A análise de risco, segundo o método de Monte Carlo, aplicada à modelagem financeira das empresas

• Autor(a) principal: Soares, José Arnaldo Ribeiro
• Data de Publicação: 2006
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/10799
• topic: Análise de risco; Risco financeiro; Simulação; Empresa; Sistema de apoio à decisão; Indústria petroquímica; Simulation; Monte Carlo; Financial projections; Risk; Risk analysis; Cash flow; Enterprise value

Num mundo onde a competitividade ultrapassa as fronteiras nacionais, onde perturbações políticas e econômicas têm uma repercussão imediata em todo o globo, as empresas precisam cada vez estar preparadas para reagir rapidamente. A dinâmica dos movimentos globais não mais permite que as empresas e organizações possam esperar muito tempo para tomar medidas adaptativas. As respostas devem ser rápidas. O nível de incertezas onde a empresa opera deve ser melhor entendido, de forma que os riscos de uma tomada de decisão inadequada possam ser mitigados. Contudo, melhor que reagir aos fatos é buscar se antecipar aos mesmos. Mas a antecipação requer que os eventos possíveis sejam analisados, não apenas quanto aos seus possíveis impactos, mas também quanto à sua probabilidade de ocorrência. Este trabalho tem como objetivo maior propor um modelo de projeção e análise das demonstrações financeiras das empresas, segundo uma visão não apenas determinística, mas empregando técnicas probabilísticas, que permitam aos gestores das empresas passarem pelo processo de tomada de decisão com um nível de informação que permita a eles terem uma idéia muito clara do nível de risco que envolve as suas decisões. E este modelo torna isto possível ao se utilizar da metodologia de Monte Carlo. Esta metodologia permite que as variáveis críticas de uma empresa sejam tratadas a partir das suas distribuições de probabilidades de ocorrência. Assim, preços de produtos e insumos, variáveis externas tais como a taxa de juros, a taxa câmbio e a taxa da inflação podem ser avaliadas dentro de uma expectativa de ocorrência, como variáveis estocásticas, e não mais como constantes no problema. Com isto, podemos simular os resultados de uma empresa, que serão disponibilizados ao gestor segundo sua distribuição de probabilidade. Este processo permitirá que o gestor possa tomar quaisquer decisões, sejam de investimentos, de política de preços, de endividamento, etc., com um nível de informação muito mais adequado do que quando ele dispõe apenas de informações determinísticas com análise de sensibilidade, visto que esta última nada informa quanto à probabilidade de ocorrência do evento.