[pt] COMO ABORDAR INCERTEZAS NA AVALIAÇÃO DE STARTUPS: ESTUDO DE CASO MEDIC-PHARMA WEB BRASIL

• Autor(a) principal: DIOGO GUTTMAN MARIANI
• Data de Publicação: 2015
• 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=25103@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25103@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25103
• topic: [pt] OPCAO REAL; [pt] STARTUP; [pt] AVALIACAO DE INVESTIMENTO; [pt] SIMULACAO MONTE CARLO; [pt] INCERTEZA; [en] REAL OPTION; [en] STARTUP; [en] INVESTMENT ANALYSIS; [en] MONTE CARLO SIMULATION; [en] UNCERTAINTY

[pt] O objetivo inicial deste estudo é introduzir e discutir os diferentes métodos que são aplicados na avaliação de Startups. Normalmente startups não podem ser avaliadas com métodos tradicionais, como fluxo de caixa descontado (FCD) e múltiplos de mercado, pois não possuem lucros. Mesmo quando possuem lucros, a incerteza referente aos números é muito grande, dificultando e limitando a compreensão dos riscos inerentes aos negócios. Dadas as limitações dos métodos tradicionais de avaliação, esta dissertação sugere adicionar a incerteza aos modelos tradicionais através das variáveis estocásticas do investimento em análise, permitindo ao investidor ter maior conhecimento não só dos ganhos potenciais, mas também das perdas e suas probabilidades. Posteriormente, analisamos algumas opções reais presentes nos acordos de acionistas em startups. Os resultados são apresentados através de um estudo de caso real. Por fim, os métodos são comparados, com suas vantagens e desvantagens, na discussão de resultados e na conclusão, onde se espera demonstrar uma superioridade do método estocástico para avaliação de startups.