AVALIAÇÃO DE RISCO EM PROJETOS FLORESTAIS DE Eucalyptus spp. Raoni Xavier de Melo 1, Marcelo Scantamburlo Denadai², Carla Martins Brito 3, Guilherme Oguri 4, Maura Seiko Tsutsui Esperancini 5, Saulo Phillipe Sebastião Guerra 6 1 Engenheiro Florestal - Mestrando em Energia na Agricultura, raonimelo@hotmail.com, 2 Engenheiro Agrônomo - Doutorando em Energia na Agricultura, msdenadai@fca.unesp.br, 3 Graduanda em Engenharia Florestal, carl_britto@hotmail.com, 4 Engenheiro Florestal, goguri@fca.unesp.br, 5 Engenheira Agrônoma, Prof. Dra., maura@fca.unesp.br, 6 Engenheiro Florestal, Prof. Dr., ssguerra@fca.unesp.br Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita Filho, Fazenda Lageado, portaria I: Rua José Barbosa de Barros, nº 1780, CEP: 18.610-307 - Botucatu, SP, http: www.fca.unesp.br, Telefone: (14) 3880-7100 RESUMO Objetivo deste trabalho foi analisar a viabilidade econômica da implantação de florestas de Eucalyptus spp. na região de Botucatu SP sob condições de risco, utilizando o método de simulação de Monte Carlo (MMC). A coleta de dados foi realizada em novembro de 2014 e os custos de produção foram estimados para a espécie Eucalyptus spp., considerando um incremento médio anual de 50 m³.ha -1 ano -1 e um ciclo de produção único com corte raso ao sexto ano de plantio. Utilizou-se o Valor Presente Líquido (VPL) e Taxa Interna de Retorno (TIR) do projeto para a análise da viabilidade econômica deste empreendimento e para a análise de risco utilizou-se o software @Risk e realizou a aplicação do Método de Monte Carlo, técnica válida para avaliação de risco. As variáveis críticas para análise de risco foram: o valor pago pelos adubos, o valor pago pela muda, o preço do formicida, o valor recebido pela madeira e taxa de juros. Assim foi possível dizer que o cultivo de euclipto em um ciclo de seis anos é economicamente viável de acordo com o VPL e a TIR para todos os níveis de risco no investimento. Palavras Chave: Eucalipto, Investimento, Plantio. ABSTRACT RISK ASSESSMENT PROJECT OF FOREST Eucalyptus spp. Objective of this study was to analyze the economic feasibility of deployment of Eucalyptus spp forests. in Botucatu - SP under hazardous conditions using the Monte Carlo simulation method (MMC). Data collection was carried out in November 2014 and production costs were estimated for the species Eucalyptus spp., Considering an average annual increase of 50 m³.ha -1 year -1 and a single production cycle clearcutting the sixth year planting. It used the Net Present Value (NPV) and Internal Rate of Return (IRR) of the project for the analysis of the economic viability of this enterprise and the risk analysis used the software @RISK and held the application of Monte Carlo Method valid technique for risk assessment. The critical variables for risk analysis were: the amount paid for fertilizers, the amount paid by the changes, the price of ant, the amount received by the wood and interest rate. Thus it was possible to say that the euclipto cultivation on a six-year cycle is economically viable according to the NPV and IRR for all levels of risk in investment. Keywords: Eucalyptus, Investment, Planting. INTRODUÇÃO As florestas plantadas ocupam uma área de aproximadamente 264 milhões de hectares, sendo 22% desta área destinada à exploração comercial, e os principais países consumidores de madeira são a China, Estados Unidos e a Índia (IBÁ, 2014). Em 2013, o Brasil possuía cerca de 7,6 milhões de hectares de florestas plantadas, correspondendo a um crescimento de 3% quando comparado ao ano anterior. A espécie mais plantada é o Eucalyptus spp., com um total de 72% de florestas plantadas, seguido do Pinus spp. (20,7% de florestas plantadas) e de espécies como Seringueira, Teca, entre outras, as quais totalizam 7,3% de florestas plantadas (IBÁ, 2014). O Brasil contribui atualmente com 17% de toda a madeira colhida anualmente no mundo e isso ocorre devido à elevada produtividade que as florestas atingem no País. Cerca de 14% da madeira colhida no Brasil tem a finalidade de compor a queima em caldeiras, principalmente para a produção de ferro gusa (IBÁ, 2014).
Os principais aspectos que permitem a utilização da biomassa como matéria-prima para geração de energia estão relacionados ao avanço do melhoramento florestal e a clonagem de espécies importantes, que resultam em ganhos a silvicultura brasileira. Entretanto, por apresentar um ciclo longo de produção, o processo de tomada de decisão é mais complexo, pois as incertezas e o risco são maiores em investimentos de longa duração. Para Casarotto Filho e Kopittke (2002), existem métodos para auxiliar nas tomadas de decisão sob condições de risco, como por exemplo, os métodos de simulação, que são de baixo custo e que oferecem diversos cenários possíveis. Ainda sobre o risco, Gitman (2002), define o risco como a possibilidade financeira de se ter um prejuízo financeiro. O autor classifica os agentes financeiros em três categorias: os que são indiferentes ao risco, os que possuem a tendência ao risco e aqueles que tem aversão ao risco. Deste ponto de vista é importante fornecer aos investidores um mapeamento dos riscos inerentes aos projetos para que a tomada de decisão se dê não apenas levando em conta o risco do projeto, mas também o perfil do investidor. Este trabalho tem como objetivo analisar a viabilidade econômica da implantação de florestas de Eucalyptus spp. na região de Botucatu SP sob condições de risco, utilizando o método de simulação de Monte Carlo (MMC). MATERIAIS E MÉTODOS A coleta de dados foi realizada em novembro de 2014 e os custos de produção foram estimados para a espécie Eucalyptus spp., considerando um incremento médio anual de 50 m³.ha -1 ano -1 e um ciclo de produção único com corte raso ao sexto ano de plantio. O levantamento dos custos de produção foi realizado em empresas da região de Botucatu-SP, responsáveis informação dos preços da madeira na região. A partir deste orçamento foi estimado o fluxo de caixa da atividade para um total de 6 anos. Utilizou-se o Valor Presente Líquido (VPL) e Taxa Interna de Retorno (TIR) do projeto para a análise da viabilidade econômica deste empreendimento. Para a análise de risco utilizou-se o método de Monte Carlo, técnica válida para avaliação de risco, a qual apresenta uma série de vantagens como redução de tempo, de custos e possibilidade de repetição sob diferentes condições de produção adequadamente modeladas (Cruz, 1986). Ao contrário da análise determinística, que utiliza valores únicos para a obtenção de um indicador do sistema, geralmente a média das variáveis críticas. A técnica de simulação de Monte Carlo permite incorporar as possibilidades de alterações das variáveis, segundo as probabilidades de sua ocorrência. As etapas realizadas neste método são: 1) Seleção e identificação das distribuições de probabilidades das variáveis em estudo, 2) Seleção aleatória de um valor de cada variável em estudo, associada à probabilidade de sua ocorrência, 3) Determinação do valor do indicador de desempenho do sistema utilizando o valor da variável associada à probabilidade de ocorrência, 4) Repetição das etapas 2 e 3 até que a distribuição de probabilidade do indicador de rentabilidade satisfaça as exigências dos tomadores de decisão. As variáveis críticas para análise de risco foram: o preço dos adubos, tanto de base (NPK 04-30-06) como o de cobertura (NPK 20-00-20), o preço da muda, o preço do formicida, o preço recebido por unidade de madeira e taxa de juros. Para a variável preço da muda utilizou-se uma função de distribuição de probabilidade uniforme, onde o preço mínimo foi de R$300,00, e o máximo R$350,00, o milheiro. Para os preços dos insumos (fertilizantes e o formicida), foi ajustada uma função de distribuição de probabilidade a uma série histórica de preços médios mensais no período de 4 anos selecionada pelo teste qui-quadrado. O software utilizado foi o @Risk, comumente empregado em análises de risco, que permite uma execução de até 10.000 interações, utilizando as distribuições simuladas por meio das variáveis selecionadas através da distribuição das frequências. O mesmo programa possuí o ajustamento de funções de distribuições de probabilidades continuas e discretas, sendo que o próprio programa seleciona qual a função ideal para cada variável e tipo de teste, de forma a elencar os testes com maior aderência da função aos dados. Para avaliar o risco e o retorno foram determinadas as medidas para análise dos resultados: medidas estatísticas de Y (receita líquida), percentis de risco e análise de sensibilidade das variáveis. As medidas estatísticas para os indicadores de receita líquida foram a média, a mediana, a moda, valor máximo e valor mínimo dos indicadores do VPL e da TIR. Foram determinadas para a análise de risco a variância, o coeficiente de variabilidade e o desvio padrão. Como esta medida é independente das unidades das variáveis, pode ser usada para comparar a variabilidade de duas ou mais previsões, mesmo quando as escalas entre elas diferem. Outros resultados referem-se aos percentis de risco, ou seja, mostram a probabilidade de obtenção de níveis de VPL e da TIR inferiores àquela correspondente a cada um dos 20 níveis de probabilidade, de 0 a 100%, divididos em classes de 5%. Este resultado deriva do critério da distribuição de probabilidade acumulada do VPL e da TIR permite realizar a escolha da alternativa com base em determinada possibilidade de garantir a melhor viabilidade do projeto, em dado nível de aceitação do risco por parte do tomador de decisão (AMBROSI, 2001).
RESULTADOS E DISCUSSÃO 10 CONGRESSO INTERNACIONAL DE BIOENERGIA De modo geral a cultura do Eucalyptus spp é conduzida em um ciclo de 6 anos. Em alguns casos pode ser realizada a 2ª colheita, mas é necessário que o material genético utilizado, apresente taxa adequada de sobrevivência pós colheita e se adeque à idade do plantio. Deste modo foi considerado apenas um ciclo de exploração da cultura. O ano do plantio ou implantação apresenta o mais elevado custo dentro do ciclo da cultura do Eucalyptus spp, sendo os custos dos insumos, os valores que mais oneram a exploração da espécie. Os valores determinísticos dos custos de plantio e manutenção da cultura podem ser observados na Tabela 1 e no Gráfico1. Tabela 1. Custos de plantio e manutenção de florestas de Eucalyptus spp na região de Botucatu por hectare. Table 1. Planting and maintenance costs of Eucalyptus spp forests in Botucatu per hectare. ANO Manual Mecanizado Insumos Deslocamento Total Geral ANO 00 R$ 912,50 R$ 775,07 R$ 2.205,75 R$ 400,00 R$ 4.293,32 ANO 01 R$ 662,50 R$ - R$ 594,80 R$ - R$ 1.257,30 ANO 02 R$ 37,50 R$ - R$ 20,00 R$ - R$ 57,50 ANO 03 R$ 37,50 R$ - R$ 10,00 R$ - R$ 47,50 ANO 04 R$ 25,00 R$ - R$ 20,00 R$ - R$ 45,00 ANO 05 R$ 25,00 R$ - R$ 20,00 R$ - R$ 45,00 Total R$ 5.745,62 Gráfico 1. Custos de implantação e manutenção de uma floresta de Eucalyptus spp com o ciclo de seis anos. Graph 1. deployment and maintenance costs of a Eucalyptus forest spp with the six-year cycle. O primeiro ano do cultivo responde por 78% do custo da exploração. Os custos dos insumos são os mais elevados e respondem por 51% do ano de implantação, o restante é dividido entre as operações manuais 21%, operações mecanizadas 18% e pelo transporte dos insumos que representam cerca de 9% dos custos de plantio. Os itens que mais oneraram o custo dos insumos no primeiro ano foram, as adubações (47%), sendo essas realizadas em duas adubações com dois formulados de NPK, 04-30-10 e NPK 20-05-20 e a compra das mudas de Eucalyptus spp (29%).
Gráfico 2. Participação das categorias em relação aos custos do primeiro ano, ano de implantação. Figure 2. Share of cost categories for the first year of implementation year. Considerando o preço da madeira de R$56,00 por metro cúbico, obtem-se uma receita bruta de R$17.400 por hectare, e uma receita líquida de R$11.654,38 por hectare, no ciclo de 6 anos (Tabela 2). Tabela 2. Fluxo de caixa do cultivo do Eucalyptus spp. Table 2. Cash Flow of Eucalyptus spp crop. ANO Custos Receitas Fluxo de Caixa ANO 00 R$ 4.293,32 R$ - -R$ 4.293,32 ANO 01 R$ 1.257,30 R$ - -R$ 1.257,30 ANO 02 R$ 57,50 R$ - -R$ 57,50 ANO 03 R$ 47,50 R$ - -R$ 47,50 ANO 04 R$ 45,00 R$ - -R$ 45,00 ANO 05 R$ 45,00 R$ 17.400,00 R$ 17.355,00 Total R$ 11.654,38 Foram considerados os seguintes parâmetros para a estimativa das funções de distribuição de probabilidade: para as taxas de juros a distribuição triangular sendo o valor mínimo de 7,25%, modal 10% e o máximo é o de 13%. Para o preço recebido pela madeira utilizou-se a distribuição triangular com o mínimo de R$30,00, moda de R$32,00 e o máximo de R$36,00 por metro estéreo. A seguir são apresentados os resultados estatísticos do Valor Presente Líquido e da Taxa Interna de Retorno (Tabela 3). Tabela 3. Indicadores dos valores do Valor Presente Líquido e a Taxa Interna de Retorno. Table 3. Indicators of the values of Net Present Value and Internal Rate of Return. Indicadores VPL TIR Mínimo R$ 2.645,20 21% Máximo R$ 6.568,12 27% Média R$ 4.379,15 24% Desv Pad R$ 648,31 1% Mediana R$ 4.345,33 24% Moda R$ 4.219,09 24% Variância 420311,1158 0,000102945 O valor mínimo obtido no VPL foi de R$ 2.645,20 o que torna o projeto viável economicamente. A mínima de 21%, maior que a taxa de desconto de 12,25%, que é a taxa mínima de atratividade indica também que o projeto é viável. O VPL modal foi de R$ 4.219,09 por hectare também aponta para a viabilidade do projeto. O mapeamento de risco representa a probabilidade de obtenções do Valor Presente Líquido e a Taxa Interna de Retorno em diferentes níveis de risco Tabela 4.
Tabela 4. Percentis de risco do Valor presente Líquido (VPL) e da Taxa Interna de Retorno (TIR), dados do ano de 2014 no da região de Botucatu. Table 4. Risk percentiles of this Net Value (NPV) and Internal Rate of Return (IRR), 2014 year data in the Botucatu region. Percentil VPL TIR 5% R$ 3.357,37 23% 10% R$ 3.552,08 23% 15% R$ 3.705,23 23% 20% R$ 3.819,97 23% 25% R$ 3.914,35 23% 30% R$ 4.003,84 24% 35% R$ 4.088,98 24% 40% R$ 4.176,17 24% 45% R$ 4.256,76 24% 50% R$ 4.345,33 24% 55% R$ 4.431,33 24% 60% R$ 4.527,32 24% 65% R$ 4.616,78 25% 70% R$ 4.713,67 25% 75% R$ 4.819,96 25% 80% R$ 4.936,61 25% 85% R$ 5.071,87 25% 90% R$ 5.248,84 26% 95% R$ 5.503,55 26% Produtores pouco propensos ao risco a um nível de, por exemplo, 25%, podem obter um VPL de no máximo R$ 3.914,35 por hectare. Produtores mais propensos a riscos, por exemplo a um nível de risco de 90% os valores de obtenção do VPL e da TIR são R$ 5.248,84 e 26% respectivamente, ou seja, existe a chance de 90% dos valores a serem obtidos ser menor que R$ 5.248,84 e 26% do VPL e da TIR. Ainda em relação a Tabela 4 verifica-se que em todos os níveis de probabilidade ocorreram valores positivos o que indica que a produção de Eucalyptus spp na região de Botucatu é economicamente viável. Sobre a relação das variaveis estimadas e o resultado obtido, pode-se dizer que a taxa de juros é a variavel que mais influenciano VPL. O preço da madeira é a variavel que mais influencia o TIR, positivamente e no VPL ela influencia positivamente em 58%. A adubação influencia negativamente em ambas análises Figura 1. Coeficiente de correlação entre as váriaveis analisadas e o VPL. Figure 1. Correlation coefficient between the variables and the NPV.
Figura 2. Coeficiente de correlação entre as váriaveis analisadas e o TIR. Figure 2. Correlation coefficient between the variables and the IRR. CONCLUSÃO O cultivo de euclipto em um ciclo de seis anos é economicamente viável de acordo com o VPL e a TIR para todos os níveis de risco no investimento. As variáveis que mais interferem nos valores do VPL são a taxa de juros e o preço recebido pela madeira no final do ciclo da floresta. Para a TIR, os valores que mais influenciam são o preço recebido pela madeira e os custos dos insumos, mais especificamente a adubação de cobertura com o NPK 20-05-20. AGRADECIMENTOS À CAPES, pelos recursos financeiros, tais como, bolsa de pós-graduação. À Faculdade de Ciências Agronômicas (FCA-UNESP) e o Departamento de Economia, Sociologia e Tecnologia por oferecer estrutura e condições de realização deste trabalho. REFERÊNCIAS CASAROTO FILHO, N.; SIQUEIRA, J. analise de risco na avaliação de projetos de investimento: uma aplicação do método de Monte Carlo. Caderno de Pesquisa em Administração, São Paulo, v.1, n. 6, p. 62-75, 1998. GITMAN, L. J. Princípios da administração financeira. São Paulo: Habra, p. 841, 2002. INDUSTRIA BRASILEIRA DE ÁRVORES IBÁ. Indicadores de desempenho do setor nacional de árvores plantadas referentes ao ano de 2013. Brasília: IBÁ, 2014. SIMIONI, F. J.; HOEFLICH, V. A. Avaliação de risco em investimentos florestais. Boletim de Pesquisa Florestal, Colombo, n. 52, p. 79-92, jan. /jun. 2006. VIERA, M., SCHUMACHER, M. V., TRÜBY, P., ARAÚJO, E. F. Biomassa e nutrientes em um povoamento de Eucalyptus urophylla x Eucalyptus globulus, em Eldorado do Sul-RS. Ecologia e Nutrição Florestal, v. 1, n. 1, p. 1-13, 2014.