[pt] AVALIAÇÃO DE INVESTIMENTOS EM TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO: UMA PERSPECTIVA DE OPÇÕES REAIS

• Autor(a) principal: ANDRE FICHEL NASCIMENTO
• Data de Publicação: 2005
• Tipo de documento: Outros
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=6658@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=6658@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.6658
• topic: [pt] OPCAO REAL; [pt] TECNOLOGIA DA INFORMACAO-TI; [pt] SIMULACAO MONTE CARLO; [pt] AVALIACAO DE PROJETO; [en] REAL OPTION; [en] INFORMATION TECHNOLOGY-IT; [en] MONTE CARLO SIMULATION; [en] PROJECT EVALUATION

[pt] Com o crescimento da participação da indústria tecnológica na economia global durante a última década, a avaliação de investimentos em tecnologia de informação, ou TI, vem merecendo cada vez mais atenção por profissionais e estudiosos de finanças. No entanto, devido às características dinâmicas e incertas dos projetos de TI, as ferramentas tradicionais de orçamentação de capital não são adequadas para avaliar este tipo de investimento. Por outro lado, a aplicação do método das opções reais permite uma forma de se quantificar a geração de valor em investimentos com características semelhantes aos investimentos em TI. Este estudo visa justamente aplicar a teoria das opções reais na avaliação de investimentos em tecnologia da informação. Para isso, relacionam-se dois dos principais modelos de avaliação de investimentos em tecnologia da informação, baseados em opções reais. Os modelos adotados levam em conta as incertezas nos custos e nos benefícios do projeto, além da possibilidade da ocorrência de um evento catastrófico, que proporcionaria o fim do projeto. No presente trabalho, avalia-se a decisão de investimento tanto para projetos de pesquisa e desenvolvimento quanto para projetos de aquisição e desenvolvimento de ativos de TI. Uma atenção especial foi dada à solução numérica dos modelos. Métodos numéricos baseados em simulação de Monte Carlo foram analisados e utilizados para resolver os exemplos.