Risco e Incerteza num Projeto de Investimento

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Risco e Incerteza num Projeto de Investimento

ν Os retornos prometidos estão sujeitos a riscos e incertezas devido a diversos

fatores que ficam fora do controle da empresa: – Evolução tecnológicas; – Concorrentes, produtos complementares e substitutos; – Comportamento das economias nacionais e internacionais; – Variações climáticas

ν Na teoria da decisão, há uma distinção entre os termos RISCO e INCERTEZA,

pois depende do grau de imprecisão das estimativas. RISCO

ν Todas as ocorrências possíveis de uma certeza variável encontram-se sujeitas a

uma distribuição de probabilidade conhecida.

ν É baseado em experiências passadas ou no conhecimento de especialistas com

algum grau de precisão.

INCERTEZA ν A distribuição de probabilidades não pode ser avaliada. ν São situações de ocorrência não repetitivas ou pouco comuns na prática.

RESUMO

ν Risco é uma incerteza que pode ser medida. ν Incerteza é um risco que não pode ser avaliado.


Risco Probabilístico

ν A análise de risco procura determinar a probabilidade de um projeto de

investimento se tornar inviável.

ν Para análise, adota-se o critério do VPL e este será designado por f(VPL) a

função densidade de probabilidade do valor presente líquido.

Avaliação pelo Valor Econômico de um Projeto VAR / DP como medidas de RISCO

ν O risco é representado pela medida estatística do desvio padrão, indicando se o

valor médio esperado é representativo do comportamento observado. ν Ao analisar um projeto de investimento com base num resultado médio esperado, o desvio padrão passa a revelar o risco da operação(dispersão das variáveis em relação à média).

Técnicas mais utilizadas

ν ANÁLISE DE SENSIBILIDADE ν SIMULAÇÃO DE RISCO ν ÁRVORE DE DECISÃO


Análise de Sensibilidade ν

Testar a variação dos dados de entrada – Taxa de desconto – Vida útil do projeto – Valor do investimento – Custos e receitas operacionais – Etc. – Quando uma variação de um determinado dado de entrada altera o

resultado da viabilidade do projeto (VPL), diz-se que existe sensibilidade àquele dado.

EXEMPLOS SIMULAÇÃO DE RISCO ν Verifica as chances de insucesso do projeto. ν Informa o intervalo da rentabilidade do projeto e o valor mais provável, segundo

uma distribuição de probabilidades.

SIMULAÇÃO ν

É a representação dinâmica de um sistema mediante um modelo .

ν

A simulação dos dados permite o cálculo de diferentes combinações que probabilisticamente podem ocorrer.

ν

O resultado da simulação não é um índice, mas sim uma distribuição de frequências do mesmo. SIMULAÇÃO

ν O modelo mais simples e mais conhecido é o MÉTODO DE MONTE CARLO

aplicado à análise de investimentos, desenvolvido por DAVID B. HERTZ, em 1946: “Risk Anasisys in Capital Investment”.


– O método Monte Carlo é baseado na utilização de números aleatórios para

gerar resultados,segundo as distribuições de probabilidades correspondentes. SIMULAÇÃO

ν

O modelo de Hertz é uma aplicação do método MONTE CARLO e considera 9 variáveis para a análise do investimento: – Tamanho do mercado – Preço de venda – Taxa de crescimento do mercado – Fatia do mercado – market share – Valor do investimento – Valores residuais – Custos Operacionais – Custos Fixo – Vida útil dos equipamentos EXEMPLOS

ν SIMULAÇÃO MONTE CARLO

Aplicação Final ÁRVORES DE DECISÃO ν As árvores de decisão são diagramas esquemáticos que mostram os resultados

alternativos e a interdependência de escolhas em um processo de decisão. ν O diagrama tipo árvore é construído da esquerda para a direita, usando quadrados para pontos controláveis(de decisão) e círculos para fatos nãocontroláveis(acaso). ÁRVORES DE DECISÃO ν

As árvores de decisão são analisadas no sentido inverso(da direita para a esquerda), multiplicando os desfechos por suas respectivas probabilidades(que são atribuídas para cada fato ocasional). O mais alto valor esperado identifica o melhor curso de ação e entra no ponto de decisão anterior: E(X) = Σ[XP(X)].

– Isso, então, se torna o valor esperado para a próxima expectativa de ordem mais elevada, à medida que o análise.


RISCO SISTEMÁTICO X NÃO SISTEMÁTICO ν CAPM - Capital Asset Price Model

– Retorno de Mercado (rm) =

Prêmio pela espera do tempo passar Prêmio pelo risco de aplicar em mercado

+

RISCO RELATIVO – BETA Uma medida de risco de mercado: Beta (ß) RISCO RELATIVO FÓRMULA DO MODELO ν Uso do CAPM para estimar custo de lucros retidos

Custo Médio Ponderado de Capital (WACC) Valor para Credores e Valor para os Acionistas ν Valor da Empresa = Valor para os Credores + Valor para os Acionistas ν Valor para os Credores – é o valor presente dos fluxos de caixa devidos aos credores descontada a uma taxa de desconto compatível com o risco. ν Valor da Empresa para os Acionistas – Valor da Empresa - Valor das Dívidas F I M


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