Quais as técnicas mais usuais para se avaliar a incertera?
Distribuição de probabilidades
Análise de sensibilidade
Simulação do fluxo de caixa
Análise de ponto de equilíbrio
Árvore de decisão
Análise de cenários
Análise de sensibilidade
Simulação do fluxo de caixa
Análise de ponto de equilíbrio
Árvore de decisão
Análise de cenários
Passo 1
O enunciado pergunta quais técnicas são mais usadas para avaliar a incerteza em projeções ou projetos (financeiros, de engenharia etc.). Vamos revisar cada opção e ver se ela serve para modelar oscilações nos dados de entrada e medir seu impacto.
Passo 2
Distribuição de probabilidades
Aqui atribuímos a cada variável crítica uma função de densidade (por exemplo, distribuição normal, triangular, beta etc.) que descreve os possíveis valores e sua chance de ocorrer. Isso transforma parâmetros determinísticos em variáveis estocásticas e é a base para quase todas as técnicas de análise de risco.
Aqui atribuímos a cada variável crítica uma função de densidade (por exemplo, distribuição normal, triangular, beta etc.) que descreve os possíveis valores e sua chance de ocorrer. Isso transforma parâmetros determinísticos em variáveis estocásticas e é a base para quase todas as técnicas de análise de risco.
Passo 3
Análise de sensibilidade
Consiste em variar um parâmetro por vez (mantendo os demais fixos) para ver como muda o resultado (VPL, TIR, custo, prazo etc.). É útil para identificar “pontos de alavanca” – as variáveis que mais influenciam o resultado final.
Consiste em variar um parâmetro por vez (mantendo os demais fixos) para ver como muda o resultado (VPL, TIR, custo, prazo etc.). É útil para identificar “pontos de alavanca” – as variáveis que mais influenciam o resultado final.
Passo 4
Simulação do fluxo de caixa (Monte Carlo)
A partir das distribuições de probabilidade definidas no Passo , gera-se milhares de cenários aleatórios e calcula-se o fluxo de caixa em cada um. O resultado é uma distribuição de indicadores (por exemplo, VPL) que mostra a probabilidade de sucesso ou fracasso.
A partir das distribuições de probabilidade definidas no Passo
Passo 5
Análise de cenários
Aqui criam-se conjuntos de premissas simultâneas (pessimista, base, otimista etc.) e avalia-se o impacto em cada cenário. Não é tão detalhada quanto a Monte Carlo, mas dá uma visão rápida de “melhor caso” vs. “pior caso”.
Aqui criam-se conjuntos de premissas simultâneas (pessimista, base, otimista etc.) e avalia-se o impacto em cada cenário. Não é tão detalhada quanto a Monte Carlo, mas dá uma visão rápida de “melhor caso” vs. “pior caso”.
Passo 6
Árvore de decisão
É uma representação gráfica de decisões sequenciais e eventos incertos, cada um com suas probabilidades e payoffs. Permite decompor projetos em nós de decisão e chance, calcular valores esperados e decidir a melhor estratégia.
É uma representação gráfica de decisões sequenciais e eventos incertos, cada um com suas probabilidades e payoffs. Permite decompor projetos em nós de decisão e chance, calcular valores esperados e decidir a melhor estratégia.
Passo 7
Análise de ponto de equilíbrio
Embora útil para determinar o volume mínimo de vendas que cobre custos, trata-se de um cálculo estático e não incorre diretamente variações probabilísticas. Não é uma técnica típica para mensurar incerteza, mas sim para avaliar margem de segurança operacional.
Embora útil para determinar o volume mínimo de vendas que cobre custos, trata-se de um cálculo estático e não incorre diretamente variações probabilísticas. Não é uma técnica típica para mensurar incerteza, mas sim para avaliar margem de segurança operacional.
Resposta
As técnicas mais usuais para avaliar incerteza são:
Distribuição de probabilidades
Análise de sensibilidade
Simulação de fluxo de caixa (Monte Carlo)
Análise de cenários
Árvore de decisão