Métodos Quantitativos Aplicados a Corporate Finance

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Atividade individual

        

Matriz de análise de viabilidade
Disciplina: Métodos Quantitativos Aplicados a Corporate Finance	Módulo: 2
Aluno: Suellen Daiene Nunes Fonseca	Turma: 1123-2
Tarefa: Atividade individual
INTRODUÇÃO
Este estudo de caso aborda a Rolguind Ltda, que explora a viabilidade de incorporar energia solar ao seu planejamento orçamentário. A Tecsol Ltda forneceu um orçamento com base nos dados de geração de energia dos últimos anos. A Rolguind projeta o consumo de energia para os próximos cinco anos, considerando o aumento do faturamento e estabelecendo uma vida útil do projeto de cinco anos. O valor residual ao final do último período é fixado em 10% do valor de aquisição. A TMA é de 1,48% ao mês, com um período de retorno do investimento de no máximo 48 meses. O estudo inclui cálculos e interpretações do coeficiente de correlação, equação da reta de regressão linear, projeção do consumo de energia, fluxo de caixa projetado com e sem aquisição adicional de placas solares a vista e a prazo, e análise de indicadores de viabilidade como VPL, TIR, payback descontado e índice de lucratividade para ambas as projeções. A conclusão destaca a viabilidade do projeto com base nos resultados desses indicadores.
Cálculo e interpretação do coeficiente de correlação entre o faturamento e o consumo médio de energia por mês
O coeficiente de correlação de 0,9982 entre faturamento (x) e consumo de energia (y) mostra uma forte correlação positiva, sugerindo que as duas variáveis estão diretamente proporcionais. Em outras palavras, o aumento do faturamento é associado ao aumento do consumo de energia. [pic 3] [pic 4]
Cálculo da equação da reta de regressão linear entre o faturamento e o consumo médio de energia por mês
Considerando os resultados obtidos para os pontos b e a. [pic 5] Com todas as variáveis calculadas, a análise é concluída com a apresentação do gráfico que representa a equação da reta. [pic 6] O gráfico revela uma linha de tendência fortemente alinhada aos dados históricos, indicando uma relação proporcional entre a redução no faturamento e a diminuição no consumo médio de energia, e vice-versa. A presença do coeficiente "a" negativo sugere que, mesmo sem faturamento, há um consumo mínimo de energia, evidenciado pelo ponto de interseção da reta no eixo y em -66,96. O coeficiente de determinação (R²), que avalia a precisão da reta de regressão, atingiu 0,9964. Isso indica que 99,64% das variações no consumo médio de energia (Y) podem ser explicadas pela estratégia de faturamento (X).
Projeção do consumo médio de energia por mês para os próximos cinco anos
Com base na projeção de faturamento para os próximos cinco anos e na reta de regressão, é possível estimar a projeção do consumo médio de energia, considerando que essas variáveis são diretamente proporcionais. Período (Ano) Faturamento (R$) Consumo Médio KWh/Mês 0         1.828.136,06 3.070 1         1.870.589,32 3.143 2         1.913.042,58 3.216 3         1.955.495,84 3.289 4         1.997.949,10 3.362
Fluxo de caixa projetado para os cinco anos de vida útil do projeto
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Fluxo de caixa projetado para os cinco anos de vida útil do projeto, considerando a aquisição de mais conjuntos de placas solares de 500 kWh/mês
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Cálculo e interpretação dos indicadores de viabilidade
Valor presente líquido (VPL) O (VPL) é uma técnica avançada de avaliação de investimentos que incorpora explicitamente a valorização do dinheiro ao longo do tempo. Esse método envolve o cálculo do valor presente de todos os fluxos de caixa futuros, descontando a taxa de rentabilidade exigida pelo investidor (1,48%), e subtraindo o valor total dos investimentos necessários para a execução do projeto. O VPL possibilita a identificação do ganho de capital proporcionado pelo investimento. Um VPL positivo é considerado indicativo de viabilidade, sugerindo a capacidade de reembolsar o capital investido, rentabilizar o investimento e gerar excedente para o investidor. A análise demonstra que todos os cenários apresentam VPL positivo, indicando sua viabilidade. Entre as opções, a "opção 1.1 – Parcelado" se destaca como o mais vantajoso, exibindo o maior valor de retorno.                      [pic 23] 2. Taxa interna de retorno (TIR) A análise a seguir compara os valores da TIR com a (TMA), que, neste caso, é de 1,48%. A tabela abaixo revela que, em todos as opções, a TIR é superior à TMA, indicando a viabilidade de todos os projetos. A "Opção 1.1 – Parcelado” se destaca como o mais favorável, apresentando a maior TIR e proporcionando a maior rentabilidade adicional.                         [pic 24] 3. Payback descontado (PD) A tabela abaixo revela que, dado o custo de oportunidade de 48 meses, apenas a "Opção 1.1 – Parcelado" cumpre o prazo de retorno, alcançando o retorno do investimento em 47,5 meses, apesar do projeto se estender por 5 anos (60 meses).                              [pic 25] 4. Índice de lucratividade (IL)  Na tabela abaixo, todos os cenários apresentam resultados superiores a 1, indicando que os projetos são capazes de gerar retorno de capital. No entanto, a " Opção 1.1 – Parcelado" é destacado por obter o maior excedente de retorno.                                             [pic 26]
CONCLUSÃO
A relação entre o faturamento e o consumo médio de energia é notavelmente robusta, evidenciando que um aumento no faturamento está diretamente correlacionado a um acréscimo proporcional no consumo de energia. A equação da reta de regressão linear traduz essa interdependência, prevendo um acréscimo médio de R$ 0,020588 no faturamento para cada incremento no consumo médio mensal. O coeficiente de determinação (R²) destaca que 99,64% das variações no consumo de energia podem ser explicadas pelo faturamento, fortalecendo a confiabilidade do modelo. Ao avaliar os indicadores de viabilidade, o "Cenário 1.1 – Parcelado" surge como a opção mais atrativa. Ele apresenta o melhor retorno financeiro, com um VPL positivo de R$18.302,20, a taxa interna de retorno (TIR) mais elevada de 2,82%, um payback descontado inferior ao custo de oportunidade em 47,5 meses e o índice de lucratividade mais alto de 1,6734, indicando a capacidade de recuperar o investimento e gerar lucros. Em contraste, o cenário de aquisição de 7 placas adicionais não se revela viável, pois a produção excedente de energia não justifica o investimento adicional, dada a capacidade limitada da empresa para absorver essa produção excedente.
Referências: FEUSER, Carlos Eduardo Prado. Métodos Quantitativos Aplicados a Corporate Finance – FGV, 2019 (Desenvolvimento de material didático ou institucional – Autor da Disciplina do Programa de Pós-graduação da FGV on-line). Biografia própria. Informações e conteúdos de todas as ROLs Vivência do meu dia a dia de trabalho.

        

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