Análise da viabilidade econômico-financeira de uma usina de recuperação energética de resíduos sólidos por meio do método valor presente líquido

Abstract

Em 2017, o Brasil produziu 78,4 milhões de toneladas de resíduos sólidos. Deste total, 6,8 milhões não foram coletados. Da parcela coletada, 42,3 milhões de toneladas foram dispostas em aterros sanitários e as 29,3 milhões de toneladas restantes foram despejadas em locais inadequados (lixões ou aterros controlados), que não possuem os cuidados necessários para a proteção do meio ambiente. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é analisar a viabilidade econômico-financeira da implantação de uma Usina de Recuperação Energética (URE) de resíduos sólidos por meio do método Valor Presente Líquido (VPL). Para isso, foi feita a modelagem da taxa de desconto do cálculo do VPL de forma estocástica. A distribuição de probabilidades das variáveis aleatórias Preço de Liquidação das Diferenças (PLD), risco de mercado (rm) e taxa livre de risco (rf) foi determinada pelo teste de aderência, com o uso do software ARENA Input Analyzer. A previsão de frequência do VPL foi então calculada a partir da Simulação Monte Carlo com o auxílio do software Crystal Ball® (um suplemento do Excel), gerando vários cenários possíveis. O projeto se mostrou viável em 90,76% dos cenários. Comparado ao caso base, houve um aumento de 43% na viabilidade. Quando comparado à análise de viabilidade de outros projetos nos quais a taxa de desconto foi considerada determinística, o presente trabalho também apresenta uma viabilidade maior.

In 2017, Brazil produced 78,4 million tons of solid waste. Of this amount, 6,8 million was not collected. Of the part that was collected, 42,3 million tons were disposed in sanitary landfills and the 29,3 million left were disposed in inadequate locations (open dumps and controlled landfills), that don’t have the necessary caution for environmental protection. In this context, the aim of this work is to evaluate the economic and financial viability of a Waste to Energy power plant using the Net Present Value (NPV) method. For this purpose, the NPV discount rate was modeled stochastically. The probability distribution of the random variables settlement price of differences (SPD), risk premium of the reference market (rm) and risk-free assets rate of return (rf) was defined by a fit test. The test was made using the software ARENA Input Analyzer. The VPL frequency forecast was calculated using the Monte Carlo Simulation with the Microsoft Excel add-in Crystal Ball®, generating multiple possible scenarios. The project is viable in 90,76% of the scenarios. Compared to the base case, there was an improvement of 43% in viability. When compared to other evaluation projects, which the discount rate was considered deterministic, this work still presents a higher viability.