A análise de sensibilidade auxilia na identificação de parâmetros cuja alteração pode acarretar impactos na decisão sobre um determinado projeto.
Item CERTO. Análise de sensibilidade pode ser definida com uma técnica que permite, de forma controlada, conduzir experimentos e investigações com o uso de um modelo de simulação. Esta permite avaliar impactos associados: (a) as alterações dos valores das variáveis de entrada e dos parâmetros do sistema, e (b) das mudanças estruturais em um modelo. Estes impactos são determinados por meio de análises das variáveis de saída.
Em análises de sensibilidade, ao se proceder várias rodadas de simulação e avaliar os cenários gerados, é possível constatar tendências e anomalias. Para proceder-se estas constatações pode-se utilizar das diferentes formas de proceder análises de resultados de simulação como as disponibilizados pela estatística clássica.
Em outras palavras, uma análise de sensibilidade é uma avaliação que procura estimar o resultado de acordo com oscilações das variáveis determinantes. Ou seja, na análise de sensibilidade, são testadas diversas variáveis diferentes para se entender o efeito que cada uma produz no final do processo.
Assim, é certo que ela auxilia na identificação de parâmetros cuja alteração pode acarretar impactos na decisão sobre um determinado projeto.
A análise de sensibilidade está comumente associada à análise da viabilidade de projetos de investimento. Porém, na prática, é fácil (e útil) aplicar a análise de sensibilidade a diversos tipos de decisões que envolvam riscos e cujos resultados queremos analisar. O planejamento de vendas, campanhas publicitárias, lançamento de novos produtos ou serviços são alguns exemplos de decisões cujo impacto é importante estudar.
Por exemplo, sendo bem simplório, até porque a ocasião assim manda, suponhamos que uma empresa procura fazer uma estimativa futura do lucro a ser auferido em um determinado período. Evidentemente, essa variável de saída (lucro) depende de inúmeras outras variáveis (de entrada), como o faturamento total, seus custos totais (e consequentemente suas margens), seus investimentos em campanhas de marketing, a fatia que o governo vai “abocanhar” (impostos), entre outros diversos fatores.
Então é intuitivo: A análise de sensibilidade busca, assim, determinar o quão sensível o lucro da empresa é em relação a cada uma das variáveis de entrada. Ou seja, a análise vai verificar como vai se comportar o lucro (quanto vai se alterar) à medida que se alteram as demais variáveis.
A simulação de Monte Carlo resolve os problemas de incerteza inerentes ao projeto, garantindo a adequação da decisão do investidor.
Item ERRADO. Sendo bem simplório mais uma vez, a simulação de Monte Carlo é uma ferramenta usada para otimizar e administrar riscos na tomada de decisão. A capacidade da simulação de Monte Carlo de refletir todos os possíveis resultados de um modelo - particularmente aqueles que muito provavelmente seriam desconsiderados – faz dela um recurso objetivo e vital.
Ela é fundamentada na análise estocástica (Teorema de Bayes) que oferece a habilidade para criar milhares de cenários que permitem avaliação das variáveis e valores de acordo com as distribuições de probabilidade. Como a simulação de Monte Carlo calcula um número ilimitado de possíveis resultados, a empresa ganha um compreensivo e realístico quadro do que poderá acontecer.
Uma de suas grandes vantagens é que ela é puramente matemática, ou seja, elimina (ou mitiga) as emoções do processo de decisão, evitando comportamentos otimistas ou pessimistas. Quando você precisa prever o comportamento dos resultados esperados, fazer a análise de cenários, medir a confiança nas suas decisões, que é a necessidade básica do fazer negócio das empresas a simulação de Monte Carlo é a ferramenta que lhe dá esta capacidade.
Entretanto, apesar de ser uma ferramenta extremamente importante para o tomador de decisão, ela não resolve os problemas de incerteza, tampouco garante a adequação da decisão do investidor; com ele, você consegue calcular a probabilidade (nível de confiança) que seja alcançada qualquer determinada meta estratégica e oferece a habilidade para que sejam desenvolvidos planos que reflitam o risco financeiro de forma realística e também determinar a sua recompensa.
A distribuição de impactos e probabilidades de eventos de risco é muitas vezes colocada em uma matriz de riscos.
Item CERTO. Considerando que a matriz de riscos é de fato uma matriz de probabilidades e impactos e possibilita ter uma visão geral da estrutura de riscos de uma empresa/projeto/investimento, e que essa visão é um dos pilares da análise de risco em projetos de investimento, fica fácil ver que o item está correto.
A análise de cenários busca identificar o impacto, no projeto, decorrente de apenas um único parâmetro de cada vez.
Item ERRADO. Essa foi até tranquila, não é? A análise de cenários faz uma investigação de um conjunto de ocorrências que resultam em um produto final, ou seja, vários parâmetros são sobrepostos de modo a tentar refletir situações o mais próximo possível da realidade.