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: Módulo 2
Aluno:	Turma:
Tarefa: Análise de viabilidade
INTRODUÇÃO Apresente as suas considerações iniciais sobre o caso estudado.
Este trabalho tem como objetivo analisar a viabilidade de uma implantação de uma microusina de geração de energia solar na fábrica da empresa Rolguind Ltda., que atua na manufatura de roldanas para guindates. O maquinário necessário para a produção das roldanas possui um elevado gasto de energia, gerando um alto custo mensal para a empresa. Diante disso, foi feito um orçamento com a empresa Tecsol Ltda. para se instalar uma microusina capaz de gerar em média 3.000 kWh/mês, valor suficiente para suprir a energia gasta no último mês na produção, que de acordo com a fatura foi de 2.856 kWh. Entretanto, segundo o planejamento orçamentário para os próximos anos da empresa, está previsto um aumento no faturamento. Assim, foi necessário analisar a correlação entre o faturamento anual e consumo médio de energia, para prever o consumo nos próximos anos. Logo, foi feito o cálculo do coeficiente de correlação entre os históricos de faturamento dos últimos vinte anos, bem como o consumo de energia, além do cálculo da equação da reta de regressão linear, para realizar a projeção do consumo. O orçamento feito pela Tecsol incluía um inversor que comporta de 2.000 kWh/mês até 5.000 kWh/mês no valor de R$ 39.000,00, além de seis conjuntos de placas solares de 500 kWh/mês ao preço de R$ 8.600,00 cada, totalizando R$ 90.600,00. Além disso, havia a opção da compra de mais conjuntos de placas solares. Foram disponibilizadas duas opções de pagamento, sendo à vista com 2% de desconto ou com uma entrada de 30% e mais 36 prestações de valores iguais, com taxa de juros de 1,19% ao mês. Entretanto, para ser aprovada, o investimento precisa atender as normas estrategicamente estabelecidas pela Rolguind, devendo cobrir o custo de oportunidade (TMA) de 1,48% e dar o devido retorno remunerado em até 48 meses. Por fim, o tempo estimado de vida do equipamento foi estipulado em 5 anos de operação, com um valor residual de 10% ao fim do período.
Cálculo e interpretação do coeficiente de correlação entre o faturamento e o consumo médio de energia por mês
O coeficiente de correlação mede o grau de correlação entre duas ou mais variáveis, que “varia entre +1 para séries perfeitas e positivamente correlacionadas e –1 para séries perfeitas e negativamente correlacionadas” (Gitman 2010). Segundo Feuser (2023), ”as correlações são perfeitas quando se movem exatamente na mesma intensidade, quando na mesma direção são positivas e quando em direções opostas são negativas”. Quanto mais o índice se aproxima de zero, mais demonstra falta de correlação entre as variáveis, sendo zero a completa inexistência de correlação entre elas. Para o caso estudado, temos os dados abaixo, onde o faturamento foi definido como a variável X e o Consumo de energia a variável Y. Tabela 1 – Cálculo do Coeficiente de Correlação [pic 3] Fonte: Autor O resultado calculado foi de 0,998210027, sendo extremamente próximo de uma série perfeita positiva, o que indica uma alta correlação. Assim, podemos entender que o crescimento do faturamento acarretará um aumento do consumo mensal de energia.
Cálculo da equação da reta de regressão linear entre o faturamento e o consumo médio de energia por mês
Ao realizar o cálculo da regressão linear, chegamos a uma expressão algébrica que é capaz de indicar um ponto Y sobre a reta, calculado a partir de um ponto definido em X. No caso em específico podemos entender as variáveis da equação como: y = bx + a onde: y = Consumo de energia x = Faturamento a = ponto onde a reta corta o eixo Y (intercepto) b = inclinação da reta Figura 1 – Gráfico da Regressão Linear [pic 4] Fonte: Autor Podemos perceber que praticamente todos os pontos estão sobre a reta, ou muito próximos, o que demonstra graficamente a alta correlação indicado pelo índice calculado anteriormente.
Projeção do consumo médio de energia por mês para os próximos cinco anos
Utilizando a equação formulada, podemos obter a projeção do consumo para os próximos anos, a partir do faturamento dado pelo orçamento. Tabela 2 – Projeção do Consumo de Energia [pic 5] Fonte: Autor Como visto na tabela, todos os cinco anos projetados apresentam consumo superior a 3.000 kWh/mês, o que significa que não haverá produção excedente de energia na microusina. Podemos ver também, que para o período considerado, em nenhum dos anos o consumo ultrapassou 3.500 kWh/mês, ou seja, caso se opte por comprar um conjunto de placas extras, apenas um conjunto que produz 500 kWh/mês será suficiente, mas neste caso haverá excedente.
Fluxo de caixa projetado para os cinco anos de vida útil do projeto Considere o orçamento originalmente apresentado pela Tecsol Ltda.
Tabela 3 – Fluxo de Caixa Projeção 05 anos [pic 6]
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
Tabela 4 – Fluxo de Caixa Projeção 05 anos - 500 kWh/mês extras [pic 7]
Cálculo e interpretação dos indicadores de viabilidade Calcule todos os indicadores solicitados para cada um dos fluxos de caixa projetados.
1. Valor presente líquido (VPL) Segundo Feuser (2023), o Valor Presente Líquido (VPL) “consiste em calcular o valor presente equivalente de todos os fluxos de caixa futuros de um projeto, mediante a aplicação de uma taxa de desconto que expressa a rentabilidade exigida pelo investidor, e subtrair desse montante o valor total dos investimentos necessários para a sua implementação”. O VPL para o primeiro cenário é R$ 18.302,20, e para o segundo cenário é R$ 16.823,28. Podemos ver que ambos os valores demonstram que os investimentos são viáveis, ou seja, trazem um retorno acima da taxa de rentabilidade exigida pelo investidor (1,48%). Comparando os dois cenários, vemos que o primeiro (que gera 3.000 kWh/mês) apresenta-se mais competitivo que o segundo (de 3.500 kWh/mês), pois possui um VPL maior. 2. Taxa interna de retorno (TIR) A Taxa interna de retorno, é a taxa média de retorno após os períodos de toda a vida útil de um projeto, oferecida por determinado fluxo de caixa. Um investimento é considerado viável quando o TIR é superior a Taxa Mínima de Atratividade (TMA), que para o caso é definido em 1,48%. No primeiro cenário temos o TIR calculado em 2,82%, e para o segundo cenário 2,56%. Ambos estão acima do TMA e, portanto, são viáveis. No entanto, o primeiro cenário se montra novamente superior ao segundo. 3. Payback descontado (PD) De acordo com Feuser (2023), “o período de payback descontado evidencia quanto tempo é necessário para que um determinado projeto devolva o capital investido devidamente remunerado pela rentabilidade mínima exigida pelos investidores”. Para ser considerado viável, o payback descontado precisa ser inferior ao Prazo Máximo de Retorno definido pelo investidor, no caso 48 meses. No primeiro cenário temos 47,5 meses de PD, e o segundo cenário 50,1. Desta forma, vemos que o primeiro cenário é considerado viável, por ser inferior a 48 meses. O segundo cenário, no entanto, ultrapassa o Prazo Máximo de Retorno e não é considerado viável 4. Índice de lucratividade (IL) O índice de lucratividade é definido ao se dividir o valor presente dos fluxos de caixas gerados após o investimento incial pelo valor do investimento incial. O IL indica quanto de retorno o projeto em análise é capaz de gerar para cada unidade do capital investido (FEUSER 2023). Se o resultado for maior que 1, mostra que o investimento é capaz de gerar retorno de todo capital investido, com sua devida remuneração e ainda gerar um excedente de retorno. Após a realização do cálculo do IL a partir do fluxo de caixa dos dois cenários projetados, foi encontrado o valor de 1,67 para o primeiro cenário, e 1,57 para o segundo. Assim, fica determinado que ambos os investimentos possuem capacidade de lucratividade.
CONCLUSÃO Finalize o seu texto destacando os principais pontos da sua reflexão sobre o caso.
Ao analisar os dados calculados, fica nítido a intensa correlação entre o faturamento e o consumo médio de energia (coeficiente de correlação = 0,99821), o que nos permite projetar com maior assertividade o consumo de energia para os próximos períodos. A projeção foi feita a partir de uma regressão linear dos dados históricos, onde foi encontrada a equação: y = 0,0017x – 66,961. Utilizando o orçamento como variável x, foram calculados o valor do consumo de energia para os 5 próximos anos. A partir dos orçamentos propostos pela Tecsol, foram projetados os fluxos de caixa para os dois cenários, o primeiro para uma microusina capaz de gerar de 3.000 kWh/mês, e outro com um conjunto extra de placas, capaz de gerar de 3.500 kWh/mês. A partir dos fluxos de caixa projetados, foi possível calcular os indicadores de viabilidade, Valor presente líquido (VPL), Taxa interna de retorno (TIR), Payback descontado (PD) e Índice de lucratividade (IL). Ao analisarmos os resultados obtidos, conclui-se que somente o primeiro cenário é capaz de cumprir os requisitos de viabilidade dos quatro indicadores, já que o segundo cenário ultrapassa o tempo limite de retorno determinado estrategicamente pela Rolguind de 48 meses (PD = 50,1 meses para o segundo cenário). Comparativamente, podemos notar que o primeiro cenário também apresenta resultados mais competitivos nos outros indicadores, ainda que nestes os resultados do segundo cenário também se mostrem positivos.
Referências bibliográficas
FEUSER, Carlos E.P. Métodos Quantitativos aplicados a Corporate Finance. Rio de Janeiro, 2023. Apostila do Curso de Métodos Quantitativos aplicados a Corporate Finance – Fundação Getúlio Vargas. GITMAN, L. J. Princípios da Administração Financeira. 12. ed. São Paulo: Peardon Prentice Hall, 2010.

        

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