ID 908320 Banca FCC Órgão TCE-SP Ano 2013 Provas FCC - 2013 - TCE-SP - Auditor do Tribunal de Contas Disciplina Gerência de Projetos Assuntos Conceitos básicos no Gerenciamento de Projetos Gerenciamento de Projetos, Programas e Portfólio Um problema importante associado à aplicação prática da análise de sensibilidade em análise de risco é que Alternativas ela não mede a correspondência do resultado do projeto vis-à-vis a uma variação (geralmente um desvio porcentual fixo) no valor de uma dada variável do projeto. aplicado uniformemente sobre várias variáveis do projeto não leva em conta quão realística é a variação projetada no valor de uma variável de projeto testada. para que a análise de sensibilidade conduza a resultados significativos, o impacto da incerteza não pode ser incorporado no teste. quanto maior o número de distribuições de probabilidade empregadas numa simulação randômica, menor a chance de gerar cenários inconsistentes devido à dificuldade nas relações de configuração e monitoramento para variáveis correlacionadas. a análise da sensibilidade é uma realização de algum entendimento do tipo e da magnitude da incerteza envolvendo as variáveis a serem testadas. Responder Comentários Letra B. Análise de risco, ou “simulação probabilística” baseada na técnica de simulação de Monte Carlo é a metodologia pela qual a incerteza envolvendo as principais variáveis projetadas num modelo de previsão é processada para estimar o impacto do risco sobre os resultados projetados. É uma técnica pela qual um modelo matemático é submetido a várias simulações, geralmente com a ajuda de um computador. Durante o processo de simulação, cenários sucessivos são construídos usando valores de entrada para as variáveis incertas principais do projeto que foram selecionadas das distribuições de probabilidades de valores múltiplos. O processo de análise de risco pode ser desdobrado nos seguintes estágios: Modelo de previsão --> Variáveis de risco --> Distribuições de probabilidade (1) --> Distribuições de probabilidade (2) --> Condições de correlação --> Rodar a simulação --> Análise dos resultados. Sintetizando: Modelo de previsão: preparação de um modelo capaz de predizer a realidade. Variáveis de risco: colocarei o conceito logo abaixo, para explicar mais detalhamente, aqui está a resposta da questão. Distribuições de probabilidade (1): Definição dos limites de intervalo para os possíveis valores da variável. Distribuições de probabilidade (2): Alocação de pesos-probabilidades para os valores do intervalo. Condições de correlação: configurar as relações para as variáveis correlacionadas. Rodar a simulação: Geração de números aleatórios baseados no conjunto de hipóteses. Análise dos resultados: análises estastísticas das saídas da simulação. Continua (não coloquei tudo aqui pq não coube!) Bom, voltando ao conceito que mais nos interessa na questão:O segundo estágio exige a seleção das “Variáveis de risco” do modelo. Uma variável de risco é definida como aquela que é crítica à viabilidade do projeto no sentido de que um pequeno desvio do seu valor projetado is ambos, provável e potencialmente, perigoso ao valor do projeto. Para selecionar as variáveis de risco aplicamos as análises de sensibilidade e incerteza. Análise de sensibilidade é usada nas análises de risco para identificar as variáveis mais importantes num modelo de avaliação de projeto. Ela mede a correspondência do resultado do projeto vis-à-vis a uma variação (geralmente um desvio porcentual fixo) no valor de uma dada variável do projeto. O problema com a análise de sensibilidade quando ela é aplicada na prática é que não existem regras tão abrangentes nas quais uma variação no valor de uma variável é testada pelo seu impacto no resultado projetado. Por exemplo, um acréscimo de 10% nos custos do trabalho pode ser muito provável ocorrer enquanto um acréscimo de 10% na receita de vendas pode ser muito improvável. O teste de sensibilidade aplicado uniformemente sobre várias variáveis do projeto não leva em conta quão realístico ou não realístico é a variação projetada no valor de uma variável de projeto testada. Para que a análise de sensibilidade conduza a resultados significativos, o impacto da incerteza deverá ser incorporado no teste. A análise da incerteza é uma realização de algum entendimento do tipo e da magnitude da incerteza envolvendo as variáveis a serem testadas, e usando-os para selecionar as variáveis de risco.Fonte: http://www.bertolo.pro.br/AdminFin/AnalInvest/AnaliseDeRiscoNaAvaliacaoDeInvestimentos.pdf (ótimo arquivo para leitura) Achei muito interessante e útil os comentários da Lorrayne. Mas considerando-os como corretos - ou melhor dizendo, considerando correta a fonte -, percebe-se haver uma discrepância significativa e fundamental entre o texto e o item de resposta "E". Segundo a fonte: "Para que a análise de sensibilidade conduza a resultados significativos, o impacto da incerteza deverá ser incorporado no teste. A análise da INCERTEZA é uma realização de algum entendimento do tipo e da magnitude da incerteza envolvendo as variáveis a serem testadas..." Item de resposta E fala em "análise de SENSIBILIDADE". Pelo que pude entender, a análise de incerteza é uma etapa implícita à analise de sensibilidade, mas com ela não se confunde. Se alguém puder me ajudar a entender o assunto ou o que significa exatamente o item de resposta E, agradeço. Acertar uma questão dessas na prova? Impossível! A análise de sensibildade é aplicada em pesquisa operacional em programação linear com funções que variam de acordo com coeficientes. Não há como medir resultados incertos mas sim um comportamento quando se varia um dado em função do modelo adotado.