Análise de risco.

A análise de risco é uma técnica inerente à ACB ex ante, cuja finalidade é medir as incertezas a respeito dos valores de determinado projeto. Dessa forma, tal técnica complementa a análise final de um projeto, considerando-se o impacto no seu resultado final, quando há diferentes valores atribuídos ao fluxo de caixa.
Lapponi (2000) mostrou que "à medida que as projeções pretendam retratar um comportamento futuro, menores são as chances de que estejam corretas", pois, por mais refinados que sejam os cálculos de viabilidade, o caráter determinístico de análise é limitado.
O conceito de risco deriva da incerteza a respeito das condições futuras de um projeto. Entretanto, risco é aplicável a condições objetivas, com base em distribuições de probabilidade, e o conceito de incerteza é subjetivo e derivado das condições de propensão do indivíduo em aceitar ou ser avesso às situações futuras incertas, medidas pela função utilidade esperada do indivíduo (NORONHA, 1987; VARIAN, 2003).
Segundo Matos (2002), a função utilidade esperada do indivíduo pode converter condições de incerteza em condições de risco, conferindo, assim, probabilidades subjetivas a eventos futuros. Caso a função utilidade do indivíduo, tomador de decisões, demonstre neutralidade ao risco, o valor médio de determinado indicador financeiro será suficiente para a tomada de decisão. À medida que elevar a aversão ao risco, questões probabilísticas serão cada vez mais consideradas na análise.
O primeiro passo para lidar com análise de risco é realizar a análise de sensibilidade do projeto. O método consiste em modificar uma variável de cada vez, procurando identificar a sensibilidade do projeto final quando estas são alteradas (LAPPONI, 2000). O método também consiste em determinar o ponto crítico onde a decisão de aceitar ou rejeitar o projeto é alterada, isto é, quando o Valor Presente Líquido (VPL) for igual a zero ou a Taxa Interna de Retorno (TIR) igualar-se ao COC.
Associada à análise de sensibilidade, outra técnica popular de avaliação de risco é a simulação de Latin Hypercube, usada na resolução de problemas estocásticos, nos quais são empregadas variáveis randômicas. O objetivo da simulação é emular, simultaneamente, todas as variáveis sujeitas a riscos, cujas distribuições de probabilidade foram predefinidas. Após várias interações, tem-se a distribuição de freqüências dos possíveis resultados possíveis, em vez de um único índice (PAIVA, 2001; LAW; KELTON, 1991; SANTOS FILHO, 1995).
Clemen (1991) salientou que a eficiência dos resultados de simulação está condicionada à acertada escolha das variáveis sujeitas a risco, assim como às características de risco dessas variáveis, para que, dessa forma, os resultados não tenham algum tipo de viés.
Uma etapa importante na simulação consiste em reconhecer as melhores funções de distribuições probabilísticas que representem as variáveis identificadas como as mais importantes em um projeto.
Para Paiva (2001), há quatro abordagens práticas para determinar a melhor distribuição de probabilidade:
a) Usar introspecção nas experiências possíveis de ocorrências e, a partir desta, gerar a distribuição de probabilidade;
b) Gerar distribuições empíricas a partir de dados históricos;
c) Encontrar aproximações;
d) Enunciar axiomas descritivos a partir de dados históricos.

Referencias

CLEMEN, R.T. Making hard decisions: an introduction to decision analysis. California: University of Oregon, 1991.

LAPPONI, J.C. Projetos de investimento: construção e avaliação do fluxo de caixa. São Paulo: Lapponi Editora, 2000.

LAW, A.M.; KELTON, W.D. Simulation modeling & analysis. 2.ed. New York: McGraw-Hill, 1991.

NORONHA, J.F. Projetos agropecuários. 2.ed. São Paulo: Atlas, 1987.

PAIVA, C.S. Análise financeira do carvão vegetal e do coque da siderurgia mineira no período de 1995 a 1999. 2001. Dissertação (Mestrado em Economia Rural) – Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG.

SANTOS FILHO, J.I. Otimização de planos de produção em fazendas integradas de cacau sob condições de risco. 1995. Dissertação (Mestrado em Economia Rural) – Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG.

VARIAN, H.R. Microeconomia: princípios básicos. Rio de Janeiro: Campus, 2003.