UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO

Transcrição

1 UNIVERSIDADE DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO ANÁLISE DE RISCO EM PROJETOS DE INVESTIMENTOS COM O AUXÍLIO DA SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO: UM CASO DO SETOR FARMACÊUTICO BRASILEIRO por TIAGO LUIZ CABRAL PEROBA

2 ANÁLISE DE RISCO EM PROJETOS DE INVESTIMENTOS COM O AUXÍLIO DA SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO: UM CASO DO SETOR FARMACÊUTICO BRASILEIRO por TIAGO LUIZ CABRAL PEROBA Universidade do Estado do Rio de Janeiro Faculdade de Administração e Finanças Dissertação apresentada no Programa de Mestrado em Ciências Contábeis - requisito parcial à obtenção do título de Mestre. Orientador Prof. Dr. Antônio de A. Freitas Jr. Rio de Janeiro, primeiro semestre de 2007.

3 EXAME DE DISSERTAÇÃO PEROBA, Tiago Luiz Cabral. Análise de Risco em Projetos de Investimentos com o Auxílio da Simulação de Monte Carlo: um estudo de caso do Setor Farmacêutico Brasileiro. Dissertação apresentada no Programa de Mestrado em Ciências Contábeis. Universidade do Estado do Rio de Janeiro, primeiro semestre de BANCA EXAMINADORA Professor Antônio de Araújo Freitas Junior, Ph.D. Professor Doutor Maurício dos Santos Neves, D.Sc. Professor Doutor Lino Martins da Silva, L.D. Examinada a dissertação Conceito Em:

4 "Jamais considere seus estudos como uma obrigação, mas como uma oportunidade invejável (...) para aprender a conhecer a influencia libertadora da beleza do reino do espírito, para seu próprio prazer pessoal e para o proveito da comunidade a qual seu futuro trabalho pertencer. (A. Einstein)

5 Aos meus pais, Luiz Carlos Reis Peroba e Telma Maria Cabral Peroba, pelo amor, carinho, educação e incentivo que sempre me deram ao longo de toda vida. A minha irmã Amanda Cabral Peroba, e minha companheira, Daniela de O. Lima, que desde o início deste trabalho estiveram ao meu lado, na criação de um ambiente emocional e pessoal favorável ao desenvolvimento deste estudo. Para os meus avós e tios, que tanto me incentivam, apostando em mim e vibrando com cada conquista minha durante todos esses anos em que estamos juntos.

6 RESUMO Esta obra aborda, de forma prática, as diferenças entre avaliação de projetos de investimentos através de demonstrativos de fluxo de caixa tradicional e avaliação de projetos de investimentos. Para tanto, utilizou-se a Simulação de Monte Carlo em modelos estocásticos, tendo como pano de fundo um estudo de caso do setor farmacêutico brasileiro. Com isso, será demonstrada a possibilidade de se identificar os riscos associados ao projeto, delegando ao analista, a decisão a respeito do investimento. Palavras-Chave: Análise de riscos, Análise de investimentos, Simulação de Monte Carlo, Setor Farmacêutico.

7 ABSTRACT The following paper is a practical study of the differences between evaluating investment projects using traditional cash flow models and the Monte Carlo Simulation with stochastic models, using the Brazilian pharmaceutical sector as a case study. The possibilities of identifying the risks related to a project will be demonstrated, delegating the investment decision to the analyst. Key-words: Risk Analysis, Investments Analysis, Monte Carlo Simulation, Pharmaceutical Sector.

8 LISTA DE FIGURAS Figura 1 Exemplo do Método Payback Figura 2 Exemplo do Método da TIR Múltipla Figura 3 Fatores Incertos em um Projeto de Investimento Figura 4 Exemplo da Árvore de Decisão de um Projeto de Investimento Figura 5 Etapas da Simulação de um Modelo Figura 6 Exemplo de Cinco Iterações com o Método de Monte Carlo Figura 7 Exemplo de Cinco Iterações com o Método do Hipercubo Latino Figura 8 Curva de distribuição dos Gastos com P&D Figura 9 Curva de distribuição dos gastos com testes clínicos Figura 10 Curva de distribuição dos gastos com industrialização Figura 11 Curva de distribuição dos gastos com propaganda Figura 12 Curva de distribuição da taxa do crescimento do número de tratamentos prescritos Figura 13 Curva de distribuição da taxa de crescimento do número de tratamentos vendidos Figura 14 Curva de distribuição da parcela de Mercado (%) em 2010 do Vidanova

9 Figura 15 Curva de distribuição da taxa de crescimento (%) da parcela de mercado do Vidanova Figura 16 Curva de distribuição do Preço do medicamento Vidanova Figura 17 Curva de distribuição dos descontos incondicionais e devolução de mercadorias Figura 18 Curva de distribuição da taxa do custo de produção variável Figura 19 Curva de distribuição da taxa do custo de produção fixo Figura 20 Curva de distribuição da despesa administrativa Figura 21 Curva de distribuição da despesa comercial Figura 22 Curva de distribuição da NCG Figura 23 Fixação do número de iterações do modelo Figura 24 Fixação do método de amostragem Figura 25 Gráfico com a distribuição de probabilidade do VPL do modelo Figura 26 2º Gráfico com a distribuição de probabilidade do VPL do modelo Proposto Figura 27 Gráfico de Sensibilidade do Modelo Proposto Figura 28 Gráfico com a distribuição de probabilidade do VPL do modelo Proposto

10 LISTA DE GRÁFICOS Gráfico 1 Venda de Medicamentos (Principais Mercados) Gráfico 2 Vendas em US$ da Indústria Farmacêutica Mundial Gráfico 3 Tempo Despendido para Levar uma Nova Droga ao Mercado Gráfico 4 Número de anos que separam o medicamento inovador e seu concorrente direto Gráfico 5 Gastos com Propaganda no Mercado Americano (US$ Milhão) Gráfico 6 Mercado Farmacêutico no Brasil Gráfico 7 Distribuição de Mercado da Indústria Farmacêutica Brasileira (2005) Gráfico 8 Produtos Farmacêuticos (Balança Comercial) Gráfico 9 Participação dos Laboratórios Oficiais, Privados Nacionais e Estrangeiros na Aquisição de Medicamentos para Programas de Saúde do Ministério da Saúde. Gráfico 10 Exemplo do Método da TIR Gráfico 11 Seleção de Investimentos Gráfico 12 Relação Risco X Tempo Gráfico 13 Análise de Sensibilidade (VPL X Volume Vendido)

11 LISTA DE SIGLAS ANVISA Agência Nacional de Vigilância Sanitária FCO Fluxo de Caixa Operacional FEBRAFARMA Federação Brasileira da Indústria Farmacêutica IL Índice de Lucratividade MMC Método de Monta Carlo NCG Necessidade de Capital de Giro P&D Pesquisa e Desenvolvimento PMC Prazo Médio de Clientes PME Prazo Médio de Estoque PMP Prazo Médio de Pagamento ROB Receita Operacional Bruta TIR Taxa Interna de retorno TIRM Taxa Interna de Retorno Modificada TRH Taxa de Reposição Hormonal VPL Valor Presente Líquido

12 LISTA DE TABELAS Tabela 1 As maiores empresas farmacêuticas do mundo em 1981 e 2004 Tabela 2 Características do Processo de P&D de Novos Medicamentos Tabela 3 Mecanismos de Controle de Preços Tabela 4 Laboratórios Oficiais Brasileiros Tabela 5 Colocação das Maiores Empresas Farmacêuticas Brasileiras dentro do Ranking Valor 1000 Tabela 6 Classificação de Projetos de Investimentos Tabela 7 Exemplo do Método do VPL Tabela 8 Exemplo do Método da TIR Tabela 9 Comparativo de Resultados entre VPL, TIR e IL Tabela 10 Comparativo de Resultados entre VPL, TIR, IL e TIRM Tabela 11 Fluxos de Caixa Operacionais Projetados (Análise de Sensibilidade) Tabela 12 Exemplo dos Fluxos de Caixa Operacionais Projetados (Análise de Cenários) Tabela 13 Quantificação dos Investimentos do Projeto Mulher Feliz Tabela 14 Cronograma de Investimentos do Projeto Mulher Feliz Tabela 15 Mercado de Reposição Hormonal (em mil unidades) Tabela 16 Fluxo de Caixa Operacional Projetado do Projeto Mulher

13 Feliz Tabela 17 Cálculo da Projeção de Vendas de Medicamentos Tabela 18 Abertura das Vendas por Grupo de Medicamentos Tabela 19 Análise de viabilidade do Projeto Tabela 20 Dados de Entrada da Distribuição dos PMC e PMP Tabela 21 Estatísticas da Simulação do modelo

14 SUMÁRIO 1 INTRODUÇÃO 1.1 Caracterização do Problema 1.2 Objetivo 1.3 Delimitação do Estudo 1.4 Relevância do Estudo 1.5 Metodologia 1.6 Estrutura do Trabalho 2 INDÚSTRIA FARMACÊUTICA 2.1 Introdução 2.2 Panorama da Indústria Farmacêutica Patente Custo das Pesquisas Diminuição do tempo de exclusividade do medicamento no mercado Controle de Preços Gastos com Propaganda 2.3 Panorama do Setor Farmacêutico Brasileiro Estrutura da Oferta Balança comercial Ambiente Regulatório

15 2.3.4 A importância do Governo no Setor Farmacêutico Brasileiro As principais Empresas Nacionais 3 AVALIAÇÃO DE INVESTIMENTOS 3.1 Projetos de Investimentos 3.2 Avaliação de Projetos de Investimentos Método do Payback Método do Valor Presente Líquido Método do Índice de Lucratividade Método da Taxa Interna de Retorno 3.3 Seleção de Projetos de Investimentos A escolha de investimentos mutuamente excludentes 3.4 Análise de Riscos em Projetos de Investimento Riscos associados a Projetos de Investimentos Técnicas de Análise de Riscos de um Projeto de Investimento 4 SIMULAÇÃO 4.1 Introdução 4.2 Iniciação ao estudo da Simulação Modelo de um Sistema Simulação: quando utilizá-la e quando não utilizá-la Etapas no estudo da Simulação 4.3 Simulação utilizando o Método de Monte Carlo Os passos para a implementação da Simulação de Monte Carlo Os Dados de Entrada de um Modelo e suas Principais Distribuições Métodos de Amostragem Análise dos Resultados (Dados de Saída) 5 PESQUISA COM EMPRESAS DO SETOR FARMACÊUTICO BRASILEIRO 6 ANÁLISE DE RISCO DO ESTUDO DE CASO ATRAVÉS DA SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO 6.1 Introdução ao Caso Proposto: Empresa Farmacêutica MCC S/A Aspectos Qualitativos do Projeto Mulher Feliz

16 6.1.2 Aspectos Quantitativos do Projeto Mulher Feliz 6.2 Fluxo de Caixa do Projeto Mulher Feliz 6.3 Identificação dos Riscos e a inclusão de distribuições estatísticas para os dados de entrada do modelo 6.4 Análise dos Resultados a Partir da Simulação de Monte Carlo com o Auxílio 7 CONSIDERAÇÕES FINAIS 7.1 Sugestões para futuras pesquisas 8 ANEXO A - QUESTIONÁRIO 9 AGRADECIMENTOS 10 BIBLIOGRAFIA

17 1 INTRODUÇÃO A exposição do presente trabalho tem como objetivo demonstrar a avaliação de projetos de investimentos do setor farmacêutico, utilizando a Simulação de Monte Carlo, no intuito de expor ao analista, a relação risco/retorno envolvida no projeto. Em diversos setores da economia, encontram-se executivos ou analistas de investimentos, que são obsessivos por números objetivos. Esses números são, em sua maioria, os resultados finais de um fluxo de caixa ou o valor presente líquido de uma longa projeção, frutos da entrada de um novo produto no mercado. Savage (2003) explica que quando uma média é utilizada para representar projeções de quantidades e valores incertos, certamente irá apresentar um resultado distorcido. Similarmente, quando um consultor financeiro avisa a seus clientes que seus lucros dependerão da incerteza do mercado, é comum ouvir como resposta, o pedido de um número exato, mesmo que este seja uma média. Ainda segundo Savage (2003), a simulação de incertezas é a chave para a análise, seja em um planejamento de negócios ou planejamento financeiro 1. E a Simulação de Monte Carlo ajuda nesse sentido, auxiliando o analista a entender a natureza incerta dos dados. A seguir será demonstrado um caso retirado do artigo Rolling the Dice, que demonstra as distorções que podem ocorrer, quando não são consideradas as incertezas e probabilidades de ocorrência das variáveis de entrada de um simples modelo de análise. Considerando um investimento que retorne R$10.000, multiplicado pelo número 1 Tradução livre do autor.

18 2 que aparecer na face superior de um dado comum, ter-se-á como resultado o valor de R$35.000, considerando-se a média dos possíveis valores que podem surgir a partir dos números de um dado. Entretanto, jogando-se o dado algumas vezes, a distribuição de resultados irá espalhar-se por seis probabilidades de ocorrência, que retornarão valores em uma escala de R$ a R$ Agora, supondo que exista um investimento alternativo que retorne R$5.000, multiplicado pela soma de números que aparecerem na face superior de dois dados comuns, a média dos possíveis valores continua sendo a mesma, igual a R$ Portanto, para um investidor que se preocupa somente com a média dos resultados, este ficaria indiferente aos dois investimentos. Porém, se considerado os riscos associados aos dois investimentos, seria interessante analisar a distribuição dos dois resultados e o perfil da curva de suas incertezas, e não somente a sua média. Sob o ponto de vista financeiro, e, de acordo com a distribuição dos dois investimentos, seria mais interessante, o segundo investimento, uma vez que com os dois dados, seria mais provável chegar perto da média, em função da maior combinação de resultados que fica perto dos R$ Isso não quer dizer que o primeiro investimento estaria inviabilizado, pois tudo depende do perfil de risco assumido por cada investidor. Pois, se o investidor não fosse avesso a riscos, poderia perfeitamente preferir somente um dado, já que as probabilidades de se atingir um resultado igual a R$ é de 1 em 6, enquanto na outra hipótese é de, somente, 1 em 36. Essa é apenas uma breve introdução sobre os benefícios de se analisar um modelo, levando-se em conta não apenas um resultado absoluto, mas as incertezas intrínsecas aos dados de entrada, que retornam informações mais relevantes e menos distorcidas, entregando ao analista, a possibilidade de avaliar o risco de seus investimentos. No entanto, um modelo, que contenha apenas variáveis de incerteza, não será capaz de resolver o problema proposto. É imprescindível que ocorra a sua simulação, que nesta dissertação basear-se-á no Método de Monte Carlo, que é uma técnica de simulação de situações do mundo real, envolvendo elementos que carregam consigo certo grau de variabilidade em seus valores. Savage (2003) indica, ainda, que, atualmente, diversos modelos de planejamento financeiro já contêm algum tipo de tratamento relacionado ao Método de Monte Carlo, embora isso não seja realidade no Brasil. Estes modelos não se limitam apenas à modelagem de cálculos econômico-financeiros, mas à expectativa de vida de seres humanos, acontecimentos físicos diversos, expectativa de sucesso, tempo requerido à formulação de novas drogas farmacêutica, entre outros.

19 3 Nesta dissertação, há uma proposta de análise de risco, através da simulação de Monte Carlo, em um projeto de investimento ligado ao setor farmacêutico nacional. Para tanto, foi utilizado um projeto real, de uma empresa nacional, embora os dados originais e o nome desta empresa tenham sido ocultados, em função das informações serem consideradas sigilosas e estratégicas no plano de ação da empresa, e, também, levando-se em conta que dentro do mercado farmacêutico brasileiro há um ambiente de acirrada concorrência. É importante ressaltar que a escolha do mercado farmacêutico nacional como estudo de caso, neste trabalho, reside no fato de as projeções financeiras, para projetos de investimentos deste setor, se tornarem muito complexas, nos últimos anos, em função de produtos com ciclos de vida mais curtos, de um ambiente de maior competitividade, de mais complexidade junto ao processo de formulação de uma nova droga, entre outros aspectos. Além disso, este é um setor da economia nacional que, historicamente, apresenta suas empresas geridas por seus sócios fundadores e respectivos herdeiros, diferentemente do que acontece em outras partes do mundo, onde se observa um maior profissionalismo, com empresas lideradas por executivos profissionais e com ações negociadas no mercado aberto. Portanto, este trabalho pretende servir como ferramenta de auxílio ao investidor, ajudando-o a avaliar a relação risco-retorno de seu projeto, através de técnicas estatísticas e financeiras, que serão detalhadas de forma mais aprofundada, no decorrer deste estudo. 1.1 Caracterização do Problema Com o maior acirramento da competição mundial, com o avanço da tecnologia e com mercados cada vez menos restritos ás suas áreas geográficas, as empresas vêm buscando alternativas para alcançar maiores fatias do mercado consumidor, ou até, manter as que já possui. Isso só é possível com a viabilidade de projetos que possibilitem o investimento em um maior parque produtivo, em pesquisas e inovações, ou até em projetos que visam à compra de outras empresas. De acordo com Bastos (2005), a farmacêutica é uma indústria intensiva em pesquisa e que ao longo de sua história apresentou ritmo acelerado de inovações implementadas por empresas em estreita relação com outras instituições. Possibilitado pela inovação tecnológica, o lançamento de produtos novos, ou melhorados constitui elemento central no padrão de competição da indústria, fato que vem exigindo elevados investimentos em pesquisa e desenvolvimento (doravante P&D) e que conta, ainda, com amplo respaldo do sistema

20 4 internacional de propriedade intelectual e expressivos gastos em marketing e propaganda. Assim, o processo de inovação na indústria farmacêutica requer, normalmente, elevados investimentos, além de ser uma atividade de alto risco. Por isso mesmo, constitui-se em um importante fator de barreira à entrada de novas empresas e elemento central do processo de competição das firmas por mercados. E não somente as inovações radicais 2 são importantes e perseguidas pela indústria. As inovações incrementais, que são inovações com base em moléculas pré-existentes, ganham relevância particular, pois podem desenvolver uma nova aplicação ou uma melhoria de terapia existente, mesmo sem a descoberta de uma nova molécula, contribuindo para a saúde da população ao oferecer alternativas de fabricantes e produtos, dosagens e administração mais fácil e menores efeitos colaterais. Considerando que as inovações tecnológicas, sejam elas provenientes do setor farmacêutico ou de qualquer outro setor da economia, envolvem incertezas científicotecnológicas e mesmo comerciais, resultando na imprevisibilidade dos fluxos de caixa de projetos dessa natureza, este estudo pretende demonstrar os benefícios de se analisar os riscos no momento da análise de viabilidade de projetos desta magnitude. Além disso, o método que as empresas nacionais deste setor avaliam os seus projetos de investimentos é um dos problemas identificados neste estudo e que será abordado mais adiante, constatando que estas empresas estão longe das melhores práticas indicadas pelo mercado e pela literatura especializada. 1.2 Objetivo O objetivo do presente trabalho é analisar o risco em projetos de investimentos, utilizando-se a simulação de Monte Carlo em seus modelos de avaliação de fluxo de caixa, tendo como foco de estudo o setor farmacêutico brasileiro. Com isso, pretende-se demonstrar os benefícios da simulação no auxílio à análise de projetos de investimentos, evidenciando sempre a relação risco/retorno encontrada. Como objetivo intermediário, procurar-se-á avaliar o modo como são analisados os projetos de investimentos pelas principais empresas farmacêuticas brasileiras, através do envio de questionários. 2 Inovação criada a partir de uma molécula nova.

21 5 1.3 Delimitação do Estudo O estudo pretende abordar, à luz da Metodologia de Monte Carlo (MMC), os riscos associados a um projeto de investimento em pesquisa e desenvolvimento de uma inovação incremental, com comercialização restrita ao setor farmacêutico brasileiro. Em toda esta dissertação, é utilizada a expressão projetos de investimento para todo e qualquer empreendimento com prazo definido para o seu início e término, a não ser que exista expressa declaração contrária no texto. Além disso, esta expressão é utilizada ainda, para empreendimentos que apresentem fluxos de caixa delimitados no tempo. A pesquisa a ser apresentada no quinto capítulo desta dissertação foi limitada às principais empresas do setor farmacêutico nacional. Entretanto, esta pesquisa foi enviada também a uma empresa do setor de cosméticos, uma empresa do setor de saúde animal e dentário, em virtude da ligação destes com o mercado farmacêutico e, também, em função da riqueza de informações fornecidas por seus respectivos diretores de projetos. Além das delimitações acima explicitadas, é importante ratificar que o foco deste estudo está na demonstração do benefício da nova metodologia de análise proposta, e não na quantificação dos valores dos dados de entrada do modelo financeiro ou a qualificação dos riscos a eles atribuídos. 1.4 Relevância do Estudo Dentre os enfoques descritos, o problema tem sua relevância nos métodos e modelos atuais de avaliação de risco e viabilidade de projetos de investimentos pelas empresas e suas tomadas de decisões. De acordo com a literatura internacional, como afirma Brady (2003), a simulação pode aumentar dramaticamente o desenvolvimento de modelos de projeção. Holzinger (2003) complementa, afirmando que diversas ferramentas são utilizadas atualmente em projeções financeiras dentro do mercado farmacêutico, como planejamento de cenários, What-if? Analysis, Estimativas, entre outras. Mas, que a última adição a essas ferramentas, a análise de Monte Carlo, vem sendo largamente utilizada nos últimos anos. Mas a frase que define a mudança de conceitos vem de Savage (2003), que diz: Ninguém pode prevenir tomadas de decisões erradas, mas o crescimento da simulação de

22 6 Monte Carlo permite que investidores institucionais e individuais possam claramente enxergar o potencial resultado de suas incertezas, já que na era pré-simulação, a maioria dos softwares financeiros assumia um simples número para o crescimento nos investimentos, não havendo possibilidade de modelar as possíveis flutuações 3. Assim sendo, o estudo ora proposto é altamente relevante, do momento que propõe a análise de projetos de investimentos de forma a evidenciar seus riscos e incertezas, que são dois aspectos essenciais a serem estudados, conforme expõe Hertz (1964): A dificuldade está nas suposições e seus impactos. Cada suposição envolve seu próprio grau às vezes um alto grau de incerteza; e, analisadas em seu conjunto, essas incertezas combinadas podem multiplicar-se em um total de incertezas de proporções críticas. 1.5 Metodologia Segundo Vergara (2004) esta é uma pesquisa metodológica, pois através de um modelo financeiro específico, é realizada a projeção do fluxo de caixa do projeto em questão, a fim de estabelecer o perfil de risco do investimento. Quanto aos meios de investigação esta pesquisa é de campo, pois foram aplicados questionários às empresas previamente selecionadas, conforme relatado anteriormente. É também uma pesquisa de laboratório, porque foi realizada em local circunscrito. É, sem dúvida alguma, uma pesquisa bibliográfica, pois se baseou em material publicado em livros, artigos, papers, páginas da internet, revistas, periódicos, ou seja, material de acesso livre ao público em geral. E, também, uma pesquisa experimental, pois através da simulação de Monte Carlo, foram observadas as mudanças ocorridas nas variáveis de entrada do modelo financeiro de projeção. Nesta dissertação é utilizado como metodologia de análise de viabilidade de investimentos, o demonstrativo projetado de fluxo de caixa, modelado com dados estocásticos, diferentemente dos dados determinísticos, como são tradicionalmente encontrados. Na pesquisa realizada junto às empresas, foram elaborados um roteiro e um questionário entregues aos profissionais responsáveis pelas áreas de projeto de cada empresa, com perguntas que abrangem os principais temas abordados neste trabalho. O referido roteiro está disponível para exame em anexo desta dissertação. 3 Tradução realizada pelo autor desta obra.

23 7 1.6 Estrutura do Trabalho O presente trabalho será desenvolvido da seguinte forma: a) O capítulo 2 demonstrará o panorama do setor farmacêutico brasileiro e mundial, destacando pontos importantes deste segmento de mercado, que servirão de base para o entendimento dos capítulos finais desta dissertação; b) O capítulo 3 trata da revisão da literatura sobre Avaliação de Investimentos, explicitando os diversos métodos de avaliação e seleção destes. O capítulo aborda, ainda, o assunto relacionado à análise de riscos, elencando as diversas técnicas mais comumente utilizadas para analisar riscos em projetos de investimentos; c) O capítulo 4 revisa a literatura relacionada à simulação. Este capítulo é bastante interessante, pois aborda de forma bem detalhada as técnicas de simulação, seu histórico, suas vantagens, além de abordar de forma incisiva e esclarecedora o conceito de Método de Monte Carlo.; d) O capítulo 5 refere-se à pesquisa realizada com empresas do setor farmacêutico e outras de setores correlatos, no intuito de verificar como os projetos são analisados dentro de cada uma dessas organizações; e) O capítulo 6 apresenta o estudo de caso proposto, identificando as diferenças entra as análises de projeto tradicionais e a análise com a inserção da simulação de monte carlo.; f) Por último, o capítulo 7, que apresenta as considerações finais sobre o trabalho e oferece sugestões para pesquisas futuras.

24 8 2 INDÚSTRIA FARMACÊUTICA Antes de dar início à exposição do panorama da indústria farmacêutica no Brasil e no mundo, é importante que se tenha conhecimento e entendimento de algumas definições básicas, para que haja um perfeito aproveitamento do estudo desenvolvido nesta dissertação. 2.1 Introdução A saúde é uma das necessidades primordiais para a sobrevivência dos seres humanos. Para que possamos mantê-la ou, em caso de enfermidade, restaurá-la, devemos recorrer à ajuda de diversos meios, dentre eles, o uso de medicamentos. A alopatia, homeopatia, produtos de medicina tradicional chinesa, produtos da medicina ayurvédica, fitoterapia ocidental, são exemplos de diferentes grupos de medicamentos. Porém, os medicamentos alopáticos são os mais difundidos mundialmente e os que respondem pela maioria absoluta de recursos financeiros gerados pela indústria farmacêutica mundial. Por esta razão, a partir deste momento, toda referência feita à expressão "medicamentos", refererirse-á aos medicamentos alopáticos. Os medicamentos são formados a partir da união de um ou mais fármacos juntamente com os aditivos necessários à constituição da formulação farmacêutica. De acordo com Pan e Palmeira Filho (2003), o fármaco, também chamado de princípio ativo ou base medicamentosa, é a substância ativa que produz o efeito terapêutico desejado, enquanto os

25 9 aditivos alteram e complementam as suas propriedades. Na segunda página da Resolução nº 391/1999, a Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA), publicou a definição dos seguintes termos específicos à área farmacêutica, mas que são de grande valia para o estudo que se segue: 1. Medicamentos Bioequivalentes - são equivalentes farmacêuticos ou alternativas farmacêuticas que, ao serem administrados na mesma dose molar, nas mesmas condições experimentais, não apresentam diferenças estatisticamente significativas em relação à biodisponibilidade. 2. Medicamento Inovador - medicamento apresentando em sua composição ao menos um fármaco ativo que tenha sido objeto de patente, mesmo já extinta, por parte da empresa responsável pelo seu desenvolvimento e introdução no mercado no país de origem, e disponível no mercado nacional. 3. Medicamento Referência - medicamento inovador registrado no órgão federal responsável pela vigilância sanitária e comercializado no país, cuja eficácia, segurança e qualidade foram comprovadas cientificamente junto ao órgão federal competente, por ocasião do registro. 4. Medicamento Similar - aquele que contém o mesmo ou os mesmo princípios ativos, apresenta a mesma concentração, forma farmacêutica, via de administração, posologia e indicação terapêutica, preventiva ou diagnóstica do medicamento de referência registrado no órgão federal responsável pela vigilância sanitária, podendo diferir somente em características ao tamanho e forma do produto, prazo de validade, rotulagem, excipientes e veículos, devendo sempre ser identificado por nome comercial ou marca. 5. Medicamento Genérico - medicamento similar a um produto de referência ou inovador, que pretende ser com este intercambiável, geralmente produzido após a expiração ou renúncia da proteção patentária ou de outros direitos de exclusividade, comprovada a sua eficácia, segurança e qualidade, e designado pela DCB ou, na sua ausência, pela DCI, que nada mais são do que a denominação do fármaco ou princípio farmacologicamente ativo aprovada pelo órgão federal responsável pela vigilância sanitária ou pela Organização Mundial de Saúde, respectivamente. Quanto à forma de comercialização, os medicamentos podem ser divididos em éticos e não-éticos: a. Éticos: são aqueles vendidos através de receita médica. É importante salientar

26 10 que, para esse tipo de medicamento, o canal de propaganda é via o profissional da área de saúde, já que a ANVISA impõe restrições quanto a vinculação de propagandas diretamente ao público em geral; b. Não-éticos: são os medicamentos de venda livre. Sua propaganda destinada ao consumidor final é permitida. São conhecidos em todo o mundo como OTC - Over the Counter. Atualmente, no Brasil, os medicamentos mais comercializados pela indústria nacional são os genéricos e os similares. A tendência para os próximos anos é que não existam diferenças técnicas entre os dois, porém especialistas admitem que sempre haverá espaço para ambos no mercado. Enquanto os genéricos competem por preço, os similares, que possuem maior margem, tem como vantagem a marca da empresa que o produz, agregando assim, uma vantagem competitiva que pode tornar-se um diferencial dentro de um mercado tão competitivo. A intenção deste trabalho não é o detalhamento aprofundado do setor farmacêutico no Brasil e no mundo, analisado sob a ótica de um profissional deste ramo do conhecimento. O objetivo que se pretende alcançar é o de oferecer ao leitor informações para o entendimento do estudo realizado. A indústria farmacêutica brasileira apresenta uma singularidade. Ela não é formada por grandes empresas, detentoras da maioria das patentes de fármacos inovadores (mais conhecidas mundialmente por Big Pharmas), mas por empresas emergentes, que se especializam na produção de medicamentos com patentes vencidas. É um mercado oligopolista, com a parcela relevante detida por algumas poucas companhias, subsidiárias das Big Pharmas. O estudo proposto terá como escopo somente as empresas nacionais, pretendendo-se abordar, principalmente, as atividades de pesquisas e desenvolvimento (P&D) de produtos inovadores, já que conforme Bastos (2005), assumem caráter estratégico pela situação de oligopólio diferenciado, pela natureza particular da demanda e do mercado de medicamentos e pelas suas elevadas externalidades e impactos sociais. Jensen (2004), explica que P&D, segundo o manual FRASCATI 4, compreende o trabalho criativo realizado em uma base sistemática com a finalidade de aumentar o estoque de conhecimento existente, incluindo conhecimento científico e tecnológico, assim como o uso desse conhecimento para novas aplicações. O termo P&D abrange então, três atividades: 1) Pesquisa Básica: trabalho experimental ou teórico com a finalidade de compreender fenômenos e fatos observáveis, mas sem uma aplicação particular; 2) Pesquisa Aplicada: investigação original com o intuito de adquirir novos conhecimentos direcionados a 4 Manual da OECD de 1993, que descreve as principais definições e convenções para medidas de P&D.

27 um objetivo prático; 3) Desenvolvimento Experimental: aplicação do conhecimento já adquirido com a finalidade de desenvolver novos materiais, produtos, processos, sistemas e serviços ou de melhorar os já existentes. 11 A seguir, será apresentado um panorama da Indústria Farmacêutica Mundial e Nacional, sendo que esta última será abordada minuciosamente. 2.2 Panorama da Indústria Farmacêutica A Indústria Farmacêutica vem ao longo dos anos sofrendo modificações constantes, em função do avanço das tecnologias, da mudança da lógica de concorrência no setor, da entrada de novos players, reestruturações societárias, enfim, de diversos fatores exógenos e endógenos a este segmento do mercado, que é muito peculiar, e que deve ser analisado em paralelo com o ambiente econômico e político no qual se insere. Se observadas as 20 empresas de maior faturamento no mundo, excetuando-se uma tímida presença japonesa, encontraremos um domínio americano e europeu na indústria farmacêutica mundial. Das 20 firmas com maior faturamento em 2004, oito eram européias, nove eram americanas e três eram representantes japonesas, com destaque para a Takeda Pharmaceutical Company Ltda., que ocupava o 13 lugar. Analisando o quadro comparativo abaixo, que evidencia a troca de posições das empresas entre os anos de 1981 e 2004, nota-se claramente a influência das aquisições e fusões sobre o setor nos últimos 20 anos.

28 12 Tabela 1 As maiores empresas farmacêuticas do mundo em 1981 e 2004 As 20 maiores empresas farmacêuticas em vendas e participação no mercado Nome Vendas (US$)* P.M.** Nome Vendas (US$)* P.M.** 1 Hoechst ,7 Pfizer ,5 2 Ciba-Geiby ,0 Sanofi-Aventis ,2 3 Merck & Co ,9 GlaxoSmithKline ,2 4 Roche ,1 Merck & Co ,2 5 Pfizer ,1 Johnson & Johnson ,0 6 Wyeth ,1 Astra Zeneca ,7 7 Sandoz ,1 Novartis ,2 8 Eli Lilly ,9 Roche ,0 9 Bayer ,8 Bristol-Myers Squibb ,5 10 SmithKline Beckman ,7 Abbott Laboratories ,0 11 Boehringer Ingelheim ,6 Eli Lilly ,0 12 Takeda ,6 Wyeth ,0 13 Upjohn ,5 Takeda ,3 14 Johnson & Johnson ,4 Amgen ,3 15 Bristol-Myers ,4 Boehringer Ingelheim ,1 16 Schering-Plough 871 1,2 Daiichi Sankyo ,9 17 Sankyo 868 1,2 Astellas ,8 18 Rhone-Poulenc 825 1,2 Schering-Plough ,5 19 Shionogi 800 1,1 Bayer ,2 20 Glaxo 784 1,1 Novo Nordisk ,1 Fonte: Company Information, Deutsche Bank. (*) As Vendas estão em escalonadas em US$ milhão. (**) P.M.: Parcela de Mercado, em %. Chama a atenção a concentração que este movimento causou no setor farmacêutico mundial, visto que em 1981, as 20 maiores empresas detinham apenas 36,7% do mercado, enquanto no ano de 2004, este mesmo número saltou para, aproximadamente, 75%. Embora seja verificada a concentração do setor, Capanema (2006) afirma que a indústria farmacêutica em todo o mundo é composta por mais de empresas. Os maiores produtores e consumidores deste mercado são os Estados Unidos da América, enquanto que a Suíça, Alemanha, Grã-Bretanha e Suécia sediam as maiores multinacionais exportadoras. É inegável a constatação de que o mercado norte americano seja o termômetro de todo o mundo. Nele se concentra quase metade das vendas mundiais. Se for adicionado o mercado europeu, alcança-se quase 77% das vendas de todo o mercado mundial. Veja a seguir um gráfico que representa bem esta situação.

29 13 Gráfico 1 Venda de Medicamentos (Principais Mercados) Outros América Latina Japão América do Norte Europa Fonte: IMS Health, Deutsche Bank (2005) De acordo com dados retirados do estudo realizado pelo Deutsche Bank, e publicado em agosto de 2005, a indústria farmacêutica mundial movimentou US$ 500 bilhões no ano de Se for somado ainda o mercado não auditado, chega-se ao valor de US$ 550 bilhões. No ano de 2006, fontes do Intercontinental Medical Statistics (IMS Health 5 ) afirmam que as vendas do mercado farmacêutico global alcançaram os US$ 602 bilhões. Em 1981, esse mesmo mercado movimentava apenas 14% deste valor. Estimativas apontam para um crescimento do setor, no ano de 2006, de 7%, o que alcançaria o valor de, aproximadamente, US$ 640 bilhões, considerando-se, neste cálculo, o mercado auditado e não auditado. 5

30 14 Gráfico 2 Vendas em US$ da Indústria Farmacêutica Mundial Valor da Indústria Farmacêutica (US$ bilhão) Fonte: IMS Health, Deutsche Bank estimates (2005). Purcell, Ryan e Sprang em seu artigo do publicado pelo Deutsche Bank (2005) creditam o aumento das vendas nos últimos anos a diversos fatores, dentre eles, uma política de preços mais favorável, inovação, aumento da população, industrialização, estimulação do mercado provocada por propagandas mais diretas ao consumidor. É incontestável o potencial de crescimento da indústria farmacêutica. Sabe-se que com o avanço da tecnologia, com a abertura de novos rumos na ciência médica vide o caso do Projeto Genoma, os próximos anos parecem ser promissores. Entretanto, o sucesso nem sempre é alcançado sem os ônus inerentes à atividade farmacêutica. Existem alguns pontos, que serão discutidos a seguir, capazes de frear a constante alavancagem em que se encontra este segmento da economia mundial Patente Assunto que desperta opiniões diversas sempre que abordado, a patente, também conhecida como propriedade intelectual, é definida pelo Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI), como um título de propriedade temporária sobre uma invenção ou modelo de utilidade, outorgados pelo Estado aos inventores ou autores ou outras pessoas físicas ou jurídicas detentoras de direitos sobre a criação. A patente pode ser analisada por dois ângulos distintos. Para a empresa que a

31 15 detenha, ou melhor, que tenha depositado a patente em órgão competente, ela pode oferecer certo conforto, já que estaria garantido o monopólio da inovação por 20 anos (a partir da data de seu depósito). Porém, quando se deposita uma patente para um produto ou processo, pode-se estar estrangulando a capacidade de crescimento da indústria, já que é vedado o uso deste produto ou processo que foi registrado a outras empresas, que por ventura, poderiam usá-lo para a conquista de novos horizontes na ciência Custo das Pesquisas Os gastos com pesquisas necessários à obtenção de um novo produto são elevados. Delgado (2005), afirma que os custos médios, divulgados pela indústria farmacêutica, para conseguir colocar um medicamento inovador no mercado norte americano, seriam da ordem de US$ 800 milhões (incluindo neste valor o custo dos testes clínicos e pré-clínicos, além das despesas de lançamento - marketing). Porém, além do aspecto pecuniário, o que chama atenção atualmente são os demorados e rigorosos testes para que um medicamento consiga entrar no mercado. Tabela 2 Características do Processo de P&D de Novos Medicamentos O Processo de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D) de Medicamentos Estágio de P & D P & D Desenvolvimento Testes Clínicos (Descoberta) Pré-clínico² Registro Taxa de Sucesso¹ menos de 1% 50-70% 90% Tempo 4-6 anos 1 ano 4-6,5 anos 1-2 anos % Custos Fonte: IFPMA (2004) (o autor) ¹ A taxa de sucesso reflete o número de drogas candidatas que têm sucesso na passagem ao estágio seguinte de P&D. ² Laboratório e teste animal. Como se observa no quadro acima, o período que compreende os testes clínicos é o ponto crítico de todo o processo. É neste momento que são realizados testes em seres humanos e onde os gastos e tempo são pontos-chave para o sucesso de qualquer operação. Estudos recentes comprovam que, embora o avanço da tecnologia tenha trazido

32 16 benefícios aos processos de industrialização das pesquisas, o tempo gasto para se colocar um medicamento no mercado vem aumentando com o passar dos anos. Atualmente, são necessários em média, dependendo do medicamento, quase 70 testes e a utilização de pacientes para se alcançar a aplicação de uma droga, enquanto na década de 1980, estes mesmos números eram de 30 testes e pacientes (Deutsche Bank, 2005). Gráfico 3 Tempo Despendido para Levar uma Nova Droga ao Mercado Registro Testes Clínicos Desenv. Pré Clínico Fonte: Deutsche Bank (2005) Diminuição do tempo de exclusividade do medicamento no mercado O encurtamento do tempo no qual um medicamento se encontra exclusivo dentro do mercado, em função da vantagem advinda de seu pioneirismo, é um fato que as empresas passaram a enfrentar com maior atenção nos últimos anos. O acirramento da competição é muito maior do que há dez ou vinte anos atrás, visto que as empresas, atualmente, possuem maior porte, em função de fusões e aquisições que ocorreram no setor, proporcionando condições mais favoráveis, como maior escala de produção, diminuição da curva de aprendizagem, além de um maior volume de recursos capazes de proporcionar folga para investimento em P&D e marketing.

33 17 Gráfico 4 - Número de anos que separam o medicamento inovador e seu concorrente direto Tagamet 1977 Capoten 1980 Inderal 1985 AZT 1987 Prozac 1988 Diflucan 1990 Recombinate 1992 Invirase 1995 Celebrex Fonte: PhRMA, The Wilkerson Group, (o autor) O quadro acima ilustra a diminuição do tempo que um medicamento inovador consegue se manter sozinho no mercado, sem que nenhum concorrente direto o ameace. Esse é um dado que desanima o empresário que pretende investir milhões de dólares em um medicamento, visto que sua ineficiência mercadológica, dentro de uma lógica capitalista, poderá levá-lo a não conseguir obter o retorno do que foi investido em pesquisas e desenvolvimento Controle de Preços Em todo o mundo, os medicamentos têm seus preços controlados, com a exceção do mercado norte-americano, que segue à risca os ensinamentos do filósofo e economista Adam Smith, que escreveu no ano de 1776, em sua obra A Riqueza das Nações, que não é da benevolência do padeiro ou do açougueiro que devemos esperar nosso jantar, mas sim do comprometimento deles com seus próprios interesses. Romano (2005) afirma que esse controle ocorre em função dos medicamentos serem produtos sociais e politicamente sensíveis. Uma diferença básica entre os Estados Unidos e o resto do mundo é o número de competidores dentro de cada mercado. Caso o Brasil não controlasse os preços de seus medicamentos, eles poderiam subir para patamares assustadores.

34 18 Em função da concentração do setor, poderia haver a formação de cartéis, já que o setor oferece inúmeras barreiras para novos entrantes. A mão intervencionista dos governos na economia começa a influenciar os investimentos realizados no setor. Um estudo do Departamento de Comércio dos Estados Unidos estima que, anualmente, em termos globais, perde-se de US$ 5 a US$ 8 bilhões com o desestímulo em pesquisas e desenvolvimento de medicamentos inovadores. Novamente Romano (2005), em seu estudo publicado pela FEBRAFARMA, afirma que esse controle de preços pode ser exercido de três maneiras: a primeira, através do controle de preços propriamente dito; a segunda, através do mecanismo de reembolso, que são aplicados em países nos quais o Estado, ou planos de saúde assumem significativa parcela da distribuição de medicamentos; e, a terceira maneira, através de mecanismos por volume, onde se busca reduzir os gastos com medicamentos, pela sua quantidade e não pelo seu preço. A tabela a seguir, expõe cada caso de ocorrência dentro das três maneiras de controle de preço. Tabela 3 Mecanismos de Controle de Preços Controle de Preços - Referência Interna - Referência Internacional - Adicional ao Custo - Controle de Lucros - Moratória Mecanismos de Reembolso - Lista Negativa - Lista Positiva - Preço de Referência - Pagamento Conjunto pelos Pacientes Mecanismos de Volume - Orçamento Fixo - Controle de Lucros Fonte: FEBRAFARMA (o autor) Gastos com Propaganda O setor farmacêutico, diferentemente de alguns outros setores da economia, necessita de fortes investimentos na propaganda de seus produtos. Em alguns momentos, o gasto com a promoção das vendas de um medicamento pode ultrapassar o seu custo de produção. Esta é sem dúvida, uma das grandes barreiras de entrada desta indústria. O alto custo com o marketing e desenvolvimento de novas drogas têm levado as companhias a procurar algum meio de associação ou parcerias para que consiga diluir estes

35 19 custos 6. Nos Estados Unidos, país onde circula a grande parte dos recursos da indústria farmacêutica, bem como em todo o mundo, nota-se um grande investimento por parte das empresas na contratação de pessoal para a promoção dos medicamentos. De acordo com estatísticas do Deutsche Bank, do ano de 1997 para o ano de 2004, observou-se um crescimento de 86% no número de pessoal contratado pelas empresas, com especial atenção para a maior do setor, a Pfizer, que conta atualmente com mais de funcionários promovendo a marca somente no continente norte-americano. Abaixo, é divulgado um Quadro, que demonstra o aumento dos gastos com propaganda direta ao consumidor, também dentro do mercado norte-americano. Com a desregulamentação da propaganda em televisão no ano de 1998, as despesas com marketing realizadas pelo mercado dos Estados Unidos, alcançaram, em 2003, a cifra de US$ 3,2 bilhões. Gráfico 5 Gastos com Propaganda no Mercado Americano (US$ milhão) Fonte: Nielson, Deutsche Bank (2005) 6 acesso em 08/03/2006.

36 Panorama do Setor Farmacêutico Brasileiro A Indústria Farmacêutica Nacional ocupa um lugar de destaque dentro do mercado mundial. Pelos dados colhidos junto ao IMS Health (Intercontinental Medical Statistics), no ano de 2004 o Brasil foi o 10º maior mercado do mundo em termos de faturamento, sendo também, o 9º país do mundo em consumo de medicamentos per capita. Segundo a Associação Brasileira das Indústrias de Medicamentos Genéricos Pró Genéricos, 51% da população brasileira consomem apenas 16% dos medicamentos (em valor). Gráfico 6 Mercado Farmacêutico no Brasil Vendas nominais em R$ Vendas nominais em R$ 1000 (sem impostos) e em 1000 unidades Período: 1997 a Vendas em 1000 Unidades Vendas Nominais em R$ 1000 Vendas em 1000 Unidades Fonte: GRUPEMEF (2006) Elaboração: FEBRAFARMA / Depto. De Economia. A partir da análise do quadro acima, nota-se uma constante e discreta queda no volume de unidades vendidas no período 1997/2003, seguida por uma leve recuperação em 2004 e De acordo com Valor (2007), a queda do consumo de medicamentos até 2003 refletiu o baixo crescimento da economia, a queda do nível de emprego e da renda da população, além do aumento do preço de alguns medicamentos. Entretanto, no ano de 2004, a indústria foi beneficiada pelo crescimento de 4,9% do PIB e pela melhora do poder de compra dos

37 21 consumidores. Já o valor das vendas em reais manteve uma evolução constante no período, explicada em parte pelo reajuste nos preços dos medicamentos, principalmente daqueles produtos que não são controlados pelo governo, como afirma o Valor (2007). Ainda existe uma oportunidade de crescimento desse mercado no País por meio do aumento da renda dos brasileiros, da inclusão de medicamentos em planos de saúde e da implementação de programas sociais e de saúde do Governo. O nicho de medicamentos genéricos tem apresentado um crescimento significativo, pelos dados obtidos junto a Associação Brasileira das Indústrias de Medicamentos Genéricos (Pró Genéricos), ajudando à retomada do crescimento do número de unidades vendidas. O volume de vendas desses medicamentos saltou de 94,8 milhões de unidades em 2003 para 122,9 milhões em 2004, o que significa um crescimento de 30%. No período compreendido entre novembro 2004 a outubro 2005, as vendas de medicamentos genéricos no país cresceram 10,9% em unidades e 8,6% em faturamento. A participação em unidades vendidas no mercado farmacêutico brasileiro para esses produtos também avançou de 7,8% (2003) para 11,6% (3 o trimestre de 2005). Há de se considerar a oportunidade de crescimento deste nicho no Brasil, uma vez que em países desenvolvidos, os genéricos chegam a responder por cerca de 40% do total de unidades comercializadas Estrutura da Oferta Nos últimos anos, a estrutura de oferta do mercado farmacêutico brasileiro foi bastante modificada. De acordo com os números a seguir, pode-se demonstrar a elevação da representatividade da indústria nacional dentro de seu próprio mercado. No ano de 2000, apenas 28,2% das vendas internas eram advindas de empresas nacionais, enquanto que em 2005, este mesmo valor saltou para 40,6% (IMS Health, 2005). É bem verdade que, as empresas brasileiras ainda não têm porte para competir em igualdade de forças com multinacionais gigantes como, Pfizer, Sanofi-Aventis, Teva, entre outras. Porém, nota-se que, com o aumento do mercado de medicamento genéricos, e com o incentivo governamental à pesquisa e desenvolvimento de novos medicamentos, o panorama de desestruturação deste setor que se instaurava décadas passadas, vem mudando a cada ano. Capanema (2006) informa que, pela Relação Anual de Informações Sociais RAIS de 2002, são identificadas empresas atuando no setor. Entretanto, 688 destas

38 22 empresas são muito pequenas, empregando menos de 20 funcionários, portanto, não devem ser considerados laboratórios farmacêuticos industriais. Assim, estima-se que haja cerca de 500 laboratórios atuando no Brasil. Gráfico 7 - Distribuição de Mercado da Indústria Farmacêutica Brasileira (2005) Altana Pharma 2,60% Outros 51,20% Grupo Castro Marques 2,60% Aché 6,90% Schering do Brasil 2,70% Sanofi-Aventis 6,80% Eurofarma 2,80% Schering Plough 2,90% Boehringer ING Medley 2,90% 3,70% Novartis 4,80% EMS 5,10% Pfizer 5,00% Fonte: IMS Health (2006) Elaboração: Capanema (2006) A fotografia deste Quadro em 2004 era bem diferente. Apenas a Aché, única representante brasileira, figurava entre as maiores empresas da indústria farmacêutica com atuação no mercado nacional. Em 2005, dentre as doze maiores empresas do setor, cinco são de controle nacional, o que evidencia o crescimento de sua importância. São elas: Aché, EMS Sigma Pharma, Medley, Eurofarma e Grupo Castro Marques, que engloba as empresas União Química e Biolab Sanus. Embora a primeira impressão dê a idéia de que o mercado farmacêutico nacional seja bastante pulverizado, com inúmeras empresas atuantes, Magalhães et alli (2003,b) atenta para a idéia de que, individualmente, as empresas não cobrem toda a variedade de medicamentos e o mercado torna-se concentrado por classes terapêuticas. Conforme afirma Delgado (2005), a indústria farmacêutica brasileira apresenta traços típicos de oligopólio diferenciado, com a parcela relevante do mercado nas mãos de

39 23 poucas firmas Balança Comercial A balança comercial das operações realizadas pela indústria farmacêutica brasileira é, talvez, um dos pontos mais preocupantes para as empresas e suas políticas estratégicas. É nesta hora que se pode verificar a fragilidade do setor produtivo de medicamentos no Brasil. Gráfico 8 - Produtos Farmacêuticos (Balança Comercial) Em US$ FOB Exportações (US$ FOB) Importações (US$ FOB) Fonte: MDIC/Secex/Sistema Alice (2006) Elaboração: FEBRAFARMA/Depto. de Economia Embora, desde o ano de 2001, a taxa de crescimento das exportações situe-se acima da mesma taxa para as importações, o gap existente é muito grande, já que o valor arrecadado com as exportações de produtos farmacêuticos encontra-se abaixo de 24% do volume gasto com as importações. O autor desta obra atribui dois fatores principais, além dos já previamente conhecidos (como a oscilação do câmbio), para a causa deste déficit comercial na balança comercial de produtos farmacêuticos, que são, em ordem de relevância:

40 24 1. As importações das subsidiárias de multinacionais instaladas no Brasil. O que se observa é que grande parcela dessas importações (cerca de 62%) parece ser utilizada pelas multinacionais como um meio de arbitrar os ganhos entre filial e matriz, através dos preços de transferência, conforme explica Magalhães et alii (2003,b), o que somente teria sentido, se as altas margens dos produtos fossem justificadas pela disparidade de valores gastos para sua consecução e os gerados por sua venda. 2. O não domínio de todas as fases da cadeia farmacêutica 7, ou seja, no Brasil existem pouquíssimas empresas que possuem a sua cadeia produtiva verticalizada. O Brasil ainda é muito dependente das matérias-primas que compõem seus medicamentos. Estrategicamente, isso é muito ruim, pois gera uma dependência muito grande, dentro de um setor extremamente importante política e socialmente para todo país, o setor da saúde Ambiente Regulatório Quando se pensa em indústria farmacêutica, indubitavelmente, uma das palavras que vem à mente é regra. Diferentemente de outros setores da economia, o setor farmacêutico é regulado por diversas maneiras, inclusive no preço praticado por seus produtos. A regulação teve início nos anos 60, com a criação da SUNAB, que fiscalizava o preço dos medicamentos, juntamente com o Serviço Nacional de Fiscalização de Medicina e Farmácia SNFMF, que era o órgão fornecedor da licença de fabricação. Os anos passaram, porém, a regulação aumentou e criou mecanismos de controle mais elaborados, sempre a reboque do que ocorria na Europa e Estados Unidos, este último que, conforme dito anteriormente, representa a única exceção no que tange à regulação de preços da indústria farmacêutica. Nos últimos anos, podem ser destacados alguns acontecimentos importantes, que devem ser conhecidos para o bom entendimento do ambiente regulatório do setor. Um deles é a entrada em vigor da Lei 9.279, mais conhecida como Lei das Patentes, que teve um impacto significativo sobre a indústria farmacêutica nacional. A partir da data de sua publicação em maio de 1997, foi proibida a cópia de medicamentos cuja patente estivesse vigente. Outro marco foi a criação da Agência Nacional de Vigilância Sanitária ANVISA, que incorporou as competências da Secretaria de Vigilância Sanitária do Ministério da 7 As fases da cadeia farmacêutica são: (1) Pesquisa e desenvolvimento; (2) Testes clínicos; (3) Industrialização, e; (4) Comercialização. As empresas brasileiras trabalham, principalmente, as duas últimas fases.

41 25 Saúde, elevando este assunto a um patamar superior dentro das políticas operacionais do governo. Por fim, em fevereiro de 1999, foi publicada a Lei que estabeleceu o medicamento genérico no mercado brasileiro e dispôs sobre a utilização de nomes genéricos em produtos farmacêuticos. Em 26 de junho de 2003, no início do governo do presidente Lula, foi criada a CMED Câmara de Regulação do Mercado de Medicamentos, em substituição à CAMED. A CMED define as normas de regulação econômica para o setor farmacêutico, a fim de promover a assistência farmacêutica à população, por meio de mecanismos que estimulem maior oferta e competitividade do setor. Porém, na prática, o que se observa são ações concentradas no controle de reajuste de preços, fixação deles e entradas de novos produtos e apresentações no mercado, é o que afirma Romano (2005). O autor identifica três grandes barreiras de entrada no setor quanto a sua regulação, que são: (i) a licença exigida pela ANVISA para operação das empresas farmacêuticas; (ii) a regulação de preços nos medicamentos; e, (iii) a exigência de testes cada vez mais rigorosos para o registro de medicamentos. A política de regulação do mercado tem como objetivo aumentar a concorrência, fazer com que o consumidor tenha poder de compra, dar maior qualidade aos produtos farmacêuticos produzidos no país, obrigando as empresas a investirem em suas instalações e estando sempre em perfeitas condições de operação para o bem-estar da sociedade.

42 A Importância do Governo no Setor Farmacêutico Brasileiro Tabela 4 Laboratórios Oficiais Brasileiros LABORATÓRIO Fundação UF Volume de Produção (2003) em R$ mil % Vinculado à Secretaria de Saúde (Estadual) Furp - Fundação para o Remédio Popular SP 1972 SP ,6% Lifal - Laboratório Industrial Farmacêutico de Alagoas S/A 1974 AL ,7% Lafepe - Laboratório Farmacêutico de Pernambuco 1967 PE ,3% Funed - Fundação Ezequiel Dias 1907 MG ,3% Iquego - Instituto Químico do Estado de Goiás 1964 GO ,6% Laforgs - Laboratório Farmacêutico do Rio Grande do Sul 1972 RS ,4% Lifosa - Laboratório Industrial Farmacêutico da Paraíba S/A 1997 PB ,7% Lafosc - Laboratório Farmacêutico de Santa Catarina 1969 SC ,3% IVB - Instituto Vital Brasil 1918 RJ ,1% Vinculado ao Ministério da Saúde (Federal) Farmanguinhos - Instituto de Tecnologia de Fármacos 1956 RJ ,7% Vinculado às Forças Armadas (Federal) LQFA - Laboratório Químico Farmacêutico da Aeronáutica 1971 RJ ,2% LQFE - Laboratório Químico Farmacêutico do Exército 1808 RJ ,9% LFM - Laboratório Farmacêutico da Marinha 1906 RJ ,1% Vinculado à Universidade LTF - Laboratório de Tecnologia Farmacêutica n.d. PB ,8% LPM - Laboratório de Produção de Medicamentos 1989 PR ,9% Lepemc - Laboratório do Ensino, Pesquisa e Extensão em Medicamentos e Cosméticos 1993 PR ,2% FFOE - Faculdade de Farmácia, Odontologia e Enfermagem n.d CE ,1% Nuplam - Núcleo de Pesquisa em Alimentos e Medicamentos 1991 RN 876 0,0% Total % Fonte: MS/SCTIE/DAF De acordo com o quadro acima, percebe-se que o papel do governo no setor farmacêutico nacional é relevante, dada a movimentação de recursos gerada. Entretanto, como se pode depreender do gráfico a seguir, boa parte dos medicamentos utilizados são adquiridos de

43 laboratórios privados ou estrangeiros, demonstrando a não auto-suficiência dos laboratórios oficiais. 27 Gráfico 9 Participação dos Laboratórios Oficiais, Privados Nacionais e Estrangeiros na Aquisição de Medicamentos para Programas de Saúde do Ministério da Saúde Lab. Oficiais Privado Nacional Custo Unidades Estrangeiro Fonte: MS/SCTIE/DAF, posição em 12/03/2004. O Governo, com exceção dos remédio para doentes soropositivos, produz basicamente medicamentos de baixo valor agregado, já que produz mais de 90% das unidades adquiridas pelo Ministérios da Saúde, que representam um pouco mais de 30% do custo total. Outra informação importante retirada de fontes do Ministério da Saúde é que, dos gastos do governo com medicamentos no ano de 2005, 35% corresponderam a medicamentos de dispensação excepcional destinados ao tratamento de doenças específicas que atingem um número limitado de pacientes, os quais, na maioria das vezes utilizam-se por períodos prolongados. Entre os usuários desses medicamentos, estão os transplantados, os portadores de insuficiência renal crônica, de esclerose múltipla, de hepatite viral crônica B e C, de epilepsia, de esquizofrenia refratária e de doenças genéticas como fibrose cística e a doença de Gaucher. Outros 55% correspondem a programas estratégicos, como tuberculose, hanseníase, hemoderivados, malária, diabetes, hipertensão, DST/AIDS, endemias focais, farmácia mulher e farmácia popular e outros. Portanto, o papel do governo é de fundamental importância para o setor, não só pela alta movimentação de recursos geradas, mas por fornecer medicamentos à sociedade muitas vezes ignorados pelos grandes fabricantes privados, em função de seu baixo apelo comercial.

44 As Principais Empresas Nacionais Conforme foi apresentado anteriormente, as empresas nacionais cresceram em importância nos últimos anos, confirmando presença entre as maiores do setor, fato este que nunca havia acontecido, visto que somente a Aché figurava nesta seleta lista até o final do ano de 2003 no mercado brasileiro. Como apresentado na introdução desta dissertação, um de seus objetivos é a pesquisa de como a análise de risco é realizada pelas maiores empresas nacionais para a consecução de seus projetos de investimento. Portanto, a seguir serão relacionadas algumas destas empresas. Cabe lembrar que, a seleção realizada possui como parâmetro, a Receita Líquida de Venda no ano de 2004, conforme foi evidenciado pela Revista Valor 1000, em agosto de Portanto, dentro das maiores empresas atuantes no mercado nacional, foram encontradas 8 empresas farmacêuticas de capital nacional, que são: Aché; EMS Sigma Pharma; Cristália; Medley; Biosintética; Farmasa; União Química; e, Neo Química. Como no final do ano de 2005, a Aché adquiriu a Biosintética, na amostra não irá constar esta empresa. Entretanto, dentro desta amostra encontram-se tanto empresas que possuem vendas centradas em medicamentos genéricos, como a Medley, como empresas que vendem basicamente medicamentos similares, como a Aché. Praticamente nenhuma destas possui grande parcela de seus resultados advindos de medicamentos inovadores. Abaixo será demonstrado um quadro-resumo com os principais indicadores econômico-financeiros destas empresas: Tabela 5 - Colocação das Maiores Empresas Farmacêuticas Brasileiras dentro do Ranking Valor 1000 Classificação em 2004 Empresa Receita Líquida (R$ milhões) Lucro Líquido (R$ milhões) Ativo Total (R$ milhões) Patrimônio Líquido (R$ milhões) 328 Aché 641,2 31,6 938,0 614,3 406 EMS 494,3 n/c n/c n/c 540 Cristália 355,9 54,5 314,0 196,8 554 Medley 345,6 5,7 232,2 46,5 566 Biosintética 337,0 6,5 231,5 70,9 685 Farmasa 269,6 (4,2) 145,4 74,4 794 União Química 227,5 24,6 197,0 114,0 920 Neo Química 189,6 15,1 204,2 152,5 Fonte: Revista Valor 1000 (2005)

45 29 3 AVALIAÇÃO DE INVESTIMENTOS 3.1 Projetos de Investimentos Os projetos estão presentes em todas as empresas. Eles são fundamentais para que uma organização desenvolva suas atividades diárias, seja industrial, comercial ou de serviços. Aumentos do parque fabril, campanhas publicitárias, mudanças culturais dentro de uma companhia, tudo isso necessitou da elaboração de um projeto para que houvesse o sucesso em sua implementação. Segundo Woiler e Mathias apud De Souza (2003), projeto de investimento é definido como, o conjunto de informações internas e/ou externas à empresa, coletadas e processadas com o objetivo de analisar-se (e, eventualmente, implantar-se) uma decisão de investimento. Nestas condições, o projeto não se confunde com as informações, pois ele é entendido como sendo um modelo que, incorporando informações qualitativas e quantitativas, procura simular a decisão de investir e suas implicações. Todo projeto possui início, meio e fim. Eles são determinados por pessoas, que os implementam através de recursos próprios ou de terceiros, e que visam a um objetivo pré-

46 30 definido. De acordo com Finnerty e Samanez apud Salles (2004), o processo de avaliação de investimentos de um projeto é constituído por cinco etapas: Etapa 1: Estimar os fluxos de caixa futuros esperados para o projeto. Etapa 2: Avaliar o risco de determinar a taxa de desconto (custo de oportunidade do capital) para descontar os fluxos de caixa futuros esperados. Etapa 3: Calcular os indicadores financeiros, principalmente o valor presente líquido dos fluxos de caixa futuros esperados. Etapa 4: Definir o custo do projeto e compará-lo ao valor presente líquido do projeto. Etapa 5: Tomar a decisão de investir ou não no projeto. Para que uma empresa opere com saúde operacional e financeira, e siga sempre um caminho ascendente, é preciso que as pessoas que a administrem invistam sempre em projetos, principalmente se estes forem de investimentos, com o intuito de agregarem valor para o acionista e para a própria empresa, pois se não houver reinvestimento dentro da companhia, a tendência é que em longo prazo, esta venha a perder valor econômico. Em via de regra, quando uma empresa investe em projetos, desembolsando o seu capital ou o capital de terceiros, ela espera auferir benefícios no futuro. Os investimentos podem ser divididos em três grupos (Lapponi, 2000): 1. Investimentos em ativo fixo esse tipo de investimento é o mais tradicional. Normalmente contabilizado na conta Imobilizado, no Ativo Permanente, a aquisição de terrenos, compra de fábrica, construção de galpões, são exemplos de investimentos em ativos fixos, que são a imobilização de capital para o recebimento de benefício futuro. 2. Investimentos em ativo financeiro Largamente utilizado por empresas de diferentes segmentos da economia, os investimentos em ativo financeiro oferecem diversificação para o acionista e o retorno do capital aplicado através de diferentes tipos de riscos associados. Como exemplo, podem ser citadas a compra de ações, bonds, etc. São normalmente contabilizados na conta Investimentos do ativo permanente. 3. Investimentos em intangível nenhum tipo de investimento ganhou tanta importância nos últimos anos como este. Sendo, em alguns momentos, de difícil contabilização e identificação, o intangível oferece muita dificuldade na hora de calcular o seu retorno para a empresa. Levando-se em conta este aspecto, um projeto de investimento em intangíveis é de difícil aplicação.

47 TP PT Esses 31 Como exemplo deste tipo de investimentos, pode-se citar o treinamento dado aos gerentes das agências bancárias de um Banco, ou ainda, o investimento nos estudos de um projeto a ser realizado. Estão, em sua maioria, contabilizados na conta Diferido ou Imobilizado, dentro do ativo permanente. Lapponi (2000) ainda oferece uma classificação dos investimentos orientada para a criação de valor, dividindo-os em dois grandes blocos: 1. Projetos para a criação de valor. Projetos de expansão de produtos existentes. Aumento de demanda natural. Aumento de demanda provocada. Projetos de lançamento de novos produtos. Projetos existentes em novos mercados. Novo produtos em mercados existentes e novos. Projetos de inovação de produtos existentes. Projetos de pesquisa e desenvolvimento. Projetos de redução de custos Projetos para manter o valortp PT. Projetos de substituição de equipamentos ou instalações. Projetos de informatização. Projetos para atendimento de acordos ou leis. Entretanto, este não é um conceito definitivo, já que outros autores defendem outros tipos de classificação de projetos de investimentos. Como exemplo, tem-se a classificação apresentada por Galesne et al apud De Souza (2003), que oferece um enfoque diferenciado do exposto acima. 8 projetos podem gerar pequeno aumento no lucro.

48 32 Tabela 6 Classificação de Projetos de Investimentos Segundo a natureza dos projetos Segundo a natureza de suas relações de investimento recíprocas em um programa de investimentos Substituição Modernização Investimentos Independentes Investimentos Mutuamente Exclusivos Expansão da Capacidade Segundo o impacto potencial do Segundo a forma física investimento na empresa Investimentos Correntes Investimentos Estratégicos Investimentos Materiais Investimentos Imateriais Fonte: O autor. Como se pode observar, este é um tema extremamente rico em informações, e que pode ser redescoberto quantas vezes forem possíveis, por não se tratar de uma ciência exata, mas sim uma ciência social capaz de ser aperfeiçoada conforme o aparecimento de novos desafios e novas barreiras a serem rompidas. 3.2 Avaliação de Projetos de Investimentos É inegável a afirmação de que o valor de uma empresa está intimamente ligado com a sua capacidade de gerar caixa ao longo do tempo. Para avaliar essa capacidade, dispõe-se de diversas técnicas, como o modelo de fluxos de caixa da empresa, modelo de fluxos de caixa do acionista, dentre outros. Damodaran (2005) afirma que mesmo ao final de uma avaliação minuciosa e detalhada, haverá incertezas quanto aos números finais, distorcidos como estão pelas pressuposições que fazemos quanto ao futuro da empresa e da economia. Portanto, não se deve focalizar somente o produto de uma avaliação, pois o seu processo, se não mais, é tão importante quanto. Partindo do princípio de que o dinheiro modifica seu valor ao longo do tempo, ou seja, de que o poder de compra de uma unidade monetária hoje não é o mesmo depois de um ano, desde que haja inflação ou deflação na economia, pode-se chegar ao valor de uma empresa calculando os seus fluxos de caixa futuros e trazendo-os a valor presente, através de uma taxa de desconto destes fluxos.

49 33 Como o poder de geração de caixa ao longo do tempo será dado pelos ativos da empresa, os projetos de investimentos que influenciam na compra ou criação destes ativos ajudarão a compor o valor da organização. Embora os analistas saibam que o valor presente líquido é um dos mais indicados métodos de mensuração do capital investido, os olhos não devem ser fechados para os demais métodos, pois se sabe que cada um destes pode oferecer uma informação considerável a respeito do investimento realizado. É necessário que sejam conhecidos os métodos de avaliação de investimentos praticados pelo mercado e aqueles que os derivaram, para que os argumentos na hora da decisão de realização do investimento ganhem credibilidade, e possam maximizar a riqueza da organização. Serão descritos a seguir, alguns dos principais métodos de avaliação de investimentos praticados pelo mercado e, que também constam na literatura pesquisada Método do Payback O método que utiliza o período de payback, calcula a exata quantidade de tempo necessária para a empresa recuperar todo o investimento que foi realizado no projeto, através do cálculo de seus fluxos de entrada de caixa. Foi interessantemente caracterizado por Gitman (2001), quando diz que este método é amplamente usado por grandes empresas para avaliar pequenos projetos e por pequenas empresas para avaliar a maioria dos projetos. Na realidade, o método de payback pode ser dividido em dois: (i) o PBS Payback Simples, que não considera o valor do dinheiro no tempo, e; (ii) o PBD Payback Descontado, onde se aplica uma taxa mínima de desconto aos fluxos monetários, ao longo do tempo. O conceito dos dois tipos do método de Payback serão exemplificados abaixo com o auxílio de um caso real:

50 34 Figura 1 Exemplo do Método Payback $ $ $ $ Fonte: O autor. De acordo com o gráfico, identifica-se que no momento inicial, foi realizada uma saída de caixa, a fim de implementar o projeto, no valor de R$ De acordo com o Payback Simples, no primeiro ano teria recuperado R$ do investido, no segundo ano, mais R$ , só restando receber mais R$ para o retorno estar garantido. Porém, como no terceiro ano observa-se um fluxo de entrada de caixa bem acima deste valor, calcula-se que o tempo de payback necessário foi de 2 anos e 2 meses, sendo calculado os meses através de interpolação linear. Vale ressaltar que, o período aceitável para o payback do projeto é determinado pela gerência da empresa, e varia para cada organização, dependendo de diversos fatores. Ele é muito utilizado na hora de comparar dois projetos equivalentes, a fim de evidenciar qual dos dois possui um retorno mais rápido. Voltando à análise do exemplo proposto, resta calcular o tempo de retorno do investimento através do método do payback descontado. Uma informação importante para o seu cálculo é a taxa mínima requerida pelos acionistas, que será de 10% ao ano, sendo este o custo de oportunidade da empresa. Portanto, para o cálculo do PBD, haverá a necessidade de se trazer os fluxos de entrada de caixa dos anos 2, 3 e 4 a valor presente, descontados pela taxa de 10% ao ano. Depois de realizados os cálculos, percebe-se que os retornos proporcionados pelos anos 2 e 3 foram de, R$ e R$ 9.917, respectivamente. Enquanto que no cálculo do payback simples, no último ano restavam apenas R$ para que fosse obtido o retorno do projeto,

51 35 com a utilização do payback descontado, este valor sobe para R$ 4.992, lembrando que no ano 4, o valor presente do fluxo de entrada de caixa é de apenas R$ Portanto, através da interpolação linear, obtém-se um PBD de 3,55 ou 3 anos 6 meses e 18 dias. Pontos fortes (+) e fracos (-) do método de payback: (+) Método de fácil aplicação. (+) Apresenta fácil interpretação, pois se o período de payback é menor do que o período de payback máximo aceitável, aceitar o projeto, caso contrário, rejeitar o projeto. (+) Apesar de o PBS não considerar o valor do tempo em sua análise, o PBD ajuda a consertar estas distorções. (-) O principal ponto fraco do método é a sua subjetividade, pois não há uma conexão entre o período de payback e a meta de maximização da riqueza dos proprietários. (-) Outro ponto fraco é o não reconhecimento dos fluxos após o término do retorno do capital investido no projeto. Finalizando a análise do método de Payback, tanto para o simples como para o descontado, entende-se que ambos podem e devem ser utilizados para balizar a avaliação de projetos, servindo como mais uma ferramenta no auxílio à análise do gestor de investimentos. Porém, nunca deverá ser tratada como ponto chave para a decisão, visto que apresenta pontos fracos capazes de cometer injustiças quando de uma efetiva escolha entre projetos concorrentes Método do Valor Presente Líquido O método do valor presente líquido foi definido por Lapponi (2000) como o método de avaliação que mostra a contribuição do projeto de investimento no aumento do valor da empresa. Como o método do valor presente líquido (VPL) considera o valor do dinheiro no tempo, os seus fluxos de caixa são descontados a uma taxa específica. De acordo com Gitman (2002), esta taxa pode ser chamada de retorno exigido 9, custo de capital, custo de oportunidade, 9 A fim de se descontar os fluxos de caixa, é usualmente utilizada uma taxa requerida de retorno exigido ajustada por um método como o CAPM. No entanto, seu cálculo é praticamente inviável, devido à dificuldade de se

52 36 pois se refere ao retorno mínimo exigido de um projeto, para não alterar o valor da empresa no mercado. Seu cálculo, bastante conhecido pelos que lidam com informações financeiras, é dado pela subtração do investimento inicial (I) realizado no projeto do valor presente de seus fluxos de caixa (FC), descontados a uma taxa igual à do custo de capital da empresa (t). VPL = + I n t= 1 FC (1+ K) n Para exemplificar o conceito, será calculado abaixo o VPL do projeto de expansão da Empresa Dinheiro S/A. Com o investimento de $ , ela espera auferir retornos em função deste projeto pelos próximos 4 anos, levando-se em conta uma taxa de desconto de 8% ao ano. Tabela 7 Exemplo do Método do VPL Ano Capital 0 ($ ) 1 $ $ $ $ Fonte: O autor. Após trazer os quatro fluxos de caixa a valor presente, obteve-se o valor igual a $ ,41. Isso significa dizer que o projeto está tendo retorno do investimento realizado de $ , além da remuneração da taxa requerida de 8% a.a. O valor presente líquido de $20.847,41, é o resultado positivo gerado pelo projeto, após a recuperação do investimento inicial e seu custo de oportunidade. determinar o beta específico da operação. Portanto, ao longo deste trabalho, será utilizada uma taxa equivalente à taxa de retorno livre de risco, o que torna os fluxos menores se comparados aos fluxos calculados sob ambiente de incerteza (risco), adotando-se um panorama mais conservador para as análises a serem realizadas.

53 37 Pontos fortes (+) e fracos (-) do Método do VPL (+) Inclui todos os fluxos de caixa aliados ao projeto e não somente os necessários ao retorno do capital inicialmente investido. (+) Leva em consideração o valor do dinheiro no tempo. (+) Informa em quanto a empresa aumenta o diminui o seu valor em função do projeto realizado. (-) É necessário que se conheça o custo de capital da empresa. (-) Não se pode escolher um projeto analisando somente o seu valor presente líquido, pois embora seja positivo, deve-se sempre levar em consideração uma relação com o valor investido no projeto. (-) O modelo não está apto a reinvestir os retornos líquidos dos fluxos de caixa, após devolver o custo de capital previamente estabelecido. Embora não consiga mitigar todos os problemas que envolvem a avaliação de projetos de investimentos, o método do valor presente líquido é amplamente utilizado no mercado e, certamente é um dos mais úteis e eficientes como a ferramenta principal ou auxiliar em todo tipo de avaliação, seja ela de projetos ou de empresas Método do Índice de Lucratividade Este método tenta eliminar a ineficiência do VPL de não levar em consideração o valor investido no projeto. Lapponi (2000) atenta para o fato de que, enquanto o método do valor presente líquido traz como resultado valores absolutos, este método tem como seu produto um valor relativo, um coeficiente que é convertido em porcentagem. Conforme destacam Seitz e Ellison (1999), o método do índice de lucratividade representa o valor acrescido para cada unidade monetária investida. Sua equação pode ser definida como: Índice de Lucratividade (IL) = Valor presente dos Fluxos de Caixa / Investimentos inicial. Um exemplo deste conceito pode ser dado a partir dos mesmos dados do projeto de investimento realizado pela empresa Dinheiro S/A. Conforme dito anteriormente, o valor

54 TP PT Tradução 38 presente dos fluxos de caixa no ano do investimento foi de $ ,41, levando-se em conta uma taxa de desconto de 8% ao ano. Com investimento inicial de $ , pode-se calcular qual foi o índice de lucratividade desta operação: IL = ,41 / = 1,1042 ou 10,42% Isso significa dizer que o investimento irá gerar aproximadamente $ 1,10 de valor presente para cada $ 1,00 investido, e irá aumentar o valor presente líquido em aproximadamente $0,10 para cada $1,00 investido. Se o valor presente líquido dos fluxos de caixa for positivo, o índice de lucratividade será maior que 1,0, do contrário, será menor que 1,0. O índice de lucratividade quando for maior que 1,0, significa que o investimento é atrativo. É importante ter em mente que, não necessariamente o projeto de investimento que apresentar a melhor avaliação pelo método do valor presente líquido, obterá o mesmo resultado se avaliado pelo método do índice de lucratividade. A regra geral é que, se ambos obtiverem um índice de lucratividade maior que zero, obrigatoriamente obterão valor presente de seus fluxos de caixa acima de zero Método da Taxa Interna de Retorno De acordo com Seitz e Ellison (1999): a taxa interna de retorno é a taxa de retorno ganha sobre o valor investido e é análoga às taxas de juros geralmente aplicadas no 10 mercado financeiro TP PT. Ela é formalmente definida como a taxa de desconto que resulta em um valor presente líquido dos fluxos de caixa igual a zero. Utilizando-se mais uma vez do exemplo da empresa Dinheiro S/A, pode-se auferir qual foi a taxa interna de retorno (TIR) do investimento realizado no Projeto, utilizando a fórmula: n FC TIR = -I + (1+ i) t= 1 t = 0 10 livre do autor

55 39 Tabela 8 Exemplo do Método da TIR Taxa (k) VPL 0% ,00 3% ,98 6% ,96 9% (16.105,31) 12% ( ,01) 15% ( ,95) Fonte: O autor. De acordo com a figura acima, pode-se observar o momento aproximado em que o valor presente líquido do projeto passa a ficar negativo, influenciado por uma taxa de desconto (K), que desconta os fluxos de caixa. Observa-se que, conforme a taxa (K) aumenta, o valor presente líquido (VPL), diminui. Isso acontece em função da elevação do custo de capital do projeto, ou seja, conforme o capital fica mais caro, menor é a margem de ganho do projeto, chegando a ponto de sua inviabilidade. Gráfico 10 Exemplo do Método da TIR VPL ( ) 0% ( ) ( ) 2% 3% 4% 5% 6% 7% 8% 9% 10% 11% 12% 13% 14% 15% Taxa de Desconto Fonte: O autor. Como é demonstrado no gráfico acima, a taxa interna de retorno (TIR), que neste exemplo vale 8,56%, é a taxa de desconto que identifica o momento onde a curva que representa o valor presente líquido (VPL) cruza o eixo horizontal e passar a ter valor negativo.

56 40 A TIR possui uma estreita relação com o VPL e com custo de capital utilizado para a realização de seu cálculo. Quando a taxa interna de retorno for maior que o custo de capital, o valor presente líquido será sempre positivo. Neste exemplo, foi calculado, com a ajuda do Microsoft Excel, uma TIR de 8,56% para um projeto que apresenta custo de capital de 8,0%, o que implica, necessariamente, em VPL positivo, conforme se pode observar. Portanto: TIR maior que K resulta em projeto atraente, e TIR menor ou igual a K resulta em projeto nãoatraente. Damodaran (2002) explica que, apesar de a TIR ser uma das regras de fluxo de caixa descontado mais amplamente utilizada em análise de investimentos, ela apresenta algumas limitações sérias: (i) tendo em vista que a taxa interna de retorno é uma medida de retorno percentual, ela tende a predispor os tomadores de decisões a investirem em projetos menores, que, por sua vez, têm maior probabilidade de fornecerem retornos percentuais mais elevados do que projetos maiores., e; (ii) há vários cenários nos quais a taxa interna de retorno não pode ser calculada ou não tem significado como uma ferramenta de tomada de decisões. O primeiro ocorre quando não há investimento, ou apenas, um pequeno investimento inicial e é distribuído ao longo do tempo. Em tais casos, a taxa interna de retorno não pode ser calculada, ou, se calculada, provavelmente não terá sentido. O segundo ocorre quando há mais de uma taxa interna de retorno para o projeto e não fica claro qual delas o tomador de decisões deve utilizar. No exemplo que foi apresentado anteriormente, não foi verificado um acontecimento que pode vir a ocorrer quando da análise da taxa interna de retorno de um projeto, que é a ocorrência de TIR s múltiplas. Existem duas regras que ajudam a verificar a existência de taxas internas de retorno múltiplas. São as regras de Descartes e Norstrom, conforme avalia Bruni et al (1998). De acordo com a regra de Descartes, num fluxo de caixa que apresenta apenas uma mudança de sinal, existirá apenas uma TIR com valor real maior que -1, enquanto que no caso da ocorrência de duas ou mais mudanças de sinal nos fluxos de caixa, poderão existir mais de um valor para a TIR, já que num fluxo de caixa com coeficientes reais, o número de raízes maiores que -100% é igual ou menor que o número de mudanças de sinal dos capitais do fluxo de caixa (Lapponi, 2000). Já a regra de Norstrom descreve três condições, com as quais se pode verificar se o fluxo de caixa de um investimento possui um único valor real e positivo para a TIR, são elas: (i) o capital inicial de um fluxo de caixa deve ser representado por uma saída, ou seja, deverá ter valor negativo; (ii) o capital acumulado na data final deverá ser positivo, ou seja, as entradas de caixa deverão superar as saídas de caixa, e; (iii) os fluxo de caixas ao longo de todo o período, deverá ter apenas uma mudança de sinal.

57 41 Para demonstrar como ocorrem as taxas internas de retorno múltiplas dentro de um projeto de investimento, será utilizado um exemplo no qual o gerente de uma empresa deseja implementar um projeto para a extração de minerais do solo em local de preservação ambiental. Porém, para isso, a empresa compromete-se ao final da extração, reflorestar e trazer de volta o equilíbrio ambiental para a região que foi modificada. O valor inicial de desembolsos foi estimado em R$ , e que irá retornar no ano seguinte o montante de R$ Cabe lembrar que, o valor final a ser desembolsado para retornar as condições ambientais ideais para o local, será de R$ Portanto, resolvendo a equação de 2 grau: [ /(1+TIR) 1 ] [ /(1+TIR) 2 ] = 0, obtém as raízes 1,074 e 1,676, ou seja, as TIR s encontradas foram de 7,4% e 67,6%. Figura 2 Exemplo do Método da TIR Múltipla VPL 7,4% 67,6% TIR Fonte: O autor. Aplicando a regra de Descartes, observa-se que o fluxo de caixa apresenta duas mudanças de sinais, já que existe a ocorrência de dois desembolsos com uma entrada de recursos entre ambos. Portanto, a regra demonstra que a possibilidade da ocorrência de TIR s múltiplas, com valores maiores que -1, não estaria descartada. Já, de acordo com a regra de Norstrom, a possibilidade da ocorrência de uma única TIR com valor real e positivo seria descartada, já que não obedeceria à condição de uma única mudança de sinal dentre os fluxos de caixa formados pelos capitais acumulados. Portanto, após uma análise mais profunda sobre a TIR Taxa Interna de Retorno, percebe-se que o seu uso fica mais complexo para ser aplicado à avaliação de investimentos, quando da ocorrência de dois ou mais valores diferentes, sendo mais confiável e simples de ser

58 42 utilizado o método do valor presente líquido, ou VPL. 3.3 Seleção de Projetos de Investimentos A seleção de projetos de investimentos é algo comum na rotina de grandes empresas do mundo globalizado atual. É comum a ocorrência de em um certo período, uma empresa possuir diversos projetos de investimentos sendo enviados por seus gerentes para a sua aprovação. Nesse momento, pode-se decidir pela realização de todos, nenhum, ou somente parte deles. Entretanto, quando se opta por aceitar um projeto em detrimento de outro, não restam dúvidas de que uma análise foi realizada, a fim de se conhecer os pontos fortes e fracos de cada um, e qual o objetivo da empresa naquele momento. Seitz e Ellison (1999) afirmam que projetos de investimentos podem competir em função de serem mutuamente excludentes, como por exemplo, a decisão de uma companhia comprar 10 carros com capacidade para 5 pessoas cada, ou um único ônibus com capacidade para 50 pessoas, para realizar o transporte intrafirma de seus funcionários. Ou, competir em função de racionamento de capital, caso a companhia possua somente recursos para investir em um único projeto. A decisão de se escolher um projeto a investir é uma tarefa difícil para qualquer gerente, principalmente nos momentos nos quais são apresentados diferentes projetos, onde a escolha do melhor deles pode variar dependendo do método de avaliação que se utilize. A seleção de projetos pode ser feita através da escolha de métodos numéricos e não-numéricos, sendo que este último não será abordado neste trabalho. Independentemente de qual método utilizar-se-á para a escolha de investimentos, é importante que se conheça três condições que podem evidenciar diferenças no momento de uma análise comparativa. São elas: 1. diferenças nos momentos dos fluxos de caixa em investimentos concorrentes; 2. diferenças dos tamanhos em investimentos concorrentes; 3. diferenças no uso de recursos escassos ao invés de dinheiro.

59 A escolha de investimentos mutuamente excludentes Para realizar a análise de projetos de investimentos, o valor presente líquido (VPL), a taxa interna de retorno (TIR) e até mesmo o índice de lucratividade (IL), irão, em diferentes momentos, gerar respostas contraditórias. E, nesse momento, cabe, à quem está analisando, escolher o melhor caminho a seguir, de acordo com as informações fornecidas. Para melhor visualização deste problema, tome-se o exemplo da Indústria Farmacêutica MCC Ltda., que terá que decidir na produção de que medicamento irá investir seus recursos. Todos os medicamentos são ligados a doenças negligenciadas (doenças de baixo apelo comercial), já que os pacientes que necessitam tais medicamentos são, em sua maioria, pessoas de baixa renda. Porém, já que a Empresa se comprometeu com o Governo Federal a produzir, pelo menos, um destes medicamentos, ela deseja que seja um medicamento que ofereça o melhor retorno para seus investimentos. Tabela 9 Comparativo de Resultados entre VPL, TIR e IL R$ mil Med VPL TIR IL A ,81 13,4% 2,7% B ,10 16,5% 7,2% C ,03 17,5% 6,3% Fonte: O autor. Como se pode observar, os medicamentos A,B e C oferecem diferentes valores a serem investidos, bem como, diferentes retornos ao longo dos quatro anos analisados. O medicamento A, por ser considerado um medicamento de ponta, necessita de investimentos que montam R$ mil reais, enquanto que os outros dois, absorvem bem menos capital. Porém, embora o valor presente líquido dos fluxos de caixa referentes ao medicamento A seja maior que os demais, o medicamento C oferece uma melhor taxa interna de retorno, e o medicamento B oferece um maior valor presente líquido, levando-se em conta o investimento inicial realizado, ou seja, apresenta o melhor índice de lucratividade. Para decidir em qual dos três medicamentos a Empresa deve mobilizar seus recursos, já que ela decidiu investir em, pelo menos, um destes, é necessário lembrar-se que o método que evidencia o maior incremento na riqueza do investidor é o valor presente líquido. Porém, não se pode deixar passar despercebido o fato de que outros medicamentos oferecem

60 44 maior atratividade, se analisados por um outro prisma, que não o mencionado acima. Os valores indicados pelos VPLs dos três medicamentos estão influenciados por uma taxa de desconto, que é o custo de capital da Indústria Farmacêutica MCC e, que neste exemplo, representa 12%. Se o medicamento A, que apresenta o maior VPL, for comparado com o medicamento B, que apresenta uma taxa interna de retorno superior àquele, pode-se observar que uma taxa de desconto superior a 12,58%, faria com que o medicamento B passasse a ser mais atraente, sob a ótica do método do valor presente líquido. Gráfico 11 Seleção de Investimentos VPL (mil) R$ 4.000,00 R$ 3.500,00 R$ 3.000,00 R$ 2.500,00 R$ 2.000,00 R$ 1.500,00 R$ 1.000,00 R$ 500,00 R$ 0,00 (R$ 500,00) (R$ 1.000,00) (R$ 1.500,00) A B 0 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 20% TIR (%) Fonte: O autor. O Medicamento C possui uma análise interessante, pois apesar de possuir um investimento inicial bastante abaixo de A e de B, ele apresenta a maior taxa interna de retorno, em um horizonte de apenas três anos, podendo no ano de 2010, investir o capital novamente. Portanto, partindo do princípio que a empresa possui uma disponibilidade de aporte de recursos no total de dez milhões de reais, é compreensível que o investidor tenha interesse no projeto, ou neste caso, na produção do medicamento que lhe retorne o maior volume de capital, ou seja, que maximize sua riqueza. Caso a Indústria Farmacêutica MCC estivesse buscando apenas o investimento no qual ela pudesse atender ao combinado com o Governo Federal, ela investiria R$ 10 milhões no medicamento A, R$ 2,5 milhões no medicamento B, R$ 600 mil no medicamento C, e reinvestiria no medicamento B e C, os valores R$ 7,5 milhões e R$ 9,4 milhões, respectivamente, referentes a reinvestimentos de sobra de capital, que seriam aplicados à taxa de seu custo de

61 medicamentos.. É claramente compreensível que, se os projetos não fossem mutuamente 45 oportunidade, conforme se pode observar a seguir: Medicamento A: 3.500(1,12) (1,12) (1,12) = ,65 Medicamento B: 7.500(1,12) (1,12) (1,12) (1,12) = ,59 Medicamento C: 9.400(1,12) (1,12) (1,12) (1,12) = ,22 Investimento ao custo de oportunidade: (1,12) 4 = ,20 Ainda assim, o investimento no medicamento A seria mais rentável para a Indústria Farmacêutica MCC, já que o valor futuro de seus fluxos de caixa continua sendo maior se comparado aos outros tipos de investimentos. Essa posição poderia sofrer modificações caso fosse alterado o custo de oportunidade, pois como se situa abaixo da rentabilidade dos investimentos em questão, o reinvestimento da sobra de capital a 12% a.a. não supera a taxa interna de retorno modificada 11 proporcionada pelos fluxos de caixa analisados nos três excludentes, todos seriam recomendáveis, já que as suas taxas internas de retorno situam-se acima do custo de capital, produzindo valores presentes líquidos positivos, e índices de lucratividade acima de 1,00. Porém, como foi visto acima, há momentos em que se torna inevitável realizar a escolha de apenas um investimento. Diversos autores pronunciam-se sobre este tema que gera polêmica e que, ainda nos dias atuais, não oferece uma resposta unânime e objetiva. De acordo com Lapponi (2000), o melhor projeto de investimento é o projeto com VPL maior. O método do VPL permite escolher o melhor dos projetos de investimento, apenas, comparando os VPL s dos projetos. O método da TIR não permite selecionar o melhor dos projetos de investimento por simples comparação das TIR s dos projetos. Seitz e Ellison (1999) também concordam, ao dizerem: Mais uma vez, vemos que o valor presente líquido é a ferramenta correta de ranqueamento quando da escolha de projetos mutuamente excludentes. (...) A taxa interna de retorno mensura a taxa de retorno de investimentos não-recuperáveis. Ela não dá indicação do retorno do investimento ou do período 11 Taxa que leva em consideração as taxas possíveis de reaplicação dos fluxos intermediários de caixa..

62 46 deste retorno. 12 Já Gitman (2002), afirma que a TIR, na prática, é o método mais indicado para avaliação de investimentos mutuamente excludentes, porém chama a atenção para um fato muito sutil, mas que não pode deixar de ser analisado, que é a diferença das taxas praticadas relacionadas aos reinvestimentos dos fluxos de caixa intermediários. Enquanto que no método do VPL, os fluxos de caixa intermediários são reinvestidos a taxas equivalentes ao seu custo de capital, a TIR o faz com taxas muitas vezes altas e que são especificadas pela própria TIR. Em função disso, como atesta Damodaran (2002), muitas vezes as duas regras podem chegar a pontos diferentes, mesmo analisando-se projetos com fluxos de caixa de grandezas próximas. A taxa interna de retorno modificada (TIRM) é calculada com a mesma sistemática da TIR comum, porém os fluxos de caixa intermediários são reinvestidos utilizandose uma taxa equivalente ao custo de capital da empresa, que é a mesma taxa que desconta os fluxo de caixa do VPL, levando assim, a uma comparação com menor distorção entre os dois métodos. Se os fluxos de caixa dos investimentos nos três medicamentos da Indústria Farmacêutica MCC fossem analisados novamente, levando-se em conta agora a taxa interna de retorno modificada (TIRM), ficar-se-iam assim evidenciados os valores: Tabela 10 - Comparativo de Resultados entre VPL, TIR, IL e TIRM R$ mil Med VPL TIR IL TIRM A R$ 265,81 13,4% 2,7% 12,8% B ,10 16,5% 7,2% 14,2% C ,03 17,5% 6,3% 13,9% Fonte: O autor. Observa-se agora que, o medicamento C deixou de ser o mais interessante sob a ótica de sua taxa interna de retorno. Neste momento, podem ser admitidas três situações: 1. A empresa não possui nenhum projeto em mente, com exceção destes três que estão expostos. Além disso, ela deve escolher somente um destes e dispõe do montante de R$ 10 milhões para investir, não podendo reinvestir uma eventual sobra de capital. Portanto, o projeto escolhido é o de produção do 12 Tradução livre do autor.

63 47 medicamento A; 2. A empresa encontra-se nas mesmas condições anteriormente assumidas, porém existe a possibilidade de se reinvestir uma eventual sobra de capital à taxa equivalente ao custo de capital de 12% a.a. O projeto escolhido ainda é o de produção do medicamento A, conforme já analisado. 3. A empresa encontra-se nas mesmas condições anteriormente assumidas, porém existe a possibilidade de se reinvestir uma eventual sobra de capital à taxas melhores que o custo de capital. Neste momento, começam a surgir possibilidades de o projeto de produção do medicamento B ou medicamento C serem escolhidos, dependendo de como irão ser reinvestidas estas sobras de capital. Porém, elas nunca deverão ser reinvestidas a taxas menores que o custo de capital da empresa. Assaf Neto (2003) resume muito bem este capítulo desta dissertação, quando diz:...dificilmente a IRR 13 de uma alternativa de investimento representa, com maior rigor, as oportunidades de reaplicação dos fluxos intermediários de caixa. E afirma, Não obstante os argumentos da superioridade do método do NPV 14, não se deve ignorar a importância da taxa interna de retorno, principalmente por se constituir, na maioria das vezes, num indicador econômico de compreensão mais evidente e lógico de muitas pessoas. É nesse sentido, que o autor desta obra expõe sua opinião ao dizer que a tomada de decisão não deve se apoiar em apenas um único indicador ou método, mas em seu conjunto. A análise deve levar em conta os diferentes métodos de avaliação e seus resultados, lembrando-se sempre que a variação na taxa de desconto assumida pode levar a variações relevantes na avaliação final. Entretanto, é importante expor a opinião de Samanez (2006), quando diz que não existindo restrição de capital, entende-se que o critério do VPL leva à escolha ótima, pois maximiza o valor da firma. Por isso, este será o método de avaliação utilizado no estudo de caso, no capítulo 6 deste trabalho. 13 IRR é a sigla inglesa de TIR. 14 NPV é a sigla inglesa de VPL.

64 Análise de Riscos em Projetos de Investimento Foi visto até o presente momento neste capítulo, quais são os métodos para avaliação de um investimento, e como utilizá-los com a finalidade de selecionar o projeto que apresente a maior atratividade para o acionista e/ou investidor. Porém, conforme se aprofunda a análise do projeto, e inicia-se a percepção do ambiente que o rodeia, visualiza-se que nem sempre o que se projeta é o que realmente ocorre. Fatores endógenos e exógenos à empresa influenciam em maior, ou menor intensidade, o resultado final do fluxo de caixa de um projeto. Conforme explica Neves (1982),...os métodos de decisão consideram as variáveis determinísticas, porém na vida real elas são aleatórias. Quando são utilizados dados determinísticos para a projeção de receitas de um projeto, ou seja, dados estes que não variam, a probabilidade da ocorrência de uma mudança no resultado final é zero, já que não estão sendo contempladas variações que certamente irão ocorrer ao longo do tempo. Na verdade, percebe-se que o risco do projeto é nulo. Porém, nenhum projeto possui tal risco, já que existem riscos que não podem ser mitigados. É importante que sejam reconhecidas as fragilidades do projeto, como, por exemplo, saber se uma variação nas receitas afetam mais o fluxo de caixa final do que uma variação em seus custos. Essa resposta somente é obtida com a simulação de diferentes situações que podem ser enfrentadas ao longo da implantação e efetivo funcionamento do projeto em questão. Quando se projeta algo, objetiva-se construir o ambiente que mais se aproxime da realidade, para que as variações dos dados inseridos sejam minimizadas, já que é quase impossível eliminá-las. O risco é um problema difícil de ser tratado, e que é enfrentado por todos gestores que aplicam seus recursos, ou os recursos das organizações para as quais trabalham, em um investimento qualquer. A partir de agora, serão discutidos diversos métodos e meios para sinalização do risco e sua medição, no intuito sempre de eliminá-los, ou ao menos, controlá-los, fazendo com que a tomada de decisão face ao investimento a ser empenhado, tenha como uma de suas bases a informação do retorno proporcionado frente ao risco identificado Riscos associados a Projetos de Investimentos O homem ainda possui limitações quanto a sua capacidade de prever o futuro.

65 49 Apesar de avanços na tecnologia, nas ciências humanas e biomédicas, prever o futuro ainda é uma tarefa inalcançável. Esse é o sonho de qualquer pessoa que possui a função de projetar algum estudo, seja ele de que natureza for. Quando se aborda o futuro, envolve-se algo chamado incerteza, que nada mais é do que uma situação onde não é conhecido o universo de eventos possíveis que podem vir a ocorrer, muito menos a probabilidade de ocorrência de cada um deles. Porém, no momento em que são conhecidos o universo de eventos possíveis, bem como as suas respectivas probabilidades, a partir daí, o cálculo do risco é possível de ser obtido. O objetivo de se analisar o risco é visualizar e calcular as chances de o projeto tornar-se desinteressante, sob o ponto de vista de quem investe. O risco não é ruim para os negócios. É algo a ser gerenciado, reduzido ou vendido a terceiros. Mas vale lembrar que o conceito original de risco, com raízes nas antigas expedições marítimas européias, contém um sentido de oportunidade e recompensa, bem como perda e perigo. Conforme relata Cavalieri (2005), o risco é qualquer evento ou condição em potencial que, em se concretizando, pode afetar negativa ou positivamente um objetivo do projeto. Ele apresenta duas dimensões-chave: a probabilidade e o impacto. A probabilidade é a chance de ocorrência e o impacto é o seu efeito sobre o objetivo do projeto, caso o evento ou condição de risco venha a manifestar-se. Além disso, não se pode esquecer que a incerteza e o risco caminham lado a lado. A incerteza aumenta de acordo com o tempo projetado, ou seja, quanto maior o período projetado, menor será a certeza quanto aos resultados esperados. No momento da realização da projeção de dados referentes a um projeto, existem diversos fatores que levam a incertezas. César das Neves, em seu livro, dividiu-as em quatro classes:

66 50 Figura 3 Fatores Incertos em um Projeto de Investimento Oferta Subdimensionada Plano de expansão dos produtores subdimensionados Desconhecimento de novos projetos a serem implantados Produção atual com capacidade ociosa Concorrência de novos produtos Econômicos Demanda superdimensionada Técnica estatística extrapolativa Mudança de hábitos e gostos Mudanças tecnológicas Dimensionamento incorreto Alterações de preços dos produtos e subprodutos Alterações de preços de matérias-primas Investimentos imprevistos, etc. Financeiros Insuficiência de capital Falta de capacidade de pagamento, etc. Técnicos Inadequabilidade do processo utilizado Inadequabilidade das matérias-primas utilizadas Inadequabilidade da tecnologia empregada, etc. Outros Fatores políticos e institucionais adversos Problemas de gerenciamento do projeto, etc. Fonte: Neves, 1982, p.171. Como se pode observar, os elementos acima são apenas alguns exemplos. É incontestável a assertiva de que as incertezas econômicas, financeiras, técnicas e demais incertezas, podem desdobrar-se em inúmeras situações com as quais o gestor terá de enfrentar, a fim de adequar o que foi inicialmente projetado ao que realmente irá ocorrer. No início da elaboração de um projeto, muitas são as incertezas, que diminuem à medida que ocorre o avanço no seu desenvolvimento. Já os impactos causados pelas atividades de alto risco aumentam de acordo com o avanço de cada etapa do projeto.

67 51 Gráfico 12 Relação Risco X Tempo (Risco) Impacto Incertezas (Fases Fonte: Cavalieri, 2005, p Não há como negar que, com o auxílio da globalização, os negócios se movem mais rápido, são mais interligados e, claro, cada vez mais globais. Isso traz um ambiente maior de incerteza, já que agora, a competição é acirrada em termos mundiais. O comerciante que antes, sem grandes problemas, se preocupava apenas em vender seus produtos na comunidade que o cercava, hoje, depara-se com inúmeras multinacionais do setor varejista, com alta capacidade de se alavancar, fazendo com que este pequeno comerciante sucumba ao seu poderio de negociação junto a fornecedores, clientes e sociedade. Esse é um tipo de risco identificável e, em muitas das vezes, quantificável. É importante que se obtenha a noção de como a identificação, qualificação e quantificação dos riscos envolvidos no negócio e/ou projeto a ser implantado, podem auxiliar o gestor na tomada de decisão e, levá-lo ao sucesso em suas operações. Como relata Reyck (2005), ao identificar os riscos elimina-se o fator surpresa, aumentando assim, a efetividade e a eficiência ao tratar das conseqüências.entretanto, quando da análise de um projeto, podem surgir diferentes tipos de riscos, que são divididos em categorias, permitindo uma visão mais sistemática, que facilita sua identificação. Cavalieri (2005), apresenta o risco dividido em quatro grandes categorias: a) Riscos Técnicos, de Qualidade ou de Desempenho: são os riscos relacionados à execução do projeto elaborado. b) Riscos de Gerência de Projeto: são os riscos relacionados às práticas e gerência de projetos. c) Riscos Organizacionais: são os riscos relacionados à organização responsável pela viabilidade do projeto.

68 52 d) Riscos Externos: são os riscos provenientes de influências externas ao ambiente no qual o projeto está inserido. As categorias de risco supracitadas não definem o modelo específico a ser utilizado por cada setor da economia, mas sim um modelo generalista. De acordo com o segmento a ser estudado, é interessante que sejam especificados os diferentes tipos de riscos, a fim de se obter reconhecimento de todos eles, para sua possível eliminação ou prevenção. Este ainda é um cenário utópico na economia brasileira, pois o que se observa na prática da maioria das empresas nacionais é, que quando se avalia o desempenho da empresa, o risco raramente é mencionado. No Brasil não existe a obrigação da divulgação dos controles efetivos da empresa, inclusive em relação aos riscos. Embora a sua sobrevivência corporativa dependa de seu conhecimento, a atenção despendida em relação a eles é, ainda, muito informal. A análise de risco é uma parte crucial de qualquer processo de tomada de decisão. Obter o conhecimento do risco da implantação de um projeto pode representar a chave entre o seu sucesso e o seu fracasso Técnicas de Análise de Riscos de um Projeto de Investimento Nos últimos anos, a análise de risco de um modo geral, teve seu sentido ampliado pelas Empresas de grande porte. O risco agora aborda não só fatores quantitativos, mas qualitativos também, que poucos reconhecem ou analisam de forma pró-ativa. A falta de uma análise de risco mais aprofundada em uma empresa impede a percepção de problemas sérios nesta entidade, como também inabilita a visibilidade de consideráveis oportunidades que surgem quando os riscos são adequadamente identificados. Deverá deixar de existir nas companhias a divisão entre os empregados que gerenciam os riscos e os que os assumem. Estes, focados na idéia de maximizar a riqueza do negócio e retorno do projeto, devem atentar também para o gerenciamento dos riscos. O executivo que investe no negócio deve assumir riscos de maneira racional, atentando sempre, para o retorno do investimento frente ao risco assumido. Para se posicionar melhor e agregar maior valor, essas duas figuras não podem estar desassociadas, assumindo uma visão mais estratégica do projeto, que inclui explorar e administrar as incertezas. Neste sub-capítulo, será abordada com mais ênfase a análise quantitativa dos riscos relacionados a projetos de investimentos. Este tipo de análise é caracterizado pela medição,

69 53 análise e projeções numéricas, além do impacto do risco sobre o resultado de um projeto. Porém, como o processo decisório envolve também a análise qualitativa, será apresentado abaixo um rápido e sucinto elenco de técnicas importantes deste tipo de análise, escritos por Woiler e Mathias apud Kassai et al (2000). Essas técnicas de análise qualitativa são ainda mais importantes, se combinadas com outras técnicas de cunho quantitativo: 1. Pesquisa de Mercado: nesta técnica são realizados levantamento de informações através de questionários ou entrevistas para se levantar fatores que influenciem as pessoas pesquisadas. 2. Técnica Delphi: o objetivo desta técnica é obter certo consenso por parte de um grupo de especialistas, sem que haja interação pessoal entre os mesmos. 3. Painel de Especialistas: esta técnica procura obter um consenso entre especialistas de determinada área que, trabalhando em grupo, podem chegar a resultados mais satisfatórios do que se fossem realizados por cada um, individualmente. 4. Dramatização e Criação de Cenários: esta talvez seja a técnica mais abstrata e mais subjetiva, pois consiste em estabelecer uma seqüência lógica de eventos, mostrando como um processo se desenvolve, qual a relação entre os diversos fatores envolvidos e aonde o processo pode conduzir. A grande contribuição desta técnica é forçar o pensamento em aspectos não-familiares do meio ambiente, por meio de dramatização dos fatores mais relevantes. 5. Analogias Históricas e de Fenômenos Naturais: como o próprio nome indica, a analogia histórica e de fenômenos naturais, consiste na comparação de uma situação nova com outra similar já ocorrida. 6. Análise se Impactos Cruzados: a última técnica de análise qualitativa indicada por Woiler e Mathias procura determinar, de modo sistemático, qual o impacto de um evento sobre outros eventos com os quais ele se relaciona. A partir de agora, serão abordadas as técnicas de análise quantitativa, onde as mais utilizadas são a análise de sensibilidade, análise de cenários, métodos de simulação e árvore de decisão. Este último será estudado à parte e, em maior profundidade, no próximo capítulo desta dissertação.

70 54 Análise de Sensibilidade Quando são projetados os resultados de uma empresa, ou os resultados de um projeto, no intuito de calcular seus fluxos de caixa, admite-se que aqueles resultados terão probabilidade de cem por cento de chance de ocorrer. Entretanto, essa previsão, como já foi comentado, é impossível de ser realizada, dado que provavelmente irão ocorrer alterações que afetarão os resultados previstos. Apesar de nenhum analista ter o total controle dos acontecimentos futuros, a análise de sensibilidade provoca o cálculo de indicadores que mensuram a viabilidade de um projeto, como VPL ou TIR, frente a situações que possam vir a ocorrer. Ou seja, é realizada uma análise sobre quão sensível este projeto se encontra, frente a oscilações que afetem dados que alimentam as projeções. Apesar desta técnica ser muito empregada nos dias atuais, ela já era implementada em décadas passadas. Corsetti (1971) escreveu sobre a análise de sensibilidade: Consiste em alterar os dados iniciais, e verificar o resultado de tais alterações na taxa de retorno. Pode-se assim determinar quais os fatores aos quais ela é mais sensível, e ter uma idéia do risco envolvido. Nota-se que Corsetti relaciona diretamente a análise de sensibilidade ao cálculo da TIR. Entretanto, Lapponi (2000) segue outra linha de abordagem quando diz que análise da sensibilidade é o procedimento que mostra quanto mudará o VPL frente à variação de uma estimativa relevante do investimento. Na verdade, ambos estão falando a mesma coisa. Alterações nos dados de entrada, que originam a projeção de resultados ou fluxos de caixa, irão interferir tanto no VPL do projeto, quanto em sua TIR, já que ambos são métodos de avaliação de investimentos. A última definição, e talvez a mais técnica, é dada por Seitz e Ellison (1999), quando dizem que a análise de sensibilidade é um método de quantificação de incertezas sem a estimativa das probabilidades. É simplesmente estimada a conseqüência de diferentes níveis de uma ou mais variáveis que afetem o investimento. Veja abaixo um exemplo que demonstra os benefícios da variação dos dados de entrada, simulando situações reais, que podem interferir no resultado final de uma análise. A indústria Ouro Negro, que produz produtos veterinários, está investindo $10 milhões na produção de vermicidas para gado de corte. Esse valor engloba a compra de máquinas no valor de 4,5 milhões e gastos com implantação, estudos e projetos e treinamento de pessoal. Espera-se obter vendas anuais de unidades do produto ao preço de $50, cada unidade. A Ouro Negro levantou os custos e despesas variáveis de cada unidade, no valor de $34.

71 55 Além disso, estima-se um custo anual fixo da produção em $ Neste exemplo, bem como em todo exemplo desta dissertação, não estão sendo computadas as taxas de inflação que influenciam o cálculo dos preços praticados ao longo de todo o período do projeto. Os fluxos de caixa são definidos em moeda constante, ou seja, as estimativas relevantes das receitas, custos, despesas e outros fatores que alterem o resultado final do fluxo de caixa operacional do projeto, não incluirão os efeitos da inflação. As estimativas de cada período não dependem do tempo, é como se tudo fosse realizado no período zero. A seguir, é calculado o valor presente líquido dos fluxos de caixa operacionais deste projeto. Serão ignorados os tratamentos tributários e fiscais, realizando-se apenas um cálculo simplificado, para fins didáticos. Adotar-se-á uma taxa de 10% a.a. para o desconto dos fluxos ao longo dos períodos e será, também, levada em conta a venda das máquinas pelo seu valor residual ao fim do 5º ano. Tabela 11 Fluxos de Caixa Operacionais Projetados (Análise de Sensibilidade) Investimento: $ Valor residual: $ ano 1 ano 2 ano 3 ano 4 ano 5 (+) Receita (-) C.V (-) C.F (=) L.B (+) Dep (=) F.C.O VPL: R$ ,38 Fonte: O autor. Com a informação acima, é impossível saber se este projeto é muito sensível a oscilações na venda de produtos, ou em seus custos de produção, ou ainda, em sua taxa de desconto, que reflete o seu custo de capital. É nesse momento que a análise de sensibilidade torna-se útil, para evidenciar as fraquezas e demonstrar o ponto de nivelamento do projeto. Variando a quantidade de produtos vendidos, pode-se depreender qual o ponto de equilíbrio deste fluxo de caixa operacional.

72 56 Gráfico 13 Análise de Sensibilidade (VPL X Volume Vendido) Análise de Sensibilidade R$ R$ R$ $ (VPL) R$ R$ R$ R$ 0 (R$ ) (R$ ) Quantidade de Produtos Vendidos Fonte: O autor. De acordo com o gráfico acima, percebe-se que a venda de, aproximadamente, produtos, não ofereceriam retorno de capital para a Ouro Negro que cobrisse seu custo de oportunidade, já que o valor presente líquido dos fluxos de caixa operacionais seriam negativos. Outro tipo de análise que poderia ser realizada, era sobre quanto essa empresa suportaria baixar seu preço de venda sem prejudicar, ou inviabilizar financeiramente, seu negócio. Na verdade, existem inúmeros meios de se testar a exposição do projeto a variações endógenas e exógenas à corporação, demonstrando se o investimento oferece baixo ou alto risco ao investidor. Entretanto, conforme afirmam Correia Neto et al (2002) um dos grandes problemas desta técnica, é a negligência da influência que uma alteração em uma variável pode acarretar sobre outras variáveis. As diversas variáveis tendem a relacionar-se entre si, como será tratado na análise de cenários, e a análise de sensibilidade as trata isoladamente.

73 57 Análise de Cenários A análise de cenários possui uma abordagem similar à análise de sensibilidade, porém, conforme afirma Gitman (2002), possui maior abrangência sobre os dados de entrada da projeção. É mais utilizada para avaliar o impacto de grandes mudanças sobre o retorno do projeto. Além disso, diferentemente das ferramentas tradicionais de análise de risco, que normalmente são baseadas em questões pontuais e, em sua maioria, quantificáveis, o estudo por meio de cenários encoraja o gestor a avaliar o desconhecido e imaginar uma gama de possíveis futuros. Pensar em termos de cenários é fundamental para quem constrói um novo projeto e necessita saber se ele é fortemente estruturado e viável frente às incertezas que rodeiam o ambiente no qual se insere, proporcionando ao gestor uma forma diferenciada de explorar o desconhecido. Neste tipo de análise não são escolhidos aleatoriamente dados iniciais de uma projeção ou estimativas relevantes do investimento, mas dados que estão intimamente ligados a alterações no cenário político-econômico que poderá afetar o retorno de um investimento. Veja o caso da empresa Cura Tudo Ltda. Esta empresa pretende realizar investimentos de R$ 2 milhões para produzir e vender medicamentos para disfunção erétil no Brasil nos próximos 6 meses. Entretanto, a matéria-prima necessária para sua produção é toda importada dos Estados unidos. Para a produção e venda mensal de unidades de seu produto, com elevações mensais em suas vendas de 1,5%, ela necessita importar 100 quilos de matéria-prima ao preço de US$12.000,00 cada quilo. Ela pretende vender seus produtos ao preço final de R$20,00 por unidade. Entretanto, a Cura Tudo Ltda. destina mensalmente 15% de sua receita total para pesquisa de novos produtos, 10% para propaganda e marketing e gasta R$ com despesas administrativas. Vale dizer que o câmbio praticado no exercício é de R$2,30 para cada US$1,00 e a taxa de desconto utilizada é de 12% a.a. Ignorando aspectos tributários e fiscais inerentes ao processo, veja a seguir o resultado do valor presente líquido do fluxo de caixa operacional deste projeto:

74 58 Tabela 12 Exemplo dos Fluxos de Caixa Operacionais Projetados (Análise de Cenários) Mês 1 Mês 2 Mês 3 Mês 4 Mês 5 (+) Vendas (-) CPV (=) Lucro Bruto (-) Desp. Propaganda (-) Desp. Pesquisa (-) Desp. Administrativas (=) F.C.O Fonte: O autor. VPL: R$ ,80 Pode ser observado que o valor presente líquido é positivo, já que a taxa interna do projeto de 24% a.a. encontra-se acima de seu custo de oportunidade. Entretanto, os executivos desta empresa, que estão tratando da implementação deste projeto, estão prevendo dois acontecimentos que podem mudar o cenário que foi adotado na construção da projeção base, demonstrada no quadro acima. Um dos acontecimento é a entrada de novos concorrentes, em função do crescimento deste mercado no Brasil. Isso, de acordo com os analistas, provocaria uma queda de 8% no volume de vendas, forçando ainda, em função da acirrada competição por mercado, uma queda nos preços de 5%, além de maior destinação de parte da receita para a propaganda institucional da empresa e de seu produto, que agora é estimada em 12%. Entretanto, é esperada também, uma melhora do cenário econômico-político do Brasil, o que valorizaria a moeda nacional, reduzindo o câmbio a R$1,95 para cada unidade monetária da moeda norte-americana. Refazendo os cálculos do valor presente líquido dos fluxos de caixa operacionais deste projeto, resultar-se-ia em um valor negativo, conforme é observado a seguir:

75 59 Tabela 12 2º Exemplo dos Fluxos de Caixa Operacionais Projetados (Análise de Cenários) Investimento: $ Mês 1 Mês 2 Mês 3 Mês 4 Mês 5 (+) Vendas (-) CPV (=) Lucro Bruto (-) Desp. Propaganda (-) Desp. Pesquisa (-) Desp. Administrativas (=) F.C.O VPL: (R$ ,15) Fonte: O autor. Assim sendo, de acordo com os previsões dos analistas, este projeto passaria de superavitário para deficitário. Cabe a quem o analisa, testá-lo de diversas formas, a fim de perceber até que ponto ele é interessante do ponto de vista econômico-financeiro. Ertel e Randall (2005) afirmam que os criadores de cenários elaboram diversas narrativas sobre o futuro. Ele está certo quando afirma isso, pois os cenários permitem uma exploração completa dos riscos e oportunidades futuros. Os que raciocinam em termos de cenários partem do mesmo ponto que os gestores de riscos tradicionais, pois fazem um inventário muito bem feito do que se sabe sobre o futuro. Depois disso, é que eles entregam seu toque pessoal à análise de riscos do projeto, porque passam, então, para os aspectos desconhecidos, as idéias que devem ser questionadas com base no exercício sobre o futuro. É importante atentar para o fato de que os analistas de riscos de projeto, que possuem seu estudo baseado em análise de cenários, constroem múltiplos futuros e não apenas um. Ao elaborar cenários otimistas, pessimistas, quase improváveis, é aberto um maior leque de visão para quem analisa, podendo o gestor encontrar oportunidades que antes não havia avistado, ou apenas, descobrir barreiras antes não vislumbradas. O gestor ao analisar múltiplos cenários diminui a chance da ocorrência de um evento que não fora antes previsto ou testado, minimizando assim, prováveis prejuízos e maximizando o resultado final do projeto.

76 60 Simulação A simulação apresenta-se como mais uma ferramenta que auxilia o gestor no tratamento dos riscos associados a um projeto de investimento. A simulação, como afirma Gitman (2002), é uma abordagem comportamental baseada na estatística que aplica distribuições de probabilidade predeterminadas e números ao acaso para estimular resultados. Quando abordados os conceitos da análise de sensibilidade, análise de cenários e, como será visto adiante, o conceito de árvore de decisão, o estudo ocorre através de um ou alguns parâmetro(s)/alternativa(s), sem a interação entre eles, diferentemente do que ocorre na prática, mas que não é considerado nessas técnicas. A simulação pode ser trabalhada através de modelos determinísticos e probabilísticos. Um modelo de simulação é determinístico quando as alternativas para os diversos cenários são tidas como verdadeiras, sem variação alguma, não estando sujeitas a nenhuma distribuição de probabilidade de ocorrência dos eventos. Entretanto, caso seja indicado algum grau de incerteza quanto à ocorrência destes eventos, então o modelo é considerado probabilístico, já que lhes serão atribuídas graus de probabilidades. De acordo com as palavras de Holtan (2002), duas das principais virtudes da simulação são a flexibilidade e a simplicidade. Não há impedimentos quanto ao tipo de incerteza que pode ser modelado e quase toda espécie de regra de decisão pode ser incorporada. E sua simplicidade é explicada em função dos poderosos computadores e seus processadores, que viabilizam a utilização da simulação em um grau de facilidade que não era possível anos atrás. Expansão da capacidade de produção, investimentos em pesquisa e desenvolvimento, renovação do parque fabril, são exemplos de investimentos que podem ter sua viabilidade estudada através da construção de modelos de simulação. Investimentos que são realizados no mundo real, diferentemente dos estudados normalmente em livros, não apresentam valores precisos quando são iniciadas as análise preliminares. O analista, por exemplo, tem uma idéia vaga do valor a ser cobrado por seu produto que será colocado no mercado ou o número de unidades que serão vendidas no primeiro ano. A simulação permite a geração de números em qualquer projeção, desde uma pequena especificação da taxa de crescimento do último ano projetado até valores como o custo de um produto considerado dentro do fluxo de caixa. Como este assunto é vasto e serve como um dos pilares para o desenvolvimento do estudo ora proposto nesta dissertação, ele será estudado em maior profundidade no próximo

77 capítulo, sendo observado até o presente momento, apenas uma breve caracterização de seu conceito principal. 61 Árvore de Decisão Este tipo de abordagem comportamental, que nada mais é do que uma técnica que lida com riscos associados a projetos, é definido de forma objetiva e rápida por Gitman (2002): Árvores de decisão são uma abordagem comportamental que usa diagramas para mapear as várias alternativas e resultados de decisões de investimento, assim como as probabilidades de ocorrerem. Árvores de Decisão são particularmente úteis quando a negociação envolve decisões seqüenciais. Seitz e Ellison (1999) afirmam que uma decisão seqüencial pode até envolver uma oportunidade para expandir ou abandonar uma fábrica, dependendo das vendas durante seu primeiro ano de funcionamento. Baseiam-se em estimativas e probabilidades associadas aos percursos com os quais o gestor se depara ao longo das etapas de um projeto. Uma árvore de decisão pode ser definida por uma folha ou por um nó de decisão. Em cada nó de decisão é realizado um teste, de onde saí um novo ramo, a partir de cada um dos possíveis valores do teste realizado. Os caminhos formados desde a raiz da árvore até suas folhas são testados, sendo eles mutuamente exclusivos. As regiões definidas pelos caminhos cobrem todo o espaço de instâncias e não existe qualquer sobreposição entre eles. Observe a empresa Jacarandá S.A., que atua no ramo de fabricação de alimentação parenteral, que é um tipo de alimentação especial, utilizada por um grupo específico de pessoas doentes. Essa empresa realiza vendas anuais de $2.000 mil. Estima-se que para os próximos 3 anos, ela apresente um valor presente líquido de seus fluxos de caixa, na ordem de $500 mil. Entretanto, ela encontra-se alocada em um local inadequado, que a impede de crescer, por se localizar no centro de uma movimentada cidade. Seria ideal que a Jacarandá S.A. fosse transferida para instalações mais espaçosas, modernas e que viabilizassem uma melhor logística para o escoamento de sua produção. Imbuídos deste sentimento, a gerência da empresa encontrou dois locais prováveis para a instalação de sua fábrica. Um destes espaços, localizado na zona leste da cidade, necessitaria de investimentos de $1.000 mil, enquanto que o outro, localizado na zona oeste, necessitaria de $2.000 mil.

78 62 De acordo com cálculos realizados para os próximos 3 anos de produção, o espaço da zona leste apresentaria probabilidade de 60% de ocorrência de um valor presente de seus fluxos de caixa de $1.700 mil e, 40% de probabilidade de $1.900 mil. Já o espaço da zona oeste, que necessitaria de um valor maior de investimento, apresentou 70% de probabilidade de ocorrência de um valor presente de seus fluxos de caixa de $2.020 mil e, de $3.200 mil, com apenas 30% de probabilidade de ocorrência. Figura 4 Exemplo da Árvore de Decisão de um Projeto de Investimento Fonte: O autor. Através do esquema acima, pode-se depreender destes resultados que, o percurso que maximiza o fluxo de caixa do negócio é o representado pelo investimento no espaço localizado na zona oeste. Esta conclusão está baseada na hipótese de o investidor não ser avesso a risco, pois a realização do projeto implica em riscos, já que não existe a total certeza a respeito de um resultado. Entretanto, percebe-se que com realização do projeto, mesmo ocorrendo o caso mais pessimista, ainda assim, esta tomada de decisão é mais favorável ao investidor, frente à decisão do abandono do investimento.

79 63 As árvores de decisão explicitam suposições que, de outra forma, poderiam não estar claras. Ela evidencia qual o melhor caminho a ser seguido, de acordo com o perfil do investidor. O único ponto ao qual deve-se atentar é para os casos em que é utilizada a análise da árvore de decisão para projetos muito complexos, onde se torna difícil a modelagem do próprio esquema a ser construído. Nestes casos, a análise pode-se mostrar impraticável. Como define Assaf Neto et al (2000), A técnica da Árvore de Decisão facilita nas decisões que envolvem riscos, não apenas pelos cálculos probabilísticos efetuados, mas também pela forma organizada (gráfica) com que as variáveis relacionadas são visualizadas, e pode ser utilizada também para a realização de simulações.

80 64 4 SIMULAÇÃO 4.1 Introdução A simulação foi durante muito tempo uma importante ferramenta de engenheiros e projetistas, quando dos audaciosos projetos de vôos supersônicos, ou de sistemas de comunicação inovadores e, ainda, de batalhas militares de larga escala. No passado, era vista somente como um método alternativo, a ser empregada quando tudo antes testado havia dado errado. Entretanto, avanços nas metodologias de simulação, na tecnologia de desenvolvimentos de softwares e avanço nas técnicas aplicadas tornaram a simulação uma das ferramentas mais utilizadas nas pesquisas operacionais e análises de diferentes sistemas em diversas áreas do conhecimento. A simulação pode ser aplicada tanto a modelos físicos quanto abstratos. Na verdade, pode-se simular quase qualquer evento desejado. Existem diversas justificativas para a sua utilização, como por exemplo, os altos custos para se obter dados de alguns processos, que podem ir desde testes com maquinaria pesada, a altos cortes nas taxas de juros praticados pela economia. Esses são processos que só seriam viáveis de serem testados através de simulações. Dentre outros diversos fatores, destaca-se também a complexidade de um sistema, inviabilizando a sua análise através da obtenção de termos matemáticos. Como exemplo disto,

81 65 pode-se destacar as operações que ocorrem na economia, que de tão complexas, não poderiam ser descritas através de simples equações algébricas. As simulações podem ser utilizadas para replicar experimentos, realizando mudanças específicas e testando diferentes formatações até a obtenção dos resultados, poupando esforço, tempo e recursos financeiros para sua realização. Simulação, de acordo com a definição de Naylor et al apud Rubinstein (1981), é uma técnica numérica que conduz experimentos em um processador de dados digital, que envolve certos tipos de modelos de matemática e lógica que descrevem o comportamento do sistema econômico ou de negócios (ou alguns de seus componentes) através de períodos extensos do tempo real. 15 Essa é uma definição totalmente genérica, mas que abrange diferentes tipos de aplicação para a simulação, que nada mais é do que uma técnica que lida com experimentos amostrais dentro de um modelo sistematizado. Como já foi dito anteriormente, a maioria das empresas não considera o fator incerteza no seu processo de planejamento, utilizando-se ainda, de modelos econômicos tradicionais e arcaicos. É consenso entre aqueles que analisam projetos que, com base na experiência adquirida e no estudo comportamental dos dados, torna-se possível a obtenção de probabilidades subjetivas referentes ao estado da natureza destes. Quando um modelo simples de fluxo de caixa é montado, o gestor usualmente considera como sendo determinístico o valor que foi atribuído às receitas e/ou despesas ali inseridas. Entretanto, o risco da variabilidade destes valores é altíssimo, tornando este modelo algo que se situa longe da realidade, inviabilizando-o como uma ferramenta de auxílio à tomada de decisão. De acordo com Ackoff apud Corrar (1993), o modelo tradicional pode ser classificado como determinístico porque dado um valor para cada uma das variáveis de entrada, o lucro é determinado de forma inequívoca. Por outro lado, quando para cada valor das variáveis de entrada existe uma distribuição de probabilidades dos valores a serem assumidos pela variável dependente, o modelo é denominado probabilístico ou estocástico Tradução livre do autor 16 Modelos matemáticos que lidam com variáveis cujos valores são incertos.

82 66 Quando se lida com amostras de uma particular distribuição probabilística, envolve-se o trabalho com números aleatórios, que é também chamado de Simulação de Monte Carlo, cujo tema será mais aprofundado neste capítulo. 4.2 Iniciação ao estudo da Simulação A simulação é atrativa para o usuário porque ela tenta imitar o que acontece no mundo real, em um sistema real. E, isso acontece em função de os dados de saída (outputs) de uma simulação corresponderem diretamente aos dados de saída apresentados por um sistema real. O sistema é definido por Banks et al (2001) como sendo um grupo de objetos que são reunidos em uma interação regular ou de interdependência, rumo à realização de um propósito, podendo ser categorizado entre discreto e contínuo. Os sistemas discretos, conforme é explicado por Carson (2005), são aqueles que mudam seu estado apenas em pontos discretos do tempo, sendo o oposto de sistemas contínuos, onde as variáveis mudam constantemente seu valor ao longo do tempo. Como respectivos exemplos, têm-se o caso da fila de clientes formada na porta do banco à espera de atendimento e o caso do volume de água que cai em uma cachoeira Modelo de um Sistema A modelagem de um sistema existe para tornar viável o seu estudo, seja para entender a relação entre seus componentes, seja para projetar o comportamento do sistema sob diferentes condições e situações. Dentre os modelos existentes, existe a classificação entre modelos matemáticos ou físicos, como afirma Banks et al (2001). E, um dos tipos de modelos matemáticos de um sistema é o modelo de simulação, que será bastante utilizado ao longo deste trabalho. Os modelos de simulação podem ser classificados como sendo estáticos ou dinâmicos, determinísticos ou estocásticos, e discretos ou contínuos. Os modelos de simulação estáticos representam um ponto determinado do tempo de um sistema. Já os dinâmicos sintetizam o sistema em diferentes pontos do tempo, como a simulação do funcionamento de um

83 67 escritório em diferentes momentos ao longo do dia. Outra classificação importante de modelos de simulação é se eles são determinísticos ou estocásticos. Os primeiros não trabalham com variáveis aleatórias, não possuem incerteza quanto a sua ocorrência. Já os modelos de simulação estocásticos utilizam a entrada de dados variáveis, com funções probabilísticas, onde a única certeza que se tem é que não se possui nenhuma confiança quanto à precisão do resultado final a ser encontrado. Os modelos de simulação discretos e contínuos possuem definição igual à dada para os sistemas de mesmo nome. De acordo com as palavras de Carson (2005), em seu artigo publicado na Winter Simulation Conference, quase todos os modelos de simulação de eventos discretos são estocásticos. Isso quer dizer que, alguns componentes destes modelos são criados a partir de distribuições estatísticas. Ocorre então a introdução de variação randômica no modelo, tornando-o um experimento estatístico. Mais precisamente, quando um ou mais componentes são estocásticos, então o resultado do modelo, ou seja, o output encontrado, também é estocástico, necessitando assim, de algum tipo de análise estatística para serem obtidas conclusões válidas. Já existem no mercado alguns pacotes de softwares que realizam essa tarefa para o usuário, entretanto, neste trabalho, será demonstrado como essas análises são feitas e quais as corretas conclusões que devem ser tiradas sobre o resultado de uma simulação realizada a partir de um modelo com entradas de eventos estocásticos Simulação: quando utilizá-la e quando não utilizá-la O avanço tecnológico dos computadores, a diminuição dos custos operacionais e o advento das ciências matemática e estatística resultaram na consolidação da simulação como uma das ferramentas mais poderosas para análises de sistemas em geral. Mas, primeiramente, é preciso identificar qual o momento que é realmente necessária a utilização da simulação dentro de um modelo. Abaixo são listadas algumas dessas situações, já descritas por muitos autores, desde T. H. Naylor (1966) até autores mais recentes, como Shannon (2001), Banks (2001) e Seila (2005): 1. O sistema real está regularizado; isto é, não se encontra caótico ou fora de controle. Os componentes do sistema podem ser definidos e caracterizados e suas interações definidas.

84 68 2. O sistema real possui algum nível de complexidade, interação ou interdependência entre vários componentes, ou ainda, é muito grande, capaz de tornar difícil a compreensão de sua totalidade. 3. Realização de alto investimento em um sistema novo ou já existente, representando uma modificação que irá gerar um resultado desconhecido e de alto risco. 4. Mudanças na informação, na organização, no ambiente, podem ser simuladas, e o efeito dessas alterações no modelo podem ser observadas. 5. O conhecimento agregado ao longo do tempo que se leva para montar uma simulação pode ser aproveitado para a investigação do sistema. 6. Alterando os dados de entrada do modelo de simulação e observando os diferentes resultados, pode-se estudar as diferentes interações e avaliar qual das variáveis é mais importante ou mais sensível dentro do sistema modelado. 7. O modelo de simulação utilizado para o treinamento possibilita o aprendizado com menores gastos. 8. O sistema moderno é tão complexo que as interações só poderiam ser modeladas através de simulação. Além dos momentos onde a simulação é recomendável, existem também os momentos onde seu uso não é recomendável. Banks et al (2001), relata uma passagem de um artigo de Banks e Gibson (1997), onde são ditas dez regras determinando quando a utilização da simulação não é recomendável. Neste momento não se pretende relatar todas as regras, mas algumas mais relevantes. A primeira delas diz respeito aos problemas que podem ser resolvidos pelo senso comum ou resolvidos de forma analítica, nestes casos a simulação é perfeitamente dispensável. Existe a regra que diz respeito à relação custo-benefício, ou seja, quando os custos excedem os benefícios. Ou mesmo se quem está analisando um modelo não possui tempo ou recursos necessário à aplicação da simulação. A última regra, mas não menos importante que as demais, diz respeito à não verificação e validação do modelo. Caso isso não ocorra, o resultado final não terá respaldo ou base de análise válida.

85 Etapas no estudo da Simulação Dentro do estudo da simulação existem algumas etapas que devem ser seguidas para que os objetivos sejam alcançados. A seguir, será demonstrada uma adaptação do diagrama com os passos a serem seguidos em uma Simulação, sugeridos por Banks et al (2001): Figura 5 Etapas da Simulação de um Modelo A simulação é uma poderosa técnica a disposição dos profissionais que atuam em diversas áreas, desde a biologia às áreas da ciência exata, como engenharia. Baseia-se na construção de um modelo matemático para representar o sistema a ser avaliado. Os resultados da simulação dependem da fidelidade com que o modelo representa o sistema real - modelos mal formulados fatalmente produzirão resultados incompatíveis com o objetivo do problema, levando o usuário a tomadas de decisões totalmente equivocadas. A partir do modelo validado podem ser

86 70 testadas possíveis mudanças ou melhorias no sistema antes de realizá-las fisicamente. A simulação permite, também, que as pessoas envolvidas em processos de tomada de decisão aumentem o nível de conhecimento sobre o sistema ou estudem causas de problemas a partir da análise do funcionamento do mesmo em diferentes condições. O primeiro passo, como a própria figura demonstra, é a formulação do problema, que deve ser descrito de forma clara pelo analista, de modo a ficar perfeitamente entendível por todos. Logo após, dá-se início à definição dos objetivos e do plano do projeto. Os objetivos indicam o que deverá ser resolvido pela simulação. E, o plano de projeto lista tudo o que será envolvido no projeto, como o número de pessoas envolvidas, os custos, as receitas geradas, os dias que este projeto irá levar para chegar ao seu fim. Após essas duas primeiras etapas, passa-se para a conceitualização do modelo, que é onde se encontra a arte da modelagem. Nesta etapa é importante abstrair a parte essencial do problema real. Por isso, é necessário que se inicie com um modelo simples, e depois, ao longo do tempo, vá incrementando a complexidade, conforme o seu conhecimento vá aumentando. Juntamente com a conceitualização do modelo ocorre a coleta de dados. Aqui, talvez, encontre-se uma das etapas mais importantes de todo o processo. Tudo o que será realizado irá partir deste ponto, que são os dados de entrada, mais conhecidos como inputs. Um modelo, por mais perfeito que seja, não será mais importante do que os dados que nele irão ser inseridos. Se os inputs forem de baixa qualidade, sem dúvida alguma, o resultado final outputs também serão de baixa qualidade. É claro que, de acordo com a complexidade do modelo, as exigências dos dados de entrada serão diferentes, cabendo ao analista identificar a sua necessidade e que medidas deverão ser tomadas de modo a não comprometer o resultado final da simulação. A quinta etapa inicia o contato entre a linguagem do sistema real e o modelo. Dentro do modelo, os dados devem ser inseridos de maneira apropriada, de acordo com as exigências dos programas específicos, embora seja possível atingir o resultado esperado de diversas maneiras, até mesmo sem a utilização de código algum. As etapas da verificação e validação são parecidas, já que a primeira assegura que o programa do modelo e suas implementações estejam corretas 17 (Sargent, 2005), ou seja, verifica se o modelo está preparado para a simulação. Já a validação é a determinação de que o modelo está representando fielmente o sistema real (Banks et al, 2001), ou como afirma Schlesinger et al apud Sargent (2005), a validação do modelo prova que o modelo computadorizado dentro de seu domínio de aplicabilidade possui uma satisfatória precisão de 17 Tradução livre do autor.

87 71 alcance, consistente com a pretendida aplicação do modelo. 18 Ainda de acordo com Sargent (2005), existem várias técnicas e testes utilizados na verificação e validação de modelos. A maioria delas pode ser encontrada na literatura, podendo ainda ser utilizadas de forma subjetiva ou objetiva. As técnicas objetivas são as que utilizam modelos estatísticos e matemáticos, como animation, comparison to other models, degenerate tests, historical data validation, entre outros. Portanto, todos os dados de saída (outputs) de um modelo devem ter uma ligação, ou seja, devem fazer algum tipo de sentido e serem razoáveis, desde que dentro de um alcance pré-definido, com os parâmetros dos dados de entrada (inputs) deste modelo. É na etapa do design experimental que se faz necessário determinar quais alternativas deverão ser simuladas. O design experimental nada mais é do que a formatação inicial, ou seja, a formatação utilizada na fase de experimentos. E, para cada simulação que será executada, deve-se levar em consideração, na hora da tomada de decisão, a demora do período de inicialização do sistema, o tempo necessário para rodar a simulação e o número de replicações que precisam ser realizadas a cada rodada. Depois de cumpridas todas estas etapas e executada a simulação, inicia-se a última etapa, mas não menos importante, que é a análise e interpretação dos resultados encontrados. Toda simulação precisa ser documentada, pois se o programa vai ser utilizado novamente pelo mesmo analista ou um outro analista qualquer, é necessário que esteja documentado como se opera, além de a documentação deixar registrada todo o histórico da simulação, auxiliando futuras modificações ou interpretações do sistema. No próximo sub-capítulo será descrito o Método de Monte Carlo (MMC) no auxilio à simulação. Este método foi escolhido em função de dois principais motivos, que são: (i) este é um dos principais métodos utilizados que será o software de simulação utilizado no capítulo 6 dessa dissertação, e; (ii) este método é relativamente recente, além de ser um método utilizado por diversos autores deste ramo acadêmico, como se pode observar na revisão bibliográfica sobre o tema. 18 Tradução livre do autor.

88 Simulação utilizando o Método de Monte Carlo Historicamente, o Método de Monte Carlo (MMC), que é um tipo especial de simulação, é considerado uma técnica que utiliza números aleatórios ou pseudo-aleatórios para a solução de um modelo. Pode ser utilizado para equacionar diversos problemas, como problemas estocásticos, problemas determinísticos, mas especialmente, para amostragem de variáveis aleatórias de distribuições probabilísticas. Na verdade, números realmente aleatórios são difíceis de serem produzidos até mesmo por computadores. Para serem satisfatoriamente aleatórios, precisam ser gerados por métodos que façam com que eles sejam uniformemente distribuídos, estatisticamente independentes e reproduzíveis, é o que afirma o estudioso do tema Reuven Rubinstein, em sua obra publicada no ano de De acordo com Rubinstein (1981), o Método de Monte Carlo foi introduzido por Neumann e Ulam durante a II Guerra Mundial, como um código da operação secreta de Los Alamos, utilizado para solucionar problemas de blindagem em reatores nucleares. O termo Monte Carlo faz uma alusão aos jogos de azar dos cassinos do Principado de Mônaco. Corrar (1993) explica que o Método utiliza um processo aleatório, tal como um lançamento de dados ou um jogo de roletas, como os jogados em cassinos, para selecionar os valores de cada variável em cada tentativa. Holtan (2002) afirma que a simulação de Monte Carlo está se tornando rapidamente a tecnologia para avaliação e análise de ativos, sendo utilizada tanto para cálculos financeiros de derivativos como para investimentos em ativos reais 19. Brealy e Myers (2000) consideram a Simulação de Monte Carlo uma análise de cenários, só que mais complexa e profunda. Isso ocorre porque são realizadas diversas simulações com a combinação de diferentes variáveis dentro de um modelo previamente estruturado, resultando, automaticamente, em uma gama de cenários. Em uma passagem do livro de Costa e Azevedo (1996), citada por Bruni et al (1998), entende-se que o conjunto dos resultados produzidos ao longo de todas as simulações poderão ser analisados estatisticamente e fornecer resultados em termos de probabilidade. Esse é o ponto-chave da análise de investimentos com o auxílio da simulação de Monte Carlo, deixar o analista ciente dos riscos envolvidos na implantação de um novo projeto, levando-o a decidir até onde os retornos projetados superam os riscos envolvidos. O principal produto da simulação é uma distribuição de resultados, que são encontrados a partir das diversas iterações realizadas. De posse destas informações, é possível 19 Tradução livre do autor.

89 73 construir um histograma de freqüência dos resultados alcançados. Todo esse processo será visto com maior detalhamento mais a frente. As projeções, que utilizam o auxílio da simulação, podem ser ajustadas para refletir mudanças nas estimativas de preços futuros, demanda, gastos com pesquisas, entre outras funções, auxiliando o gestor na redução de prejuízos ou maximização dos lucros. No artigo sobre negociação através da Simulação de Monte Carlo, Marcus Brady elencou alguns dos benefícios da utilização de um modelo para a aplicação da simulação de Monte Carlo, que são: (i) um melhor entendimento da probabilidade de dados de saída específicos; (ii) a habilidade de se testar diferentes variáveis e suas interações; (iii) uma maior flexibilidade, e; (iv) resultados mais objetivos e simplificados Os passos para a implementação da Simulação de Monte Carlo Primeiramente, antes de dar prosseguimento a este capítulo, é importante que seja ratificado o objetivo deste trabalho que, como já dito anteriormente, visa à análise de risco em projetos de investimentos do setor farmacêutico, com o auxílio da simulação de Monte Carlo aplicada ao modelo de fluxo de caixa proposto, frente ao modelo de análise tradicional. E, no intuito de que sejam evidenciados os passos para a implementação desta simulação, será utilizado, a partir deste momento, o fluxo de caixa, que pode ser dividido em três tipos diferentes de fluxos, a saber: operacional, investimento e financiamento, mas que nesta dissertação limitar-se-á ao fluxo de caixa operacional, com o objetivo de não fugir ao escopo do trabalho ora proposto. Portanto, o primeiro passo para a implementação da Simulação é a criação do modelo, que neste estudo materializa-se na forma de um fluxo de caixa. Dentro do modelo de fluxo de caixa constarão as entradas de dados referentes às receitas e custos/despesas do projeto, além de outras informações importantes para a análise de viabilidade do mesmo, como taxas de desconto dos fluxos ou o período a ser considerado para a sua implantação. Outro passo importante, relatado por Holtan (2001) em seu artigo, é a identificação dos componentes do fluxo de caixa, que são fortemente impactados por incertezas, e escolher os modelos matemáticos, que reflitam as características randômicas (aleatórias) dos dados de entradas (inputs). Quando se possui dados passados que possam auxiliar no entendimento do

90 74 comportamento atribuído a esses dados de entrada, podem ser utilizadas certas técnicas estatísticas, como por exemplo, a análise de regressão, para a estimativa de seus comportamentos futuros. Entretanto, de acordo com Corrar (1993), muitos dados ou casos passados não estão disponíveis ou não apresentam ligação com o que se espera do comportamento futuro dos mesmos. Quando isso ocorre, são criadas bases subjetivas, que podem surgir através da experiência de especialistas ou a partir de um caso que será discutido adiante, que são as distribuições estatísticas aplicadas às variáveis de entrada. E, por último, o terceiro passo, que nada mais é do que a execução da simulação. Na maioria das vezes, esta é uma etapa que é executada quase que inteiramente por um software. De acordo com Ligo (2003), a partir das distribuições de probabilidade das variáveis, o software realiza uma amostra aleatória e calcula o resultado do modelo e o armazena. A amostragem e o armazenamento do resultado são executados tantas vezes quantas forem especificadas pelo analista, de modo a se poder analisar o comportamento do resultado frente às incertezas, modeladas nas distribuições de probabilidade.(2003) A partir do resultado encontrado, que nada mais é do que uma distribuição de resultados, é possível analisá-lo quanto a exposição ao risco, através do formato assumido pela distribuição. Essa análise é possível devido às informações estatísticas como média, desviopadrão, intervalo de confiança, entre outros Os Dados de Entrada de um Modelo e suas Principais Distribuições Na modelagem de fenômenos do mundo real existem algumas situações onde as ações do sistema estudado podem ser completamente previstas. Entretanto, é muito comum que o analista enxergue estas ações de modo probabilístico e não de um modo determinístico. Um exemplo disso pode ser demonstrado através do modelo de resultados advindos da venda de um produto. No momento em que se constrói o fluxo de caixa projetado, o valor atribuído ao custo deste produto é um valor fixo, um valor conhecido. Entretanto, o custo depende de fatores exógenos à empresa, como o preço da matéria-prima no mercado, que não pode ser controlado. Por isso, entende-se que atribuir a este valor uma função probabilística,

91 75 inserindo as incertezas esperadas quanto às variações que possam vir a ocorrer, é a metodologia mais correta a ser empregada. Portanto, estas variáveis de entrada podem assumir valores com distribuições de densidade distintas. Abaixo serão listadas algumas das principais distribuições utilizadas em modelos de simulação de risco. a) UDistribuição BernoulliU Esta é uma distribuição discreta, que considera um experimento de n ensaios, onde a cada um deles só pode ser atribuído um resultado, sendo sucesso ou fracasso. Conforme afirma Banks et al (2001), somente poderá ser caracterizado uma distribuição de Bernoulli se os ensaios forem independentes, se cada tentativa só possuir dois resultados possíveis (sucesso e fracasso) e se a probabilidade de sucesso se mantiver constante a cada novo ensaio. Função da Distribuição de Bernoulli: p(x) = 1-p, se x=0 p, se x=1 b) UDistribuição Binomial A distribuição binomial de probabilidade é também uma distribuição discreta de probabilidade que está associada a um experimento de múltipla etapa que se chama experimento binomial (Anderson et al, 2002). De acordo com Winston (1998), a distribuição binomial é utilizada quando se possui ensaios independentes repetitivos, cada um com a mesma probabilidade de sucesso. Imagine que existam quatro competidores que podem entrar na indústria farmacêutica neste ano e, que cada novo entrante possua os mesmos 40% de chance de conseguir penetrar neste setor da economia. Sendo estes competidores independentes entre si, pode-se então, neste caso, utilizar a distribuição binomial. Função da Distribuição Binomial: n x p(x) = p (1- p) x n-x

92 76 Onde, f(x) = a probabilidade de x sucessos em n ensaios n = o número de ensaios n n! = x x!(n- x)! p= a probabilidade de um sucesso em qualquer dos ensaios (1-p) = a probabilidade de um fracasso em qualquer dos ensaios c) UDistribuição de Poisson A distribuição de Poisson é uma distribuição discreta de probabilidade, que é frequentemente útil para estimar o número de ocorrências sobre um intervalo de tempo ou de espaço específicos. Duas de suas propriedades são: (i) a probabilidade de uma ocorrência é a mesma para quaisquer dois intervalos de igual comprimento, e; (ii) a ocorrência ou nãoocorrência em qualquer intervalo é independente da ocorrência ou não-ocorrência em qualquer outro intervalo. Winston (2001) afirma que a distribuição de Poisson é geralmente utilizada para modelar demanda, pois é simples, possui um histórico conhecido e fácil de ser tabulado. Função da Distribuição de Poisson: µe f(x) = x! x -µ Onde, f(x) = a probabilidade de x ocorrências em um intervalo µ = valor esperado ou número médio de ocorrências em um intervalo e = 2,71828 d) UDistribuição Hipergeométrica De acordo com Anderson et al (2002), a distribuição hipergeométrica de probabilidade está relacionada restritamente com a distribuição binomial de probabilidade, com

93 uma diferença-chave entre as duas, já que nesta os ensaios não são independentes e a probabilidade de sucesso muda de ensaio para ensaio. 77 Função da Distribuição Geométrica: r N- r c n- x f(x) = N n Onde, f(x) = probabilidade de x sucessos em n ensaios n = número de ensaios N = número de elementos na população r = número de elementos na população rotulados de sucesso e) UDistribuição Uniforme Esta é a distribuição mais simples de todas as distribuições contínuas de probabilidade. Em uma distribuição uniforme, a variável x é uniformemente distribuída dentro de um intervalo (a,b). Imagine que um estudo clínico de uma droga fruto de pesquisa e desenvolvimento tenha probabilidade de ter seu tempo de duração em qualquer valor dentro do intervalo de 3 a 6 meses. Este é um típico caso onde a distribuição uniforme seria indicada. Função da Distribuição Uniforme: 1, para a x b f(x) = b a 0, em qualquer outro lugar

94 78 f) UDistribuição Normal A mais importante distribuição de probabilidade para descrever uma variável aleatória contínua é a distribuição normal de probabilidade (Anderson et al, 1998). 2 A distribuição Normal é usada com tanta freqüência que a notação X ~ N (µ,δp P) foi adotada por diversos autores para indicar que uma variável X possui distribuição normal com 2. média µ e variância δp Um exemplo que pode ser citado é quando se atribui a um dado de entrada a distribuição de densidade Normal, atribuindo a este dado a média 100 e o desvio padrão igual a 15. A partir desta informação, sabe-se que em 68% das vezes, o valor do dado de entrada situarse-á entre 85 e 115, que em 95% das vezes, o valor do dado de entrada situar-se-á entre 70 e 130 e, que em 99,7% das vezes, o valor do dado de entrada situar-se-á entre 55 e 145. Portanto, verifica-se que esta distribuição é muito útil para atribuir ao input do modelo de simulação em que se está trabalhando o real comportamento do fenômeno que se deseja simular. Entretanto, Spanos apud Ligo (2003) alerta para o fato de que a facilidade do manuseio da distribuição Normal leva muitos analistas a modelarem o comportamento de variáveis aleatórias segundo esta distribuição, sem a adequada investigação de seu real comportamento. Função da Distribuição Normal: 2 2 (x µ) /2σ e f(x) =, - < x < σ 2π Onde, µ = média δ = desvio-padrão π = 3,14159 e = 2,71828

95 79 g) UDistribuição Exponencial Uma distribuição contínua de probabilidade que é muito útil para descrever o tempo que se leva para completar uma tarefa é a distribuição exponencial de probabilidade (Anderson et al, 2002). Função da Distribuição Exponencial: 1 µ x/µ f(x) = e, para x 0, µ 0 h) UDistribuição Triangular Esta talvez seja a distribuição mais utilizada em modelos de simulação de risco de projetos, quando não se conhece o comportamento assumido pelo dado de entrada. Ela habilita ao analista modelar variáveis aleatórias contínuas de modo não-simétrico. De acordo com Winston (1998), esta distribuição generaliza a idéia do melhor cenário, pior cenário e o cenário mais provável. Função da Distribuição Triangular: f(x) 2(x a), a x c (b a)(c a) 2(b-x) =, c<x<b (b-a)(b-c) 0, em qualquer outro lugar Onde, a b c. Na literatura poderão ser encontradas diversas distribuições de probabilidades diferentes das apresentadas anteriormente, como as Distribuições Geométrica, Erlang, Lognormal, entre outras. Entretanto, de acordo com Ligo (2003), algumas grandes famílias podem ser identificadas:

96 TP TP PT O PT O Família de distribuições Gama. Família de distribuições Weibull. Família de distribuições Beta. O que se observa neste sub-capítulo é que todas estas distribuições de probabilidade possuem um mesmo objetivo, que é tentar demonstrar o comportamento real dos dados de entrada de modo a transpô-los para o sistema da maneira mais fidedigna possível. Embora seja conhecido este objetivo, determinar a distribuição apropriada para os dados de entrada (inputs) é uma tarefa que requer uma análise criteriosa do comportamento das diferentes variáveis que compõem o modelo, juntamente com aspectos mercadológicos e concorrrrenciais. Por isso, Banks et al (2001) oferecem quatro passos para o desenvolvimento de um modelo de dados de entrada: 1. Coletar dados do sistema real a ser estudado. Isso constantemente requer tempo e recursos em larga escala. Infelizmente, em alguns casos a coleta de dados não é possível, e isso acontece quando o analista não dispõe de tempo suficiente ou até quando existem leis ou regras proibindo a coleta dos dados requeridos. Quando isso ocorre, é muito importante a opinião de especialistas da área ou dados históricos. 2. Identificar a distribuição de probabilidade que representa o comportamento do dado de entrada. Quando existem dados disponíveis, este passo normalmente começa pelo desenvolvimento de uma distribuição de freqüência, ou um histograma. E, baseado na freqüência de distribuição visualizada, uma família de distribuição estatística é escolhida. Entretanto, é interessante ter sempre em mente que não existe distribuição perfeita para qualquer processo estocástico de dado de entrada. 3. Escolher parâmetros que determinam um exemplo específico da família de distribuição. Quando os dados estão disponíveis, estes parâmetros podem ser estimados pelos próprios dados Avaliar a distribuição escolhida através de testes como o Qui-QuadradoTP PT ou 21 Kolmogorov-SmirnovTP PT, que embora, neste trabalho, não tenham seus estudos aprofundados, são peças importantes para a validação de um modelo de dados de entrada, em termos de inferência estatística. Portanto, se o analista chegar ao último passo e, mesmo assim, não estiver teste qui-quadrado é utilizado para testar a associação entre duas distribuições de probabilidade diferentes. 21 teste Kolmogorov-Smirnov é utilizado para testar se duas distribuições de probabilidade diferem uma da outra ou se uma das distribuições de probabilidade difere da distribuição em hipótese, em qualquer dos casos com base em amostras finitas.

97 satisfeito, ele deverá retornar ao segundo passo e retomar todo o trabalho, repetindo este processo até chegar a um resultado satisfatório. 81 Atualmente, vários softwares de diferentes fabricantes realizam os passos 2, 3 e 4, como o Best Fit embora estes não pertençam ao escopo desta pesquisa. Entretanto, ainda é muito importante que o analista entenda o que está acontecendo e não fique somente dependente do software, para que este possa ser utilizada apropriadamente Métodos de Amostragem A amostragem é utilizada para gerar possíveis valores a partir das funções de distribuições de probabilidade. Por isso, o processo de amostragem é a base de milhares de cenários que são construídos a partir da simulação. Embora, aqui nesta dissertação, seja trabalhado apenas o método de amostragem baseado em Monte Carlo, também existem outros tipos de métodos de amostragem como Amostragem Descritiva (não-randômica) ou o método Hipercubo Latino (randômica), conforme atesta Saliby (1997). As técnicas utilizadas no Método de Monte Carlo são inteiramente randômicas, ou seja, qualquer amostra pode produzir um número situado dentro dos limites de sua distribuição de probabilidade. De acordo com o artigo Latin Hypercube versus Monte Carlo Sampling da Palisade, com iterações suficientes, a amostragem pelo Método de Monte Carlo recria a distribuição dos dados de entrada através da amostragem. Um problema de aglomeração ocorre quando um pequeno número de iterações é realizado na simulação. Veja o quadro a seguir:

98 82 Figura 6 - Exemplo de Cinco Iterações com o Método de Monte Carlo Pegar o artigo da internet e juntar com o artigo que eu salvei do Fonte: Appendix A 4.5 Help Files. Já a amostragem pelo Método Hipercubo Latino, que juntamente com o Método de Monte Carlo são os mais utilizados em softwares de Simulação, estratifica as distribuições de probabilidade dos dados de entrada (inputs). Neste tipo de amostragem a curva é dividida em pedaços iguais da escala de probabilidade cumulativa e, somente depois disso, ela assume um valor aleatório de cada intervalo da distribuição dos dados de entrada. Como isso é feito de uma forma forçada, pode-se dizer que estes não são números aleatórios, mas amostras aleatórias estratificadas. Entretanto, isso não é ruim, já que força a criação aleatória de resultados com o perfil da distribuição estatística previamente estipulada.

99 83 Figura 7 - Exemplo de Cinco Iterações com o Método do Hipercubo Latino Fonte: Appendix A 4.5 Help Files. Assim sendo, como afirma Ligo (2001), a amostragem convencional de simulação de Monte Carlo é menos precisa que a amostragem Latin Hypercube 22, uma vez que esta última força a amostragem em toda a faixa de cada uma das distribuições das variáveis de entrada. Entretanto, em função de sua pseudo-aleatoriedade e, ainda, da disponibilidade de se dispor de softwares capazes de realizar simulações com milhares de iterações, o presente trabalho tem como base o método de Monte Carlo, e não o método Hipercubo Latino Análise dos Resultados (Dados de Saída) A análise dos resultados, que nada mais é do que a análise dos dados de saída (outputs), significa a avaliação dos dados gerados pela simulação, cujo objetivo é prever o comportamento de um sistema real. Como o resultado que será encontrado na simulação (Monte Carlo), na forma de um histograma de freqüências, irá decorrer das iterações realizadas entre os dados de entrada do 22 Hipercubo Latino.

100 84 modelo, a exatidão das informações será diretamente proporcional ao número de ocorrências destas iterações, já que cada uma delas irá gerar, possivelmente, um conjunto único de informações. Além disso, as medidas de avaliação do histograma de freqüência, como a média, variância, desvio-padrão, todas elas também terão sua exatidão elevada de acordo com o número de resultados gerados. Como a simulação tenta imitar os possíveis resultados que poderiam ocorrer em um sistema real, ponderado pelas probabilidades de ocorrência de cada dado estocástico, quanto maior for o rol de resultados gerados em cada repetição da simulação, mais correta será a informação gerada, compondo assim, um cenário menos distorcido da realidade e capaz de auxiliar o analista na tomada de decisão. Assim, adaptando o estudo realizado por Ligo (2001) ao objetivo deste trabalho, cada vez que é gerada uma simulação, uma nova média referente aos resultados obtidos surge. E, uma vez que o erro-padrão da distribuição amostral da média é dado por δ n, onde δ é o desvio padrão de cada simulação, pode-se concluir que, à medida que o número de iterações n aumenta, diminui o erro-padrão da distribuição amostral da média e, portanto, o resultado da simulação estará mais próximo do verdadeiro resultado médio do modelo. O importante é acertar ou, ultrapassar o número de iterações que nada mais é do que o montante de vezes que a simulação é repetida que satisfaça o nível de confiança desejado pelo analista. De acordo com Winston (2000), suponha uma simulação que deseja estimar um parâmetro de resultado, como o valor presente líquido de um projeto e, ainda, estimar a precisão deste parâmetro dentro de uma variação igual a ± Κ (expressa em unidades monetárias), que nada mais é do que o intervalo de confiança 100(1-α)%. Se o valor presente líquido do projeto tiver um desvio-padrão δ, então o número de iterações a serem realizadas será igual a: (z α/2 σ) n = 2 k 2 Onde, ZBα/2B é o valor de Z que fornece a área de α/2 na extremidade superior da distribuição normal-padrão de probabilidade N(0;1), (Anderson et al, 2002). Acontece que, quando o analista inicia a simulação, ele ainda não possui a informação a respeito do desvio-padrão e a média da amostra. Por isso, é recomendável que se inicie o estudo estipulando um número de iterações e, a partir dos resultados, aplique o conceito acima descrito. Entretanto, o que se observa na prática, até pela facilidade encontrada pelos

101 85 analistas de realizar as simulações com recursos computacionais e a ajuda de poderosos softwares, é que se inicie o estudo com a realização de um alto número de iterações, a fim de assegurar a fidelidade dos números obtidos através da simulação frente aos verdadeiros números do modelo.

102 86 5 PESQUISA COM EMPRESAS DO SETOR FARMACÊUTICO BRASILEIRO Foi enviado às principais empresas brasileiras do setor farmacêutico um questionário contendo perguntas específicas e objetivas, com o intuito de verificar o tratamento realizado pelas empresas quanto à análise de risco e de viabilidade econômica de seus projetos de investimentos. Embora toda a pesquisa esteja focada em empresas do setor farmacêutico nacional, este questionário também foi enviado para empresas que operam em outros segmentos de mercado, como o de cosméticos, dentário e veterinário, pois mesmo que estes não lidem com a formulação de medicamentos para uso humano, também lidam com saúde de um modo geral. O questionário poderá ser conferido integralmente no anexo A desta dissertação. No momento, seria interessante que fossem apresentados alguns dados da pesquisa, a fim de gerar posteriores conclusões. Como já dito anteriormente, este questionário foi enviado para as 8 empresas farmacêuticas nacionais que figuraram entre as maiores empresas atuantes no mercado brasileiro em 2004, de acordo com o ranking da revista Valor 1000 do ano de Além disso, esse questionário foi enviado, também, para outras empresas que investem em pesquisa e desenvolvimento de novos medicamentos e outras empresas de setores correlatos ao farmacêutico, como já foi abordado. Infelizmente, apenas 8 empresas responderam o questionário. Muitas delas alegaram que as respostas que seriam enviadas poderiam revelar aspectos estratégicos da

103 87 empresa, e se negaram a remeter as suas informações. A hipótese que pretendia ser confirmada é que nenhuma empresa farmacêutica, ou qualquer outro tipo de empresa pesquisada, que lida com projetos de pesquisa e desenvolvimento de novos produtos, cuja incerteza quanto aos resultados esperados são enormes, utiliza algum tipo de simulação na avaliação de risco de projetos através de softwares próprios para este tipo de análise. Das 8 empresas que responderam o questionário, 6 delas obtiveram Receita Operacional Bruta (ROB) no ano de 2005 acima de R$ 100 milhões e, duas delas, ficaram com suas ROBs entre R$ 5 e R$ 35 milhões neste mesmo período. Portanto, esta amostra compreendeu basicamente empresas de grande porte. Outro ponto analisado foi a média de projetos que a empresa avalia por ano. Do total, 50% avaliam de 5 a 10 projetos, e outros 25%, acima de 20 projetos por ano. Entretanto, o curioso foi saber o método que cada uma delas utiliza para avaliar a viabilidade financeira de seus projetos. Embora 75% tenham respondido que utilizam o valor presente líquido e da taxa interna de retorno para avaliar seus projetos, o que é natural em função destes serem dois métodos consagrados e amplamente utilizados por diversas empresas, surpreendente foi o fato de 50% destas mesmas empresas dizerem que usam o método do pay-back. Como demonstrado na revisão da literatura, no capítulo três deste trabalho, foi possível verificar que este é um método ultrapassado e pouco utilizado por grandes empresas, mas que obteve resultado contrário nesta pesquisa. Na pergunta seguinte, foi questionado, às empresas, em quais projetos elas realizavam algum tipo de avaliação. As respostas foram diversificadas, com a metade delas dizendo que realizam este tipo de avaliação em todos os seus projetos de investimentos, independente do tamanho, o que nem sempre é positivo, pois para projetos de pequeno porte, este tipo de metodologia pode trazer perdas de produtividade e agilidade no processo. Uma das únicas perguntas que obtiveram unanimidade de respostas foi a questão que avaliava quais os tipos de riscos que deveriam ser analisados em um novo projeto. E, a maioria absoluta respondeu que seriam os riscos técnicos, de qualidade ou de desempenho, que são relacionados à execução do projeto elaborado. Outra pergunta interessante foi com respeito à análise qualitativa de risco. A ampla maioria respondeu que utiliza o painel de especialistas e pesquisa de mercado, embora duas empresas tenham respondido que ignoram este assunto. Com relação à análise quantitativa de risco, provavelmente tenha havido um malentendido por parte dos que responderam o questionário, pois cinco empresas disseram que usam

104 88 a análise de cenários e outras cinco disseram que realizam simulações, sem nunca terem trabalhado com algum tipo de software próprio para esta função que, como será observado mais a frente neste trabalho, é de fundamental importância para a realização de simulações. Portanto, com base nessa rápida avaliação, percebe-se que, embora o setor esteja realizando um movimento com vistas à profissionalização da gestão das empresas, ainda é possível notar traços de amadorismo, principalmente quando se percebe que ainda existam empresas que analisam seus projetos em função de seu pay-back. Quanto à análise de risco com o auxílio de simulação, foi possível verificar, também, que nenhuma empresa emprega esta técnica, ainda muito povoada nos livros técnicos, mas pouco aplicada à realidade do cotidiano profissional.

105 89 6 ANÁLISE DE RISCO DO ESTUDO DE CASO ATRAVÉS DA SIMULAÇÃO DE MONTE CARLO Neste capítulo será demonstrada a aplicabilidade da simulação de Monte Carlo no auxílio à avaliação de um projeto de investimento, com a identificação dos riscos associados. O projeto de investimento a ser utilizados é real, e foi implementado por uma empresa farmacêutica nacional. Entretanto, por razões de segredo de negócio, o nome da empresa e seu histórico, bem como os valores presentes neste estudo foram modificados, guardando apenas a proporcionalidade original entre eles. Por esse motivo, não existem referências aos números e valores apresentados no estudo de caso introduzido a seguir. A técnica utilizada para a avaliação do projeto foi o Valor Presente Líquido (VPL) e a Taxa Interna de Retorno (TIR) dos fluxos de caixa operacionais projetados, conforme poderá ser observado mais a frente. 6.1 Introdução ao Caso Proposto: Empresa Farmacêutica MCC S/A. A Farmacêutica MCC S/A é uma empresa privada de capital aberto, com ativa negociação de suas ações na Bolsa de Valores do Estado de São Paulo (BOVESPA), e que atua na produção e comercialização de medicamentos voltados à saúde humana.

106 90 Com faturamento anual bruto no ano de 2005 de R$1,4 bilhão, a MCC é a maior empresa farmacêutica nacional. Em função de seu tamanho e sua grande parcela do mercado farmacêutico interno, a MCC atua, prioritariamente, no mercado de medicamentos de marca, onde existe maior margem de lucratividade das vendas, embora também possua forte atuação no segmento de genéricos, onde esta margem é mais reduzida. O projeto que será apresentado no estudo de caso desta dissertação é relacionado a um novo produto hormonal, denominado Vidanova, utilizado no tratamento de sintomas da menopausa. A MCC identificou como um investimento atrativo, as associações e as formulações de liberação modificada de fármacos que permitem adicionar vantagens substanciais que, de outra forma, somente seriam alcançadas ao custo do desenvolvimento de uma entidade química nova. Em outras palavras, a Empresa optou por investir no desenvolvimento de um medicamento produzido a partir de moléculas que apresentam estruturas análogas às de outros medicamentos já existentes, mas com alterações que mantêm e até melhoram as funções farmacológicas originais, permitindo o registro de uma nova patente. É a chamada inovação incremental. Este projeto, nomeado Mulher Feliz, foi escolhido pela diretoria da MCC porque a saúde da mulher após a menopausa vem sendo objeto de várias pesquisas e estudos ao longo dos últimos anos, tornando-se um mercado atrativo sob o ponto de vista comercial. De acordo com publicações científicas ligadas à área médica, os primeiros produtos cientificamente desenvolvidos para a terapia de reposição hormonal (TRH) visavam repor somente os estrogênios, cujo declínio na produção endógena na mulher pós-menopausiana é mais evidente. Nos anos 70, observou-se que a administração de estrogênios sem a concomitante compensação de progestogênios levava à hiperestimulação do endométrio (tecido que reveste o útero), fator de risco para o desenvolvimento de câncer. Atualmente, a terapia combinada de estrogênios e progestogênios é o padrão do tratamento, porém crescem as evidências de que uma terceira classe de hormônios a dos androgênios tem papel importante no bem-estar físico e psíquico da mulher pós-menopausa. Ainda de acordo com a literatura médica especializada, a redução dos níveis de androgênios está associada a sintomas como perda de libido, perda de motivação, fadiga persistente e à sensação geral de perda de bem-estar. Os produtos aprovados para esta indicação não atendem adequadamente à necessidade da usuária. A única via de administração disponível é a injetável, que além da inconveniência, produz flutuações exageradas nos níveis hormonais circulantes. A administração tópica, ora proposta no projeto de investimento deste estudo de caso é, reconhecidamente, a melhor via, pois é não-invasiva e permite a liberação do fármaco de forma contínua. De acordo com informações retiradas do artigo Pharmaceutical Industry Profile

107 2006, no sítio da PhRMA na internet, a pesquisa e desenvolvimento de novos produtos desdobra-se nas seguintes etapas: 91 1º Etapa: Descoberta da Droga Para se produzir um novo medicamento, o primeiro passo é a identificação de um alvo específico com um potencial valor para a medicina, a partir do diagnóstico de especialistas. Mas é importante saber que milhares de novas drogas emergem a cada ano, e que a maioria delas nunca chegará aos pacientes, em função da complexidade e incerteza do desenvolvimento de uma nova droga. 2º Etapa: Testes Pré-Clínicos Potenciais drogas candidatas identificadas durantes a etapa anterior recebem anos de testes adicionais. Durante esta segunda etapa, tanto estudo em laboratório com em animais podem ser utilizados para avaliar a segurança da nova droga e demonstrar que ela possui a esperada atividade biológica contra o seu alvo. 3º Etapa: Testes Clínicos Nos testes clínicos, voluntários se candidatam a tomar as drogas, a fim de testarem a sua segurança e efetividade no tratamento da doença. Ainda de acordo com o artigo supracitado, os teste clínicos dividem-se em três fases, que podem impedir a continuidade dos estudos, estejam eles em estágio avançado ou não. Fase I O medicamento é testado em um pequeno grupo de animais saudáveis (20 a 100), para testá-lo quanto a sua segurança. Fase II Uma amostra maior de pacientes (100 a 500) participa de testes controlados para determinar onde o medicamento efetivamente ataca a doença. Os pesquisadores continuam a testar a sua segurança, analisando também, os seus efeitos colaterais. Fase III Pacientes voluntários (1.000 a 5.000) tomam a nova droga em potencial. Para efeito de comparação, uma parte destes voluntários tomam apenas placebo, para verificar se os resultados não são interferidos por fatores psicológicos. Os pesquisadores agora observam se o medicamento ataca realmente a doença e, se nenhum efeito colateral indesejável aparece. Metade das drogas que chegam até este ponto não consegue passar desta fase. 4º Etapa: Registro da nova droga/medicamento Se o novo medicamento passar por todos os testes clínicos, incluindo todas as fases pertinentes, a Empresa pode, então, requerer o registro do novo medicamento. Entretanto,

108 92 esse pedido deve ser analisado por um grupo ligado ao órgão regularizador competente, que no caso do Brasil é a Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA). Só após esta aprovação é que o medicamento poderá ser comercializado. Mesmo após o início das vendas de seus produtos ao mercado consumidor, as empresas continuam monitorando seus medicamentos, com o intuito de observar o comportamento da nova droga junto a seus usuários. Neste trabalho, não serão analisadas somente as fases de pesquisa e desenvolvimento do novo medicamento, mas também as fases posteriores, necessárias à iniciação do processo industrial e comercialização do produto no mercado, que irá proporcionar o retorno do capital investido Aspectos Qualitativos do Projeto Mulher Feliz Conforme observado no capítulo que aborda as características do setor farmacêutico, embora no Brasil a maioria das empresas farmacêuticas nacionais e estrangeiras opere somente no terceiro e quarto estágios e muito poucas no segundo, o projeto analisado compreende todos os quatro estágios evolutivos da cadeia farmacêutica. Neste caso, a Farmacêutica MCC S/A é uma empresa verticalizada. A incorporação de um desses estágios significa importante salto nas barreiras competitivas. As grandes empresas internacionais da indústria farmacêutica operam nos quatro estágios, distribuídas pelos mais diversos países. E, embora estes estágios demandem milhões de dólares em investimentos e mais de uma dezena de anos em pesquisas e testes clínicos, o projeto abordado neste trabalho, por tratar-se de uma inovação incremental e não uma inovação radical, incorpora números mais modestos dos que os apresentados pelos grandes players mundiais do setor, viabilizando assim, a incorporação das etapas de testes clínicos e pré-clínicos ao processo produtivo em uma empresa nacional. Portanto, o desenvolvimento do novo produto da Empresa MCC S/A apresenta as seguintes etapas, com seus respectivos prazos de duração:

109 93 a) Desenvolvimento galênico 23 e analítico (duração de aproximadamente 12 meses): estas duas etapas são conduzidas simultaneamente. Reúnem o conjunto de testes necessários à seleção da formulação com o melhor desempenho do ponto de vista de qualidade (teor, dissolução, estabilidade, características físicas, etc.) e de produção industrial (custo dos ingredientes e adequação aos processos de fabricação e embalagem). Estão incluídos nesta etapa o desenvolvimento dos métodos analíticos que permitem testar os atributos das formulações, bem como a procura e seleção dos fornecedores dos ingredientes e demais materiais constituintes do produto. b) Pesquisa clínica (duração de aproximadamente 18 meses): nesta etapa são feitos os testes de uso do produto em voluntários e pacientes para demonstrar a segurança e a eficácia do produto. Tais testes podem ser resumidamente agrupados em três categorias, as quais já foram devidamente explicitadas anteriormente: (i) Estudos clínicos de fase I; (ii) Estudos clínicos de fase 2; (iii) Estudos clínicos de fase 3. c) Aprovação pela vigilância sanitária (duração de aproximadamente 6 meses): os resultados das duas etapas anteriores são compilados num dossiê que é submetido à ANVISA, que poderá deferir ou indeferir o pedido ou, ainda, solicitar informações adicionais. d) Industrialização (duração de aproximadamente 9 meses): etapa em que a planta é preparada para a introdução dos novos produtos na linha de produção. São preparados pilotos industriais para ajuste dos parâmetros de equipamento, validação de processo e treinamento de operadores. e) Proteção à propriedade intelectual (concomitante com o andamento dos processos acima): são analisados todos os aspectos que possam reunir condições de patenteabilidade (aplicação industrial, novidade e atividade inventiva) e constrói-se sobre estes pontos uma estrutura de patentes que assegure a exclusividade temporária da exploração comercial das inovações. f) Introdução do produto no mercado (aproximadamente 3 meses): para que os produtos desenvolvidos sejam prescritos e utilizados pela população que deles necessita, é necessário desenvolver uma eficaz ação comunicativa voltada principalmente aos médicos prescritores do novo medicamento, antes de seu lançamento no mercado. É importante ratificar que este é um gasto ativado no diferido em função de seu caráter de pré-operacionalidade, diferente do gasto com marketing no momento que o produto está sendo comercializado, quando então é contabilizado como despesa comercial. 23 Fase Inicial do desenvolvimento e elaboração de um produto, onde são realizadas as produções de lotes pilotos, controle de qualidade e estabilidade, além da validação dos processos.

110 Aspectos Quantitativos do Projeto Mulher Feliz Os recursos investidos pela Farmacêutica MCC S/A serão destinados à compra de equipamentos específicos para análise e desenvolvimento (análises pré-clínicas) e, principalmente, para fazer frente aos gastos com a realização de estudos clínicos que envolvem: análises clínicas, parte analítica dos estudos de farmacocinética (pesquisa clínica Fase I), honorários médicos, remuneração dos investigadores, monitorias, serviços de bioestatística e de transporte de amostras e gerenciamento, além dos gastos com a introdução do novo medicamento no mercado, que é um gasto bastante representativo neste setor da economia. A Empresa prevê os seguintes principais gastos referentes ao projeto de investimento Mulher Feliz, ora em análise: 1. Obras civis, para a incorporação do novo processo fabril às operações da Empresa. 2. Aquisição de material e matéria-prima para os testes clínicos e pré-clínicos. 3. Treinamento e capacitação tecnológica, além de gastos gerais com pessoal. 4. Estudos e projetos técnicos referentes ao projeto. 5. Despesas com assuntos regulatórios. 6. Aquisição de equipamentos. 7. Propaganda deste novo produto junto à classe médica. O total a ser investido monta R$ 42,5 milhões, e serão gastos conforme os itens de investimentos dispostos abaixo: Tabela 13 Quantificação dos Investimentos do Projeto Mulher Feliz Itens R$ % Obra Civil R$ ,59% Material R$ ,24% Matéria-prima R$ ,59% Treinamento R$ ,65% Desp. Pessoal R$ ,82% Estudos e Projetos R$ ,24% Assuntos regulatórios R$ ,71% Propaganda R$ ,82% Equipamentos R$ ,35% Fonte: O autor.

111 95 Entretanto, o total dos gastos de R$ 42,5 milhões não serão utilizados no mesmo momento. Eles obedecerão a um cronograma pré-fixado de desembolsos referentes aos gastos acima expostos, e ao longo de 16 trimestres estes irão ocorrer conforme o esquema a seguir: Tabela 14 Cronograma de Investimentos do Projeto Mulher Feliz Trimestre Obra Civil Material Mat. Prima Treinam. Despesa c/ pessoal Estudos e Projetos R$ mil Assuntos Regulatórios Propaganda Equipamento 1º Trim º Trim º Trim º Trim º Trim º Trim º Trim º Trim º Trim º Trim º Trim º Trim º Trim º Trim º Trim º Trim Total Fonte: O autor. De acordo com os valores acima, os 4 primeiros trimestre representam os gastos referentes à pesquisa e desenvolvimento do projeto, ou seja, a fase que precede os testes clínicos. Logo após, seguirão mais 6 trimestre referentes ao testes clínicos, com as suas três fases. A partir do 11º trimestre, iniciam-se os preparativos para a aprovação da nova droga junto à Agência de Vigilância Sanitária, passando-se então, no 13º trimestre aos gastos relativos com a montagem do processo industrial para a fabricação do medicamento. E, por último, mas não menos importante, os gastos relativos à propaganda do produto junto ao mercado consumidor. Como este é um setor muito competitivo, e que depende do receituário dos médicos para a venda de medicamentos controlados, os gastos com a introdução destes no mercado são elevados, mobilizando um alto número de consultores de venda em todo o país para divulgar os benefícios e vantagens do produto frente a seus concorrentes diretos.

112 Fluxo de Caixa do Projeto Mulher Feliz O mercado de reposição hormonal no Brasil está dividido em subgrupos, onde os mais importantes são o de estrogênios puros e o de combinações de estrogênios e progestogênios. Sua configuração tem sido afetada pelas turbulências ocorridas após a publicação do estudo sobre a saúde da mulher pelo WHI 24 a partir de julho de 2002, pois ali foram apontados riscos da terapia de reposição hormonal até então desconhecidos. Atualmente, a recomendação das principais agências de vigilância sanitária em relação à terapia de reposição hormonal (TRH) é a de utilizá-la pelo menor tempo e na menor dosagem possível. Reconhece-se, desta forma, a importância da TRH para o bem estar e a qualidade de vida da mulher pós-menopausa e a necessidade de medicamentos mais seguros e eficazes para tratá-la. Tabela 15 Mercado de Reposição Hormonal (em mil unidades) Estrogênios Androgênios + estrogênios Estrogênios + progestogênios Tibolona Total Fonte: Valores retirados do IMS com alterações realizadas pelo autor desta obra. Problemas diversos afetam cerca de 40% das mulheres no climatério. Desse modo, cerca de 17,3 milhões de mulheres brasileiras potencialmente se beneficiariam de uma terapia que trate esta indicação. As opções existentes não atendem a grande maioria deste público e não podem ser consideradas como modelo para o mercado alvo. Uma comparação entre dados de receituário e de venda de medicamentos indica que apenas cerca de 45% dos mil tratamentos prescritos são vendidos Portanto, o cenário apresentado atualmente indica que, das 17,3 milhões de mulheres que são afetadas no período de menopausa, apenas 69,85% delas recebem algum tipo de indicação para tratamento, ou seja, mil mulheres. Entretanto, desse número, apenas 45% traduzem-se em mercado consumidor efetivo, que compram os medicamentos receitados 24 WHI Women s Health Initiative -

113 97 por seus médicos, resultando em um número de tratamentos anuais. E, como cada tratamento tem uma média de duração de 6 (seis) meses, o total de unidades vendidas por ano é de mil, já que cada apresentação do medicamento é suficiente para um mês de tratamento. Lembrando sempre que estes são números do ano de Analisando-se a formulação do medicamento Vidanova, que é composta de androgênios, estrogênios e tibolona, ou seja, uma nova formulação a ser introduzida no mercado, espera-se que ocorra uma migração de market share 25 dos concorrentes para o medicamento em estudo. Como se pôde notar a partir da tabela 15, os medicamentos formulados a partir da tibolona e da combinação de estrogênios e androgênios vêm ganhando participação no mercado desde o ano de 2001, enquanto que os outros medicamento observam a retração de seus números no mesmo período. A estratégia adotada pela MCC, através de seu projeto Mulher Feliz, é justamente introduzir um medicamento que consiga absorver a necessidade do mercado consumidor, utilizando os agentes de terapia de reposição hormonal que mais fazem sucesso. Os Demonstrativos Contábeis da empresa foram elaborados pelo regime de competência. Entretanto, desta maneira não é possível avaliar a necessidade de caixa e o exato valor que a empresa irá disponibilizar em seu poder para o período proposto. Já o Fluxo de Caixa, que é elabora pelo regime de caixa, como o próprio nome diz, evidencia a real situação financeira da empresa, indicando a falta ou a sobra de capital ocorrida ao final de cada período analisado. A seguir é demonstrado o fluxo de caixa projetado analítico do Projeto Mulher Feliz para os anos de 2006 a 2019 e suas premissas básicas, que foram utilizadas para a análise de viabilidade do projeto de investimento e para sua análise de risco. 25 Termo em inglês muito utilizado que significa parcela de mercado.

114 98 Tabela 16 Fluxo de Caixa Operacional Projetado do Projeto Mulher Feliz R$ mil Itens Receita Bruta ( - ) Deduções (17.965) (21.787) (25.920) ( = ) Receita Operac. Líquida ( - ) Custo Fixo (500) (500) (500) (500) (1.500) (1.500) (1.500) ( - ) Custo Variável (2.227) (2.700) (3.213) ( = ) Lucro Bruto (500) (500) (500) (500) ( - ) Despesas Administrativas (600) (600) (600) ( - ) Despesas Comerciais (20.000) (15.000) (12.000) ( = ) LAIR (500) (500) (500) (500) ( - ) Impostos sobre a renda (1.876) (5.671) (8.932) ( = ) Lucro Líquido (500) (500) (500) (500) ( + ) Depreciação ( - ) Investimentos (10.400) (7.000) (3.100) (22.000) (+/-) Giro do Projeto (6.185) (1.316) (1.423) ( = ) Fluxo de Caixa do Projeto (10.900) (7.500) (3.600) (22.500) (1.301) Itens Receita Bruta ( - ) Deduções (30.384) (35.201) (35.201) (35.201) (35.201) (35.201) (35.201) ( = ) Receita Operac. Líquida ( - ) Custo Fixo (1.500) (1.500) (1.500) (1.500) (1.500) (1.500) (1.500) ( - ) Custo Variável (3.766) (4.363) (4.363) (4.363) (4.363) (4.363) (4.363) ( = ) Lucro Bruto ( - ) Despesas Administrativas ( - ) Despesas Comerciais (600) (600) (600) (600) (600) (600) (600) (12.000) (12.000) (12.000) (12.000) (12.000) (12.000) (12.000) ( = ) LAIR ( - ) Impostos sobre a renda (11.321) (13.898) (13.898) (13.898) (13.898) (13.898) (13.898) ( = ) Lucro Líquido ( + ) Depreciação ( - ) Investimentos (+/-) Giro do Projeto (1.537) (1.658) ( = ) Fluxo de Caixa do Projeto Fonte: O autor. - Receitas Como parâmetros para a construção da projeção das Receitas provenientes das Vendas do medicamento vidanova, foram considerados diversos aspectos referentes ao mercado de atuação aonde a nova droga irá se inserir. Tabela 17 Cálculo da Projeção de Vendas de Medicamentos ('000) Ano Tot. Mulheres doentes Nº Tratamentos prescritos Nº Tratamentos vendidos Tot. Medicam. Vedidos Fonte: O autor.

115 99 O primeiro parâmetro a ser analisado é o número total de mulheres que necessitam de reposição hormonal, e que aqui é representado como número total de mulheres doentes. Para esse estudo de projeção foi atribuído a este valor um crescimento anual de 2,5%. Como em 2005 o número de tratamentos prescritos foi de 69,85%, foi atribuída ao modelo uma taxa igual a 70%, já que em virtude deste valor encontrar-se bastante elevado, são pequenas as chances de ele elevar-se ainda mais ao longo dos anos em estudo. Entretanto, o número de tratamentos vendidos, que no ano de 2005 era igual a 45% de todos os tratamentos prescritos, neste caso foi considerado com um aumento anual de 2%, em virtude de o governo sinalizar que irá ajudar às pessoas mais carentes, as quais não puderem pagar por adequado tratamento. E, por fim, é demonstrado o total de medicamentos vendidos, que como dito anteriormente, é igual a duas vezes o número de tratamentos vendidos no ano, já que o tratamento prescrito leva cerca de 6 meses para chegar ao seu término. Tabela 18 Abertura das Vendas por Grupo de Medicamentos ('000) Ano Estrogênios Androgênios + estrogênios Estrogênios + progestogênios Tibolona "Vidanova" Tot. Medicam. Vedidos Fonte: O autor. A tabela 18 traz importantes informações, já que evidencia a parcela que cada grupo de medicamento de reposição hormonal possui dentro do mercado. Para a projeção dos anos de 2006 a 2009, foi considerada uma queda de 3% e 2% ao ano no market share dos medicamentos que contêm estrogênios e a combinação de estrogênios e progestogênios, respectivamente. Para o mesmo período, foi levado em consideração ainda, um aumento de market share de 3% e 2% ao ano, para os medicamentos que contêm a combinação de androgênios e estrogênios e a tibolona, respectivamente. Assim, no final do ano de 2009, antes da entrada do medicamento Vidanova, o mercado fica distribuído conforme o gráfico a seguir:

116 100 Gráfico 14 Divisão do Mercado de Reposição Hormonal Tibilona 18% Estrogênios 15% Estrogênios + progestogênios 41% Androgênios + estrogênios 26% Fonte: IMS Health. Com o decorrer dos anos, o mercado de reposição hormonal começa a deixar de consumir os medicamentos à base de progestogênios e estrogênios somente, e começa a procurar os medicamentos com composição de androgênios e tibilona. Com a entrada do Vidanova, é possível notar que em um primeiro momento, todos os medicamentos sentem o impacto da entrada da nova droga no mercado, que já inicia suas atividades com 5% de market share. O mercado amadurece, as oscilações que influenciam os percentuais referentes às percelas de mercado dos medicamentos diminuem, e o vidanova segue os anos seguintes com crescimento constante de seu market share igual a 0,8% ao ano. Embora possa parecer pequeno esse crescimento, é importante lembrar que ele é potencializado por um crescimento do mercado de 2,5% ao ano. Quanto ao preço praticado, este foi estabelecido em R$70,00 reais ao longo de todos os anos projetados, situando-se abaixo do valor cobrado por seus concorrentes diretos. É importante notar que, em todo o Demonstrativo de Fluxo de Caixa Projetado, não abrangendo somente a receita do projeto, todos os valores lançados são reais, ignorando-se assim, a variação da moeda ao longo do tempo. O modelo parte da premissa que o sistema não apresenta nem inflação ou deflação nos índices econômicos que possam interferir de forma direta no preço dos produtos. Outro ponto importante é que, cada linha da projeção apresenta somente o fluxo de caixa incremental, ou seja, somente as saídas ou entradas de caixa provenientes do projeto em estudo. Por fim, neste estudo optou-se por trabalhar com a perpetuidade dos fluxos de entrada de caixa do ano de 2014, encerrando-se as projeções no ano de 2019, totalizando-se

117 101 assim, a projeção de dez anos de vida do projeto. - Custos de Produtos Vendidos e Deduções das Vendas As deduções da Receita Bruta são formadas basicamente por impostos incidentes sobre as vendas e descontos incondicionais concedidos aos distribuidores, com base em valores praticados pelo mercado, além de devoluções. Portanto, nesta linha do demonstrativo foi atribuído um percentual igual a 37,8% para todos os anos até Já os custos de produtos vendidos foram divididos entre fixos e variáveis. Para os custos fixos, estipulou-se um valor igual a R$ 500 mil ao longo do período de implantação do projeto, visto que este serve basicamente para o pagamento de aluguel de instalações e pagamentos diversos que não estão contemplados no projeto. Quando do início das operações, esse valor eleva-se para R$ mil, continuando neste patamar ao longo dos anos projetados. Os custos variáveis, que contemplam os gastos com materiais diretos e mão-deobra direta foram estabelecidos em 7,5% da receita operacional líquida. Embora possa parecer um percentual baixo, é preciso antes entender que este é um negócio de capital inicial intensivo (principal barreira de entrada). Os custos de produção são relativamente baixos. Portanto, esse número foi repetido para os 14 anos projetados. - Despesas Operacionais Primeiramente, é importante mencionar que, como o modelo de avaliação utilizado é o fluxo de caixa do projeto, não foi considerado qualquer tipo de despesa ou receita financeira, diferentemente do fluxo de caixa do acionista, que leva em consideração as fontes de financiamento do investimento. Por isso, não importa como o projeto esta sendo financiado ou se a sobra de caixa é aplicada no mercado financeiro, mas se o fluxo de caixa do projeto é capaz de oferecer retorno ao capital investido. Quanto às despesas administrativas, estas foram estabelecidas em R$ 600 mil ao ano durante toda a vida do projeto. Já as despesas comerciais merecem uma análise mais detalhada, em função deste ser o gasto mais relevante do projeto. Embora não haja produtos similares no mercado, e as inovações propostas irão trazer benefícios incontestáveis a suas consumidoras, este é um mercado onde a força de venda é muito importante e atuante. Como já foi dito anteriormente no capítulo que versa sobre o setor farmacêutico, o medicamento de prescrição médica só pode ser vendido com o paciente de posse de uma

118 102 receita prescrita por seu médico. E, na maioria das vezes, esse paciente é fiel ao medicamento receitado por seu médico, demonstrando que o canal de propaganda deve ser realizado via o médico e não o paciente. Entretanto, conseguir cobrir todo o território nacional com representantes de venda capazes de passar o conceito ao médico de forma a convencê-lo da superioridade do medicamento em questão frente a seus concorrentes, não é uma tarefa fácil e muito menos, pouco onerosa à empresa. Portanto, o esforço despendido com a introdução da nova droga no mercado é alto e deverá consumir recursos da Farmacêutica MCC S/A ao longo de toda a vida do projeto. Felizmente, esse gasto ocorre de forma decrescente, em função da curva de maturidade do produto. Ou seja, os analistas presumem que com o passar do tempo, o conceito já estará enraizado no mercado consumidor, restando à empresa, apenas realizar uma campanha publicitária de manutenção. Desta forma, estabeleceu-se uma meta inicial de R$ 20 milhões no primeiro ano, uma queda de 25% no segundo ano, e a manutenção ao longo dos últimos oito anos ao nível de R$ 12 milhões de reais, que é algo bastante razoável, dentro dos conceitos da indústria farmacêutica. Outras despesas operacionais não foram levadas em consideração neste estudo. - Impostos sobre a renda Os impostos sobre a renda considerados nesta projeção foram: (i) o imposto sobre a renda de pessoas jurídicas, estabelecido em 25% ao ano, e; (ii) a contribuição social sobre o lucro líquido, estabelecida em 11% ao ano. - Depreciação A depreciação, embutida nas despesas operacionais e custos, foi considerada incidindo somente sobre o imobilizado adquirido no período de investimento do projeto, mais precisamente sobre os gastos efetuados com obras civis e compra de equipamentos, à taxa de 10% ao ano. Portanto, ao final do ano de 2019, o imobilizado referente aos investimentos do projeto Mulher Feliz estará completamente depreciado, com valor contábil igual a zero, não sendo considerado nenhum tipo de gasto na manutenção da capacidade produtiva ao longo dos períodos analisados.

119 103 - Investimentos Os investimentos já foram abordados de forma completa no item sobre , o qual descreve os aspectos quantitativos do Projeto Mulher Feliz. - Necessidade de Capital de Giro A necessidade de capital de giro (NCG) está ligada ao aumento do volume negociado. Para todo o período do projeto foi estabelecido um prazo médio de rotação de estoque de 60 dias e um prazo médio de recebimento das vendas realizadas à prazo de 90 dias, resultando em um ciclo operacional de 150 dias. Esses prazos foram estabelecidos em função da necessidade de se ter um estoque de reserva de no mínimo 2 (dois) meses de operação e em função das políticas da empresa junto a seu departamento de cobrança de clientes e marketing de vendas, além das políticas de recebimento negociadas junto aos distribuidores. Já o prazo médio de pagamento foi estabelecido em 75 dias, visto que prazos mais alongados são difíceis de serem negociados junto aos fornecedores. Portanto, o ciclo financeiro estabeleceu-se em 75 dias, não sendo prevista nenhuma alteração ao longo dos anos. Neste caso, como houve aumento da receita no decorrer dos anos, a necessidade de capital de giro também foi elevada, cessando seu aumento somente no ano de 2015, em função da manutenção dos níveis de venda. - Resultados Antes de os resultados serem analisados, é importante alertar que o demonstrativo de fluxo de caixa projetado não contempla nenhuma estimativa relacionada às probabilidades de ocorrência dos seus componentes. Ou seja, não foram imputadas incertezas nos dados de entrada do modelo, a fim de demonstrar o resultado proveniente de uma análise determinística, do modo como é realizada pela ampla maioria das empresas farmacêuticas nacionais, conforme pôde ser observado na pesquisa realizada e demonstrada nesta dissertação.

120 104 Tabela 19 - Análise de viabilidade do Projeto Fonte: O autor. Métodos de Avaliação de Investimentos Resultados Valor Presente Líquido R$ mil Taxa Interna de Retorno 23,48% Payback Simples 7,89 anos Como se observa, foram disponibilizados os resultados a partir dos métodos de avaliação de investimentos utilizados com maior freqüência pelas empresas analisadas na pesquisa evidenciada no capítulo 5. O custo de oportunidade utilizado para o cálculo do valor presente líquido foi de 12% ao ano, situando-se abaixo da taxa interna de retorno, retornando um valor presente líquido positivo. Considerando que o investimento inicial é alto e, ainda, que o período de implantação é longo, isso se traduz em um payback longo, de aproximadamente oito anos, mas que retorna o capital aplicado pelo investidor se levado o projeto até o seu prazo de maturação. 6.3 Identificação dos Riscos e a inclusão de distribuições estatísticas para os dados de entrada do modelo Até o presente momento, não foram consideradas as incertezas identificáveis do projeto, nem foi atribuído, como dito anteriormente, qualquer método estocástico aos inputs do modelo proposto. A identificação dos riscos compreende a avaliação de suas chances de ocorrência e seus potenciais impactos no resultado encontrado. Portanto, neste capítulo serão relacionados os dados de entrada identificados a partir do modelo inicial de avaliação do projeto que apresentam algum risco quanto à sua ocorrência. Esta identificação e sua respectiva qualificação foram realizadas a partir de um painel com experts do setor farmacêutico para descobrir a curva de distribuição estatística que modela adequadamente o comportamento dos dados de entrada. E, quando isso não foi possível, optou-se pela atribuição de curvas de distribuição triangulares, pois são as que melhor modelam os dados de entrada quando seus comportamentos são desconhecidos. Todos os dados de entrada que apresentam algum tipo de risco quanto à sua ocorrência foram modelados, pois de acordo com Hertz (1964): se uma suposição dever ser feita como geralmente ocorre é mais fácil supor com maior exatidão uma variação em vez de

121 105 um único valor específico. Cabe salientar que, para as simulações e modelagens de curvas estatísticas foi utilizado o software (add-in do Microsoft excel 4.5 for Excel da Palisade, com licença acadêmica. 26 Para a realização da simulação do modelo proposto, não foram relacionados todos os fatores que levam às incertezas dentro de um projeto, do modo como é apresentado na Figura 3 desta dissertação. Além disso, algumas das etapas necessárias à realização da simulação, de acordo com a Figura 5, foram suprimidas neste estudo de caso. Estas medidas foram tomadas no intuito de se trabalhar apenas com os aspectos relacionados ao objetivo principal desta pesquisa, já que os pontos supracitados necessitariam de análises mais profundas para a sua perfeita aplicação. Como modelo de análise, foi utilizado o mesmo modelo de fluxo de caixa projetado utilizado no sub-capítulo anterior. Portanto, a seguir serão relacionadas as incertezas identificadas e suas respectivas curvas de distribuição: 1 Investimentos na Implementação do Projeto Conforme afirma Winston (1998), o negócio farmacêutico lida com um alto grau de incerteza, tanto em relação ao sucesso das diversas etapas de pesquisa e desenvolvimento de um novo produto, como quanto a seus investimentos, que possuem um alto nível de variabilidade, em função de gastos ainda desconhecidos no momento que se inicia o estudo de uma nova droga, e que podem surgir em futuras etapas de seu processo de implantação. Ainda de acordo com este autor, mais de 90% de todos os produtos em desenvolvimento falham na tentativa de chegar ao mercado, resultando em altos prejuízos. Entretanto, no estudo desenvolvido neste trabalho, partiu-se do princípio que as etapas do processo de pesquisa, desenvolvimento e colocação do novo medicamento no mercado irão obter 100% de sucesso, em virtude do medicamento vidanova não ser fruto de um processo de inovação radical, mas de uma inovação incremental de tecnologia conhecida. Essa é uma estimativa para fins exemplificativos, já que é praticamente impossível prever com precisão os resultados advindos de P&D. Reyck (2005) demonstra que é viável atribuir dados estocásticos para modelar o risco de sucesso de processos de pesquisa e desenvolvimento. Em seu estudo de caso, ele admite dois tipos de cenários distintos, que são o sucesso e o insucesso técnico de suas pesquisas cujo resultado é modelado com o auxílio de uma distribuição de Bernoulli. 26 O referido software foi adquirido através da compra do livro Simulation Modeling de Wayne L. Winston.

122 106 Contudo, é impossível que a equipe de implementação do projeto consiga acertar perfeitamente os gastos a serem realizados no processo de implementação. E, partindo deste princípio, foi realizada uma consulta aos profissionais que lidam com este tipo de atividade para saber como esses gastos comportam-se durante as diversas fases a serem seguidas nos quatro primeiros anos do projeto. Veja a seguir o resultado encontrado, divido por fases de andamento do projeto: a) Pesquisa e Desenvolvimento Figura 8 Curva de distribuição dos Gastos com P&D elaboração própria. Para a pesquisa e desenvolvimento foi atribuída uma curva triangular, onde o valor mais provável é de R$ mil e as variações são de (-10%, 30%). Isso significa dizer que o cenário pessimista indica um gasto superior em 30% ao previamente estipulado e um cenário otimista, onde o gasto pode chegar a um valor inferior a 10% do que foi previamente estipulado como o cenário de maior probabilidade de ocorrência.

123 107 b) Testes Clínicos Figura 9 Curva de distribuição dos gastos com testes clínicos O autor. Para a etapa de testes clínicos foi atribuída uma curva triangular, onde o valor mais provável é de R$ mil e as variações são de (-5%, 20%). Esta é, também, uma etapa de elevada incerteza, porém menos volátil que a etapa de pesquisa e desenvolvimento. Embora neste estudo não estejam sendo consideradas as probabilidades de insucesso de cada fase necessária à formulação de uma nova droga farmacêutica, é importante que se ratifique que conforme vão sendo superadas estas fases, crescem as chances de sucesso e diminuem as incertezas quanto aos valores a serem gastos em cada uma destas etapas. c) Aprovação da Anvisa. Para esta importante fase do andamento do projeto, não foi atribuído qualquer grau de risco quanto aos desembolsos previamente estipulados na análise financeira do capítulo anterior. O processo de aprovação do registro na Anvisa em muita das vezes é lento e pode oferecer risco quanto ao seu sucesso, mas admitindo-se que será aprovado e que os documentos relativos ao novo medicamento atendem à todas as demandas burocráticas para sua validação, é muito pouco provável que seus gastos sofram algum tipo de variação.

124 108 d) Industrialização. Figura 10 Curva de distribuição dos gastos com industrialização O autor. Para a etapa de industrialização foi atribuída uma curva triangular, onde o investimento mais provável monta o valor de R$ mil e os cenários otimistas e pessimistas variam de -3% a 15%, respectivamente. e) Introdução do novo medicamento no mercado Figura 11 Curva de distribuição dos gastos com propaganda O autor. Nesta última etapa, em função de gastos já pré-estabelecidos e contratados com a

125 109 agência de publicidade e com a força de venda, atribui-se uma variação muito pequena, onde o cenário mais provável aponta para um gasto de R$ mil, o mais otimista para R$ mil e o mais pessimista, para R$ 8.557,50 mil, revelando uma pequena variação frente ao seu valor central. Assim sendo, observa-se que para todos os investimentos a serem realizados neste projeto estão sendo atribuídas curvas de distribuições estatísticas triangulares, pois além desta ser uma curva de fácil compreensão por todos, ela modela de forma eficiente os sentimentos de incertezas percebidos pelos analistas e profissionais do ramo farmacêutico. É bem verdade que, conforme ressaltado na introdução desta dissertação, o objetivo aqui não é o de construir um modelo perfeito para o tipo de análise proposta, mas evidenciar e demonstrar as qualidades e benefícios de uma análise de projeto utilizando-se dados de entrada estocásticos, contribuindo para a análise de risco do projeto, e levando ao analista um ferramental mais completo no auxílio à sua tomada de decisão. 2 Número total de medicamentos a serem vendidos no mercado de TRH. Atribuir a este valor um número exato, é com total certeza, obter 100% de erro em qualquer projeção que tenha um dado de entrada dependente de uma informação deste tipo. O número total de medicamentos que serão vendidos no mercado de terapia de reposição hormonal e que serão disputados pelos principais players do setor, com seus diferentes medicamentos compostos de combinações hormonias diversas, são frutos de uma combinação de outros números que carregam consigo um elevado grau de incerteza também. Primeiramente, tentou-se modelar um número de mulheres doentes no mercado de TRH no Brasil. A curva estatística que modelou a taxa de crescimento do número total de mulheres que necessitam de tratamento é a seguinte:

126 Figura 12 Curva de distribuição da taxa do crescimento do número de tratamentos prescritos 110 O autor. Enquanto no modelo convencional foi atribuída a este input do modelo uma taxa de crescimento igual a 2,5%, no modelo estocástico, este valor foi modelado por uma curva normal de média 2,5% e desvio-padrão igual a 0,5%, com limites inferior e superior de 0% e 4,0%, respectivamente. Isso significa que em 68% das iterações a serem realizadas, o valor situar-se-á entre 2,0% e 3,0%. Em 95%, situar-se-á entre 1,5% e 3,5% e, em 99,7% das iterações a serem realizadas, situar-se-á entre 1,0% e 4,0%, não devendo ir além de 4,0% ou abaixo de 0%. Para o número de tratamentos prescritos, que até o ano de 2005 era igual a 69,85% do número total de mulheres doentes, não foi atribuída qualquer incerteza, em função deste número já representar um alto percentual (de acordo com informações de especialistas). No entanto, o número de tratamentos vendidos, que até 2005 era de 45% do total de tratamentos prescritos, e que foi modelado com um crescimento de 2% no modelo tradicional, neste novo modelo admitiu-se tratar a taxa de crescimento através da seguinte curva estatística:

127 Figura 13 Curva de distribuição da taxa de crescimento do número de tratamentos vendidos 111 O autor. Esta é uma curva de pareto, onde o valor mínimo atribuído é de 2,0%, além de ser também o valor com a maior probabilidade de ocorrência. Esta curva apresenta média de 2,1% e foi atribuída a este dado de entrada em função da baixa probabilidade de o crescimento ser maior de 2,0%. Como se pode depreender da figura acima, dentro de um intervalo que varia de 2,0% a 2,21%, encontram-se 90% dos resultados possíveis de serem obtidos. Com isso, o número total de medicamentos vendidos no mercado está devidamente modelado, restando agora, modelar o comportamento da participação do medicamento Vidanova dentro deste mercado. 3 Vendas do medicamento Vidanova. Conforme já relatado em capítulo anterior, a entrada do novo medicamento no mercado de TRH estava prevista para o ano de 2010, com uma parcela de mercado inicial igual a 5,0%. Porém, entende-se que este é um alto percentual a ser adotado para um novo medicamento entrante. Embora os investimentos em publicidade sejam relativamente altos, a curva que melhor modela o market share do medicamento Vidanova no ano de 2010 é a seguinte:

128 112 Figura 14 Curva de distribuição da parcela de Mercado (%) em 2010 do Vidanova O autor. Esta é uma curva triangular de valor mais provável igual a 5%, otimista igual a 6% e pessimista igual a 3%. Como se pode observar também, o triângulo encontra-se inclinado para o lado direito, indicando uma probabilidade maior de o valor situar-se abaixo dos 5% inicialmente previstos, com média igual a 4,7%. Um outro ponto a ser observado ainda, é a taxa do crescimento do market share do novo medicamento, que anteriormente encontrava-se em 0,8% ao ano, enquanto que agora obedece à seguinte curva estatística: Figura 15 Curva de distribuição da taxa de crescimento (%) da parcela de mercado do Vidanova O autor.

129 113 Esta é uma curva Lognormal de média igual a 0,8% e desvio-padrão de 0,1%. A diferença desta curva para uma curva normal reside no fato que ela tem sua moda 27 deslocada para a esquerda, situando-se em 7,8%.. Para finalizar a modelagem da receita operacional bruta do projeto, resta adequar o dado de entrada que representa o preço por unidade do produto. Analistas de mercado entendem que a modelagem de um preço fixo igual a R$70,00 por unidade é muito impreciso, em função, principalmente, da força exercida pelos concorrentes. Por isso, por conservadorismo, resolveu-se modelar o comportamento do preço unitário do novo medicamento para todos os anos projetados através de uma curva triangular de valor mais provável igual a R$70,00, atribuindo-se o valor de R$60,00 para um cenário mais pessimista e de R$75,00 para um cenário mais otimista, conforme pode ser observado a seguir: Figura 16 Curva de distribuição do Preço do medicamento Vidanova O autor. 4 Deduções das Vendas Brutas. Dentro do item deduções de vendas, poucos gastos podem ser modelados de acordo com as incertezas percebidas. Primeiro, porque dificilmente irá haver grandes alterações quanto aos impostos sobre as vendas e, segundo porque as devoluções obedecem a dados estatísticos históricos de pouquíssima variabilidade. Restam apenas os descontos sobre o preço de venda dado aos distribuidores, de forma quase que coercitiva e que pode variar, dependendo 27 A moda é o valor de maior probabilidade de ocorrência dentro da curva estatística..

130 das negociações entre as empresas farmacêuticas e estes, implicando em modificações sensíveis sobre o resultado do modelo. 114 Figura 17 Curva de distribuição dos descontos incondicionais e devolução de mercadorias O autor. Portanto, o percentual atribuído aos descontos concedidos aos distribuidores e devoluções de mercadorias que representava no antigo modelo 11% do total de 37,7% incidentes sobre as venda brutas, neste modelo foi modelado por uma curva estatística de pareto com moda igual a 11% e média igual a 11,6%, conforme figura acima. 5 Custos de Produção Os custos de produção que, conforme anteriormente demonstrado, foram divididos entre fixo e variável, apresentam incertezas quanto aos seus valores projetados. De acordo com entendimentos do próprio autor desta obra, o custo variável que foi fixado em 7,5% do valor da receita operacional líquida pelo modelo tradicional, seria adequadamente modelado através de uma curva estatística triangular com as seguintes características:

131 115 Figura 18 Curva de distribuição da taxa do custo de produção variável O autor. Portanto, como se pode observar, embora o cenário mais provável continue com um percentual da ROL igual a 7,5%, a sua média agora é de 7,8%, evidenciando certa assimetria no formato da figura. Já o custo fixo, continua sendo um dado determinístico até o ano de 2009, quando então com a entrada do medicamento vidanova no mercado em 2010, passa a obedecer a uma curva triangular de valor mais provável igual ao observado no modelo tradicional, de R$ mil, mas que assume valores diferenciados, dependendo do cenário assumido, conforme a seguir: Figura 19 Curva de distribuição da taxa do custo de produção fixo O autor.

132 Portanto, essa figura também evidencia certa assimetria, apresentando como média o valor do custo fixo de produção igual a R$ mil Despesas Operacionais Quanto às despesas comerciais e administrativas foi atribuída, também, certo grau de variabilidade. Para ambas foram atribuídas curvas estatísticas triangulares. Para as despesas administrativas, foi considerado a partir do ano de 2010 até o ano de 2019, um cenário mais provável igual a R$ 500 mil com variações positivas e negativas de cenário iguais a R$ 100 mil. Figura 20 - Curva de distribuição da despesa administrativa O autor. E, para as despesas comerciais, foi considerada a mesma sistemática de avaliação, já que também para o ano de 2010 adotou-se como cenário mais provável valor igual a R$ mil com variações positivas e negativas de cenário igual a R$ mil. Para o ano seguinte o valor adotado para o cenário mais provável caiu para R$ mil, com variações iguais a do ano anterior. E, para os anos a partir de 2012, adotou-se um valor de R$ mil, com variações negativas para o cenário pessimista e, positivas para o cenário otimista de R$ 500 mil. Veja, a seguir esta, curva.

133 117 Figura 21 - Curva de distribuição da despesa comercial O autor. 7 Necessidade de Capital de Giro Por fim, resta apresentar a modelagem atribuída à necessidade de capital de giro do projeto. Ela está associada às vendas do produto e ao ciclo financeiro, que por sua vez depende dos prazos médio de rotação de estoque, clientes e pagamento, ou seja, de acordo com Assaf Neto (2002), este é resultado da diferença entre ativo circulante operacional e passivo circulante operacional. E, conforme foi apresentado nas premissas de construção do modelo tradicional, a empresa pretende manter um estoque para, no mínimo, 60 dias. Entretanto, esta intenção não depende somente de fatores internos à organização, podendo variar em função de pressões externas ou, simplesmente, mudanças de políticas da própria MCC S/A. Por isso, foi estabelecida uma curva de distribuição discreta para modelar o comportamento do prazo médio de estoque.

134 118 Figura 22 Curva de distribuição da NCG O autor. Conforme figura acima, verifica-se que foi atribuído uma probabilidade de 50% para PME de 60 dias, uma probabilidade de 20% para PME de 45 dias e, probabilidade de 30% para uma rotação de estoque em torno de 75 dias. O mesmo aconteceu para os prazos médios de clientes e de pagamento. Ambos obedeceram a uma distribuição discreta conforme parâmetros abaixo: Tabela 20 Dados de Entrada da Distribuição dos PMC e PMP Probabilidade PMC PMP 20% 75 dias 90 dias 25% 97 dias 65 dias 55% 90 dias 75 dias Fonte: O autor. Como se pode notar no quadro acima, existe 55% de probabilidade de ocorrerem os prazos médios adotados anteriormente para o modelo tradicional. Entretanto, em função de forças externas, ou seja, de pressão de clientes ou mesmo de fornecedores, esse prazos podem variar de uma semana a duas semanas, no caso do prazo médio de recebimentos, a oscilações de quinze dias, como no caso do prazo médio de pagamento. Portanto, até o presente momento foram demonstradas as variáveis de entrada que

135 119 assumem valores com distribuições de densidade distintas. Conforme já relatado neste capítulo, optou-se por não estabelecer uma modelagem perfeita do comportamento dos diversos dados probabilísticos trabalhados, mas evidenciar a diferença no resultado final e a qualidade de informações que são geradas a partir de uma simulação de comportamentos reais aplicadas aos dados determinísticos de um modelo tradicional. 6.4 Análise dos Resultados a Partir da Simulação de Monte Carlo com o Auxílio Com os dados de entrada do modelo devidamente preenchidos, parte-se então para a simulação. O primeiro passo é saber qual o dado de saída que será analisado. Primeiramente, optou-se por utilizar como dado de saída o valor presente líquido do projeto, já que de acordo com os conceitos expostos anteriormente, este é considerado um dos melhores métodos de avaliação de projetos. Serão realizadas iterações no modelo, a fim de assegurar a fidelidade dos números obtidos através da simulação frente aos verdadeiros números do modelo, já que a exatidão das informações será diretamente proporcional ao número de ocorrências destas iterações. Figura 23 Fixação do número de iterações do modelo O autor. Outro ajuste que deverá ser realizado no modelo é o tipo de amostragem que será trabalhado. E, conforme foi trabalho e demonstrado ao longo desta dissertação, utilizar-se-á o

136 120 Método de Monte Carlo, embora haja também a possibilidade de se trabalhar com o método do Hipercubo Latino. Além disso, é também fixada a semente de geração aleatória, que garante que sempre que for realizada a simulação de Monte Carlo com os dados de entrada deste modelo, com a ocorrência iterações, terá como resultado a distribuição a ser encontrada neste estudo. Figura 24 Fixação do método de amostragem O autor. Depois de realizados os ajustes propostos, inicia-se a simulação dentro do modelo com o auxílio do software. O resultado da simulação revela uma distribuição de probabilidade relativamente simétrica, com Valor Presente Líquido médio igual a R$ ,18 mil, que é bem diferente do valor resultante do fluxo de caixa projetado pelo modelo determinístico tradicional. Entretanto, como se pode observar na figura a seguir, existe uma probabilidade, ainda que pequena, de o projeto obter um valor presente líquido de seus fluxos de caixa negativo. A simulação indica que em um intervalo de confiança de 90%, o valor presente líquido dos fluxos de caixa do projeto poderia situar-se entre R$4.425 mil e R$37,753 mil.

137 121 Figura 25 Gráfico com a distribuição de probabilidade do VPL do modelo Proposto O autor. O software ainda permite que se conheça qual a probabilidade de o projeto vir a oferecer um resultado negativo, veja: Figura 26 2º Gráfico com a distribuição de probabilidade do VPL do modelo 4,000 3,500 Distribuição do VPL 0 Mean=21517,18 Values in 10^ -5 3,000 2,500 2,000 Student Version For Academic Use Only 1,000 0,500 O autor. 0, Values in Thousands 1,57% 93,43% 5% 0 37,7533