Análise Econômica face a Incertezas

1. Análise Econômica face a Incertezas TECC - Economia de TI UFCG / CCT / DSC J. Antão B. Moura antao@dsc.ufcg.edu.br

2. Conteúdo • Revisão de probabilidades • Análise de cenários • Análise de opções reais

3. Motivação • Análise Financeira (Módulos 3 e 4) apresentada: • Contabilidade: visão a posteriori • Análise de retorno: visão a priori, mas “estática” • Precisamos de ferramentas para previsão face a “múltiplos cenários” e à dinâmica operacional da empresa / mercado

4. Revisão de Probabilidades TECC - Economia de TI Módulo 5.a

5. Referências • Qualquer livro sobre probabilidades • Redes Locais de Computadores: Protocolos de Alto Nível e Avaliação de Desempenho – Moura, J.A.B., Sauvé, J.P., Giozza, W.F. e de Araújo, J.F.M., McGraw-Hill, Cap. 7, pp.221-224

6. Teoria da Probabilidade • Revise seu curso (3-4 anos atrás) • Definição axiomática • Independência de eventos • Variáveis aleatórias • Distribuição de probabilidades

7. Probabilidade condicional • Para reduzir incerteza (devido à desinformação), condicione decisão: • Se ROI > 40%, investiremos no projeto • Qual a probabilidade de ROI > 40%? • Se tivermos informação sobre evento B, como determinar a probabilidade e A com base nesta informação, p(A|B)? p(A|B) = p(AB) / p(B) desde que p(B) > 0 OBS: Se A independe de B, quanto vale p(A|B)?

8. Eventos estatisticamente independentes • Dois eventos: p(AB) = p(A)p(B) • Três eventos: p(ABC) = p(A)p(B)p(C) e p(AB) = p(A)p(B) p(AC) = p(A)p(C) p(BC) = p(A)p(B) Obs: Se A, B independentes, p(A|B) = p(A)

9. Teorema da Probabilidade Total S B1 B2 Bn-1 Bn Bi, i = 1,2, ... n são mutuamente exclusivos e exaustivos: Bi Bj = øpara quaisquer valores de i,j distintos S =B1 UB2 U...UBn ... U A Da Figura: A = AS =AB1 UAB2 U...UAbn Conseqüentemente: p(A) = Σ p(ABi) e da Probabilidade Condicional: P(B) = Σ p(A|Bi) p(Bi)TPT n i=1 n i=1

10. Teorema de Bayes Do TPT e Probabilidade Condicional: p(A|Bi) p(Bi) p(Bi|A) = p(A) = Σ p(A|Bj) p(Bj) n j=1

11. Ilustração • Uma empresa tem dois processos de negócio apoiados pela TI. • Processo 1 apóia pequenas vendas (<R$ 10K) • Processo 2 apóia grandes vendas (>R$ 100K) • Histórico mostra que: • Processo 1 é responsável por 2/3 das vendas (P2 por 1/3) – não necessariamente da receita! • 10% das pequenas e 60% das grandes vendas são feitas para o Governo • QUESTÃO: Dada um nova venda para o Governo, qual a probabilidade de ser uma “grande venda”? (note o impacto na receita!)

12. Resposta • Defina: • B1 = pequena venda • B2 = grande venda • A = venda é realizada para o Governo • Questão: p(B2|A) = ? • Cálculos: • p(B1) = 2/3 • p(B2) = 1/3 • p(A|B1) = 1/10 • p(A/B2) = 6/10

13. TI & Governo • p(B2|A) = p(AB2) / p(A) • Do TPT: p(A) = p(AB1) + p(AB2) • De Bayes: p(B2|A) = p(A|B2) / p(AB1)+p(AB2) • Da Probabilidade Condicional: • p(AB1) = p(A|B1)p(B1) = 1/15 • p(AB2) = p(A|B2)p(B2) = 3/15 • Usando Bayes acima: p(B2|A) = ¾ • No caso desta empresa, aplicar TI para relacionamentos com Governo

14. Análise de Cenários TECC - Economia de TI Módulo 5.b

15. Referências • Scenarios: Unchartered Waters Ahead – Wack, P., Harvard Business Review, set-out 1985 • Scenario Planning: A Tool for Strategic Thinking, Schoemaker, P.J.H., Sloan Management Review, Vol.36, No.2, 1995, pp.25-40 • Scenario Planning, Ringland, G., Wiley, 1998 • Wharton on Managing Emerging Technologies, George S. Day, Paul J.H. Schoemaker e Robert E. Gunther (Editors), Wiley, 2000, 460pp. – Chapter 10 – Scenario Planning for Disruptive Technologies, Schoemaker, P.J.H. and Mavaddat, V.M., pp.206-241

16. Mais de um futuro possível • Tendências e incertezas: necessidade de previsões (indexadas por probabilidades) • Especialistas podem não ajudar: • “O fonógrafo...não tem valor comercial” – Thomas Edison, Inventor do próprio, 1880 • “Acho que o mercado mundial absorverá 5 computadores” -Thomas Watson, Fundador IBM, 1943 • “Não há razão para se ter um computador em casa” – Ken Olson, Fundador DEC, 1977 • Edison, Watson e Olson teriam se saído melhor se tivessem considerado múltiplos cenários (indexados por certas condições...)

17. Vários futuros • Construir visão de vários futuros • Desenvolver estratégia mais apropriada para o conjunto de futuros • Ajustar a estratégia dinamicamente ETI = estimar o valor/retorno de cada cenário • Análise de cenários

18. Cenários: 3 desafios • Incerteza (diferente de “risco” - quantificado por probabilidades) • Complexidade (confluência de várias forças – sociais, tecnológicas e econômicas; como elas se combinam e se correlacionam no tempo, influenciando a empresa) • Mudança de paradigma (alteração do status quo ou ambiente operacional: Web para Enciclopaedia Britannica) Cenários devem ser críveis (eliminar combinações implausíveis)

19. Lembrar de: • Detalhar as hipóteses (taxas de inflação, câmbio, poder aquisitivo do mercado, ...) • Argumentos de suporte para hipóteses adotodas: comparação com outras firmas, dados de mercado, tendências, incertezas • Citar referências, fontes • Atribuir valores às variáveis relevantes (volume de vendas, custos, investimentos, tempo, produtividade, ...) • Argumentos de suporte • Descrever os resultados esperados • Análise crítica, confiável

20. “Faixa” de cenários • Otimista, típico, pessimista • Atribuir probabilidade a cada um deles • Calcular média ou faixa de valores esperados • Ex: Estimar o valor de um site e-comm • Cenário otimista (10%): nenhum problema logística e receita dobrada, redução custos, 3 meses desenvolvimento • Cenário típico (60%): problemas com entrega a cada 10 pedidos, aumento de receita em 50%, aumento de custos em 10%, 6 meses desenvolvimento • Cenário pessimista (30%): problemas com entrega a cada 3 pedidos, aumento de receita em 20%, aumento de custos em 40%, 13 meses desenvolvimento • Resultado é faixa de valores, com probabilidades (mais realista)

21. Similaridade com Probabilidades • Cenário ~ Condicionamento de evento em outro (Probabilidade Condicional) • Conjunto de todos os cenários ~TPT • Combinação Probabilidades + Cenários para valorar TI de modo mais “crível”

22. Análise de Opções Reais TECC - Economia de TI Módulo 5.c

23. Referências • Wharton on Managing Emerging Technologies, George S. Day, Paul J.H. Schoemaker e Robert E. Gunther (Editors), Wiley, 2000, 460pp. – Chapter 12 – Managing Real Options, William F. Hamilton – pp.271-288 • Real Options, Trigeorgis, L., MIT Press, 1996

24. Limitações da Análise de Retorno • NPV, ROI não consideram “intangíveis” ou benefícios possíveis de um projeto (SoftROI) • Às vezes, maior valor está nas “opções” futuras criadas por um certo projeto (TI) • Oportunidades de crescimento ou expansão em novos mercados... • Flexibilidade para cortar custos... • Opção para estabelecer JV com parceiro... • “1+2+3” pode (na avaliação de executivos) > NPV, ROI, ...

25. Cuidados com Opções Reais • Cuidado: opções podem nunca se realizarem ou o seu valor pode ficar aquém do esperado: • Supervalorização de empresas “.com” • Valor depende de decisões futuras • Quando comprar X vender • Cap. 12 da referência propõe “guia” para a gestão

26. Opção real • Baseia-se em bem “não-financeiro” • Cria a flexibilidade para ação no futuro • Característica essencial é a assimetria no retorno: • Potencial de ganho (upside)> exposição ao risco (downside) • Ex: Opção de converter empréstimo em ações a valor pré-estabelecido X recebimento de juros + principal devidos • Longo prazo (3+ anos)

27. Análise Retorno X Opções Reais • NPV, ROI tipicamente associam maior “desconto”, devido aos riscos das opções! • NPV, ROI “ignoram” flexibilidade • NPV, ROI assumem “cenário estático” • OR reconhece não apenas que flexibilidade tem valor, mas que este valor aumenta com o grau de incerteza. • Na ausência de incerteza (risco), OR não oferece nenhum valor (não há o que decidir).

28. Método OR apropriado para TI: • Retornos altamente assimétricos – quanto maior a disparidade entre upside e downside, maior o valor da opção • Receitas e custos futuros são altamente incertos (maior valor de decisão gerencial) • Investimentos iniciais pequenos relativamente aos investimentos futuros, necessários para “expansão” • Longo prazo: aprendizagem para reduzir incertezas

29. Processo para OR • Adotar cultura “OR”: qual(is) a(s) alternativa(s)? • Criar e estruturar opções: embutir flexibilidade no processo decisório corporativo • Estimar valor das opções • Retorno financeiro + Posicionamento estratégico • O valor compensa desvantagem apontada por NPV / ROI?