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Gestão de riscos

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Entenda a importância que a simulação de Monte Carlo possui em uma análise de risco

Written byLeo Cavalcanti

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April 13, 2021

April 13, 2021

April 13, 2021

Ao fazer uma aposta na loteria, você está tomando um risco de perder a aposta, acertá-la parcialmente e ganhar um prêmio de consolação ou acertar todos os números e se tornar milionário.

Esse é um cenário que possui apenas três possíveis resultados, sendo fácil a decisão de jogar ou não. Mas e em um cenário em que existem mais possibilidades e mais riscos, como tomar uma decisão com certo controle? Com o auxílio da simulação de Monte Carlo de análise de risco.

O que é a simulação de Monte Carlo de análise de risco?

Batizada com o nome do famoso cassino localizado em Mônaco, a simulação de Monte Carlo de análise de risco é uma técnica estatística que se baseia em coletar uma

amostra aleatória sobre um universo de resultados possíveis (também conhecido como what if) e utilizando esta amostra para coletar estimativas de prováveis comportamentos. 

De maneira mais simples, esse método possibilita testes com uma grande quantidade de diferentes variáveis para oferecer, com mais precisão, os resultados possíveis.

Apesar de neste texto utilizarmos a simulação de Monte Carlo no contexto da análise de riscos, essa metodologia também pode ser utilizada em estudos de viabilidade econômica, análise de ações, séries macroeconômicas, computação gráfica  e geologia, entre outras possibilidades.

E se você deseja ver uma simulação de Monte Carlo sendo realizada, esse vídeo do Luiz Henrique Pedroso é didático e informativo: 

https://www.youtube.com/watch?v=ZB4sZxbwRtI

Qual a importância da simulação de Monte Carlo na análise de risco?

Para que você entenda a importância da simulação de Monte Carlo na análise de risco, preparamos um exemplo que acabará com as dúvidas. 

Imagine que sua empresa está avaliando a possibilidade de produzir uma matéria-prima escassa no mercado ao invés de comprá-la do fornecedor. Esse projeto leva a sua equipe a ter dúvidas como o possível retorno do investimento, o tempo de conclusão da montagem da linha de produção, quais os riscos na produção desse suprimento, entre outras questões.

Para que a sua empresa não fique apenas no achismo para a tomada dessa decisão ou use apenas estimativas, entra a análise de Monte Carlo para reforçar os cenários possíveis e levar mais segurança para as decisões da empresa.

Como é feita uma simulação de Monte Carlo?

De maneira resumida a simulação acontece por meio de um software, em que a empresa adiciona uma série de informações que serão calculadas simultaneamente e apresentadas em gráficos e tabelas de fácil compreensão para a leitura de especialistas ou leigos. 

Essa simulação segue seis diferentes passos, que são:

Detecção das variáveis de risco mais relevantes

As variáveis de risco são essenciais para o sucesso do projeto que está sendo analisado. Por isso, é importante entender quais dessas variáveis oferecem um maior impacto utilizando a análise de oscilação e de sensibilidade.

A análise da oscilação é a responsável por confirmar o risco de uma variável se tornar realidade, pois de nada adianta incluir uma variável que cause um alto impacto positivo no projeto se a possibilidade dela se concretizar for baixa. 

Já a análise de sensibilidade seleciona as variáveis que possuem a maior influência dentro de um projeto. Após passar todas as variáveis por um desvio fixo, a simulação de Monte Carlo analisa e seleciona as variáveis de maior impacto (seja ele positivo ou negativo) como as principais do projeto.

Vale dizer que é importante realizar as análises juntas, pois separadas seus resultados podem ser irreais.

Levantamento dos limites de intervalo para as variáveis da análise

Com as variáveis mais relevantes detectadas, elas passam por uma definição de limites mínimo e máximo para tornar a análise mais realística. Caso a organização já tenha dados históricos disponíveis, eles devem ser adicionados ao software para servir de parâmetro. Se não, os especialistas das áreas em questão devem ser consultados para determinar os possíveis valores. 

Determinação de pesos de probabilidade 

Com todas as variáveis importantes detectadas e com seus limites definidos, a próxima etapa da simulação de Monte Carlo na análise de risco é a determinação de pesos de probabilidade para vários valores das variáveis.

Geralmente, a determinação dos pesos de probabilidade são feitos como distribuição normal, uniforme e triangular.


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Definição da correlação entre as variáveis de risco

Em seguida, são definidas as correlações entre as variáveis de risco do projeto já que mudanças em certas variáveis levam a alterações em outras, como um efeito dominó.

Nesse tipo de análise, os valores de entrada das variáveis são selecionados arbitrariamente para a simulação. Já quando as simulações são realizadas, o coeficiente de correlação assegura que a ligação seja respeitada.

Realização da simulação baseada nas variáveis e suas correlações

Com todos os dados analisados, chega o momento do software realizar as simulações se baseando nas variáveis e suas correlações. Em média, são necessárias de 500 a 1 mil simulações para ter um resultado confiável para a tomada de decisões.

Avaliação dos resultados da simulação

Com todos os dados das simulações em mãos, é o momento de avaliar as probabilidades de ocorrência de cada um dos riscos. 

Olhando ainda para o projeto exemplo que citamos, será que ele terá um gasto acima ou abaixo do esperado? A implementação dele na empresa levará mais ou menos tempo? Quais as chances da implementação dar errado e a empresa voltar a depender do fornecedor? É o que a simulação de Monte Carlo de análise de risco dirá.

A tecnologia como aliada na gestão de riscos

A simulação de Monte Carlo de análise de riscos é apenas uma das inúmeras possibilidades de agregar mais segurança e confiança nas relações internas e externas da empresa.

E quando falamos das relações externas, a homologação de fornecedores é uma das melhores maneiras de fazer uma boa gestão de riscos e construir uma relação com ganhos para ambas partes. Mas em uma rotina cada vez mais complexa, como ser mais eficiente em menos tempo?

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