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1 XVI SEMEAD Seminários em Administração outubro de 2013 ISSN Ampliação da Noção de Risco no Planejamento e Projeto de Desenvolvimento de Veículos ULISSES LOURENÇO FILHO Fundação Instituto de Administração - FIA ulouren@gmail.com ROBERTO SBRAGIA USP - Universidade de São Paulo rsbragia@usp.br

2 1 Ampliação da Noção de Risco no Planejamento e Projeto de Desenvolvimento de Veículos Resumo O projeto de um veículo é um complexo empreendimento que inclui duas etapas bastante distintas: a fase de Investigação e a de Execução, Implementação e Retorno do Projeto. Dentre outras atividades de planejamento, a Investigação inclui a Análise Financeira, em que, através da estimativa de uma série de variáveis inerentes ao projeto, define-se a viabilidade de seu fluxo de caixa e o potencial de geração futura de ganhos de capital para a empresa. Na grande maioria das aplicações da Indústria Automotiva, essas estimativas são grandezas discretas (por oposição às contínuas), e correspondem ao cenário mais provável da realidade econômica do projeto (Método Determinístico). Como complemento a esse método, o presente artigo propõe a aplicação do Método Probabilístico ou Estocástico. Por meio da introdução de Funções de Distribuição de Probabilidades e da técnica matemática computacional conhecida como Simulação de Monte Carlo, integram-se à decisão de investimento as principais incertezas associadas ao fluxo de caixa, ampliando a noção de risco no processo. Palavras-chave: Risco de Projetos, Análise Financeira, Simulação de Monte Carlo 1 Introdução Previamente à autorização de investimento de um projeto de veículo, são realizadas diversas análises com o objetivo de identificar as perspectivas de desempenho econômico-financeiro do produto. As análises ocorrem na fase de Investigação e traduzem estimativas de variáveis do projeto em indicadores de viabilidade econômico-financeira do investimento. Apresentadas pelas áreas funcionais da empresa, tais estimativas retratam o cenário mais provável da realidade econômica do projeto. Salvo casos de interesse altamente estratégico, a autorização do projeto e início da Execução e Implementação somente ocorre se a rentabilidade desse cenário mostrar-se superior ao mínimo retorno fixado por acionistas e gestores da empresa. Quanto ao significado do termo investimento, é preciso entender que investir é comprometer dinheiro numa determinada data e por um determinado prazo, durante o qual será gerado um fluxo de retornos que compensará o investimento pelo tempo que o dinheiro ficou comprometido, pela inflação desse período, e pela incerteza do fluxo de retornos (Lapponi, 2007). A figura seguir apresenta esquematicamente o ciclo de vida do projeto de um veículo. Figura 1: Ciclo de Vida do Projeto de um Veículo

3 2 A investigação do projeto de um veículo é em geral de responsabilidade da área de Planejamento do Produto. O Planning coordena a Análise de Viabilidade executada por Finanças, e apresenta os resultados e recomendações em fóruns específicos para decisão da diretoria. Nessa fase, a incerteza quanto ao futuro torna a autorização de um projeto uma das tarefas de maior desafio (Lapponi, 2007). As principais atividades desenvolvidas durante a Investigação são: Análise de Marketing: definição do posicionamento do produto e principais concorrentes, estrutura de oferta e requisitos funcionais do veículo, previsão de preço, demanda e volume de vendas; Análise de Viabilidade Técnica: definição preliminar do escopo técnico do projeto e especificações para atendimento aos requisitos funcionais, estimativa de despesas e investimentos relacionados ao desenvolvimento do produto e à preparação de instalações fabris e processos, estimativa do custo do veículo; Análise Financeira: definição dos critérios financeiros para autorização do investimento, construção do fluxo de caixa com base em estimativas de parâmetros do projeto, interpretação do cenário econômico e cálculo de indicadores de viabilidade econômicofinanceira. Na Execução e Implementação incorrem os principais desembolsos do projeto, superando, por vezes, a cifra de algumas centenas de milhões de reais. Essa fase mobiliza profundamente a estrutura de todas as áreas da empresa, bem como de fornecedores e parceiros de desenvolvimento. O projeto encerra-se formalmente com o início da produção seriada do produto. A partir desse momento, o veículo passa a integrar operações e receitas da empresa. O ciclo de vida de um veículo no mercado nacional é em geral de 07 anos, tempo após o qual o fabricante promove a substituição do produto por meio de um novo projeto. No contexto do ciclo de vida de um veículo, o artigo discute os principais fundamentos da Análise Financeira do projeto e introduz três tipos de indicadores de viabilidade econômicofinanceira. O artigo tem como objetivo principal abordar a limitação da Análise Financeira quando realizada sob a ótica do Método Determinístico. Por meio do Método Probabilístico ou Estocástico como complemento ao primeiro, o trabalho propõe a ampliação da noção de risco do projeto, na medida em que se apreciam incertezas contidas nas estimativas de suas variáveis. 2 A Análise Financeira, o Fator Risco e os Indicadores de Viabilidade Econômicofinanceira A Análise Financeira utiliza a aplicação de técnicas financeiras, principalmente o fundamento do valor do dinheiro no tempo, para avaliar se o projeto apresenta a rentabilidade requerida para autorização do investimento. Na maioria das aplicações de investimento, discute-se rentabilidade de projetos com base em coeficientes que exprimem o grau de viabilidade financeira do mesmo (indicadores de viabilidade econômico-financeira). No contexto de Finanças Corporativas, a viabilidade financeira é verificada principalmente pela capacidade de o valor do fluxo de caixa remunerar o investimento acima do Custo de Capital ajustado ao nível de risco do projeto. A avaliação do fluxo de caixa durante a Investigação baseia-se em estimativas das principais variáveis que compõem o cenário econômico do projeto: Preço e Volume de Vendas, Custos

4 3 Variáveis, Custos Fixos, Investimentos e Despesas com Desenvolvimento do Produto. Diante da realidade econômica contemporânea fortemente marcada por volatilidades de todos os tipos, é natural que tais estimativas não incluam suficiente acurácia. Isso porque não há certeza de que previsões convergirão para valores observados na prática do projeto (Lapponi, 2007), agravado pelo fato de que o grau de incerteza aumenta proporcionalmente à variável tempo (Oliveira, 2008). 2.1 Ampliação da Noção de Risco O Método Determinístico pressupõem a atribuição dos valores esperados mais prováveis às variáveis do fluxo de caixa do projeto. A probabilidade de que mudanças favoráveis ou desfavoráveis ocorram nesse cenário econômico caracteriza o grau de risco do investimento (Lapponi, 2007). A idéia de risco está associada às probabilidades de ocorrência de determinados resultados em relação a um valor médio esperado (Assaf Neto, 2009). Nesse contexto, alguns fatores relevantes de risco são: Incorreta avaliação do mercado e da concorrência, levando a uma oferta sub ou superdimensionada, com impacto sob a receita projetada; Alterações no comportamento da concorrência e do mercado, forçando a prática de preços distintos dos inicialmente planejados; Variações no custo de material, conduzindo a custos menores ou maiores que os previstos; Alterações de produto ou processo, cujos impactos financeiros deverão ser absorvidos no projeto (e.g. investimentos não previstos, custos adicionais de engenharia, modificações de ferramental, etc); Inabilidade gerencial para correta avaliação do cenário econômico do projeto. A principal deficiência do Método Determinístico consiste na não observância de fatores como esses. Tal constatação revela a fragilidade da Abordagem e aponta para a importância de um método adicional que permita ampliar a noção de risco na Análise Financeira. A figura a seguir apresenta as principais vantagens do método que se propõe em complemento ao Método Determinístico.

5 4 Método Determinístico Ampliação da Noção de Risco Abordagem Determinística Probabilística ou Estocástica Aplicação Variáveis do fluxo de caixa Indicadores de viabilidade econômico-financeira Maioria das organizações Valores esperados mais prováveis, parâmetros discretos Valores esperados mais prováveis, coeficientes discretos Proposta para organizações com maturidade em "Risk Management" Distribuições de probabilidades Distribuições de probabilidades Representação Esquemática Fonte: Wittwer, 2004 Fonte: Wittwer, 2004 Figura 2: Método Determinístico versus Ampliação da Noção de Risco 2.2 Simulação de Monte Carlo O método que se propõe baseia-se na aplicação da técnica conhecida como Simulação de Monte Carlo. Essa técnica foi introduzida durante a Segunda Guerra Mundial por cientistas trabalhando na bomba atômica, e seu nome remete à localidade de Monte Carlo, no principado de Mônaco, muito famosa por seus cassinos (Palisade, 2013). Monte Carlo é uma técnica matemática computacional que permite calcular a distribuição estatística de possíveis resultados de um modelo, a partir da substituição de suas variáveis determinísticas por Funções Densidade de Distribuição de Probabilidades. Diferentes tipos de funções podem ser utilizados para modelar o efeito probabilístico de ocorrência das variáveis, como mostrado na figura a seguir. O eixo Y descreve a densidade de probabilidades de ocorrência de valores (%), e o eixo X o intervalo de valores que a variável pode assumir aleatoriamente. Utilizando recursos de processamento computacional, a Simulação de Monte Carlo executa uma quantidade pré-definida de cenários aleatórios do projeto. Os resultados classificados e as respectivas frequências de ocorrência são apresentados na forma de histogramas (classes de valores por frequências de ocorrência).

6 5 Figura 3: Ambiente do - software de Simulação de Monte Carlo A literatura sugere que uma quantidade suficiente de cenários é igual a (Grey, 1995). Softwares de Simulação de Monte Carlo permitem ainda ao analista obter graficamente indicações tais como: Qual o mínimo (máximo) resultado e qual a probabilidade de ocorrência associada; Qual o valor da média e do desvio padrão da distribuição estatística; Qual a probabilidade de ocorrência de um resultado situado num intervalo entre dois determinados valores; Qual é a probabilidade de ocorrência de um resultado menor ou igual (maior ou igual) a determinado valor Retorno sobre Vendas - ROS Na Análise Financeira de projetos de investimento podem ser utilizados diferentes tipos de indicadores de viabilidade econômico-financeira. Em particular nos projetos de veículos, um importante parâmetro é o Retorno sobre Vendas (ROS - Return on Sales), que exprime a relação (%) entre o Resultado Operacional e a Receita Líquida. De maneira conceitual, o ROS representa da receita da empresa com o produto, a parcela que a mesma é capaz de reter na forma de margem após deduzirem-se todos os custos, despesas e investimentos, encargos, dentre outros, relativos ao projeto. Em determinadas aplicações práticas de projeto de veículos, dependendo do porte, da complexidade e da importância estratégica do projeto, o ROS mínimo para autorização é da ordem de 6 a 8%. Entretanto, se o produto está associado a questões estratégicas, o projeto pode eventualmente ser autorizado com ROS menor.

7 Valor Presente Líquido - VPL e Retorno sobre Investimento - ROI A autorização do investimento do projeto de um veículo envolve não somente o atendimento ao critério de ROS. Para aprovação do investimento é necessário avaliar o Valor Presente Líquido (VPL) do fluxo de caixa do projeto descontado a uma taxa igual ao Custo Médio Ponderado de Capital - CMPC (%). Na prática, ao considerar a taxa de desconto CMPC no cálculo do VPL, introduz-se uma parcela adicional de custos na contabilidade do projeto: o Custo do Capital. Conceitualmente, VPL positivo significa que o fluxo de caixa do projeto, ainda assim, tem potencial para gerar valor para a empresa, ou, analogamente, que o projeto tem rentabilidade acima da taxa CMPC. Outro indicador normalmente utilizado é o Retorno sobre Investimento - ROI (%), cujo critério de autorização em aplicações práticas é da ordem de 10 e 20%. O ROI corresponde a uma segunda maneira de representar o mesmo que o VPL, isto é, o potencial do fluxo de caixa do projeto para remunerar o investimento acima do CMPC: VPL positivo implica necessariamente ROI superior à taxa CMPC. Em linhas gerais, critérios de autorização de projetos de veículo são definidos por gestores e acionistas com base no nível de risco que o mesmo representa para a empresa. Projetos em que as incertezas relativas ao fluxo de caixa tendem a ser altas, devido a fatores como fragilidade da economia ou estagnação do mercado em questão, irão requerer maiores rentabilidades para serem autorizados. 3. Estudo do Caso do Projeto de um Veículo 3.1 Introdução Para ilustração das implicações do risco na Análise Financeira propõe-se um caso de projeto fictício e um conjunto de variáveis determinísticas, tendo como pano de fundo determinada montadora de grande porte instalada no Brasil. Os seguintes resultados determinísticos foram obtidos, os quais sugerem autorizar o investimento. ROS = 6,15% VPL = R$ 323,9 Milhões ROI = 29,2% (considerado CMPC 17%) Segundo opinião de especialistas experientes do setor automotivo, três variáveis são especialmente susceptíveis a desvios em relação aos valores estimados deterministicamente: Preço de Venda, Volume de Vendas e Custo Variável. Segundo eles, estimativas de Investimentos e Despesas dificilmente não se concretizam, visto que diversos mecanismos existentes na empresa contribuem para correção do curso desses gastos durante a Implementação e Execução (Filho, 2013). A incerteza dessas variáveis pode ser discutida com base em três parâmetros principais: Valor nominal ou esperado, com probabilidade máxima de ocorrência PMAX; Valor máximo, acima do qual a probabilidade de ocorrência é nula; Valor mínimo, abaixo do qual a probabilidade de ocorrência é nula. Tais condições sempre podem ser ajustadas a uma Função Densidade de Distribuição de Probabilidades cuja representação gráfica é um triângulo.

8 7 Figura 4: Função Triangular de Distribuição de Probabilidades Outros tipos de funções podem ser utilizados para descrever o comportamento aleatório de variáveis em Simulação de Monte Carlo (e.g. Normal, Lognormal e Weibull). Cada um deles, entretanto, requer um conjunto diferente de parâmetros para ajustá-las à função. A melhor escolha do tipo de função está associada ao comportamento da variável cujo padrão deseja-se modelar. Na avaliação do grau de incerteza das variáveis do caso, a opinião especializada apontou valores mínimos (a) e máximos (b), parâmetros que ajustam as variáveis a uma Função Triangular. Esse tipo de função representa uma simplificação adequada na grande maioria das situações que envolvem variáveis cujos valores encontram-se dentro de intervalos pré-conhecidos (Grey, 1995). Variável Valor Mínimo: a Moda: c Valor Máximo: b Preço de venda -3% PV +0,5% Volume de vendas -5% VV +5% Custo variável -0,5% CV +4% Figura 5: Parâmetros da Função Triangular do Caso 3.2 Apresentação e Discussão dos Resultados As funções e parâmetros definidos foram introduzidos e a Simulação de Monte Carlo da Análise Financeira foi executada com número de cenários igual a As figuras a seguir revelam que o padrão de dispersão de resultados dos indicadores ROS, VPL e ROI do projeto segue uma Normal.

9 8 Figura 6: Histograma de Resultados do Projeto - Indicador ROS Figura 7: Histograma de Resultados do Projeto - Indicador VPL

10 9 Figura 8: Histograma de Resultados do Projeto - Indicador ROI Indicador ROS A Análise Financeira resultou por meio do Método Determinístico ROS 6,15%. Os resultados da Figura 6 sugerem, entretanto, que existe um risco de 62,7% associado ao não-atingimento desse valor, ou uma probabilidade de 62,7% de verificar-se ROS <= 6,15%. A análise sugere ainda que sob condição de exposição às incertezas do fluxo de caixa identificadas (Método Probabilístico), verificam-se resultados de ROS distribuídos ao longo do intervalo de 6,096% a 6,189%. Mesmo diante de uma incerteza de 62,7% para não-atingimento do ROS determinístico (6,15%), ainda assim o risco total associado é baixo, dado que o desvio padrão da distribuição é pequeno, e o pior cenário do projeto ainda atende o critério de autorização do projeto (em geral ROS > 6,0%). A Abordagem Probabilística permite obter ainda qual valor do indicador associado a determinado grau de aversão ao risco. A aversão representa o grau de resistência da empresa à autorização do projeto numa condição de retorno incerto. Alta aversão ao risco significa que a empresa decidirá quanto à autorização do projeto com base exclusivamente em resultados cuja probabilidade acumulada de ocorrência é alta. Enquanto uma empresa com baixo grau de aversão ao risco aceitará tomar a mesma decisão com base em resultados cuja probabilidade acumulada de ocorrência é baixa (Filho, 2013). A Figura 9 a seguir exemplifica o conceito de aversão ao risco. Se determinada empresa é muito avessa ao risco de não-atingimento do resultado determinístico esperado, digamos aversão de 95%, então ela deverá tomar a decisão de autorização do projeto com base em cenário de ROS máximo igual a 6,12%, aquém do melhor resultado do projeto (ROS 6,19%).

11 10 Figura 9: Alta Aversão ao Risco do Projeto - Indicador ROS Entretanto se a aversão da empresa ao risco é baixa, digamos de somente 5%, então ela deverá tomar a mesma decisão com base em cenário de ROS máximo igual a 6,17%, confiando que o projeto deverá ser capaz de aproximar-se de seu resultado máximo, cuja probabilidade de ocorrência tende a zero. Figura 10: Baixa Aversão ao Risco do Projeto - Indicador ROS

12 Indicadores VPL e ROI A Análise Financeira resultou por meio do Método Determinístico VPL R$ 323,9 Milhões e ROI 29,2%. Entretanto, os resultados da Simulação de Monte Carlo sugerem que a probabilidade de não-atingimento desses valores é superior a 99,5%. A Figura 11 revela ainda que o VPL situa-se ao longo do intervalo de R$ -53,9 Milhões a R$ 333,7 Milhões. Nas mesmas condições, o ROI situa-se no intervalo de 14,7% a 30,3%, existindo para ambos um desvio padrão bastante pronunciado. Os resultados obtidos sugerem que o projeto é de alto risco do ponto de vista de VPL e ROI. Quando exposto às incertezas do fluxo de caixa (Método Probabilístico), existe uma probabilidade mínima de o projeto atingir ou superar os valores determinísticos VPL R$ 323,9 Milhões e ROI 29,2%. Tal constatação demonstra a extensão do fator incerteza na Análise Financeira: o projeto é viável para VPL e ROI determinísticos, entretanto com baixíssima probabilidade quando avaliado probabilisticamente. As figuras 11 e 12 indicam as probabilidades associadas ao ponto de Break-even do projeto, isto é, condições em que VPL é igual a zero e ROI igual ao próprio CMPC. As seguintes probabilidades estão associadas a essas condições: Probabilidade (VPL >= 0) = Probabilidade (ROI >= 17%) = 99,6% Probabilidade (VPL <= 0) = Probabilidade (ROI <= 17%) = 0,4% Figura 11: Probabilidade de Break-even do Projeto - Indicador VPL

13 12 Figura 12: Probabilidade de Break-even do Projeto - Indicador ROI Os resultados sugerem que apesar do elevado risco de não-atingimento dos valores VPL e ROI determinísticos, existe uma probabilidade de 99,6% para atingimento do ponto de Break-even (VPL >= 0). Do ponto de vista do Break-even, o fator aversão da empresa ao risco é pouco relevante, dado que a probabilidade de atingimento do mesmo aproxima-se de 100%. Em geral, o atendimento à condição de Break-even não é suficiente para autorização de um projeto de investimento. Nessa condição, somente o Custo do Capital é remunerado e nenhum valor adicional é acrescentado à empresa. Por via de regra, projetos financeiramente viáveis devem demonstrar VPL >> 0 e ROI > CMPC. 4 Conclusões e Considerações Finais O Método Determinístico é tradicionalmente aplicado pelas organizações na avaliação de projetos de investimento. O artigo propôs demonstrar que essa abordagem não deve ser utilizada como exclusiva ferramenta de decisão. Incertezas associadas às variáveis que definem o fluxo de caixa na Análise Financeira, invariavelmente encontradas no cenário econômico dos projetos, também devem ser integradas à discussão de viabilidade. O Método Probabilístico foi apresentado como ferramenta de suporte à decisão, constituindo recurso capaz de promover a integração mencionada. A representatividade dos resultados, entretanto, está diretamente ligada à qualidade das incertezas e da função utilizada para descrever o comportamento aleatório das variáveis. A Simulação de Monte Carlo aplicada ao caso retratou a relevância do fator risco na Análise Financeira. A viabilidade do projeto, confirmada por meio de Método Determinístico, mostrou-se pouco provável quando as principais incertezas do fluxo de caixa foram integradas à análise. Especialmente os valores determinísticos do VPL e ROI revelaram uma probabilidade mínima de ocorrência, enquanto a mesma mostrou-se notadamente maior para o indicador ROS. O VPL e o ROI refletem o desempenho do fluxo de caixa ao longo de toda a vida do projeto, enquanto o

14 13 ROS representa uma medida de resultado do projeto por unidade do produto, estando, portanto, bem menos exposto ao efeito do acúmulo de incertezas ao longo do ciclo de vida do projeto. O estudo do caso apresentado fundamentou-se na opinião especializada de profissionais experientes do setor automotivo. Porém, como linha para futuros trabalhos no tema, sugere-se uma abordagem empírica, em que a avaliação de séries históricas de resultados de projetos seja considerada na caracterização de incertezas associadas ao fluxo de caixa. O artigo abordou o tema qualitativa e quantitativamente. Entretanto, a maior contribuição do trabalho consistiu em estimular a percepção qualitativa de acadêmicos e profissionais de projetos quanto ao risco da Abordagem Determinística, sendo a validade dos resultados quantitativos apresentados de importância secundária. A Abordagem Probabilística mostrou-se ferramenta útil na ampliação da noção de risco na Análise Financeira, e deve ser encorajada pelas organizações nos projetos de investimento de veículos e outros produtos. 5 Bibliografia DAMODARAN, Aswath. Gestão Estratégica do Risco: Uma referência para Tomada de Riscos Empresariais. Porto Alegre: Bookman, p. GREY, Stephen. Practical Risk Assessment for Project Management. John Wiley & Sons, p. LAPPONI, LAPPONI, Juan Carlos. Projetos de Investimento na Empresa. Rio de Janeiro: Elsevier, p. FILHO, Ulisses Lourenço. Ampliação da Noção de Risco no Planejamento e Análise Financeira de Projetos de Veículos f. Trabalho de Conclusão de Curso MBA Administração de Projetos, Turma 13 - FIA Fundação Instituto de Administração, São Paulo, MALERBA, Ericka Priscilla Marques. Desenvolvimento e Aplicação de uma Ferramenta Computacional de Apoio à Decisão em Análise de Investimentos sob Condições de Risco Uma Automação do Método de Monte Carlo f. Dissertação de Mestrado Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, NÓBREGA, Newton Carlos Medeiros. Um Estudo Teórico da Avaliação de Riscos em Projetos de Investimento em Organizações f. Monografia - Universidade Federal de Juiz de Fora, Juiz de Fora, OLIVEIRA, Mario Henrique da Fonseca. A Avaliação Econômica-financeira de Investimentos sob Condição de Incerteza: Uma Comparação entre o Método de Monte Carlo e o VPL Fuzzy f. Dissertação de mestrado - Escola de Engenharia de São Carlos, da Universidade de São Paulo, São Carlos, OLIVO, Rodolfo L. F. Análise de Investimentos. Campinas: Alínea, ROZENFELD, Henrique et all. Gestão de Desenvolvimento de Produtos: Uma Referência para Melhoria do Processo. Saraiva, p. Risk Analysis Software using Monte Carlo Simulation for Excel. Disponível em: Acesso em 16 março 2013.

15 14 SOLER, Alonso Mazini. Gerenciamento de Custos do Projeto. Material de aula MBA Administração de Projetos - FIA. São Paulo, SPIEGEL, Murray R. Estatística. São Paulo: McGraw-Hill do Brasil, VALENTE, Débora Nogueira Ramalho. Decisões de Investimento sob Condições de Incerteza: Uma Abordagem com Opções Reais Equivalentes f. Dissertação de mestrado Escola de Engenharia de São Carlos, da Universidade de São Paulo, São Carlos, WEISSTEIN, Eric W. Triangular Distribution. MathWorld - A Wolfram Web Resource. Disponível em Acesso em 01 dezembro WITTWER, John. Monte Carlo Simulation Basics. Vertex42.com, 01 jun Disponível em: Acesso em 08 maio 2012.

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