ANÁLISE DE UM PROJETO DE CONSTRUÇÃO NAVAL … · A análise de risco na construção de embarcações configura-se como um importante instrumento no auxílio à tomada de decisão

ANÁLISE DE UM PROJETO DE CONSTRUÇÃO

NAVAL ATRAVÉS DA APLICAÇÃO DE

SIMULAÇÃO MONTE CARLO E AVALIAÇÃO DO

VALOR EM RISCO

Mauro Rezende Filho (SOCIESC )

[email protected]

Marco Antonio Ribeiro de Almedia (UVA )

[email protected]

Amaury Bordallo Cruz (USU )

[email protected]

JOSE HAIM BENZECRY (UFRJ )

[email protected]

O risco estaleiro apresenta-se como um dos principais problemas da indústria

naval no Brasil hoje em dia. Os riscos de atraso de conclusão da obra e os de

aumento do custo previsto na construção naval continuam presentes, que,

entretanto podem ser identificados e amenizados a partir de medidas para

mantê-los em níveis aceitáveis. Considerando os elevados investimentos no

setor e o momento econômico do país, este trabalho apresenta dos impactos

na análise financeira dos riscos de um projeto naval, considerando variáveis

relacionadas aos custos incorridos em projetos navais e que contemplem a

escassez de recursos face ao momento econômico vivido no país. Será

aplicada uma metodologia de análise de risco baseando-se na simulação de

Monte Carlo (SMC), com o intuito de servir de suporte a tomada de decisão

do armador para construção e operação de uma embarcação. Desta forma

foi elaborado um modelo baseado em SMC para avaliar a sensibilidade dos

indicadores de custos e rentabilidade para este projeto específico. Assim,

foram modelados os efeitos do preço e índices de alguns insumos na

rentabilidade do projeto e calculado o Valor em Risco. Para tanto, tomou-se

por base um navio petroleiro Suezmax.

Palavras-chaves: simulação de monte carlo, análise de risco, análise de

viabilidade

XXXIV ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO

Engenharia de Produção, Infraestrutura e Desenvolvimento Sustentável: a Agenda Brasil+10

Curitiba, PR, Brasil, 07 a 10 de outubro de 2014.

XXXIV ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Engenharia de Produção, Infraestrutura e Desenvolvimento Sustentável: a Agenda Brasil+10


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Introdução

Conforme relatório do Sinaval (2010a), até o fim dos anos 70 o Brasil ocupava o segundo

lugar em produção de navios no mundo, porém, com a crise financeira a partir dos anos 80, o

setor entrou em declínio e não houve mais entregas de navios a Petrobrás. Com a descoberta

das reservas de petróleo no Pré-Sal, o Sinaval (2010b) explica que a exigência de conteúdo

nacional nos bens de capital e o crescimento vigoroso da economia nacional, o setor da

indústria naval brasileira tem delineado um ciclo virtuoso para este nicho.

Entretanto, os riscos envolvidos são muitos e podem impactar na competitividade dos navios

fabricados. Impactos de flutuações da variação cambial, do preço de aço ou da mão de obra,

grandes componentes no custo total do projeto, fazem com que o preço final venha a se alterar

em relação ao estabelecido por contrato.

Este trabalho teve como objetivo realizar uma avaliação de risco financeiro em um projeto de

construção naval aplicando o método de SMC. Será considerado para estudo de caso um

navio petroleiro Suezmax. Na construção do modelo na avaliação de risco financeiro serão

considerados dados econômico-financeiros, além os indicadores que podem afetar estes

dados.

O Problema

Rocha (2011) explica que a Indústria Naval esteve adormecida por cerca de vinte anos.

Durante este período a grande maioria dos estaleiros, notadamente os no Sul e Sudeste do

país, sobreviveram à crise através de prestação de serviços em reparos navais, produção de

barcos de pesca e transporte fluvial. Durante todo esse período de latência do setor, os dados

históricos foram diluídos com o tempo, perdendo-se a referência para os novos projetos.

Crises financeiras, situações macroeconômicas e financeiras do país e no mundo tem

provocado ambientes cada vez com mais incerteza e dificuldades para previsão de

rentabilidade e lucros. Através da Lei 3.381/1958 – FMM, a indústria naval é bastante

alavancada, por ter os projetos financiados com base na referida legislação. Os insumos

utilizados na construção são de grande parte importados, que aliado ao alto grau de

alavancagem, influencia na determinação dos dados para uma modelagem. Diante do exposto,

o modelo busca encontrar qual o nível de risco financeiro estaria sendo estimado para um

contrato de construção naval e qual a propensão de perda máxima que um empreendimento do

setor poderia estar exposto.

A análise de risco na construção de embarcações configura-se como um importante

instrumento no auxílio à tomada de decisão. Entretanto, observa-se uma falta de referência em

sua utilização para construção naval brasileira. Sabe-se que a análise de risco é muito utilizada

em outros setores na área de gestão de projetos. O auxílio dado pela análise de risco pode vir

de muitas maneiras a partir da interpretação de distribuições de probabilidade de custo e



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prazo do projeto considerado. Essa avaliação tem como principal objetivo orientar o armador

na implementação de medidas que visam a prevenir impactos negativos ou reduzir a sua

magnitude (Pires Jr et al., 2013).

Visando um crescimento sustentável, o modelo propõe a construção de um modelo utilizando

o método de Simulação de Monte Carlo para análise de risco financeiro em projetos navais,

através de variáveis de análise de risco como: Valor Presente Líquido (VPL) e Taxa Interna

de Retorno (TIR).

Jafarizadeh (2010) desenvolveu um estudo no qual discute os méritos de abordagem analítica

de decisão para avaliação de risco com objetivo de modelar problemas de investimentos de

forma consistente. O autor teve como base em seus estudos, a pesquisa de Hess et al. (1963)

que utilizou técnicas de SMC para construção de distribuição de VPL. Além de Hetz (1964)

que concluiu a existência de correlação entre fluxos de caixa e a ratificação desta ideia que

chegou através de Bussey et al. (1972) com os seus estudos que relataram a existência de

correlação entre os fluxos de tesouraria.

Locatelli et al. (2010) discute que no setor de energia elétrica, existem vários periódicos que

fazem análise de grandes indústrias de geração de energia, porém, pouco se encontra na

literatura, estudos com pequenas e médias plantas de geração. Em sua pesquisa, o autor faz

uma comparação entre as plantas de geração de energia através de carvão, nuclear e térmica.

Sua principal observação é feita através de uma avaliação utilizando a SMC dos desempenhos

econômicos e financeiros com a variável de saída Valor Presente Líquido (VPL).

Este trabalho utiliza a técnica de simulação em seu experimento uma vez que, Silva et al.

(2009) defendem que é uma das técnicas mais gerais utilizadas em Pesquisa Operacional.

Devido à complexidade analisada, o modelo irá descartar técnicas de programação linear e

não linear, utilizando modelos dinâmicos para que capte as mudanças ocorridas no tempo,

através da incorporação de elementos aleatórios, modelos desta natureza são chamados de

Simulação Estocástica ou de Monte Carlo.

Devido à utilização de modelo matemático, esta pesquisa utiliza o método dedutivo em busca

de resultados através da Simulação de Monte Carlo. A análise dos resultados será dada de

forma exploratória por oferecer, segundo Yin (2005), uma contribuição através da análise dos

resultados. Os softwares utilizados na modelagem foram: Microsoft Excel® para a construção

do fluxo de caixa projetado e todas as planilhas auxiliares necessárias para a análise do objeto

estudado, e o @Risk® foi utilizado para efetuar a simulação de 5.000 cenários através de

números pseudo-aleatórios e gerar, desta forma, as curvas de probabilidade de Valor Presente

Líquido e Taxa Interna de Retorno.

O projeto

O investimento total aplicado no projeto foi dividido em grupos: materiais nacionais e

importados, mão de obra própria e subcontratada, custos indiretos, lucro, classificação,

tributos e impostos. Conforme a Tabela 1 verifica-se que os materiais e a mão de obra

representam 93,10% do montante total do preço de venda do navio.



4

US$ %

21.175.725,58 35,13

19.821.896,87 32,89

10.479.825,92 17,39

4.630.944,08 7,68

1.885.418,00 3,13

1.857.804,00 3,08

175.141,12 0,29

145.000,00 0,24

98.014,00 0,16

60.269.769,57 100,00Total

Material importado

Mão de obra própria

Mão de obra subcontratada

Despesas de importação

Recuperação de Tributos

GASTO

Material nacional

Custos Indiretos

Lucro estaleiro

Classificação

Tabela 1 – Grupos de gastos para construção do navio

Do total material nacional, chapa de aço no valor de US$ 17.829 mil representando 89,95%

dos materiais nacionais e 29,58% do preço do navio. O contrato entre o armador e estaleiro é

acertado a preço fixo, portanto mesmo que haja um eventual atraso na entrega do navio

oriunda de qualquer fonte não haverá alteração no preço final. Entretanto o armador assume

as variações de preços em função de ajustes de índices.

Com base a estas informações, analisaram-se os principais índices que podem influenciar no

valor do contrato e consequentemente na rentabilidade esperada pelo investidor, ou seja,

variação do dólar que impacta diretamente os preços dos materiais importados, variação do

preço do aço e variação da inflação que impactará os gastos em moeda nacional.

A variação cambial é um fator de risco e deve ser considerado na análise em questão. Os

dados da série cambial foram obtidos no site do Banco Central do Brasil. Analisando-se a

variação do dólar no período de 07/01/2008 a 14/04/2014 obtemos uma distribuição de

probabilidades triangular com parâmetros (94,87%, 100% e 158,37%). A Figura 1 apresenta

esta distribuição.

Figura 1 – Distribuição de probabilidades da cotação do dólar



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No Brasil a correção de preços e salários tem por base a variação do INPC (Índice Nacional

de Preços ao Consumidor) que no período de 01/2008 a 03/2014 apresenta uma distribuição

de probabilidades normal, com média 5,70262% e desvio padrão de 0,87997. De acordo com

os especialistas em finanças, esta média está adequada como estimativa para a inflação para

os próximos 2 anos no Brasil, que ultimamente vem situando-se no topo da média.

Figura 2 – Distribuição de probabilidades da variação do INPC

O valor do preço do aço tem por base o dia de assinatura do contrato. Entretanto, é de

conhecimento que seu valor sofra alterações com o passar do tempo. Portanto, na data de

pagamento do aço o valor poderá não ser mais o mesmo, ocasionado variação no custo final

do projeto. Como as estatísticas de preço de aço no Brasil são muito falhas, obtivemos os

valores históricos no Meps (http://www.meps.co.uk/), e no período de 01/2009 a 12/2013

obtemos uma distribuição de probabilidades triangular com parâmetros (95,06%, 100% e

111,02%). A Figura 3 apresenta esta distribuição.

Figura 3 – Distribuição de probabilidades do preço de aço

Utilizando o aplicativo @Risk, introduzimos estes dados das distribuições de probabilidades

com as seguintes hipóteses:

http://www.meps.co.uk/



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Variação cambial: para os valores importados

Variação do aço: para as chapas de aço

Variação do INPC: para os demais gastos

Separamos então do material nacional o aço do projeto, e a Tabela 2 apresenta esta nova

composição com suas respectivas distribuições de probabilidades. Nada foi considerado para

o custos indiretos, pois este risco é do estaleiro e não do armador.

Distribuição

triang(94,87%, 100% e 158,37%)

triang(95,06%, 100% e 111,02%)

Normal(5,70262%, 0,87797)

Normal(5,70262%, 0,87797)

Normal(5,70262%, 0,87797)

triang(94,87%, 100% e 158,37%)

Normal(5,70262%, 0,87797)

Normal(5,70262%, 0,87797)

GASTO

Material importado

Material nacional



Custos Indiretos


Classificação


Chapa de aço

Tabela 2 – Hipóteses para simulação

Procedendo a 5.000 iteração obtivemos:

US$

21.175.725,58

17.829.058,50

2.092.480,29

11.003.817,22

4.862.491,28

1.885.418,00

175.141,12

152.250,00

102.914,70

59.279.296,69

1.833.380,31

61.112.677,00

GASTO

Total

Material importado

Material nacional



Custos Indiretos


Classificação


Chapa de aço

Subtotal

Lucro

Tabela 3 – Resultados simulação

Figura 4 – Distribuições de probabilidades do preço do navio



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Podemos observar pela Figura 4, que o valor médio projetado do preço do navio de US$ 61,1

milhões tem apenas 11,4% de probabilidade de se efetivar, sendo que poderá variar de um

mínimo de US$ 56,6 milhões e um máximo de US$ 75,2 milhões, em função das variações

dos indicadores ao longo da construção do navio.

A Figura 5 apresenta o impacto destes indicadores nos respectivos gastos e seu reflexo no

preço do navio. Observe que o gasto que mais influencia o preço final do projeto são os

materiais importados em função da variação do dólar, podendo ter um grande impacto no

preço final do navio. Neste caso, face elevado risco que o armador está exposto, deveria fazer

um hedge cambial para mitigá-lo.

Figura 5 – Impacto dos gastos no preço do navio

Vamos agora analisar o retorno do investimento esperado pelo armador, após a análise dos

impactos dos gastos no preço contratado do projeto. As receitas geradas pelas taxas de time

charter também apresentam alta volatilidade, que certamente impactará na rentabilidade do

projeto. Como a vida útil do navio é de 15 anos, vamos estudar o comportamento do VPL e da

TIR do projeto. O Figura 6 apresenta a série histórica de taxas de time charter que foram

ajustadas pela inflação da moeda americana no período, e a Figura 7 sua distribuição de

probabilidades.



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Figura 6 – Taxas de time charter

Figura 7 – distribuição das taxas de time

charter

Procedendo a uma análise determinística da taxa de time charter, temos as seguintes

hipóteses:

Preço do navio: US$ 61,1 milhões

Receita de frete: US$ 21,1 mil/dia

Custos fixos: US$ 4,7 mil/dia

Taxa livre de riscos: 5% ao ano

Com base a estas hipóteses, o fluxo de caixa do projeto será:

Ano 1 Ano 2 Ano 3 Ano 4 Ano 5 Ano 6 Ano 7 Ano 8 Ano 9 Ano 10 Ano 11 Ano 12 Ano 13 Ano 14 Ano 15

Receita de frete 7,702 7,702 7,702 7,702 7,702 7,702 7,702 7,702 7,702 7,702 7,702 7,702 7,702 7,702 7,702

Custo fixo 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716

Venda do navio 3,056

Saldo 5,986 5,986 5,986 5,986 5,986 5,986 5,986 5,986 5,986 5,986 5,986 5,986 5,986 5,986 9,042

Saldo descontado 5,701 5,429 5,171 4,925 4,690 4,467 4,254 4,052 3,859 3,675 3,500 3,333 3,175 3,023 4,349

Valor Presente 63,602

Valor do navio 61,113

Valor presente líquido 2,490

Taxa interna de retorno 9,27% Tabela 3 – Projeção determinística da receita do projeto

Podemos observar que analisamos que a taxa de time charter seja determinística, ou seja, não

consideramos sua volatilidade para estimar seus valores ao longo do tempo de vida útil do

projeto. Entretanto, se considerarmos como já analisado, que o preço do navio pode variar em

função das incertezas associadas aos gastos de construção, obtemos as distribuições de

probabilidades do VPL e da TIR, apresentadas nas Figuras 8 e 9.



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Figura 8 – Distribuição de probabilidades do

VPL

Figura 9 – Distribuição de probabilidades da

TIR

Observamos que em função das incertezas associadas, o VPL poderá variar de US$ 11,97

milhões negativos a US$ 6,92 milhões positivos, com aproximadamente 60% de chance de ser

negativo.

Para proceder a análise estocástica, vamos utilizar a SMC para as taxas de time charter,

utilizando o modelo de reversão para a média, que segundo demonstrou Rezende Filho &

Pires Jr (2012), foi a que melhor se adequou para simulação, tendo como base o critério

mínimo erro quadrático. O modelo é o seguinte:

2 t__

t t

t t 1

N(0,1)

1 eX X e X 1 e

2

Onde: η – velocidade da reversão

Δt – intervalo de tempo (neste caso 1)

__

X - média aritmética

Procedendo 5.000 iterações obtemos:

Ano 1 Ano 2 Ano 3 Ano 4 Ano 5 Ano 6 Ano 7 Ano 8 Ano 9 Ano 10 Ano 11 Ano 12 Ano 13 Ano 14 Ano 15

Receita de frete 7,113 7,672 8,218 8,750 9,270 9,776 9,271 8,777 8,296 7,826 8,368 8,897 8,412 7,940 7,479

Custo fixo 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716 1,716

Venda do navio 3,056

Saldo 5,398 5,957 6,503 7,035 7,554 8,061 7,555 7,062 6,580 6,111 6,653 7,181 6,697 6,225 8,819

Saldo descontado 5,140 5,403 5,617 5,788 5,919 6,015 5,369 4,780 4,242 3,751 3,890 3,999 3,552 3,144 4,242

Valor Presente 70,850

Valor do navio 61,113

Valor presente líquido 9,738

Taxa interna de retorno 10,73% Tabela 4 – Projeção estocástica da receita do projeto

As distribuições de probabilidade são as seguintes:



10

Figura 10 – Distribuição de probabilidades do VPL

Figura 11 – Distribuição de probabilidades da TIR

Observe que tanto o VPL como a TIR após o processo de simulação apresentam valores

superiores aos da análise determinística, apresentando robustez nas projeções efetuadas e que

poderá dar maior conforto ao decisor a aceitar o projeto. As chances do VPL ser negativo

caíram de 60% para aproximadamente 37,3%, sendo de 58,4% a probabilidade de se atingir o

valor projetado. Mesmo com a incerteza do ambiente, o prazo longo do prazo do projeto traz

um risco financeiro menor ao projeto, caso os riscos apresentados sejam acompanhados e

mitigados.

Conclusão



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Com a retomada dos investimentos na indústria naval e offshore brasileira, é importante o uso

de ferramentas que deem suporte a tomada de decisão, tanto sob a ótica do estaleiro como do

armador. A análise de risco, mesmo sendo pouco utilizada em transporte marítimo no Brasil,

configura-se como uma forma de minimizar os riscos e auxilia na adoção de medidas

mitigadoras.

A análise quantitativa do risco gerado na pesquisa a partir de variáveis aleatórias permitiu

identificar a influência de cada insumo na formação de preço da embarcação. Portanto,

conclui-se que esta ferramenta poderá dar mais conforto ao decisor (estaleiro ou armador) por

propiciar informações relevantes, e por exemplo, uma base mais sólida no momento da

decisão em processos licitatórios.

O estudo serviu também para exemplificar e apresentar os diversos tipos de conclusões que

podem ser retiradas da análise bem como as ações a serem realizadas a partir delas,

objetivando um maior controle do processo decisório.

Comumente uma avaliação deterministica visualiza três cenários, “Otimista”, “Pessimista” e

“Mais Provável” a partir das variáveis de saída: VPL e TIR em um fluxo de caixa. A

Simulação de Monte Carlo aplicada à análise de viabilidade econômico-financeira de projetos

do setor de transporte marítimo permite obter dados realizados mais próximos dos projetados

pela utilização da probabilidade no modelo, uma vez que a incerteza tem uma forte presença

nas projeções.

Bibliografia

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