RISCO E RETORNO

Risco e Retorno

7.1

Considerações iniciais

Risco e retorno são variáveis básicas da tomada de decisão de investimentos. Genericamente, o risco é uma medida de volatilidade ou incerteza dos retornos, e retorno é a expectativa de receitas de qualquer investimento. Para (GITMAN p.202), risco é a possibilidade de prejuízo financeiro. Já para GROPPELLI p. 67, o risco é uma medida da volatilidade ou incerteza dos retornos. Retorno, de acordo com (LEMES JR. p. 135), é o total de ganhos ou de perdas de um proprietário ou aplicador sobre investimentos anteriormente realizados. Já para (GITMAN p.203), o retorno é medido como o total de ganhos ou prejuízos dos proprietários decorrentes de um investimento durante um determinado período de tempo.

7.2

Relação Risco x Retorno

Em suma, pode-se definir Risco como o grau de incerteza associado a um investimento. Quanto maior a volatilidade dos retornos de um investimento, maior será o seu risco. Quando dois projetos têm os mesmos retornos esperados, escolhe-se o de menor risco.

7.3

Retorno Esperado ou Taxa de Retorno Esperada

Retorno esperado ou Taxa de Retorno Esperada é, de acordo com (GROPPELLI, et al., 1999), a remuneração que os investidores solicitam para manter suas aplicações no ativo considerado. Vale ressaltar que o retorno esperado difere-se do retorno efetivo apenas por se tratar ex-ante, enquanto que o retorno efetivo já foi efetivamente conhecido. A probabilidade será usada como forma de quantificar o nível de possibilidade de um projeto ter os seus valores projetados correspondidos efetivamente, levando sempre em consideração os cenários projetados para cada um deles. Exemplo: Probabilidade Investimento A Investimento B Cenário 01: Expansão Econômica 0,3 100% 20%Cenário 02: Estabilidade - Normal 0,4 15% 15%Cenário 03: Recessão Econômica 0,3 - 70% 10%Total 1,0 Se multiplicarmos a probabilidade pela taxa de retorno projetado e daí somarmos esses produtos, teremos então a taxa de retorno esperada ou retorno esperado. Por exemplo: Você está prestes a investir ou em uma franquia de sorvetes do Mc Donalds ou em um parque de diversões. Ambos os eventos estão sujeitos ao sucesso em relação às condições climáticas do lugar em que serão instalados.

Probabilidade Investimento A Taxa retorno esperada Investimento B Taxa retorno esperada

Cenário 1 0,25 13% 3,25% 7,00% 1,75%

Cenário 2 0,50 15% 7,50% 15,00% 7,50%

Cenário 3 0,25 17% 4,25% 23,00% 5,75%

Total 1,00 15,00% 15,00%

7.4

Medidas de Risco

Definido o retorno esperado de um projeto ou investimento, o que resta agora é conhecer o grau de risco envolvido. No exemplo anterior, percebe-se que a taxa de retorno esperada para o Investimento A e para o Investimento B é a mesma. Assim, torna-se necessário saber quais dos dois projetos apresentam o menor risco. Neste caso, as unidades de risco adotadas serão as medidas de dispersão tradicionalmente trabalhadas pela Estatística: variância, desvio-padrão e coeficiente de variação.

7.5

Análise de Sensibilidade ou Volatilidade

É a abordagem comportamental que utiliza inúmeros valores possíveis para uma determinada variável, a fim de avaliar o seu impacto no retorno da empresa. Na verdade, preocupa-se em avaliar a discrepância entre os valores mínimos e máximos dos VPL's para os cenários projetados em questão.

7.6

Definição de Cenários

Comumente, para fins de análise de risco, é costume traçar cenários através da ponderação das probabilidades dos mesmos ocorrerem. Por exemplo, pode-se definir que a probabilidade de crescimento econômico do país acima de 5% ao ano, para o próximo ano seja de40%, e assim por diante.

7.7

Curva Normal ou Distribuição de Gauss

A distribuição de probabilidades trabalhada na análise de risco e volatilidade é a normal (Curva Normal ou Distribuição de Gauss).O nome curva normal, atribuído por Moivre, existe porque a média representa a norma, isto é, todo valor diferente da média é considerado desvio, sendo que todos os valores deveriam ser iguais à média. Em dois casos, deve ser utilizada a distribuição normal:

• Quando a distribuição da própria população de eventos é normal, ou,

•Quando a distribuição da população não for normal, mas o número de casos for grande (Teorema de Bernoulli ou o Teorema do limite central). Assim, qualquer que seja a distribuição dos seus dados, se houver um número grande de observações, pode-se utilizar a curva normal como uma aproximação adequada para a análise dos dados.

7.8

Variância e Desvio-Padrão

Variância é o quadrado dos desvios dos eventos encontrados em relação à média. Utiliza-se a função exponencial (²) para eliminar os efeitos dos sinais negativos (-) e positivos (+) da amostra. Já o Desvio-Padrão é a raiz quadrada da Variância. O roteiro básico para cálculo da variância e desvio padrão é:

1) Calcule a taxa de retorno esperada;

2) Subtraia a taxa de cada evento da taxa de retorno esperada para calcular os desvios;

3) Eleve cada desvio ao quadrado;

4) Multiplique o resultado pela probabilidade;

5) Somando os produtos, temos a Variância (quadrado do desvio-padrão);

6) Tire a raiz da Variância para encontrar o Desvio-Padrão;

Isso significa, por exemplo, que, se a distribuição de probabilidades é normal, o retorno realizado estará dentro de +/- 1 desvio padrão do retorno esperado em 68,26% das vezes.

7.9

Coeficiente de Variação

Como resolver para decidir entre dois projetos em que um apresente um retorno esperado mais alto e ao mesmo tempo apresenta um risco maior (desvio-padrão maior)? Para resolver isso, utiliza-se um número que represente o risco por unidade de retorno. É o coeficiente de variação:

C.V.