Decisões de investimento em contexto de risco e incerteza

As noções de risco e incerteza são dois termos básicos no contexto de qualquer tomada de decisão.

Em termos de definições, podemos dizer que risco corresponde ao resultado futuro desconhecido cuja probabilidade de ocorrência se pode definir. Quanto à incerteza, esta define-se como o resultado futuro desconhecido, sem que se possa atribuir uma probabilidade de ocorrência.

Neste sentido, as metodologias de avaliação de investimentos devem contemplar a incerteza para que o processo esteja alinhado com a estratégia da organização. As más decisões de investimento podem comprometer a sustentabilidade da empresa e levar a mesma à falência. Por outro lado, uma gestão competente aliada a um projeto de investimento oportuno são fulcrais para o sucesso a longo prazo (Mendes, 2017).

Numa análise e avaliação de projetos de investimento podem surgir com dois tipos de risco: o risco económico e o risco financeiro.

O risco económico reflete na forma como os acontecimentos afetam os resultados operacionais, sendo que este tipo de risco está associado à vertente comercial e à vertente tecnológica. Já o risco financeiro está relacionado com problemas de liquidez ou de solvabilidade da empresa, traduzindo-se no mau desempenho a curto prazo e a médio/longo prazo, respetivamente. No entanto, é percetível a relação entre estes dois tipos de risco, sendo que o risco económico acabará por se refletir no risco financeiro.

Existem métodos que permitem a mitigação deste tipo de imbróglios na avaliação de investimentos, sendo estes apresentados no ponto que se segue.

Práticas de mitigação de risco e incerteza

1. Análise de Sensibilidade e Análise de Cenários

Esta análise complementa a planificação de projetos de investimento, uma vez que se trata de uma análise dos estudos de viabilidade realizados, com o fim de medir a sensibilidade dos indicadores económicos e financeiros a determinadas variáveis, bem como o grau de incerteza e risco.

Sendo que qualquer estudo de viabilidade contempla uma certa incerteza, por forma a ultrapassar esta situação, estabelecem-se cenários e analisam-se minuciosamente os mesmos.

Esta análise é uma das técnicas mais utilizadas e poderá, ainda, ser complementada com a análise de cenários, ajudando a ampliar a capacidade de previsão de mudança na situação económica. Esta análise de cenários pode contemplar vários cenários, designadamente um cenário realista (sendo este a base do estudo), um cenário muito pessimista, um cenário medianamente pessimista, um cenário otimista e um cenário muito otimista. Posteriormente, são simuladas variações positivas e negativas, ou ambas simultaneamente, por forma a analisar a reação dos indicadores ao mesmo. Caso os indicadores se tornem muito desfavoráveis após reduzidas reduções nas vendas ou após reduzidos aumentos dos custos, o projeto apresenta um grau de risco muito elevado.  

Em suma, esta prática estuda o efeito que a alteração de uma variável de entrada (input) pode ocasionar nos resultados finais (outputs).

Apresentamos abaixo uma tabela resumo das vantagens e desvantagens da análise de sensibilidade.

2. Árvores de Decisão

Trata-se de uma técnica que permite analisar várias decisões de investimento que ocorrem de forma sequencial no tempo.

Consiste numa representação gráfica de um conjunto de ações alternativas que surgem ao longo do horizonte temporal de análise (uma decisão de  investimento inicial pode ser desdobrada num conjunto de decisões que pode ser escalonada em momentos temporais sequenciais – decide-se por um “projeto piloto”), com o objetivo de auxiliar o processo de tomada de decisão no imediato, que advém:

• das mudanças da envolvente (ou estados da natureza) e;
• de um conjunto muito diverso de decisões suscetíveis de serem tomadas.

As árvores de decisão são, normalmente, representadas por um gráfico, efetuando- se a sua leitura da esquerda para a direita: desde a raiz  (uma decisão inicial ou um resultado incerto) até às extremidades dos ramos ou folhas.

Elementos-chave:

• Nós de decisão: representam as escolhas (mutuamente exclusivas) que podem ser efetuadas pelo decisor;
• Nós de incerteza: representam acontecimentos possíveis (estados da natureza ou cenários) a que estão associadas probabilidades de ocorrência;
• Resultados ou desenlaces (folhas): representam o impacto final das ações tomadas pelos decisores.

3. Simulação de Monte Carlo

A Simulação de Monte Carlo é a técnica de medição do risco e da incerteza das decisões de investimento mais completa pois agrega num só modelo a sensibilidade, a distribuição de probabilidades e a correlação entre as principais variáveis do processo.

Num processo interativo são geradas aleatoriamente combinações de variáveis que determinam um número elevado de valores para os critérios tradicionais de avaliação de investimentos (VAL, TIR, Payback, entre outros).

Agrega num único modelo a sensibilidade, a distribuição de probabilidades e a correlação entre as principais variáveis do processo, verificando a sensibilidade dos outputs a cada variável.

A cada variável-chave (quantidades vendidas, preço de venda, custo unitário variável das vendas, custos fixos, dimensão do mercado, quota de mercado, etc.) é associada uma função de distribuição de probabilidades (ajustada à sua natureza: máximo, mínimo, média e desvio-padrão).

Cada combinação de variáveis (milhares ou centenas de milhares, num processo iterativo) gera aleatoriamente um determinado resultado (medido pelos critérios tradicionais de avaliação de investimentos).

A simulação (ao contrário da análise de cenários) analisa todas as hipóteses de combinação entre as variáveis, produzindo um conjunto possível de resultados (por exemplo, usando o VAL e/ou a TIR).

Etapas a seguir:

1. Modelar equações que representem as relações entre as variáveis com o objetivo de determinar o resultado;
2. Especificar a distribuição de probabilidade subjacente a cada variável (normal, lognormal, triangular, uniforme, poisson, logística, etc.);
3. Determinar o resultado gerado (VAL, por exemplo) por cada “extração” aleatória das variáveis;
4. Repetir (tantas vez quanto necessárias) as etapas de 1 a 3.

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