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Palestra realizada em 2010 com objetivo de apresentar técnicas de análise econômica e de gerenciamento de riscos em projetos de E&P que subsidiam a tomada de decisão em um ambiente de negócios sob os enfoques determinístico e estocástico.
Citation preview
A Crise e o Gerenciamento de Projetos
Rodrigo Mendes Gandra, MSc, PMP, PMI-RMP
Consultor em Avaliação e Gerenciamento de Projetos / Economista
Espírito Santo, 24 Setembro de 2009
Motivações e Objetivos
Apresentar:
• breve panorama da atual conjuntura macroeconômica brasileira
• importância do nível de investimento para geração de novos projetos
• instrumental para tomada de decisões em projetos de investimento
Roteiro
• Modelo Macroeconômico Simplificado de Determinação da Renda
• Panorama Econômico Brasileiro• PIB (Produto Interno Bruto)
• Visão Oferta• Visão Demanda
• Formação Bruta Capital Fixo (FBCF)• Inflação• Taxa de Juros• Taxa de Câmbio• Crescimento Mundo• Estado de Confiança dos Decision Makers
• Considerações Gerais
• Tomada de Decisões em Projetos de Investimento• Técnicas Determinísticas• Técnicas Probabilísticas
Modelo Macroeconômico Simplificado de Determinação da Renda
Determinação da Renda / Produto Interno Bruto (PIB)
• Princípio da Demanda Efetiva: Demanda => Oferta
• Y = C + I + G + (Exp – Imp)Y (renda), C (consumo), I (investimento), G (gasto governo), Exp (exportação), Imp (importação)
• Investimento como decisão de portfólio• I = f ( i, p, ex, ¤ ), onde:
o depende da taxa de juros (i)o preço relativo dos ativos (p)o expectativa de rentabilidade dos ativos (ex)o grau de incerteza na economia frente ao “animal spirit” (tolerância ao
risco / incerteza) dos empresários (¤)
• Quantidade de projetos depende em geral: o Nível de investimento na economiao Necessidade de modernização o Aderência aos objetivos estratégicos da empresa
Panorama Econômico (Brasileiro) - Visão Geral
• Com base nas Contas Nacionais Trimestrais (IBGE), com ajuste sazonal:• II Trimestre de 2009 já mostra sinal de recuperação (1,9%) em relação ao I
Trimestre 2009, com destaque para: o Serviços (1,2%)o Industria (2,1%)
• Em relação ao II Trimestre de 2008, a economia retraiu em (-1,2%), destaque para:
o Industria (-7,9%)o Serviços (2,4%)o FBCF (-17,0%)o Consumo Famílias (3,2%)
o No acumulado entre II Trimestre de 2009 e II Trimestre de 2008, a economia retraiu em (-1,5%),
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Fonte: IBGE - Contas Nacionais Trimestrais
(R$
Mil
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Agrope cuár ia Indús tr ia
Se rviços Im pos tos Líquidos
PIB (pre ços de m e rcado)
Panorama Econômico (Brasileiro) - Visão Oferta
• II Trimestre de 2009 já mostra sinal de recuperação (1,9%) frente ao I Trimestre de 2009.
– Destaque : • Serviços (1,2%) - Não houve recessão (única conta que cresceu frente
2008)• Industria (2,1%) - queda na atividade durante a crise Sinais de
Recuperação
020.00040.00060.00080.000
100.000120.000140.000160.000180.000200.000
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Fonte: IBGE - Contas Nacionais Trimestrais
(R$
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es)
IndústriaExtrativa mineralTransformaçãoConstrução civilProd./ Distrib. Eletricidade, Gás e Água
Panorama Econômico (Brasileiro) - Visão Oferta (Indústria)
• A indústria foi um dos setores mais afetados pela crise. Destaque para:• Indústria de Transformação (Bens de Capitais) que já começa a se recuperar• Extrativa Mineral que ainda não se recuperou
• Devido à queda na demanda por minério (queda de preço)
Efeito Crise
Panorama Econômico (Brasileiro) - Visão Demanda
• Após aumentos contínuos, o consumo das famílias, com relação ao I Trimestre de 2009, cresceu 2,1%
• Após 3 Trimestres com queda no nível de estoques, ele voltaram a crescer no II Trimestre de 2009
• Tanto as exportações, quanto as importações de bens e serviços continuaram em declínio
• A FBCF sofreu grande impacto com a crise
-200.000-100.000
0100.000200.000300.000400.000500.000600.000700.000800.000900.000
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Fonte: IBGE - Contas Nacionais Trimestrais
(R$
Milh
ões
)
Consumo Famílias Consumo Adm. Pública
Formação Bruta Capital Fixo Variação Estoque
Exportação Bens e Serviços Importação Bens e Serviços
PIB (preços de mercado)
Panorama Econômico (Brasileiro) - Visão Demanda (Mercado Consumidor)
• Com relação ao crescimento do consumo destaca-se:o em 2007, o Brasil já era o 8º maior mercado consumidor (fonte: FGV)o aumento da massa salarial real, que cresceu 3,3% no II Trimestre de 2009o aumento de 20,3%, em termos nominais, do saldo de operações de crédito para
pessoas físicaso Desde 2002, constantes quedas na desigualdade de renda brasileira
Desigualdade de Renda no Brasil (1996 a 2007)
0,500
0,520
0,540
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Fonte: IPEADATA
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)
Panorama Econômico (Brasileiro) – Visão Demanda (Formação Bruta Capital Fixo / PIB)
• Em média (1995 a 2009), a FBCF girou em torno de 17% do PIB• Desde de 2003, o nível de confiança na economia vinha mantendo a tendência de
aumento do investimento • Entre o IV Trimestre de 2008 ao II Trimestre de 2009 a FBCF caiu 14%• No II Trimestre de 2009 a FBCF ficou em 16% do PIB• Para o Brasil repetir o crescimento de 7% na época do “milagre econômico” (no
início da década de 70) a FBCF deve ser de 38% do PIB (Fonte: FGV)
17%
18%
16%
10%
13%
15%
18%
20%
23%
25%
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Fonte: IBGE - Contas Nacionais Trimestrais
FB
CF
/ P
IB (
em %
)
FBCF / PIB Média
Média + 1DP Média - 1DP
Efeito CriseEfeito Confiança
Panorama Econômico (Brasileiro) – Visão Demanda (Formação Bruta Capital Fixo / PIB)
• O Setor Privado (Maquinas e Equipamentos) contribui em media com 42% da FBCF• O Setor Privado (Construção) contribui em media com 38% da FBCF• O Setor Publico contribui em media com 20% da FBCF
0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%
100%
19
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53
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Fonte: IPEADATA
(em
%)
FBCF (Construção) Empresas e FamíliasFBCF (Construção) Adm. PúblicaFBCF (Máquinas e Equipamentos) Empresas e FamíliasFBCF (Máquinas e Equipamentos) Adm. Pública
Panorama Econômico (Brasileiro) – Inflação
• Meta Inflação 2009 4,5% ± 2,0%• IPCA acumulado (de Jan/09 a Ago/09) é de 2,97% sem registro de deflação nos
últimos 12 meses.
IPCA / IBGE (Jan/1980 a Ago/2009)
-10%
0%
10%
20%
30%
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50%
60%
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80%
90%
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20
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.05
Fonte: IBGE
% a
.m.
IPCA Efetivo x Metas de Inflação
8,9%
6,0% 5,7%
3,2%
4,5%
5,9%
7,6%
9,3%
12,5%
7,7%
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
1999 2000 2001 2002 2003* 2004* 2005 2006 2007 2008 2009
(*) Metas ajustadas.Fonte: Banco Central do Brasil
% a
.a.
IPCA Faixa Inferior Faixa Superior
Panorama Econômico (Brasileiro) – Taxa de Juros
• Desde o final de 2008, a maioria dos paises baixou a taxa de juros• No Brasil, só em 2009, o BCB reduziu a SELIC em 5 pontos percentuais
(Necessidade de estimular os investimentos)• Conforme Copom (Ata 144ª), SELIC em 8,75% a.a. (menor nível alcançado)• Brasil ainda é um dos países com maior taxa de juros real do mundo
• De 503 empresas brasileiras com ações em Bolsa de Valores, 53% do resultado do 1º trimestre de 2009 saiu de operações financeiras (Carta Capital, 29/07/2009)
• Dificuldade do governo rolar a dívida interna (R$ 1,4 trilhões)
Panorama Econômico (Brasileiro) – Taxa de Câmbio
• Considerando o 2º mandato presidencial do Governo Lula (Jan/2006 a Fev/2009, com base nos dados do IPEADATA), em média a Taxa de Câmbio foi de R$/US$ 2,00
• Espera-se que em 2009 ela fique situada em R$/US$ 1,75 e 1,80• A Taxa de Juros (Selic) tem grande influência na determinação da Taxa de Câmbio
(R$/US$)
y = 0,3323x + 0,5107
R2 = 0,3853
0,00
0,50
1,00
1,50
2,00
2,50
1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00
Taxa de Câmbio
Ta
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de
Ju
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- S
EL
IC m
en
sa
l
Taxa de Câmbio Comercial Mensal (R$ / US$)
(Corte Institucional: 2o Período do Governo Lula)
1,00
1,50
2,00
2,50
3,00
Fonte: Banco Central do Brasil (Boletim/BP) / IPEADATA
R$/
US
$
Taxa de câmbio Média (R$ / US$) Média (jan/06 a Fev/09)
Média (jan/06 a Fev/09) - 1 Desvp Média (jan/06 a Fev/09) + 1 Desvp
Panorama Econômico (Brasileiro) – Crescimento do Mundo
• FMI projeta que o mundo vai crescer 0,5% em 2009 sendo que:• Economias desenvolvidas vão contribuir com - 2,0% • Economias emergentes vão contribuir com 3,3%
• FMI projeta que o mundo vai crescer 3,0% em 2010• Brasil
• Para 2009 estima-se crescimento do PIB de - 0,5% a 0,5%• Para 2010 estima-se crescimento do PIB de 4,0% a 5,0%• 1º pais a receber aumento na classificação da agência de riscos, Moody’s,
das Ba1 para Baa3• Brasil já era “investment grade” pela: Standard&Poor’s e Fitch Ratings
• China• Em 2008, nem entrou na crise• Em 2009 projeta-se crescimento do PIB em 8,5%• Com US$ 2 trilhões em reservas, empresas chinesas aproveitam o baixo
preço de empresas no mundo para aquisições (Addax por US$ 7,3 bilhões, MinaiGas por US$ 3,3 bilhões, Oz Minerais por US$ 1,7 bilhões, SingaporePetroleum por US$ 1,5 bilhões, etc.)
Panorama Econômico (Brasileiro) - Estado de Confiança dos Decision Makers (Visão Regulatória / Tributária)
• Segundo Banco Mundial (Relatório Doing Business 2010):• a classificação do Brasil foi => 129º (de 183 países)• e o de 2009 a classificação do Brasil foi => 127º (de 181 países)
• Brasil ficou em 150º no quesito pagamento de impostos• 5.000 normas para regular 79 tributos existentes • empresas gastam 2.600 horas para calcular impostos e provar que pagaram
• Segundo a empresa IOB, desde o início de 2009 até 14/Set/2009, a Legislação Tributária Brasileira já sofreu 742 alterações (só em ju/09 foram 167)
• Carga tributária em 2008 foi de encontra em torno de 37% do PIB (Instituto Brasileiro de Planejamento Tributário - IBPT)
129
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113
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0 20 40 60 80 100 120 140 160
IFC (Geral)
Abertura de empresas
Obtenção Alvarás de construão
Contratação M-D-O
Registro Propriedades
Obtenção Crédito
Proteção Investidores
Pagamento Impostos
Comércio entre Fronteiras
Cumprimento Contratos
Fechamento Empresas
Fac
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Faz
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egó
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183
paí
ses)
Fonte: Banco Mundial (http://portugues.doingbusiness.org/economyrankings/)
Intenção das empresas no início de 2009
• Ajustes nas atividades operacionais das empresas (otimização e cortes de custo)• Alteração na decisão de investimentos
• Cancelamento:o US$ 5 bilhões referente ao projeto siderúrgico do Pólo de Anchieta (ES) e
à liquidação da Companhia Siderúrgica Vitória, pelo consórcio formado pela Vale e a chinesa Baosteel
o US$ 2,2 bilhões referente à mina de ferro de Corumbá (MS) pela empresa anglo-australiana Rio Tinto; US$ 2 bilhões referente ao Porto Brasil em Peruíbe (SP) pela empresa LLX
o US$ 3,3 bilhões referente ao cancelamento das plataformas P-61 e P-63 para operar na Bacia de Campos (RJ) pela Petrobras
o US$ 1,2 bilhões referente à usina de aço da NUCOR em São João da Barra (RJ)
o Dentre outros• Postergação:
o US$ 1,5 bilhões referente às minas de níquel em Barro Alto (GO) pela Anglo American
o US$ 1,3 bilhões referente à fábrica de celulose branqueada no Rio Grande do Sul da Votorantim
o US$ 0,6 bilhões referente à nova fábrica da Hyundai em Piracicaba (SP)o Dentre outros
Panorama Econômico (Brasileiro) - Estado de Confiança dos Decision Makers
• Segundo Ernst & Young Business Risk Report (2009), que ouviu especialistas e executivos de diversos países, mostrou que:
• a escassez de crédito e a recessão global representam os principais riscos para os negócios em 2009
• na pesquisa de 2008, os riscos regulatórios e de compliance ficaram em primeiro lugar
Top 10 Risks 2009 (2008):
1. Escassez de crédito (2)2. Riscos regulatórios e de compliance (1)3. Recessão profunda (novo)4. Radical greening (9)5. Novos concorrentes (16)6. Redução de custo (7)7. Retenção de talentos (11)8. Execução de transações estratégicas (7)9. Modelo de negócios obsoletos (novo)10. Riscos de reputação (22)
Risk radar: top 10 risks for global business
Fonte: http://www.ey.com/BR/pt/Issues/Managing-risk
Panorama Econômico (Brasileiro) - Estado de Confiança dos Decision Makers (Riscos)
• Segundo Ernst & Young Business Risk Report (2009) – Oil & Gas, que ouviu especialistas e executivos de diversos países
Top 10 Risks for Oil & Gas 2009 (2008):
1. Acesso a reservas provadas (4)2. Incerteza na política energética (6)3. Volatilidade de preços (novo)4. Redução de custo (3)5. Piora dos termos fiscais (2)6. Déficit Capital Humano (1)7. Preocupações climáticas e ambientais (8)8. Sobreposição de papéis entre operadoras e prestadoras de serviço (novo)9. Choque de oferta (9)10. Envelhecimento da infra-estrutura (novo)
Risk radar: top 10 risks for oil & gas
Panorama Econômico (Brasileiro) - Estado de Confiança dos Decision Makers (Riscos)
• Segundo pesquisa da Ernst & Young, “Opportunities in adversity - responding to the crisis”, que ouviu em 2009, 300 executivos de diversos países, mostrou que a intenção de investimentos está dividida da seguinte maneira:
• 8% ainda têm incerteza de como vão atuar• 16% vão fazer aquisições estratégicas• 23% vão manter o modelo atual de negócios• 53% vão ampliar o modelo atual de negócios
• Segundo pesquisa da Ernst & Young, “O empreendedorismo em tempos de crise”, que, em 2009, ouviu 15 executivos líderes em suas empresas, de diferentes setores da economia, e com faturamento anual até R$ 1,5 bilhão, 73% acham que a crise vai durar de 1-2 anos.
Intenção de investimento para os próximos 12-18 meses
Panorama Econômico (Brasileiro) - Estado de Confiança dos Decision Makers (Riscos)
7%7%
73%
13%
0%
20%
40%
60%
80%
100%
Menos de 1 ano De 1 a 2 anos De 2 a 3 anos Mais de 3 anos
Expectativa em relação à duração da crise econômica
Panorama Econômico (Brasileiro) - Considerações Gerais
• Projetos dependem do nível de investimento na economia
• Maior parte do investimento no Brasil é feito pelo setor privado
• Instabilidade tributária (e regulatória) no Brasil é elevada e o nível de tributos também
• O Governo deve continuar fazendo políticas de estímulo à demanda (Políticas: fiscal, monetária e tributária)
• O Brasil embora tenha saído da crise deve fazer reformas institucionais profundas• Melhorar a educação, estabilidade regulatória, estabilidade fiscal, combate à
corrupção, melhoria do sistema de crédito, etc
• Não deixar as expectativas (principalmente em época defensiva) de curto prazo encobrir oportunidades estratégicas de longo prazo
• "Tempos de instabilidade econômica reforçam a necessidade da abordagem conjunta das práticas de gerenciamento de projetos e de avaliação econômica de investimentos, sendo fator fundamental para que as organizações obtenham maior grau de previsibilidade frente às adversidades, bem como maior aproveitamento de oportunidades no processo de tomada de decisão“
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento x Definição de Sucesso em Projetos
CUSTOCUSTOTEMPOTEMPO
ESCOPOESCOPO
O sucesso do projeto é avaliado de acordo com a
Tripla Restrição “Ampla”(Triple Constraint)
QualidadeQualidade
++
SatisfaSatisfaçção do ão do ClienteCliente
Ambiente não-ergódigo + trade-off entre os fatores de sucesso requer
Gerenciamento de Riscos na tomada de decisões
Previsibilidade
AtendimentoLegal e
Regulatório
Respons. Social
SMS
Viabilidade Econômica +
Saúde Financeira
Satisfação do
Cliente
• VPL > 0 => Representa uma agregação de valor superior à aplicação do
dinheiro à TMA. Ou seja, a rentabilidade do projeto mais que cobre o custo do
capital.
• VPL = 0 => Significa que os fluxos de caixa do projeto são exatamente
suficientes para remunerar o capital investido à taxa de retorno requerida pelos
donos do capital.
• VPL < 0 => Os fluxos de caixa do projeto não remuneram o capital investido
à taxa de requerida pelos donos do capital.
Valor Presente Líquido (VPL), que consiste em apurar o valor presente de um
fluxo de resultado projetado (custos e benefícios líquidos), utilizando-se de uma
taxa mínima de atratividade para realizar o desconto do fluxo. A taxa mínima de
atratividade (TMA = i) é a taxa mínima que a empresa deseja obter na aplicação
de um projeto ou negócio.
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Valor Presente Líquido)
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Exemplo Projeto E&P)
Modelo de Fluxo de Caixa Descontado no E&P
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Fluxo de Caixa em Projeto E&P)
-1.5
-1.0
-0.5
0
0.5
1.0
1.52.02.5
3.0
3.5
Fim 2025
Tempo (anos)
2005 2010 2015 2020
$ m
ilhõ
es
Ex: Projeto Base
(1+TMA)K-j
VPL =E(CF )
K=1
N
K
(1+TMA)K-j
(1+TMA)K-j
VPL =E(CF )
K=1
N
KVPL =E(CF )
K=1
N
K
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Fluxo de Caixa em Projeto E&P)
-1.5
-1.0
-0.5
0
0.5
1.0
1.52.02.5
3.0
3.5
Fim 2025
Tempo (anos)
2005 2010 2015 2020
$ m
ilhõ
es
Ex: Aumento de Custos de Investimento
(1+TMA)K-j
VPL =E(CF )
K=1
N
K
(1+TMA)K-j
(1+TMA)K-j
VPL =E(CF )
K=1
N
KVPL =E(CF )
K=1
N
K
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Fluxo de Caixa em Projeto E&P)
-1.5
-1.0
-0.5
0
0.5
1.0
1.52.02.5
3.0
3.5
Fim 2025
Tempo (anos)
2005 2010 2015 2020
$ m
ilhõ
es
Ex: Atraso na aprovação do projeto
(1+TMA)K-j
VPL =E(CF )
K=1
N
K
(1+TMA)K-j
(1+TMA)K-j
VPL =E(CF )
K=1
N
KVPL =E(CF )
K=1
N
K
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Fluxo de Caixa em Projeto E&P)
-1.5
-1.0
-0.5
0
0.5
1.0
1.52.02.5
3.0
3.5
Fim 2025
Tempo (anos)
2005 2010 2015 2020
$ m
ilhõ
es
Ex: Antecipação da data de entrada em produçãocom aumento de investimento
(1+TMA)K-j
VPL =E(CF )
K=1
N
K
(1+TMA)K-j
(1+TMA)K-j
VPL =E(CF )
K=1
N
KVPL =E(CF )
K=1
N
K?
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Fluxo de Caixa em Projeto E&P)
-1.5
-1.0
-0.5
0
0.5
1.0
1.52.02.5
3.0
3.5
Fim 2025
Tempo (anos)
2005 2010 2015 2020
$ m
ilhõ
es
Ex: Mudança de Escopo
(1+TMA)K-j
VPL =E(CF )
K=1
N
K
(1+TMA)K-j
(1+TMA)K-j
VPL =E(CF )
K=1
N
KVPL =E(CF )
K=1
N
K?
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Fluxo de Caixa em Projeto E&P)
“Muitos projetos estão ligados ao trabalho em andamento da organização executora. Algumas organizações aprovam formalmente os projetos somente após o término de um estudo de viabilidade, um plano preliminar ou alguma outra forma equivalente de análise; nesses casos, o planejamento ou a
análise preliminar assume a forma de um projeto separado.” (PMBOK)
“Quando essas previsões e análises são incluídas [no projeto], o gerenciamento de custos do projeto iráabordar processos adicionais e diversas técnicas de gerenciamento geral, como retorno sobre o investimento, fluxo de caixa descontado e análise de retorno de capital investido”. (PMBOK)
Análise de tomada de decisão requer avaliações do
ciclo de vida do produto
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Fluxo de Caixa em Projeto E&P)
Análise Econômica não é Ferramenta do Gerenciamento de Custos!
TEMPO
RecursosInvestidos no projeto
CICLO DE VIDA DO PROJETOIM
PA
CT
O D
OS
RIS
CO
S $
INV
ES
TIM
EN
TO
$
Riscos do Projeto
Objetivo do Gerenciamento
de Riscos
Riscos Reduzidos
Nível de Tolerância
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas
Objetivos do Gerenciamento de Riscos:
“... implementar ações para aumentar a probabilidade e o impacto dos eventos positivos e diminuir a probabilidade e o impacto dos eventos adversos ao
projeto.” (PMBOK)
6 Processos do Gerenciamento de Riscos (PMBOK)
Planejamento do Gerenciamento de Riscos
Identificação de Riscos
Análise Qualitativa de RiscosAnálise Quantitativa de Riscos
VME = ∆VPL . ρ
Planejamento de Respostasaos Riscos
Monitoramento e Controle de Riscos
Priorização
Iden
tific
ação
de
novo
s ris
cos
&re
aval
iaçã
o do
s ex
iste
ntes
Comunicação dos Riscos
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas
ANÁLISE DECENÁRIOS
ÁRVORE DEDECISÃO
ANÁLISE DEMONTE CARLO
ANÁLISE DESENSIBILIDADE
VME
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas
ANÁLISE DECENÁRIOS
ÁRVORE DEDECISÃO
ANÁLISE DEMONTE CARLO
ANÁLISE DESENSIBILIDADE
VME
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Valor Monetário Esperado – VME)
Muito
Baixa Baixa Média Alta
Muito
Alta
Muito
Alta Alta Média Baixa
Muito
Baixa
Muito Baixo -$3,9 -$11,8 -$19,6 -$27,5 -$35,3 $35,3 $27,5 $19,6 $11,8 $3,9 Muito Baixo
Baixo -$7,8 -$23,5 -$39,2 -$54,9 -$70,6 $70,6 $54,9 $39,2 $23,5 $7,8 Baixo
Médio -$12,8 -$38,5 -$64,1 -$89,8 -$115,4 $115,4 $89,8 $64,1 $38,5 $12,8 Médio
Alto -$18,8 -$56,5 -$94,2 -$131,9 -$169,6 $169,6 $131,9 $94,2 $56,5 $18,8 Alto
Muito Alto -$30,9 -$92,7 -$154,5 -$216,3 -$278,1 $278,1 $216,3 $154,5 $92,7 $30,9 Muito Alto
Probabilidade
Imp
acto em
US
$ milh
ões
Ameaças OportunidadesImp
acto em
US
$ milh
ões
Matriz de Probabilidade e Impactocom base em Valor Monetário Esperado
(VME) no ∆VPL
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Valor Monetário Esperado –VME)
ANÁLISE DECENÁRIOS
ÁRVORE DEDECISÃO
ANÁLISE DEMONTE CARLO
ANÁLISE DESENSIBILIDADE
VME
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Análise de Sensibilidade)
PREÇO DE EQULÍBRIO-1.5-1.0
-0.50
0.51.01.52.02.53.03.5
0 60PREÇO DO ÓLEO (US$/bbl)
VPL ($ milhões)
20 30 40 50
ANÁLISE DOIMPACTO SOBRE A VIABILIDADE
DO PROJETO, QUANDO SE ALTERAUMA DE SUAS VARIÁVEIS
(Sensibilidade do Preço do Óleo)
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Análise de Sensibilidade)
• Mede o efeito da incerteza de cada variável isoladamente nos objetivos do projeto, mantidos os demais parâmetros e premissas cantantes (ceteris paribus).
Parâmetro: VPL no cenário esperado
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Análise de Sensibilidade)
• Uma representação típica é o diagrama de tornado, para determinar o grau de importância de cada variável
ANÁLISE DECENÁRIOS
ÁRVORE DEDECISÃO
ANÁLISE DEMONTE CARLO
ANÁLISE DESENSIBILIDADE
VME
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Análise de Cenários)
CENÁRIO1
CENÁRIO2
VPL (em $ milhões) 749 654
TIR (% a.a.) 19,1 18,2
INDICADORECONÔMICO
Premissas:
CENÁRIO 2: escopo Y2, investimento X2 e vazão Q2
CENÁRIO 1: escopo Y1, investimento X1 e vazão Q1
Geralmente usado para escolher diferentes configurações de escopos do projeto
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Análise de Cenários)
• Mede o efeito da incerteza de diversas variáveis e premissas nos objetivos do projeto simultaneamente
ANÁLISE DECENÁRIOS
ÁRVORE DEDECISÃO
ANÁLISE DEMONTE CARLO
ANÁLISE DESENSIBILIDADE
VME
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Decisão)
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Decisão)
Não Muda a Malha de Poços Muda a Malha de Poços
• Sumariza as implicações de cada uma das possíveis escolhas disponíveis• Fornece o VME para cada alternativa (uma vez que todas os prêmios e chances
estão quantificadas)• Útil e simples para se tomar decisões, quando existem múltiplas oportunidades
ANÁLISE DECENÁRIOS
ÁRVORE DEDECISÃO
ANÁLISE DEMONTE CARLO
ANÁLISE DESENSIBILIDADE
Técnicas mais usadas para Modelagem de Risco:
VME
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Monte Carlo)
• O objetivo é fornecer uma distribuição dos possíveis valores de uma variável dependente, depois de simular o comportamento de diversas variáveis independentes (de maneira aleatória)
Exemplo:• f(x) = y = b (x) + a, onde (y) é a variável dependente e (x) variáveis independentes.
• Traduz diversas incertezas especificas (através de n iterações aleatórias) nos objetivos do projeto
• Fornece a probabilidade de se completar o projeto em um determinado prazo, determinado custo, VPL, TIR, etc
• Mapeia o risco total do projeto através de uma distribuição de probabilidades dos objetivos almejados
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Monte Carlo)
O nome "Monte Carlo" surgiu durante o Projeto Manhattan, durante a Segunda Guerra Mundial, no projeto de construção da bomba atômica. John von Neumann (também precursor da Teoria dos Jogos) e Stanislaw Ulan consideraram a possibilidade de utilizar o método, que envolvia a simulação direta de problemas de natureza probabilística relacionados com o coeficiente de difusão do nêutron em certos materiais.
Dispersão do VPL ao Brent de US$ 30,00/bbl, Data Base = Jan/2007 e TMA = X% a.a.
Definição de Premissas
Monte Carlo / 1.000 Interações Aleatória
+ + =
A probabilidade acumulada
VPL < 0 = 5,0%.
Aplicação em Fluxo de Caixa de Projetos
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Monte Carlo)
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Monte Carlo)
Preço Óleo Tipo Brent 29,37 US$/bbl constanteSpread (Óleo de 21o API) 8,81 US$/bbl 35% do Preço do Óleo Tipo BrentPreço Corrente do Óleo 20,56 US$/bbl 35% do Preço do Óleo Tipo BrentPreço Gás (US$/m3) 0,112TMA 10,0% % constante
Fluxo de Caixa BID Fim Concessão
Ano de Produção 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
Período 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25Produção Óleo (bopd) 104.826 165.810 166.763 157.174 133.775 116.367 98.993 79.990 63.094 51.487 43.828 38.133 33.407 29.570 26.515 22.616 21.297Produção Gás (M m3/d) 2.603 2.589 2.355 2.262 1.906 1.668 1.384 1.104 884 726 623 545 478 424 382 331 310Produção Óleo + Gás (boe) 112.866 177.759 177.328 165.014 137.838 115.641 92.948 72.674 54.887 42.683 34.643 28.580 24.012 20.272 17.567 14.710 12.734Receita Óleo (US$ milhões) 2.155 3.409 3.429 3.231 2.750 2.392 2.035 1.645 1.297 1.059 901 784 687 608 545 465 438Receita Gás 0,29 0,29 0,26 0,25 0,21 0,19 0,15 0,12 0,10 0,08 0,07 0,06 0,05 0,05 0,04 0,04 0,03Royalties 216 341 343 323 275 239 204 164 130 106 90 78 69 61 55 47 44Custos Operacionais 100 97 93 87 81 74 67 61 57 55 54 51 50 49 44 46 144Fixos 35 34 33 34 34 33 33 32 32 32 33 32 32 32 29 32 30Variáveis 64 63 60 53 47 42 35 29 25 23 21 19 18 17 15 15 13Custo de Abandono 100Depreciação 122 122 122 122 122 122 122 122 122 122 74 74 74 74 74 74 74Lucro Tributável (EBT) 1.718 2.850 2.871 2.700 2.272 1.957 1.642 1.297 988 776 683 581 494 424 373 298 176Contribuição Social e Imposto de Renda (Income Tax) 584 969 976 918 773 665 558 441 336 264 232 197 168 144 127 101 60Lucro Líquido (NOPAT) 1.134 1.881 1.895 1.782 1.500 1.292 1.084 856 652 512 451 383 326 280 246 197 116Depreciação 122 122 122 122 122 122 122 122 122 122 74 74 74 74 74 74 74Participação Especial 150 997 1005 1080 795 587 328 259 99 78 68 0 0 0 0 0 0Lucro Líquido para PE 1498 2850 2871 2700 2272 1957 1642 1297 988 776 683 581 494 424 373 298 176PIS/COFINS 199 315 317 299 254 221 188 152 120 98 83 73 64 56 50 43 41Lucro Líquido Operacional 907 690 695 525 572 605 689 566 555 459 373 385 337 298 270 228 150Investimento Não-Depreciável 50 50 50 40 30 110 240 320 220 35 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Exploração 50 50 50Perfuração 40 30 70 120 160 90Completação 40 120 160 130 35Investimentos Depreciáveis 0 0 0 0 25 265 490 595 490 95 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0Unidade Estacionária de Produção (UEP) 25 200 300 450 300 50Linhas de Coleta 25 40 70 145 20Oleoduto 30 80 30 25 15Gasoduto 10 70 45 20 10Valor Residual 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 222Fluxo de Caixa Líquido (de Operações) -50 -50 -50 -40 -55 -375 -730 -915 -710 976 1.005 1.012 824 826 826 878 718 675 557 457 457 400 354 320 271 412Somatório Valor Líquido -50 -100 -150 -190 -245 -620 -1.350 -2.265 -2.975 -1.999 -994 18 842 1.669 2.495 3.373 4.091 4.767 5.323 5.780 6.237 6.637 6.992 7.312 7.582 7.995
Valor Líquido -50 -50 -45 -33 -41 -256 -453 -516 -364 455 426 390 289 263 239 231 172 147 110 82 75 60 48 39 30 42VPL -50 -100 -145 -179 -220 -476 -929 -1.446 -1.810 -1.355 -928 -538 -249 14 253 484 656 803 914 996 1.070 1.130 1.178 1.217 1.247 1.289
ProduçãoExploração Avaliação de Oportunidade Desenvolvimento da Produção (Implantação)
Exemplo aplicação em Fluxo de Caixa de Projetos de E&P
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Monte Carlo)
1.289
-2 .000
-1.500
-1.000
-500
0
500
1.000
1.500
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
V a lo r L íq u id o V P L
Análise de Risco Econômico => preço do Brent e curva de produção
Cotação Nominal do Óleo Tipo Brent no Mercado Spot
(Jan-1985 a Mar-2003)
0,0
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
60,0
70,0
80,0
90,0
100,0
110,0
120,0
130,0
140,0
150,0
US
$/b
bl
Exemplo aplicação em Fluxo de Caixa de Projetos de E&P
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Monte Carlo)
Análise de Risco Econômico => preço do Brent e curva de produção
0
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
140.000
160.000
180.000
200.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
ano
bo
pd
bopd Mínimo bopd Mais Provável bopd Máximo
Para todos os anos são definidas distribuições triangulares (-15%, + 10%) em torno do mais provável
Exemplo aplicação em Fluxo de Caixa de Projetos de E&P
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Monte Carlo)
Regression Sensitivity for VPL / FimConcessão/AA58
Std b Coefficients
bopd Esperado/D17 ,001
bopd Esperado/D21 ,002
bopd Esperado/D16 ,002
bopd Esperado/D15 ,002
bopd Esperado/D13 ,003
bopd Esperado/D14 ,003
bopd Esperado/D12 ,005
bopd Esperado/D11 ,006
bopd Esperado/D9 ,007
bopd Esperado/D10 ,007
bopd Esperado/D8 ,008
bopd Esperado/D7 ,011
bopd Esperado/D6 ,012
bopd Esperado/D5 ,015
Preço Óleo Tipo Brent/B3 1,001
-1 -0,75 -0,5 -0,25 0 0,25 0,5 0,75 1
Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Monte Carlo)
Mirando no alvo ... tomada de decisão em um mundo não-ergódigo (agentes sob racionalidade limitada)
Levar em consideração o ciclo de vida do produto (e não
somente do projeto)
Tomando decisões com maior
previsibilidade
Monitorar e controlar riscos (entender
mudanças de correlações)
Aplicar técnicas de finanças conjugadas com
técnicas de gerenciamento de riscos de projeto
Entender os limites dos
modelos
Levar em consideração os
objetivos estratégicos e o aumento de valor
econômico para empresas
Monitorar as variáveis econômicas
Procurar e entender os
outliers (Cisne Negro)?
Apesar de Bounded
Rationality, utilizar estimativas
probabilísticas
Desenvolver cultura de riscos
e finanças na força de trabalho
“Acender uma vela e rezar”
Obrigado!
Rodrigo Mendes Gandra, MSc, PMP, PMI-RMP
Consultor em Avaliação e Gerenciamento de Projetose-mail: [email protected]://lattes.cnpq.br/0304981009912385
Mini Currículo
• Gerente da área de Risk Advisory Services da Ernst & Young Brazil
• Mestre em Economia pela Universidade Federal Fluminense (UFF);
• Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ);
• + 6 anos de experiência trabalhando em Avaliação Econômica (Valuation) e em Gerenciamento de Projetos upstream (exploração e produção) e downstream (refino) através do Project Management Officers (PMOs);
• + 2 anos de experiência em análise macroeconômica;
• Certificado como Project Management Professional(PMP) pelo Project Management Institute (PMI);
• Certificado como Risk Management Professional(PMI-RMP) pelo Project Management Institute (PMI);
• 1° Lugar no XI Prêmio Brasil de Economia em 2003 com Dissertação de Mestrado;
• Dezenas de artigos técnicos e científicos publicados, palestras ministradas e 1 co-orientação de dissertação;
• Professor Docente de Gerenciamento de Riscos de Projetos no curso de Pós-Graduação em Engenharia de Equipamentos Onshore e Offshoreda FUNCEFET.
• Para maiores detalhes, consultar Plataforma Lattes: http://lattes.cnpq.br/0304981009912385
Rodrigo Mendes Gandra, MSc, PMP, PMI-RMP
Consultor em Avaliação e Gerenciamento de Projetose-mail: [email protected]