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Um projeto é uma entidade de vida limitada, já que a amplitude pode variar e a avaliação tem grande importância para a decisão de investimentos, para que o agente não incorra em gastos antieconômicos e, ou, mal dimensionados (NORONHA, 1987; WOILER e MATHIAS, 1986).

Uma importante etapa na avaliação de projetos consiste em elaborar fluxos de caixa que reflitam as entradas e saídas financeiras em cada período da vida do projeto, para formar uma proposta de investimento. A diferença entre as entradas e saídas constitui os fluxos líquidos sobre os quais são aplicados os indicadores financeiros que demonstrarão o quão rentável é o investimento (NORONHA, 1987; FERNANDES, 2001).

Entre os indicadores financeiros a serem aplicados em um fluxo de caixa, há aqueles cuja fraqueza é desconsiderar a correção do dinheiro no tempo. Conforme ilustrou GITTINGER (1972), tendo em vista que certos indicadores não consideram o valor do dinheiro no decorrer do tempo, não é possível mensurar o "valer a pena" investir, uma vez que o valor da face monetária representará menos no futuro do que no presente.

A definição de viabilidade de um projeto de investimento está, portanto, condicionada à análise de indicadores que reconheçam a atualização dos valores futuros tanto dos benefícios como dos custos para um valor presente equivalente, por meio da utilização de uma taxa de desconto (CONTADOR, 2000; BUARQUE, 1991; GITTINGER, 1972; NORONHA, 1987).

Ao escolher a taxa de desconto que deverá ser aplicada aos indicadores financeiros, deve-se considerar o custo de oportunidade do capital (COC) empregado. Em nível privado, o COC representa o custo financeiro do capital que deixa de ser investido em valores de mercado, em detrimento a um projeto (BUARQUE, 1991).

A taxa de desconto em ACB econômico ou social é o COC, que reflete a escolha feita pela sociedade como um todo. Esta taxa representa o quanto a sociedade deixa de consumir no presente para maior consumo futuro. No entanto, tal alegação se baseia no mercado de competição perfeita, onde há uma única taxa de juros de longo prazo, nas condições de pleno emprego dos fatores (MISHAN, 1975).

Há exercícios matemáticos que definem uma taxa de desconto que represente o consumo intertemporal, embora autores procurem simplificar cálculos de viabilidade, principalmente para países em desenvolvimento.

Em certas abordagens são utilizadas taxa de juros pagas pelo tesouro, juros de financiamento governamental, propensão da sociedade a consumir, entre outros (GITTINGER, 1972; MISHAN, 1975; SANG, 1988). Segundo GITTINGER (1972), tem-se observado, empiricamente, que as taxas aplicadas variam de 8 a 15%.

3.2.1. 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.

SANTOS FILHO (1995, p.53) 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 um variável de cada

vez, procurando identificar a sensibilidade do projeto final quando estas são alteradas (BUARQUE, 1991; NORONHA, 1987). Segundo ODA (1998), citado por MATOS (2002), 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 Monte Carlo, usada na resolução de problemas estocásticos, nos quais são empregadas variáveis randômicas. O objetivo da simulação de Monte Carlo 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 e KELTON;1991; SANTOS FILHO, 1995).

Conforme manual da PALISADE (2002), há ainda a simulação Latin Hypercube, a qual acrescenta à de Monte Carlo uma estratificação das funções de probabilidade das variáveis independentes. Enquanto a distribuição de Monte Carlo utiliza números aleatórios para retirada de amostras da distribuição de probabilidade, o método Latin Hypercube trabalha com amostragem sem reposição, e o número de estratificações da curva de distribuição cumulativa de probabilidades é igual ao de interações realizadas.

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 de Monte Carlo ou Latin Hypercube consiste em reconhecer as melhores funções de distribuições probabilísticas que representem as variáveis identificadas como as mais importantes em um projeto.

Para WAGNER (1986), 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.