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Avaliação da Viabilidade Econômico-Financeira em Projetos

Avaliação da Viabilidade Econômico-Financeira em Projetos. Elias Pereira. Aula 6 - Análise de sensibilidade. Avaliação da Viabilidade Econômico-Financeira em Projetos. Ementa e Datas 30/10/2012 - Montagem de Fluxo de Caixa de Projetos.

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Presentation Transcript


  1. Avaliação da Viabilidade Econômico-Financeira em Projetos Elias Pereira Aula 6 - Análise de sensibilidade

  2. Avaliação da Viabilidade Econômico-Financeira em Projetos Ementa e Datas 30/10/2012 - Montagem de Fluxo de Caixa de Projetos. 06/11/2012 - Avaliação de fluxos de caixa pelos métodos do Valor Presente Líquido. 13/11/2012 - Taxa Interna de Retorno e Pay-Back. 27/11/2012 - Seleção de Projetos. 04/12/2012 - Avaliação de projetos em condições de incerteza. 11/12/2012 - Análise de sensibilidade. 12/12/2012 – Apresentação dos projetos.

  3. Análise Quantitativa dos Riscos Visa analisar numericamente a probabilidade de cada risco e sua consequência nos objetivos do projeto; Geralmente e associada a cada risco uma função de probabilidade (ou range de estimativas); A análise quantitativa é realizada com base nos riscos priorizados na análise qualitativa, quando esse for realizado, por afetarem potencial e significativamente os objetivos do projeto.

  4. Análise Quantitativa dos Riscos Técnicas de representação e coleta de dados: Entrevistas: técnica para quantificar a probabilidade; Distribuições de probabilidades: por impossibilidade de se obter amostras da população (ou simplicidade); Opinião especializada: pode ser fornecida por um grupo ou indivíduo que tenha conhecimento especializado; Consultores; Outras unidades da empresa; Associações de classe; Grupos da indústria.

  5. Análise Quantitativa dos Riscos Métodos e ferramentas: Análise de valor esperado: calcular o EMV do risco a partir de sua probabilidade e impacto; Análise de arvore de decisão: escolha de uma ou outra alternativas disponíveis, indica a decisão que produz o valor esperado; Modelagem e Simulação: o normal é o uso da técnica de Monte Carlo; Análise de sensibilidade: determinação de quais riscos tem maior potencial de impacto. Varia-se um elemento de risco, observando o efeito nos objetivos do projetos quanto aos outros elementos.

  6. Análise de valor esperado Envolve avaliação numérica da probabilidade e do impacto; O valor esperado é uma avaliação estatística do valor do risco, não uma previsão de custos final considerando a ocorrência ou não do risco; VE = (probabilidade de ocorrência) x (valor em risco)

  7. Análise de valor esperado Como avaliar: Melhor caso: acontecem todas as coisas boas nenhuma má; Pior caso: acontecem todas as coisas más e nenhuma boa; O valor final provavelmente ficará entre o melhor e o pior caso; O valor esperado a nível de projeto é igual a soma dos valores esperados de cada evento do risco;

  8. Análise de valor esperado EXEMPLO Orçamento base do projeto atualizado = $ 5.000.000 Lista completa dos eventos de riscos do projeto x Eventos de riscos Probabilidade Impacto Valor esperado = Fornecedores entram em greve durante o projeto +$ 500.000 +$ 250.000 50% Protótipo funciona de primeira -$ 40.000 20% -$ 200.000 Tempestade de neve em março +$ 5.000 +$ 4500 90% Orçamento base do projeto atualizado = $ 5.214.500

  9. Análise de valor esperado Melhor caso: valor base menos a soma de todas as oportunidades. Pior caso: valor base mais a soma de todas as ameaças. Ameaça Oportunidade Ameaça $ 5.000.000 +500.000 +5000 $5.505.000 Melhor caso = • $ 5.000.000 • 200.000 Pior caso = • $ 4.800.000

  10. Árvore de decisão Árvores de decisão são diagramas que permitem mapear de maneira clara as alternativas e recompensas de várias decisões, bem como suas possibilidades de ocorrência; O método consiste em calcular o valor esperado atual do projeto com base nas diversas possibilidades de ocorrência; Maneira de apresentar toda a anatomia de uma decisão de investimento e apresentar a interação entre a decisão presente, eventos e decisões futuras possíveis e seus efeitos.

  11. Árvore de decisão

  12. Modelagem e Simulação Utiliza uma distribuição de probabilidade e a amostragem aleatória para aproximação de valores de determinada variável; Este método inicia com a definição de uma faixa de valores para uma variável (prazo ou custo) em cada atividade do projeto; Em seguida, seleciona-se a distribuição de probabilidade que melhor se ajusta à faixa de valores previamente estabelecida; A distribuição de probabilidade triangular é a mais conhecida na simulação de Monte Carlo devido a sua simplicidade, sendo que consiste em uma distribuição contínua, descrita por três valores: mínimo, mais provável e máximo.

  13. Análise de Sensibilidade Este método visa verificar a elasticidade dos resultados do projeto à variação de seus fatores críticos; Usa, geralmente, questões do tipo “e se”; Pode-se verificar a variável ou fator critico ao qual o VPL é mais sensível e avaliar até que valor do fator critico alterado o mérito do projeto resiste; Numa decisão entre projetos mutuamente excludentes, o decisor pode optar por aquele cuja atratividade resiste mais a tais variações.

  14. Análise de Sensibilidade Uma empresa está considerando a possibilidade de lançar um novo produto no mercado, que vai requerer um dispêndio de capital de R$ 65 mil. A empresa espera receber R$ 20 mil ao longo dos próximos 10 anos. A taxa do projeto é de 10% a.a. Qual o VPL do projeto? R$ 57.891,34 Se, com uma alteração do preço, o retorno fosse de R$ 10 mil, qual o novo VPL? R$ -3.554,33 Se, com uma alteração do preço, o retorno fosse de R$ 30 mil, qual seria o novo VPL? R$ 119.337,01

  15. Análise de Sensibilidade Uma empresa está considerando a possibilidade de lançar um novo produto no mercado, que vai requerer um dispêndio de capital de R$ 50 mil. A empresa espera receber R$ 7.500,00 ao longo dos próximos 10 anos. A taxa do projeto é de 5% a.a. Qual o VPL do projeto? Se, com uma alteração do preço, o retorno fosse de R$ 10 mil, qual o novo VPL? Se, com uma alteração do preço, o retorno fosse de R$ 30 mil, qual seria o novo VPL?

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