nelson Casarotto Filho, meu orientador, pela orientação, estímulo, confiança e amizade. Ao Prof Dr. Bruno Hartmut Kopittke, pelo aprendizado, pela amizade e acima de tudo pela paciência e tolerância com os prazos. Ao Prof Gearoid, pelas fantásticas aulas de inglês, sem as quais o acesso à literatura internacional ficaria irremediavelmente comprometido. Aos colegas do Mestrado/Doutorado da UFSC, pela troca de experiências, enriquecedora em todos os planos. À FIB Faculdade Integrada da Bahia, por ter possibilitado meu acesso ao PPGEP da UFSC. E a todos aqueles que conviveram comigo (e me aturaram) nestes anos de mestrado, por compartilharem essa experiência enriquecedora e gratificante do ponto de vista acadêmico, profissional e acima de tudo humano.

7 A única certeza é que nada é certo (Gaio Plínio Secondo 23/24 79d.c.)

8 RESUMO O trabalho desenvolvido teve como objetivos -principal e geral - avaliar a pertinência da informação gerada através de Simulação de Monte Carlo, na quantificação das incertezas quanto ao comportamento de variáveis do fluxo de caixa projetado. Bancos de Desenvolvimento e Agências de Fomento são instituições financeiras, cujo principal objetivo é o desenvolvimento econômico e social de um estado ou região. Para atingir tal objetivo, um dos expedientes mais utilizados é a participação como financiador de projetos empresariais. A avaliação econômica e financeira de projetos de investimento constitui-se, portanto, em atividade básica destas instituições. Os cálculos utilizados para este tipo de avaliação são de conhecimento bastante difundido e não chegam a constituir dificuldade; entretanto, as incertezas inerentes às projeções e premissas adotadas podem fazer com que o resultado prático da implantação e operação do projeto se distancie muito do esperado. Quantificar estas incertezas significa determinar o risco inerente ao projeto. No intuito de aprimorar seu processo de análise de investimentos, para fins de concessão de financiamento, a Agência de Fomento do Estado da Bahia - DESENBAHIA implantou, no ano 2000, um modelo de avaliação de risco de projetos, utilizando Simulação de Monte Carlo. Este trabalho teve como objetivo avaliar, através de estudo de caso, o referido modelo, à luz destes três anos de experiência, identificando se ele fornece resultados consistentes e se agrega qualidade na informação, gerada pelo processo de análise, para tomada de decisão de investimento. A avaliação do modelo ocorreu através da análise de uma amostra composta por 57 operações realizadas durante o período 2000/2002. Embora não tenha sido possível chegar a uma conclusão enfática sobre o modelo, em virtude de limitações no processo de pesquisa, tais como o reduzido tamanho da amostra e a impossibilidade de avaliar os casos indeferidos, apresentam-se algumas conclusões relevantes para o desenvolvimento futuro e aplicabilidade do método. Palavras-chave: Simulação de Monte Carlo, Análise de Investimento, Risco de Crédito.

9 ABSTRACT This work has as its main goal- evaluate the usefulness of the information arrived at through the Monte Carlo Simulation, quantifying the uncertainties in so far as the behavior of forecast cash flow variables is concerned. Development banks and agencies are financial institutions whose main objective is the economic and social development of a state or region. In order to reach this objective the most common way is through the financing of projects. The feasibility analysis of such projects is a continuous task of these institutions. The calculations used for this type of evaluation is well known but, the inherent uncertainties of input and assumptions, can cause the final outcome to be very distant from what was initially expected. Quantify these uncertainties means the establishing of the inherent project risk. In its attempt to improve its process of investment analysis, for the granting of founds, in the year 2000, DESENBAHIA began to utilize a model of evaluation of project risks, using the Monte Carlo simulation. The objective of this undertaking was to evaluate through case studies the abovementioned model in the light of these three years experience thus identifying if it comes with up consistent results and quality information generated by the analysis process leading to a decision to invest. Analyzing a sample of 57 operations completed during the period 2000/2002 carried out the evaluation of the model. It hasn t been possible to reach an emphatic conclusion about the model, due to the limitations of the survey process, such as the limited sample size and the impossibility of evaluating projects, what haven t been grated loans; nonetheless it presents some relevant conclusions for the future development and application of this method. Key words: Monte Carlo Simulation, Investment Analysis, Credit Risk

10 SUMÁRIO Lista de Figuras... Lista de Quadros... Lista de Tabelas... Lista de Abreviaturas e Siglas INTRODUÇÃO Incertezas em projetos A Quantificação das Incertezas Objetivos Metodologia Estrutura da Dissertação REVISÃO DE LITERATURA Uma Revisão das Abordagens à Medição do Risco de Crédito Sistemas Especialistas de Crédito Sistemas de Classificação (Rating) Sistemas de Pontuação de Crédito (Credit Scoring) Empréstimos como Opções e o Modelo KMV A Abordagem VaR: O CreditMetrics e outros Modelos A Abordagem da Simulação Macro A Abordagem de Valoração Neutra ao Risco A Abordagem de Seguros Análise de Risco em Projetos de Investimento Técnicas de Avaliação de Projeto Análise de Sensibilidade Árvores de Decisões O Tratamento Matemático Convencional para o Risco Opções Reais e Análise de Projetos A Construção de Modelos O Processo de Simulação A Simulação de Monte Carlo Histórico do Método de Monte Carlo Conceito fundamental Procedimento Principais componentes do algoritmo... 63

11 A Matemática subjacente ao Método de Monte Carlo Análise estatística dos dados Diferenciação entre Risco e Incerteza A Escola Bayesiana O uso do julgamento na modelagem Probabilidade Subjetiva Heurísticos e armadilhas psicológicas Principais críticas ao Método de Monte Carlo O Apoio Computacional na Simulação ESTUDO DE CASO A Desenbahia A Estrutura Organizacional e a Área de Risco O Fluxo do Processo de Análise e Quantificação do Risco do Projeto O Modelo de Quantificação do Risco do Projeto Identificação das variáveis do modelo Outras informações Identificação das variáveis estocásticas Escolha das Funções Distribuição de Probabilidades Cálculo da Taxa de Desconto Cenários Macroeconômicos Simulação A implantação do modelo Um estudo amostral sobre a aplicação do modelo Como se comportaram os casos analisados em 2000,2001 e Considerações sobre o perfil da amostra Análise dos Resultados Conclusões Decorrentes do Estudo e Sugestões para Aprimoramento Conclusões Sugestões para aprimoramento do modelo e processo CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES Conclusões sobre o trabalho desenvolvido Recomendações para trabalhos futuros REFERÊNCIAS

12 Apêndice A Quadro Resumo dos Projetos Analisados Apêndice B Quadro do Perfil dos Projetos Analisados - AA Apêndice C Quadro do Perfil dos Projetos Analisados - A Apêndice D Quadro do Perfil dos Projetos Analisados - B Apêndice E Quadro do Perfil dos Projetos Analisados - C Apêndice F Quadro Geral dos Critérios Utilizados na Análise, por projeto Anexo A Organograma da Desenbahia Anexo B Parecer de Quantificação de Risco de Crédito UGR (Modelo)

13 LISTA DE FIGURAS Figura 1: O modelo Logit Figura 2: O pagamento a um banco credor Figura 3: O pagamento ao subscritor de uma opção de venda sobre uma ação Figura 4: O capital como opção de compra sobre uma empresa Figura 5: Cálculo do EDF teórico Figura 6: O VaR de um título negociado Figura 7: Matriz de alteração histórica Figura 8: Modelo de Árvore de Decisão Figura 9: Distribuição das Funções Figura 10: Estrutura de modelos descritivos Figura 11: Função Distribuição Normal Figura 12: Função Normal Acumulada Figura 13: Elementos da Simulação Figura 14: Esquema do processo de Simulação de Monte Carlo Figura 15: Simulação de Monte Carlo O processo Figura 16: Distribuição de freqüência da variável de saída VPL Figura 17: Análise da distribuição de freqüência da variável de saída Figura 18: Estabilização da média e do desvio a partir do n de interações Figura 19: Estimando probabilidades com dados passados Figura 20: Árvore de decisão representativa da estimativa de probabilidades subjetivas O método da aposta Figura 21: Árvore de decisão representativa da estimativa de probabilidades subjetivas O método da loteria Figura 22: Estrutura Organizacional e Área de Risco Figura 23: Fases do processo de Concessão de Financiamento Figura 24: Etapas da Análise de Risco de Crédito DESENBAHIA Figura 25: Exemplo da modelagem do fluxo de caixa Figura 26: Distribuições Triangulares Figura 27: Distribuição Uniforme Figura 28 : Curva de ajuste entre o risco calculado e a probabilidade de perda Figura 29: Distribuição de Freqüência dos Valores Financiados Amostra Total Figura 30: Distribuição percentual da inadimplência por faixa de rating. 106 Figura 31: Gráfico de dispersão: Inadimplência versus P(VP<0)

14 Figura 32: Utilização do VPL como medida de risco de crédito Figura 33: Comparação dos resultados da utilização do VPL como medida de risco de crédito Figura 34: Gráfico de dispersão entre N de variáveis utilizadas e P(VP<0) Figura 35: Gráfico de dispersão entre n de anos projetados e P(VP<0) Figura 36: Gráfico de dispersão entre taxa de desconto e P (VP<0)

15 LISTA DE QUADROS Quadro 1: Resumo Geral do Perfil dos Projetos Analisados Quadro 2: Resumo Geral do Perfil dos Projetos Analisados (continuação) Quadro 3: Quadro de legenda dos códigos de ramos Extraído da Tabela CNAE... Quadro 4: Resumo da Inadimplência por faixa de classificação

16 LISTA DE TABELAS Tabela 1: Nível de Provisão para cada classe de risco Tabela 2: Principais características dos cenários utilizados Tabela 3: Distribuição de probabilidade dos cenários Tabela 4: Correspondência entre os níveis de risco e provisão Tabela 5: Estatísticas dos Valores Financiados Tabela 6: Distribuição dos Valores Financiados Tabela 7: Faixas de Inadimplência calculadas versus efetivas Tabela 8: Coeficiente de correlação entre P(VP<0) e parâmetros do modelo

17 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS BIS BNDES CAPM DDN EDF FDP GAN GEA LAS LGD MMC NCG PL RN ROA SAP SCO SIG SMC SRC TIR TJLP UAP UCD UEP UGR VaR VP VPL Bank for International Settlements Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social Capital Asset Pricing Model Diretoria de Desenvolvimento de Negócios Expected Default Frequency Função Densidade de Probabilidade Gerência de Negócios Gerência de Estudos e Assessoria Loan Analysis System Loss Given Default Método de Monte Carlo Necessidade de Capital de Giro Patrimônio Líquido Risco Neutro Real Options Analysis Sistema de Acompanhamento de Processos Sistema de Controle de Operações Sistema de Informações Gerenciais Simulação de Monte Carlo Sistema de Recuperação de Crédito Taxa Interna de Retorno Taxa de Juros de Longo Prazo Unidade de Análise de Projetos Unidade de Cadastro Unidade de Estudos e Pesquisas Unidade de Gestão de Risco Value at Risk Valor Presente Valor Presente Líquido

18 17 1 INTRODUÇÃO Bancos de Desenvolvimento e Agências de Fomento são instituições financeiras cujo principal objetivo é o desenvolvimento econômico e social de uma região. Para atingir tal objetivo, um dos expedientes mais utilizados é a participação como financiador de projetos empresariais que, através da geração de empregos, renda e da sua capacidade multiplicativa, venham a incrementar a economia local. Os administradores destas instituições, recorrentemente, precisam decidir quanto à concessão destes financiamentos. No entanto, a incerteza quanto ao retorno destes investimentos é inevitável e, portanto, a tomada de decisão deve observar os seguintes aspectos: 1) a probabilidade de acontecer o indesejado; 2) a conseqüente perda pelo resultado inesperado; e 3) o ganho por assumir o risco. O tema desta dissertação está circunscrito ao primeiro dos três aspectos: a quantificação da probabilidade de ocorrência de um evento indesejado, no caso específico, a inadimplência do financiamento concedido. A análise dos pedidos de financiamento nas instituições de fomento, normalmente, passa por um processo para determinar o risco de inadimplência da operação, que busca unir a análise de projetos a tópicos de análise de crédito, estando este processo contido em um estudo maior, que envolve, além da verificação da viabilidade econômica e financeira do projeto e determinação do risco de inadimplência, a análise de outros critérios que procuram medir benefícios sociais e aderência às políticas econômicas do governo. Desta forma entende-se que a análise de risco do projeto é parte do processo de análise de concessão de financiamento, e a probabilidade de inadimplência do financiamento um dos critérios a se considerar no processo decisório.

19 Incertezas em projetos As ferramentas convencionais de análise de investimentos buscam estabelecer a viabilidade econômica e financeira dos projetos através da comparação do retorno, proveniente dos fluxos de caixas incrementais, com uma taxa mínima de atratividade (DAMODARAN, 1997). Contudo, poucas são as análises formais sobre os riscos associados aos fluxos de caixa de um projeto (BRUNI, FAMÁ e SIQUEIRA, 1998). Não obstante nos últimos anos algumas iniciativas de aplicação de novas metodologias à análise de investimento, notadamente a aplicação da Teoria de Opções Reais, pesquisada profundamente por Dixit e Pyndik (1993) e Copeland e Antikarov (2001), o estudo de viabilidade econômica e financeira, na maioria das instituições financeiras, tem se limitado à aplicação de ferramentas de engenharia econômica (Valor Presente Líquido e Taxa Interna de Retorno são as mais utilizadas) a fluxos de caixa projetados. Tais projeções, independentemente da qualidade da modelagem financeira que tenha sido feita para os demonstrativos pró-forma e da quantidade e qualidade das informações levantadas, estarão sempre carregadas de incertezas. Naturalmente, a disponibilidade e a qualidade das informações mitigam estas incertezas, que não podem, entretanto, ser totalmente eliminadas. A incerteza está associada ao conhecimento imperfeito sobre o comportamento de diversos fatores endógenos e exógenos ao projeto. Além das incertezas na estimativa dos fluxos futuros, a situação presente também gera vieses na análise, já que normalmente as projeções financeiras tomam como ponto de partida a análise retrospectiva de alguns anos da performance financeira, estabelecendo uma tendência e extrapolando-a para um período compatível com o prazo de amortização. Se esta extrapolação é feita durante um bom período do ciclo do negócio, assume-se um viés de continuidade desta situação favorável. A conseqüência desse enfoque é que as empresas assumem, em suas fases positivas do ciclo de negócios, volumes de crédito insuportáveis nas fases ruins deste mesmo ciclo (NERSESIAN, 2000).

20 A Quantificação das Incertezas A maioria dos autores distingue incerteza de risco a partir do nível de informações disponível. A incerteza é definida como aquela situação em que não se tem conhecimento objetivo da distribuição de probabilidades associada aos eventos que poderão resultar. E risco, geralmente é definido como a medida da incerteza. Ou seja, quando se conhece a distribuição de probabilidades de cada um dos eventos possíveis relacionados à decisão tomada, podendo desta formar construir objetivamente a distribuição de probabilidades do evento futuro (SÁ, 1999). Na definição de Salomon e Pringle (apud SECURATO, 1993), Risco é o grau de incerteza a respeito de um evento. Ou ainda, como conceitua Alexandre Assaf Neto (1999): [...] o risco pode ser entendido pela capacidade de se mensurar o estado da incerteza de uma decisão mediante o conhecimento das probabilidades associadas à ocorrência de determinados resultados ou valores. (ASSAF NETO, 1999, p. 226). Assim, o que se procura numa situação de incerteza é estimar uma distribuição de probabilidades para um evento futuro, utilizando, para isso, conhecimento acumulado pelo exame dos resultados de situações análogas ocorridas no passado. Com um suporte de boas informações e uma boa capacidade de avaliar tais situações, podem-se construir probabilidades para os eventos futuros que, embora subjetivas, melhoram a capacidade preditiva (SÁ, 1999). Uma alternativa para a obtenção do risco é a aplicação de simulações utilizando o Método de Monte Carlo. A Simulação de Monte Carlo (SMC) é um processo para operar modelos estatísticos, de modo a lidar experimentalmente com variáveis descritas por funções probabilísticas (ANDRADE, 1998). A SMC tem ressurgido na literatura financeira nos últimos tempos. Longe de ser consenso, a utilização do método é controversa, como se pode constatar através dos artigos publicados por Nawrocki (2001), Abeysekera e Rosenblom

21 20 (2000), McCarthy (2000), Kingston (2001) com fortes críticas ao método, e Li (2000), Stamples (2000), Evans e Olson (1998), Nersesian (2000), Eraker (2001) e Curry (2002), com argumentos favoráveis ao método. Mesmos os mais críticos, entretanto, parecem admitir a utilização do método quando é impossível prever com alguma exatidão o comportamento futuro de uma variável. O futuro é por natureza incerto. Se a SMC permite quantificar esta incerteza, transformando-a em uma medida de risco, por que não usá-la na quantificação do risco de crédito? Esta dissertação se propõe a analisar a aplicabilidade do método de Monte Carlo para a simulação de fluxos de caixas alternativos cujos valores presentes (VP) destes fluxos venham a gerar uma distribuição de freqüência e que, através da medida da área desta distribuição, na qual o VP é menor que zero, obtenhase um valor que represente uma Freqüência Esperada de Inadimplência EDF (Expected Default Frequency), representando este valor a quantificação das incertezas existentes no fluxo de caixa projetado e, sendo, portanto, a medida do risco. A Freqüência Esperada de Inadimplência, entretanto, não pode ser entendida como único critério de classificação de risco de crédito para a operação em análise, nem como um único fator a determinar o preço da operação de crédito, bem como seu spread. Para tanto, outros critérios tais como garantias e índices de recuperação devem ser considerados. Desta forma, este trabalho procura avaliar uma componente específica do processo decisório que pretende gerar uma medida de EDF, através da Simulação de Monte Carlo SMC. 1.3 Objetivos O objetivo geral desse trabalho é avaliar a pertinência da informação gerada através de Simulação de Monte Carlo, na quantificação das incertezas quanto ao comportamento de variáveis do fluxo de caixa projetado, objeto de estudo para concessão de financiamento. Identifica-se, desta forma, se o método agrega

22 21 valor à capacidade preditiva de um modelo de avaliação de crédito em medir a freqüência esperada de inadimplência. Este trabalho tem, ainda, como objetivo específico avaliar, através de estudo de caso, o modelo de análise de risco de projetos, implantado na Agência de Fomento do Estado da Bahia DESENBAHIA, que utiliza a Simulação de Monte Carlo para quantificar as incertezas inerentes ao projeto. Entre os modelos e metodologias utilizados na análise e quantificação do risco de crédito, o presente estudo está circunscrito fundamentalmente à avaliação da capacidade preditiva de inadimplência da medida resultante da área da distribuição de VP s gerada através de simulações, utilizando o Método de Monte Carlo, limitando a referida área aos VP s inferiores a zero. Além da revisão bibliográfica, avaliou-se o modelo implantado na DESENBAHIA, bem como se analisou uma amostra de projetos financiados por esta agência nos anos de 2000, 2001 e 2002, para os quais foi utilizada uma metodologia de análise de risco de crédito que contempla a utilização de simulações através do Método de Monte Carlo. Do ponto de vista acadêmico, a controvérsia existente sobre a aplicação da metodologia justifica um estudo mais aprofundado sobre o assunto. Do ponto de vista prático, o estudo tem as seguintes aplicações: 1) Fornecer elementos para atender Resolução 2682 de dezembro de 1999 do Banco Central do Brasil, que estabelece a obrigatoriedade para as instituições financeiras implementarem seus modelos próprios de classificação de risco de crédito e o respectivo aprovisionamento decorrente desta classificação. 2) A determinação de um spread mínimo o qual garanta que o retorno do financiamento seja minimamente atrativo em termos financeiros, sem que haja perda da competitividade nos preços e que garanta também a coerência entre preços para diferentes qualidades de crédito, pressupõe o

23 22 dimensionamento da Freqüência Esperada de Inadimplência como condição inicial e fundamental. 1.4 Metodologia Para a classificação da pesquisa, tomou-se como base a taxionomia apresentada por Vergara (1997), que a qualifica em relação a dois aspectos: quanto aos fins e quanto aos meios. Quanto aos fins, a pesquisa foi metodológica e aplicada. Metodológica, por se referir ao estudo da aplicação de um método específico (Monte Carlo) como forma de se quantificar a incerteza na estimativa de variáveis utilizadas em um modelo de medição de risco de crédito de uma operação de financiamento; aplicada, na medida em que busca apontar soluções para um problema concreto e recorrente das instituições financeiras, qual seja, a medição do risco de crédito. Para a coleta de dados primários, realizou-se pesquisa documental, instrumento pelo qual foram selecionadas 57, de um total de 97 operações de concessão de crédito analisadas no período de 2000 a 2002 pela DESENBAHIA nas quais utilizou-se um modelo de quantificação de risco de crédito que utiliza o Método de Monte Carlo como meio de tentar quantificar as incertezas inerentes às diversas variáveis que afetam a capacidade de pagamento da empresa tomadora e conseqüentemente a probabilidade de default. Os dados foram extraídos diretamente dos documentos originais constantes das pastas dos processos ou através do Sistema de Informações Gerenciais SIG, Sistema de Recuperação de Crédito SRC, Sistema de Acompanhamento de Processo SAP e Sistema de Controle de Operações SCO. Para a revisão bibliográfica, a ferramenta básica utilizada foi o sistema de busca de informação PROQUEST (http://proquest.umi.com/pqdweb), sendo também auxiliado pelas ferramentas de busca na internet. Além destas fontes, foram pesquisados os bancos de dissertações e teses de diversas universidades brasileiras, notadamente a Universidade Federal de Santa Catarina, a Pontifícia

24 23 Universidade Católica de São Paulo, a Escola de Administração de Empresas de São Paulo Fundação Getúlio Vargas. 1.5 Estrutura da Dissertação A dissertação está estruturada em três capítulos, além desta introdução. O capítulo 2 apresenta o referencial teórico, no qual se procedeu a uma revisão bibliográfica sobre as metodologias utilizadas para quantificar o risco de crédito de uma empresa. Apresenta também uma rápida revisão das metodologias de análise de investimento aplicadas a projetos. Posteriormente, analisa-se a construção de modelos e os processos de simulação, para, finalmente aprofundar-se na Simulação de Monte Carlo e suas aplicações em finanças. O capítulo 3 apresenta o estudo de caso realizado na DESENBAHIA Agência de Fomento do Estado da Bahia, onde são avaliadas 57 operações cujos projetos tiveram seus pedidos de financiamento avaliados através de um modelo que usa Simulação de Monte Carlo. No capítulo 4 são apresentadas as conclusões e recomendações decorrentes desta pesquisa, além de sugestões para trabalhos futuros. Finalmente, nos apêndices encontram-se os dados utilizados na pesquisa.

25 24 2 REVISÃO DE LITERATURA Este capítulo apresenta uma revisão bibliográfica dos principais aspectos teóricos cujo conhecimento permitiu se realizar o estudo de caso apresentado neste trabalho. Inicialmente, revisam-se as metodologias mais utilizadas, atualmente, para medição do risco de crédito e de análise de risco em projetos; em seguida, faz-se uma breve análise da construção de modelos, simulações, aprofundando-se especificamente na Simulação de Monte Carlo, cuja utilização para determinação da freqüência esperada de inadimplência é o objeto desta dissertação. 2.1 Uma revisão das abordagens à Medição do Risco de Crédito O Risco de Crédito é conseqüência de uma transação financeira contratada e/ou contingencial entre um fornecedor de fundos e um usuário desses fundos, o que pode ser definido como a probabilidade de a contraparte de um empréstimo ou operação financeira não cumprir suas obrigações contratuais. A perda decorrente deste risco pode acontecer de duas formas: Risco de Default quando a contraparte deixa de honrar o contrato, gerando a perda do valor de face do empréstimo menos uma taxa de recuperação, e Risco de Spread este decorre de alterações na classificação do risco da contraparte, alterando o valor de mercado do empréstimo (CAOUETTE, ALTMAN e NARAYANAN, 1999). A concessão de crédito sempre se realiza em um cenário de incertezas, constantes mutações e informação assimétrica, sendo impossível estabelecer inequivocamente quais empresas entrarão em Default e quais não sofrerão este risco. O máximo que se pode fazer é uma avaliação probabilística desta possibilidade. O que se costuma chamar de risco de inadimplência (SAUNDERS, 2000b). A mensuração do risco de crédito é fundamental para que as instituições financeiras possam precificar um empréstimo corretamente e determinar o limite de crédito a ser concedido a qualquer tomador, fixando assim a exposição aceitável a perdas.

26 25 As metodologias utilizadas para medição de risco de crédito têm sido, nos anos recentes, objeto de estudo e de acaloradas discussões entre acadêmicos e executivos da área. Novas tecnologias têm surgido derivadas, em muito, dos estudos sobre risco de mercado cujos debates iniciaram em Saunders (2000a) relaciona sete motivos para este surto de interesse, os quais, segundo o autor, estão fomentando a discussão em nível internacional e são plenamente aderentes à realidade brasileira, à exceção da Desintermediação cujo processo ainda é muito incipiente no Brasil: Aumento estrutural de falências O fenômeno ocorre em nível mundial, possivelmente devido ao aumento da competição global. Desintermediação Saunders (2000a) justifica este ponto pela expansão dos mercados de capitais e a maior acessibilidade a estes por parte das pequenas e médias empresas, deixando para as Instituições Financeiras aqueles tomadores menores ou com classificações de crédito mais fraca, exigindo, portanto, mais eficácia na análise, medição e gestão do risco de crédito. Margens mais competitivas Decorrentes da competição entre as Instituições Financeiras Valores declinantes e voláteis de garantias reais Além das dificuldades para prever e realizar, através de liquidação, os valores de imóveis e ativos físicos, no Brasil a situação é agravada pela concorrência de credores privilegiados às garantias, fruto de nossa legislação. O crescimento de derivativos extrabalanço Diminuindo a transparência dos demonstrativos financeiros quanto ao real nível de alavancagem financeira das empresas. Tecnologia

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