Decisão. Frases. Roteiro. 1. Incerteza 2. Árvores de Decisão 3. Estudo de Caso 4. Referências

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1 Decisão Frases Tudo na vida é administração de risco, não sua eliminação. Walter Wiston, ex-presidente do Citicorp 1. Incerteza 2. Árvores de Decisão 3. Estudo de Caso 4. Referências Roteiro 1

2 LFB100 Incerteza Probabilidade de Ocorrência Quão certos estamos sobre a probabilidade de ocorrência de um evento? Em situações complexas, estamos incertos sobre este valor. Probabilidade Freqüentista: Define a probabilidade de ocorrência de um evento cuja freqüência apresenta-se em uma grande quantidade de experimentos similares Subjetiva: Quando não há informação histórica disponível ou quando não é possível repetir muitas vezes um evento de interesse 2

3 Probabilidade Subjetiva É o grau de confiança que uma pessoa tem de que ocorrerá um determinado evento, considerando-se toda a informação disponível e conhecida por ela Não existe uma probabilidade verdadeira para um evento. As pessoas podem ter informações relevantes diferentes sobre um mesmo evento, ou podem mudar de ponto de vista ao disporem de novas informações LFB98 Incerteza Uma primeira definição: É aquilo que desaparece quando estamos certos No contexto, podemos defini-la como: Quantidade incerta é aquela que tem um valor correto, mas desconhecido. Representa uma falta de conhecimento Origens da Incerteza Informação incompleta Desacordo entre fontes de informação ou especialistas Suposições ou simplificações efetuadas para viabilizar a análise Desconhecimento do verdadeiro modelo do risco 3

4 Tipos de Incerteza Incerteza do parâmetro: Deve-se ao desconhecimento do verdadeiro valor de parâmetro do modelo Incerteza do modelo: Deve-se à necessidade de depender de analogia na modelagem de processo. Pode originar-se de suposições ou simplificações sobre processo real Variabilidade Deve-se a efeito de aleatoriedade (ou acaso). É função do sistema. Não pode ser modificada através de estudo ou medições Pode ser reduzida ao mudar o sistema físico LFB99 Incerteza e Variabilidade Em geral: A incerteza pode ser diminuída com mais estudos ou medições A variabilidade advém da variabilidade natural do sistema 4

5 Espectro da Incerteza Nenhuma Informação Informação Parcial Informação Completa (Unknown unknowns) (Known unknowns) (Knowns) INCERTEZA TOTAL INCERTEZA GERAL INCERTEZA ESPECÍFICA CERTEZA TOTAL Escopo do Gerenciamento de Risco Árvore de Decisão Árvore de Decisão Recurso gráfico para analisar decisões com riscos; Especificam-se as decisões e as probabilidades dos estados da natureza. Destinam-se a modelos em que há uma seqüência de decisões, e cada uma delas pode levar a resultados incertos. 5

6 Exemplo de Aplicação Foi concluída a fase de projeto e teste para uma nova linha de telefones celulares Sonorola. A gerência está tentando resolver a estratégia de marketing e de produção a ser usada. Decisões Agressiva (A): maior compromisso com essa linha de produto Despesas elevadas para novas instalações, grandes estoques, grande campanha de mídia, descontos para representantes. Básica (B): modificação e transferência da linha atual solução de problemas de pessoal, estoques apenas os produtos mais populares, campanha de mídia locais ou regionais, sem a montagem de campanha global. Cautelosa (C): uso de capacidade ociosa de linhas existentes: desenvolvimento de um mínimo de ferramental novo, produção montada para satisfazer a demanda, propaganda a critério de representante local Estados da Natureza Nível de demanda forte (S) P(S) = 0,45; Nível de demanda fraco (W) P(W) = 0,55. Obs.: Embora a demanda se caracterize por um intervalo contínuo de resultados possíveis, por simplificação categorizou-se a condição de mercado. 6

7 Conseqüências Demanda Decisão Agressiva (A) Básica (B) Cautelosa (C) Forte Fraca Lucro líquido (milhões de unidades monetárias) Árvore do Problema Forte 0,45 Agressiva ,1 0,55 Fraco ,45 Forte Básica , ,85 0,55 Fraco Forte 0,45 Cautelosa ,5 0,55 Fraco Retornos Esperados Decisão Forte(S) Fraco(W) Retorno Agressiva (A) 30 x 0, x 0,55 9,1 Básica (B) 20 x 0, x 0,55 12,85 Cautelosa (C) 5 x 0, x 0,55 10,5 Decisão que maximiza o retorno esperado: Básica (B) 7

8 0 Análise de Sensibilidade O retorno esperado da estratégia A é: ER(A) = (30)P(S) + ( 8 ) P(W) Como P(W) = 1 P(S), então: ER(A) = P(S) Para as demais estratégias: ER(B) = P(S) ER(C) = P(S) Análise de Sensibilidade Retorno Esperado ER(B) ER(A) ER(C) P(S) Comentários P(S) = 0 certeza que o mercado será fraco Melhor estratégia é a C (Cautelosa); P(S) = 1 certeza que o mercado será forte Melhor estratégia é a A (Agressiva); ER(C) e ER(B) se cruzam quando P(S) = 0, 348 ER(A) e ER(B) se cruzam quando P(S) = 0, 6; Estratégia C é melhor para P(S) < 0, 348, Estratégia B é melhor para 0, 348 < P(S) < 0, 60, e Estratégia A é melhor para P(S) > 0, 6 Mesmo com uma variação de 0,10 na probabilidade estimada ( 0, 45), a estratégia B, permanece ótima. 8

9 Estudo de Caso Mineração Empresa mineradora precisa decidir se deve lavrar ou vender a concessão. Há somente dois estados possíveis: jazida mineira e jazida sem interesse econômico ; Prospecção do Solo Antes da decisão final, pode-se fazer mais uma sondagem, para obter dados adicionais sobre a jazida (aprimorar a decisão) A prospecção apontará uma dessas características do terreno: Não existe qualquer estrutura favorável; Existe estrutura favorável, mas não revelando características evidentes de mineralização; Existe estrutura favorável que revela forte evidência de mineralização. 9

10 Dados Econômicos Venda da concessão sem executar sondagem: o retorno igual ao valor investido; Lavra sem que exista jazida mineira: Perda de 100 U.M. Se a jazida for lavrável: Lucro de 350 U.M.; O custo da sondagem: 10 U.M. 1ª. Decisão Obtenção de informações adicionais: Decisão z0 não fazer sondagem z1 fazer sondagem e0 resultado de z0 Estado da Natureza e1 z1 não revela qualquer estrutura e2 z1 revela estrutura possivelmente inviável e3 z1 revela estrutura possivelmente viável 2ª. Decisão Destino da Concessão: a. Decisão Estado da Natureza a1 não vender a concessão e lavrar a2 vender a concessão ω1 jazida sem interesse econômico ω2 jazida mineira interessante 10

11 Quadro de Probabilidades P(ω/z 0,e) P(e/z 1) ω1 ω2 ω1 ω2 e0 0 0,80 0,20 e1 0,60 0,90 0,10 e2 0,30 0,75 0,25 e3 0,10 0,30 0,70 As probabilidades foram estimadas com base na experiência da empresa em situações semelhantes. Árvore de Decisão S/ Interesse -100 a 1 : Não Vender 0,2 Não sondar -10 Lucrativa a 2 : Vender 0 0,9 S/ Interesse a1: Não Vender 0,60 0,1 e 1: Indícios Maus -65 Lucrativa 15,25-10 a 2 : Vender 0,75 S/ Interesse 0,30 a 1 : Não Vender 0,25 Sondar e 2 : Indícios Médios 2,5 Lucrativa 15,25 2,5 a2: Vender 0,3 S/ Interesse a 1 : Não Vender 0,10 0,7 e 3 : Indícios Bons 205 Lucrativa 205 a 2 : Vender Estratégia Otimizante Resultado da Sondagem Ação e 1 não revela qualquer estrutura a 2 vender a concessão e 2 revela estrutura não mineralizável a 1 explorar a concessão e 3 revela estrutura mineralizável a 1 explorar a concessão 11

12 Referências Bibliografia Recomendada Meredith, J. R. e Mantel Jr., S. J. (LTC) Administração de projetos: uma abordagem gerencial Kerzner, H. (J. Wiley) Project Management: a systems approach to planning, scheduling and controlling Fleming, Q. W. e Koppelman, J. M. Earned Value management, 1996 Endereços Úteis Sobre o PMI Project Management Institute Sobre o IPMA International Project Man. Assoc. Sobre a ABGP Ass. Bras. de Gerenciamento Projetos Prometric 12