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7. Análise do Risco e da Incerteza
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7 7.1 Incerteza e Risco: Noções de Incerteza e
Risco
AP João Soares 2
A noção de risco está associada a uma situação de incerteza que pode envolver
custos ou penalizações grandes Perigo
Literatura económica e em particular desta área
Fala-se de risco quando se consegue probabilizar a incerteza
Linguagem corrente
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AP João Soares 3
FUTURO INCERTEZA Decisão de
Investir
Várias Decisões
Preços Localização Capacidade do Investimento Inicial
Volume de Produção
Taxa de Atualização
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Por exemplo, numa decisão sobre os preços de venda a considerar na análise estão implícitas diversas hipóteses sobre acontecimentos futuros: • Aumento ou diminuição do custo das Matérias - Primas
• Comportamento dos concorrentes atuais.
• Aparecimento de concorrentes novos.
• Envolvente político-social
• Rede de transportes
• Etc.
AP João Soares 4
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Tipos de risco por Natureza :
AP João Soares 5
1. Risco Económico Relacionado coma probabilidade dos resultados de exploração se situarem ou não nos níveis esperados. Depende de variáveis económicas
1.1 De origem comercial • Produtos • Vendas, preços, … • Factores de Produção
1.2 De origem tecnológica • Eficiência da tecnologia • Processo técnico-produtivo • Equipamentos e instalações
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AP João Soares 6
2. Risco Financeiro Resulta da provável afectação da solvabilidade da empresa, a curto prazo ( tesouraria de exploração ) ou a médio e longo prazo ( estrutura financeira)
Risco Económico Risco Financeiro
Mas: Risco Financeiro pode ter origens só financeiras
Repercute-se
• Ex : Decisão de financiamento do investimento
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7.2 - Técnicas e Indicadores para avaliação de incerteza e risco
AP João Soares 7
1 . Taxa de atualização e prémio de risco
2. Solvabilidade Mínima
3. Ponto Crítico
4. Análise de Sensibilidade
5. Simulação. Método de Hertz 6. Teoria da Decisão: Algoritmos p/ decisão em caso de incerteza 7. Análises à posteriori.
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1 - Taxa de Atualização e Prémio de Risco
AP João Soares 8
§ Como vimos anteriormente, a incorporação de um prémio de risco na taxa de atualização, nomeadamente no cálculo da rcp é a primeira opção para atender ao risco de um projeto.
§ M a s p o d e m - s e u t i l i z a r m é t o d o s
complementares de análise, nomeadamente para analisar e avaliar as principais fontes internas de risco ou incerteza.
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2- Solvabilidade Mínima ou Autonomia Financeira
AP João Soares 9
• Fixa-se um valor mínimo para a solvabilidade total anual ( por exemplo > =1/3) que nunca poderá ser ultrapassado
=> Não poder ser inferior a 1/3 • Método útil para avaliação do risco financeiro de projeto, utilizado sobretudo por instituições financeiras: Solvabilidade Total =
Capital Próprio
Ativo
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3. Ponto Crítico de Vendas
AP João Soares 10
• Assenta na divisão : Gastos Fixos Gastos Variáveis • Com base na Demonstração de Resultados na ótica da contribuição No modelo assumem-se algumas simplificações face à realidade:
§ Custos variáveis proporcionais às vendas: • Os preços dos fatores são insensíveis às quantidades
compradas (não há descontos de quantidade nas compras) • Não há economias ou deseconomias de escala.
• Não se consideram stocks de Matéria Prima nem de Produtos Acabados:
=> Tudo o que é comprado é consumido e Tudo o que é produzido é vendido.
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Cálculo do Ponto Crítico* de Vendas
AP João Soares 11
• DADOS : Q - Quantidades produzidas e vendidas p - Preço de venda unitário cvu - Custo variável unitário CF - Total dos Custos Fixos CV - Total dos Custos Variáveis
Ponto Crítico = Nível de atividade a partir do qual a empresa passa a ter lucro, a ser rentável , i.e.:
Lucro = 0 <=> PQ - CV - CF = 0 <=> PQ – cvu × Q - CF = 0 <=>
( p -cvu) × Q - CF = 0 <=> mcu × Q = CF <=> Q = CF / mcu
*Diz-‐se Ponto Crí0co operacional, por não envolver resultados não operacionais (financeiros)
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O Ponto Crítico de Vendas
AP João Soares 12
A) em Quantidades
Qc = CF p-cvu mcu
= Total dos Custos Fixos
Margem de contribuição unitária
B) em Valor Rc =
p x CF p-cvu mcu
= CF p-cvu
p = CF
mcu %
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Análise Gráfica do Ponto Crítico de Vendas
AP João Soares 13
$ Rc
Qc Q
Custos Fixos
Custos Variáveis ( cvu×Q)
Total dos Custos (CF + cvu×Q)
Zona de Prejuízo
Zona de Lucro
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Análise custo-volume-lucro: o modelo do ponto crítico (Break Even)
• Uma empresa têxtil produz camisas para o mercado nacional, que vende com uma marca própria.
• Tem prejuízo. Labora a 50% da sua capacidade produtiva, vende 120.000 camisas por ano a um preço unitário de 40 €, tendo estas um custo médio (i.e. unitário) superior: de 45 €.
• Um cliente estrangeiro procura a empresa, visando contratualizar a
fabricação de mais 50.000 camisas, a vender para o mercado externo, com a marca dessa empresa. Contudo, devido nomeadamente à concorrência chinesa, só está disposta a pagar 38 € por cada camisa.
AP João Soares 14
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Análise custo-volume-lucro: o modelo do ponto crítico (Break Even)
• O que aconselha a empresa portuguesa a fazer? Rejeitar ou aceitar a proposta? Porquê?
• E se no exemplo anterior lhe disserem que os Custos Fixos totais da
empresas são 1.200.000 €., e que o custo variável unitário é constante. Acha que é de aceitar ou não?
• E se a empresa se restringisse ao mercado nacional, quanto teria que vender para sair do vermelho - ter lucro zero? Vejamos como saber!
AP João Soares 15
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AP João Soares 16
• Noutra óptica:
Para uma Q fixada posso determinar o preço mínimo para que:
M. Contribuição Total = Custos Fixos => Lucro = 0 Q ( p-cvu) = CF
P = CF / Q + cvu
Medidas de Risco envolvendo o Ponto Crítico de Vendas
Medida de Risco em avaliação de projectos :
Ponto crítico em ano cruzeiro Capacidade produtiva instalada
ou, Ponto crítico em ano cruzeiro Mercado Potencial
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O Ponto Crítico Financeiro
AP João Soares 17
Define-se como a série de valores de vendas ou as vendas médias que anulam o VAL.
Vantagem: Consideração do factor tempo, implicando que no modelo em Excel nomeadamente as vendas de cada ano se relacionem por uma fórmula.
No modelo Custo-Volume-Resultados Todos os Gastos, incluindo os financeiros, terão que ser classificados como variáveis e fixos. ⇒ Qc = Gastos Fixos / Margem de Contribuição ⇒ Lucro Antes de Impostos = Qc*Preço se se considerar o irc ⇒ Calcula-se diretamente o Resultado Líquido
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AP João Soares 18
Ex.: Ponto Crítico de Vendas
$ Rc
Qc Q
Custos Fixos
Custos Variáveis
Total dos Custos
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AP João Soares 19
Ex.: Ponto Crítico Financeiro
VA $
Qc Q
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Margem de Segurança
AP João Soares
20
Se Vendas = 120 e Vendas críticas = 100 ⇒ Margem de Segurança = 20%
As vendas estão 20% acima do valor correspondente a Lucro = 0
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4. ANÁLISE DE SENSIBILIDADE E ANÁLISE DE CENÁRIOS
AP João Soares 21
Analisar todos os parâmetros do projeto
Determinar as variáveis críticas ou sensíveis
i.e. Variáveis com maior grau de incerteza e susceptíveis de alterar a rendibilidade do projeto.
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AP João Soares 22
• São normalmente pontos sensíveis a considerar:
Ö Montante das despesas totais de investimento Ö Período de gestação do projecto Ö Preços de venda Ö Quota de mercado (quantidade a vender) Ö Preços de compra de matérias primas e subsidiárias Ö Custos de pessoal Ö Inflação esperada Ö …
ANÁLISES DE SENSIBILIDADE E DE CENÁRIOS
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AP João Soares 23
Mapas de investimento e exploração em que as rubricas estão interligadas
ou seja MODELO por exemplo:
Δ Vendas Δ Custos Variáveis Δ Qdes Vendidas Δ Resultados Líquidos etc.
Cálculo Automático computador Folha de Calculo ou outro software equivalente
ANÁLISES DE SENSIBILIDADE E DE CENÁRIOS
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AP João Soares 24
Cuidados a ter:
§ Não introduzir demasiados cenários. É inútil ! § Não mexer simultaneamente em muitas variáveis.
Fica sem se ter uma ideia dos diferentes impactos § Analisar efeitos cruzados (elasticidades)
ex: Δ preço ⇒ Δ quantidades vendáveis ?
§ Face à variação de diversas rubricas é preferível a construção de árvores de resultados, que têm como principal vantagem a clareza de exposição
ANÁLISES DE SENSIBILIDADE E DE CENÁRIOS
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AP João Soares
25
Quantidades Preços Custos VAL TIR PBP
Optimista 90% 3.664.933 92,8% 2,75Optimista Base 100% 3.612.418 89,9% 2,89
110% Pessimista 110% 3.560.269 87,1% 3,03
Optimista 90% 3.258.047 87,1% 3,01Optimista Base Base 100% 3.206.179 84,4% 3,12
110% 100% Pessimista 110% 3.154.515 81,7% 3,25
Optimista 90% 2.852.191 81,3% 3,24Pessimista Base 100% 2.800.673 78,6% 3,39
90% Pessimista 110% 2.749.075 76,1% 3,56
Optimista 90% 3.261.768 87,4% 3,00Optimista Base 100% 3.209.840 84,6% 3,11
110% Pessimista 110% 3.158.141 82,0% 3,23
Optimista 90% 2.892.685 82,1% 3,20Cenário Base Base Base Base 100% 2.841.168 79,4% 3,34
100% 100% 100% Pessimista 110% 2.789.578 76,9% 3,51
Optimista 90% 2.524.098 76,5% 3,49Pessimista Base 100% 2.472.488 73,8% 3,70
90% Pessimista 110% 2.420.900 71,3% 3,94
Optimista 90% 2.859.443 81,8% 3,21Optimista Base 100% 2.807.925 79,1% 3,35
110% Pessimista 110% 2.756.336 76,6% 3,52
Optimista 90% 2.527.721 76,8% 3,47Pessimista Base Base 100% 2.476.115 74,1% 3,67
90% 100% Pessimista 110% 2.424.527 71,6% 3,91
Optimista 90% 2.195.901 71,4% 3,87Pessimista Base 100% 2.144.336 68,8% 4,18
90% Pessimista 110% 2.094.805 66,3% 4,56
Árvore de ResultadosANÁLISES DE SENSIBILIDADE
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5 . Modelos de simulação para análise do risco. O Método de Hertz.
AP João Soares 26
Método proposto por Hertz, primeiramente aparecido na Harvard Business Review ( Jan/Fev 64)
§ É um método de simulação, que constitui uma evolução das técnicas e problemas atrás referidos na análise de sensibilidade, mas assente agora na observação dos resultados através de: • geração de n sequências de cash flows • a partir da distribuição probabilística de algumas das variáveis
em análise.
• Há hoje softwares muito divulgados assentes no Método de Monte Carlo – “@RISK”, “Crystal Ball”.
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AP João Soares 27
Passos do Método
1º) Perante o quadro de Análise do Investimento ( Despesas de de investimento e conta de exploração)
Definir as variáveis sensíveis , i.e., a probabilizar
EX: Preço de venda Quantidades vendidas
Custo das Matérias Primas etc
Método de Hertz para Análise do Risco
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AP João Soares 28
2º) Para cada rubrica escolhida definir intervalos de variação e as probabilidades em cada intervalo
EX: Preço de venda para os períodos do projeto
Ano1 Ano2 Ano3 Ano4 Ano5
1500€ 1500€ 1600€ 1600€ 16503
Ação da concorrência, ou outras, podem fazer variar aqueles valores Entre - ∞ e -20% (exc).............................................................. 0% De -20% a -10% (exc).............................................................10% De -10% a +10% (exc).............................................................70% De +10% a +30% (exc) ..........................................................20%
Método de Hertz para Análise do Risco
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AP João Soares 29
3º) Construir para cada rúbrica escolhida probabilidades acumuladas
EX: Intervalo de preços Probabilidades Acumuladas
x < 0.8 p 0 x < 0.9 p 0.1 x < 1.1 p 0.8 x < 1.3 p 1
4º)Gerar um nº aleatório entre 0 e 1 ( pseudo-aleatório, através de
um computador) que vai indicar o intervalo “sorteado”
A probabilidade de “sair” um intervalo é proporcional à sua amplitude
Método de Hertz para Análise do Risco
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AP João Soares 30
3º) Construir para cada rúbrica escolhida probabilidades acumuladas
Método de Hertz para Análise do Risco
4º)Gerar um nº aleatório entre 0 e 1 ( pseudo-aleatório, através de um computador) que vai indicar o intervalo “sorteado”
A probabilidade de “sair” um intervalo é proporcional à sua amplitude
Probabilid Intervalo
de preços Probabild acumulada
• Entre - ∞ e -20% (exc) 0% x < 0.8 p 0
• De -20% a -10% (exc) 10% x < 0.9 p 0,1
• De -10% a +10% (exc) 70% x < 1.1 p 0,8
• De +10% a +30% (exc) 20% x < 1.3 p 1
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AP João Soares 31
5º) Gerar um 2º número aleatório que vai determinar o valor específico, dentro do intervalo da rubrica.
= limite inferior do intervalo + 2º número Aleatório x amplitude do intervalo Repete-se o mesmo para todas as rubricas. • Fazem-se quantas vezes( iterações) se quiser - n 6º) Com as n iterações realizadas obtêm-se n conjuntos de cash-
flows que permitem calcular :
n TIR’s n VAL’s n Pay - Backs
Método de Hertz para Análise do Risco
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AP João Soares 32
7º) Para cada um dos indicadores constrói-se um mapa com :
• Histograma • Média • Desvio Padrão • Quartis
Que permitem analisar a concentração, dispersão e outras características do risco do investimento.
Método de Hertz para Análise do Risco
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AP João Soares 33
Método de Hertz para Análise do Risco
050010001500200025003000
<0
[0;600000]
[600000;1200000]
[1200000;1800000]
[1800000;2400000]
[2400000;2600000]
[2600000;2800000]
[2800000;3000000]
[3000000;3200000]
[3200000;3400000]
[3400000;4000000]
>4000000
VALVAL
QuartisMínimo -2.278.7061º 2.649.7122º 2.836.6243º 3.023.034Máximo 10.101.971
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AP João Soares 34
Método de Hertz para Análise do Risco
010002000300040005000
<0
[0;20%]
[20%;40%]
[40%;50%]
[50%;60%]
[60%;70%]
[70%;75%]
[75%;80%]
[80%;90%]
[90%;100%]
[100%;110%]
>110%
TIR
TIRQuartisMínimo 7,8%1º 74,7%2º 77,7%3º 80,7%Máximo 167,2%
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AP João Soares 35
Método de Hertz para Análise do Risco
05001000150020002500300035004000
<1
[1;2]
[2;2.5]
[2.5;2.75]
[2.75;3]
[3;3.25]
[3.25;3.5]
[3.5;3.75]
[3.75;4]
[4;5]
[5;6]
>6
PBP
PBPQuartisMínimo 1,551º 3,212º 3,363º 3,54Máximo 9,68
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6. Algoritmos para decisão em caso de incerteza
AP João Soares 36
• Situações em que não existe informação probabilística Várias Estratégias Vários Cenários Exemplo: ---- Quadro Base (VAL’s): Estratégia Cenários
C1 C2 C3 E1 500 200 100 E2 300 175 150 E3 200 180 160
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AP João Soares 37
A ) LAPLACE
“ Princípio da razão insuficiente “ Equiprobabilidade
E[VALs,E1] = (500+200+100)/3 = 800/3 E[VALs,E2] = (300+175+150)/3 = 625/3 E[VALs,E3] = (200+180+160)/3 = 540/3 Escolho a estratégia E1
B ) WALD Pessimismo --- Maximin
min (E1) = 100 min (E2) = 150 min (E3) = 160
Maximin = 160 Escolho a estratégia E3
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AP João Soares 38
C ) MaxiMax ( optimismo)
Max (E1) = 500 Max (E2) = 300 Max (E3) = 200
MaxiMax = 500 Escolho a estratégia E1
D ) Hurwicks coeficiente de optimismo - α (entre 0 e 1) média ponderada dos extremos EX: α = 0.7
E1 500*0.7 + 100*0.3 = 380 E2 300*0.7 + 150*0.3 = 255 E3 200*0.7 + 160*0.3 = 188
Escolho a estratégia E1
Escolho E1 (380)
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AP João Soares 39
E) SAVAGE ( “MiniMax Regret”- minimizar o máximo arrependimento) Matriz de Arrependimentos
Estratégia Cenários C1 C2 C3
E1 0 0 60 E2 200 25 10 E3 300 20 0 minimax 60 ---------- Escolho a estratégia E1
Max E1 = 60 Max E2 = 200 Max E3 = 300
FIM Cap 9
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7. Análises à posteriori. • Soares J.O., Cou:nho M.C., Mar:ns C.V. (2007), “Forecas:ng
Errors in Capital Budge:ng: a mul:-‐firm post-‐audit study”, The Engineering Economist, 52 (1), pp. 21-‐39.
AP João Soares 40
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“Forecas0ng Errors in Capital Budge0ng: a mul0-‐firm post-‐audit study”
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