Universidade Estadual Paulista Elimar Veloso Conceição VALORAÇÃO DA ESTRATÉGIA DE INOVAÇÃO NA DIVERSIFICAÇÃO DE PRODUTOS NO SETOR DE AUTOPEÇAS AGRÍCOLAS Jaboticabal 2018 i ELIMAR VELOSO CONCEIÇÃO VALORAÇÃO DA ESTRATÉGIA DE INOVAÇÃO NA DIVERSIFICAÇÃO DE PRODUTOS NO SETOR DE AUTOPEÇAS AGRÍCOLAS Dissertação apresentada à Universidade Estatual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, como exigência parcial para obtenção do grau de Mestre em Administração. Área de Concentração: Gestão de Organizações Agroindustriais Orientador: Prof. Dr. Adhemar Sanches Coorientador: Prof. Dr. David Ferreira Lopes Santos Jaboticabal 2018 ii Conceição, Elimar Veloso C744v Valoração da estratégia de inovação na diversificação de produtos no setor de autopeças agrícolas / Elimar Veloso Conceição. – – Jaboticabal, 2018 xii, 119 p. : il. ; 29 cm Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, 2018 Orientador: Adhemar Sanches Coorientador: David Ferreira Lopes Santos Banca examinadora: Adriano dos Reis Lucente, Marcelo Augusto Ambrozini Bibliografia 1. Teorema de Bayes. 2. Opções reais. 3. Volatilidade de mercado. 4. Novas informações. 5. Probabilidade condicional. I. Título. II. Jaboticabal-Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias. CDU 65.011.4 Ficha Catalográfica elaborada pela STATI - Biblioteca da UNESP Campus de Jaboticabal/SP - Karina Gimenes Fernandes - CRB 8/7418 iv RESUMO Objetivo Valorar um projeto de inovação oriundo da estratégia de diversificação de produtos, considerando as incertezas e a flexibilidade como fontes de valor ao projeto. Metodologia / Procedimentos de Pesquisa É apresentado um estudo de caso, valorado por meio de opções reais, com a possibilidade de inclusão de novas informações, modeladas pelo Teorema de Bayes, as quais possibilitam ajustar às probabilidades iniciais do projeto. Resultados e Discussões Espera-se que os resultados apontem para o efeito da nova informação e implicações na criação de valor para a empresa. Implicações Gerenciais Demonstrar à comunidade, aos profissionais de mercado e acadêmicos a necessidade de uma abordagem mais profunda e sistêmica para o uso de estratégias de investimento, considerando fatores endógenos e exógenos à firma. Conclusões e Limitações da Pesquisa Ao analisar um projeto de inovação com elevado nível de incerteza, variáveis probabilísticas podem não ser suficientes para mensurar o desempenho futuro do investimento. Assim, o conhecimento tácito, criado a partir de todo o conhecimento acumulado pelos tomadores de decisão, fornecem informações que podem e devem ser utilizadas para a avaliação do investimento. O presente estudo não considerou o valor da sinergia criada pela implementação deste novo projeto na estrutura organizacional, nem foram utilizados profissionais externos para a projeção dos fluxos de caixa. Originalidade A originalidade reside em avaliar um projeto de inovação com a utilização de opções reais em conjunto com uma abordagem bayesiana em uma indústria de autopeças agrícolas, permitindo com isto, o incremento de novas informações, sem a utilização de métodos estocásticos para a determinação da volatilidade. Palavras-chave: Teorema de Bayes; opções reais; volatilidade de mercado; novas informações; probabilidade condicional. v ABSTRACT Objective Value an innovation project from the product diversification strategy, considering the uncertainties and flexibility as sources of value to the project. Methodology / Research Procedures We present a case study, evaluated through real options, with the possibility of including new information, modeled by Bayes' Theorem, in which they can adjust the probabilities of the initials of the project. Results and discussions The results are expected to point to the effect of new information and implications on value creation for the company. Management Implications Demonstrate to the community, market professionals and academics the need for a more profound and systemic approach to the use of investment strategies, considering factors that are endogenous and exogenous to the firm. Conclusions and Limitations of the Research When analyzing an innovation project with a high level of uncertainty, probabilistic variables may not be sufficient to measure the future performance of the investment, thus, tacit knowledge, created from all the knowledge accumulated by decision makers, provides information that can and should be used for the evaluation of the investment. The present study did not consider the value of the synergy created by the implementation of this new project in the organizational structure, nor were external professionals used for the projection of cash flows. Originality The originality lies in evaluating an innovation project with the use of real options together a bayesian approach in an agricultural autoparts industry, allowing with this, the increment of new information, without the use of stochastic methods to determine the volatility. Keywords: Bayes’ Theorem; real options; market volatility; new information; conditional probability. vi Lista de Abreviaturas ARIMA Autoregressive Integrated Moving Average BACEN Banco Central do Brasil BNDES Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social CAPM Capital Asset Princing Mode CIF Cost, Insurance and Freight CMPC Custo Médio Ponderado de Capital CNI Confederação Nacional da Indústria CV Custo Variável CVM Comissão de Valores Mobiliários DJIA Dow Jones Industrial Average EBIDA Earnings Before Interest, Taxes, Depreciation and Amortization FCD Fluxo de Caixa Descontado FCL Fluxo de Caixa Líquido FCO Fluxo de Caixa Operacional IPEA Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada LAIR Lucro antes do Imposto de Renda MGB Movimento Geométrico Browniano MRM Movimento de Reversão a Média Pura OPA Oferta Pública de Aquisição P/BV Índice Preço/Valor Contábil P/L Preço Lucro ROB Receita Operacional Bruta ROI Return on Investment TOR Teoria das Opções Reais VP Valor Presente VPL Valor Presente Líquido WACC Weighted Average Cost of Capital WOS Web of Science WSJ Wall Street Journal vii Lista de Figuras Figura 1 – Diagrama do fluxo de caixa ................................................................................................ 29 Figura 2 – Resultados de uma opção do tipo call ................................................................................ 33 Figura 3 - Resultados de uma opção do tipo put .................................................................................. 33 Figura 4 – Analogia entre opções financeiras e opções reais: .............................................................. 34 Figura 5 – Processo de Avaliação de opções reais ............................................................................... 36 Figura 6 – Valor da opção .................................................................................................................... 43 Figura 7 - Modelo binomial ................................................................................................................. 46 Figura 8 – Etapas da pesquisa .............................................................................................................. 52 Figura 9 – Funil de inovação com gates. .............................................................................................. 53 Figura 10 – Etapas para o cálculo da mensuração de valor ................................................................. 60 Figura 11 – Modelo interativo do processo de inovação ..................................................................... 61 Figura 12 – Árvore de decisão com novas informações: ..................................................................... 62 Figura 13 – Fluxo de caixa descontado esperado do projeto de inovação (R$ mil) ............................. 82 Figura 14 – Relação entre notícias boas e os cenários projetados para o projeto de inovação ............ 83 Figura 15 – Valores e probabilidades do ano 2 ajustadas pelo Teorema de Bayes (R$ mil) ............... 85 Figura 16 – VPLs em R$ (mil) ajustados às todas as possibilidades de notícias ................................. 87 Figura 17 – VPL ajustado à opção de expansão do sistema de inovação (R$ mil) .............................. 90 viii Lista de Gráficos Gráfico 1– Participação do setor de máquinas agrícolas ...................................................................... 65 Gráfico 2 - Produção de Caminhões e Ônibus (Un) ............................................................................. 67 Gráfico 3 – Distribuição dos 81 resultados em VPL (R$ mil) do projeto ............................................ 87 Gráfico 4 – Distribuição dos resultados em VPL (R$ mil) do investimento com expansão ................ 90 ix Lista de Quadros Quadro 1 - Modelos de tomada de decisão estratégica. ....................................................................... 17 Quadro 2 - A diversificação enquanto estratégia na literatura ............................................................. 18 Quadro 3 – Estrutura tradicional do fluxo de caixa. ............................................................................ 29 Quadro 4 – Fontes de informação ........................................................................................................ 57 Quadro 5 – Estrutura tradicional do fluxo de caixa. ............................................................................ 60 Quadro 6 – Lista de especialistas ......................................................................................................... 72 x Lista de Tabelas Tabela 1 – Investimento Inicial ............................................................................................................ 69 Tabela 2 - Produção de máquinas agrícolas ......................................................................................... 70 Tabela 3 – Quantidade prevista de vendas (un).................................................................................... 74 Tabela 4 – Receita Projetada – Cenário 2 com probabilidade de 38% ................................................. 74 Tabela 5 – Custos e despesas variáveis totais – Cenário 2 (R$) .......................................................... 75 Tabela 6 – Custos e despesas fixas (R$) .............................................................................................. 75 Tabela 7 - Beta médio para o setor de autopeças. ................................................................................ 76 Tabela 8 - Indicadores econômicos ..................................................................................................... 77 Tabela 9 – Resumo dos VPLs dos Cenários Estudados ....................................................................... 79 Tabela 10 – Fluxo de caixa (Cenário 2) do projeto de inovação (R$ mil) ........................................... 80 Tabela 11 – Probabilidade a priori para o projeto de inovação ............................................................ 81 Tabela 12 – Influência de novas notícias para cada cenário................................................................. 84 Tabela 13 – Probabilidades ajustadas para o ano 2 .............................................................................. 85 Tabela 14 – Probabilidades ajustadas (Boas) para o projeto de inovação ............................................ 86 Tabela 15 – VPL ajustado às boas notícias .......................................................................................... 86 Tabela 16 – Fluxo de caixa da opção de expansão do sistema de inovação (R$ mil) .......................... 89 Tabela 17 – Resumo das técnicas de valoração para os projetos (R$ mil) ........................................... 91 Tabela 18 – Fluxo de caixa (Cenário 1) do sistema de inovação (R$ mil) ......................................... 117 Tabela 19 – Fluxo de caixa (Cenário 3) do sistema de inovação (R$ mil) ......................................... 118 Tabela 20 – Fluxo de caixa (Cenário 4) do sistema de inovação (R$ mil) ......................................... 119 xi Sumário 1. INTRODUÇÃO ........................................................................................................................... 13 2. REFERENCIAL TEÓRICO ...................................................................................................... 17 2.1. Estratégia de Diversificação ............................................................................................... 17 2.2. Estratégia de Inovação ........................................................................................................ 20 2.3. Criação de Valor no Modelo de Negócio ........................................................................... 23 2.4. Métodos de Valoração ......................................................................................................... 25 2.4.1. Avaliação Relativa ........................................................................................................ 25 2.4.2. Fluxo de Caixa Descontado .......................................................................................... 28 2.4.3. Teoria das Opções Reais ............................................................................................... 32 2.4.4. Modelagem da incerteza ............................................................................................... 36 2.4.5. Modelo Geométrico Browniano (MGB) ........................................................................ 38 2.4.6. Método de Valoração das Opções Reais ....................................................................... 40 2.4.7. Modelo Black Scholes ................................................................................................... 40 2.4.8. Simulação de Monte Carlo ............................................................................................ 42 2.4.9. Modelo Binomial ........................................................................................................... 43 2.4.10. Abordagem Bayesiana Aplicada na Teoria de Opções Reais ....................................... 47 3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS ............................................................................. 51 3.1. Material ..................................................................................................................................... 52 3.1.1. Contexto da estratégia de inovação .............................................................................. 53 3.1.2. Fontes de Informação .................................................................................................... 56 3.2. Métodos ..................................................................................................................................... 59 4. RESULTADOS E DISCUSSÕES .............................................................................................. 64 4.1 Contexto da empresa e do setor ............................................................................................... 64 4.2 – Caracterização do caso .......................................................................................................... 66 4.3 – Premissas para a elaboração do fluxo de caixa ................................................................... 69 4.3.1. Investimento .................................................................................................................. 69 4.3.2. Expectativa e dimensionamento do mercado ................................................................ 70 4.3.3. Previsão de receitas ...................................................................................................... 73 4.3.4. Custos e Despesas ......................................................................................................... 74 4.3.5. Tributação e custo econômico ....................................................................................... 75 4.3.6. Taxa mínima de atratividade e custo do capital próprio .............................................. 76 4.3.7. Premissas para a mensuração das incertezas ............................................................... 78 4.3.8. Fluxo de caixa da Estratégia de Inovação Investigada ................................................ 79 4.4. Modelagem bayesiana .............................................................................................................. 80 xii 4.5. Flexibilidade gerencial da estratégia de inovação ................................................................. 88 5. CONCLUSÕES ........................................................................................................................... 92 5.1. Contribuições Gerenciais ......................................................................................................... 94 5.2. Limitações e Sugestões de Trabalhos Futuros ....................................................................... 96 REFERÊNCIAS ......................................................................................................................................... 99 APÊNDICE A ......................................................................................................................................... 114 APÊNDICE B ......................................................................................................................................... 114 APÊNDICE C ......................................................................................................................................... 115 APÊNDICE D ......................................................................................................................................... 116 APÊNDICE E ......................................................................................................................................... 117 APÊNDICE F .......................................................................................................................................... 118 APÊNDICE G ......................................................................................................................................... 119 13 1. INTRODUÇÃO O efeito da diversificação de produtos e mercados no valor da empresa tem sido foco de estudos e discussões acadêmicas (DE LA FUENTE; VELASCO, 2015; KUPPUSWAMY; SERAFEIM; VILLALONGA, 2014). Não há um consenso na literatura a respeito da relação entre a diversificação e o valor das empresas. Existem trabalhos que defendem que a diversificação cria valor às empresas (CHOE; DEY; MISHRA, 2014; DOUKAS; KAN, 2006; JANDIK; MAKHIJA, 2005; VILLALONGA, 2004), e outros, que apontam uma destruição de valores nas empresas diversificadas (AL-MASKATI; BATE; BHABRA, 2015; BERGER; OFEK, 1995; DENIS; DENIS; YOST, 2002; FAROOQI; HARRIS; NGO, 2014; LAMONT; POLK, 2002; LINS; SERVAES, 2002; RODRIGUEZ-PEREZ; VAN HEMMEN, 2010). Evidências demonstram que a criação ou a destruição de valor possa estar relacionada com o setor no qual a empresa encontra-se inserida, tipo de diversificação, imperfeições do mercado, assimetria de informações, bem como o grau de experiência da empresa (FREUND; TRAHAN; VASUDEVAN, 2007; HOLDER; ZHAO, 2015; NGUYEN; CAI, 2016; YUCEL; ONAL, 2016). Reconhece-se que o efeito da diversificação não é o mesmo em todas as empresas, podendo ser influenciado por diferentes variáveis como ramo de atividade, tipo de diversificação, complexidade inserida pela diversificação e cultura organizacional (FREUND; TRAHAN; VASUDEVAN, 2007; HOLDER; ZHAO, 2015; NGUYEN; CAI, 2016; YUCEL; ONAL, 2016). Não obstante, o processo estratégico e a forma como este se desdobra no interior das organizações que adotam a diversificação como uma das estratégias empresariais, também pode influenciar o valor da empresa, o que aumenta a complexidade da análise desta relação (DE LA FUENTE; VELASCO, 2015). Independente da dificuldade teórica em compreender os efeitos da diversificação na criação de valor das empresas, as práticas empresariais por meio de profissionais de mercado demandam direcionamentos claros e assertivos neste tema, em função da elevada dinâmica competitiva em todos os setores empresariais que se apresentam em múltiplos movimentos de lançamento de novos produtos e mercados, fusão, incorporação e cisão, entre outros. Uma das dificuldades em identificar o efeito da diversificação no valor das empresas, pode residir nas técnicas correntes de avaliação de investimento que por vezes negligenciam 14 decisões futuras que podem alterar o curso da empresa e influenciar, com efeito, o valor da estratégia atual de diversificação (HOLDER; ZHAO, 2015). A ambiguidade teórica entre a criação e destruição de valor, demonstra a complexidade na relação entre a diversificação e o valor da empresa, exigindo uma abordagem de avaliação de investimento mais robusta. O conceito de diversificação está intimamente relacionado com a definição dos tipos de inovação. Johannessen, Olsen e Lumpkin (2001) classificam a inovação em seis formas distintas i) novos produtos, ii) novos serviços, iii) novos métodos de produção, iv) novos mercados, v) novas fontes de ofertas de suprimentos e vi) novas formas de organização. Vários são os fatores que influenciam o desempenho do processo de inovação nas empresas (ENZING et al., 2011; GOMES; KRUGLIANSKAS; SCHERER, 2011; JU, 2012). Em razão da relevância competitiva que a inovação pode exercer na estratégia empresarial, torna-se fundamental conhecer e avaliar a influência econômica e empresarial das atividades de inovação no desempenho das instituições (CABRAL, 2007). A estratégia empresarial é um fator fundamental para o sucesso corporativo, cujo objetivo principal é apoiar e permitir o desenvolvimento de vantagens competitivas para a organização considerando um horizonte temporal de longo prazo (WHEEL WRIGHT, 1984). Desta forma, postula-se neste estudo o uso da Teoria das Opções Reais (TOR) com o objetivo de avaliar um projeto, permitindo mensurar a flexibilidade gerencial, uma vez que tal metodologia tem se mostrado mais eficiente na avaliação financeira de investimentos cercados por incertezas e com alternativas de mudanças no curso do tempo (Dixit & Pindyck, 1995; Loncar, Milovanovic, Rakic, & Radjenovic, 2017). Essa proposta torna-se mais proeminente para o contexto do agronegócio em que os mercados são segregados e especializados em commodities, de modo que, a diversificação da agroindústria pode ser uma estratégia competitiva para diversificação de risco e complementariedade de recursos (OLIVEIRA FILHO et al., 2014). Este trabalho concentra-se na investigação do potencial de criação de valor da estratégia de inovação, através da diversificação de produtos em uma empresa de autopeças para o segmento agrícola. Assim, pretende-se fazer o valuation de um projeto de inovação que se apresenta à empresa como uma estratégia de diversificação com o desenvolvimento de novos produtos para um novo mercado (agronegócio). Essa decisão exige investimentos nas áreas de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D), Marketing, Produção e Logística, sendo que a flexibilidade de 15 expandir e abandonar se apresentam, inicialmente, como potenciais fontes de valor e minimização de perdas no curso do tempo. Gonçalves, Mello e Torres Junior (2015) argumentam a existência de elevado nível de incerteza nas empresas que trabalham com projetos de inovação, exigindo com isso ferramentais sofisticados de avaliação que incorporem as incertezas associadas ao projeto. Herath, Herath e Dunn (2017) destacam que a modelagem da incerteza das opções reais é constante durante todo o investimento, não havendo revisão da mesma em função de novas informações que possam ser incorporadas ao investimento. Essas informações reduzem as incertezas do projeto e, com isto, novas probabilidades condicionais advindas da nova informação devem ser incorporadas à valoração com opções reais. E sendo probabilidades condicionais, podem ser tratadas via o Teorema de Bayes. O resultado deste estudo contribui no entendimento sobre a relação entre a estratégia de inovação, através da diversificação de produtos e a criação de valores, bem como servir como guia para nortear a possibilidade de investimentos em empresas diversificadas, utilizando a metodologia abordada no presente trabalho. Os estudos direcionados à economia agroindustrial, em específico para a indústria de máquinas agrícolas, ainda é pouco estudado no Brasil e no mundo, apesar de sua elevada importância (VIAN et al., 2013). Diante da carência de estudos direcionados ao setor agroindustrial e da escassa literatura que aborda a relação entre opções reais em conjunto com técnicas que permitam incorporar informações adicionais ao projeto, e com isto ajustar seu comportamento probabilístico, esse trabalho se justifica pela relevância de estudos e originalidade, ao abordar uma metodologia que permite identificar novas oportunidades de investimentos em empresas inovadoras, em que a diversificação passa a ser uma opção estratégica, valorada com opções reais com ajustes bayesianos. Com isto é possível contribuir para o meio acadêmico com mais informações ao controverso tema de criação de valor através da inovação pela diversificação e incorporação de um mecanismo que gere valor para as empresas, avaliando o efeito da inovação de um novo produto na criação de valores e podendo direcionar de forma eficiente a utilização dos seus recursos. Contribui também para o setor agroindustrial, que será favorecido com o potencial de entrada de novos participantes no mercado, sendo beneficiado com uma maior oferta de produtos e serviços e, em consequência, toda a sociedade que é dependente dos produtos 16 vindos do campo, que para chegarem ao consumidor final necessitam de uma cadeia eficiente de produção e transporte. Em razão da importância desse tema e face o exposto, o problema que motivou essa pesquisa foi: Como avaliar uma oportunidade de criação de valor com a inovação, diversificando o Portfólio de Produtos de Autopeças Agrícolas Avaliados com Opções Reais em conjunto com o Teorema de Bayes? No interesse de direcionar o estudo definiu-se como objetivo principal: Valorar um projeto de inovação, pela diversificação de produtos de autopeças agrícolas e avaliar a relação com a criação de valor. A fim de garantir o alcance do objetivo geral proposto, foram delineados os seguintes objetivos específicos: i) Discutir as estratégias de diversificação e inovação. ii) Discutir métodos de valoração. iii) Valorar o projeto de inovação de Produtos de Autopeças Agrícolas iv) Verificar se há criação de valor e quais são as fontes (expansão de receita, diluição de custos fixos, margem, redução de risco ou a existência de outro fator impactante) v) Avaliar o valor da flexibilidade gerencial, considerando a possibilidade de expansão ou abandono do projeto. vi) Avaliar o efeito da incorporação de novas informações ao projeto. Para melhor organizar os resultados da pesquisa, esta dissertação foi organizada em cinco capítulos. O segundo capítulo traz os fundamentos teóricos que balizam o modelo de avaliação econômica utilizado. Os procedimentos metodológicos são detalhados no terceiro capítulo. O quarto capítulo apresenta os resultados e as discussões teóricas e gerenciais. As conclusões estão no quinto capítulo. 17 2. REFERENCIAL TEÓRICO Este capítulo aborda fundamentos da estratégia de diversificação e o processo de criação de valor empresarial como forma de direcionar categorias de análise e balizar a discussão dos resultados deste estudo. 2.1. Estratégia de Diversificação1 Diferentes conceitos e definições do termo diversificação são encontrados na literatura. Para Ansoff (1958), os modelos de tomada de decisão estratégica ocorrem em função de mercados e produtos cujas quatro combinações estão representadas no Quadro 1. Quadro 1 - Modelos de tomada de decisão estratégica. Produtos existentes Novos produtos Mercados existentes Penetração de mercado Desenvolvimento de produto Novos mercados Desenvolvimento de mercado Diversificação Fonte: Adaptação de Ansoff (1958, p. 394) O Quadro 1, denominado Matriz de Ansoff, fornece quatro diferentes estratégias de crescimento, sendo que a diversificação congrega as ações voltadas para novos mercados e novos produtos que abrangem elevada variedade de perspectivas e uma multiplicidade de questões a serem estudadas (RAMANUJAM; VARADARAJAN, 1989). Ansoff (1958) elenca três tipos de oportunidades de diversificação, sendo elas: i) Vertical: em que a empresa explora a sua própria cadeia produtiva, fornecendo insumos para si mesma; ii) Horizontal: em que novos produtos, não necessariamente correlacionados, compartilham características comuns e os recursos existentes, tais como tecnologia, finanças e recursos humanos na exploração de um novo mercado; iii) Lateral: com o desenvolvimento de segmentos distintos no qual a empresa opera. Hopkins (1982) demonstra que a palavra diversificação, etimologicamente, possui o significado de algo que difere, definindo-a como a medida na qual as empresas operam em diferentes negócios simultaneamente. 1 Parte desta sessão foi publicado em: CONCEIÇÃO, Elimar Veloso; SANTOS, David Ferreira Lopes; TERENCE, Ana Claudia Fernandes. Efeito da estratégia de diversificação no valor da empresa: uma revisão sistemática da literatura. Revista Foco, [S.l.], v. 11, n. 1, p. 9-31, fev. 2018. ISSN 1981-223X. Disponível em: . Acesso em: 06 jun. 2018. doi:https://doi.org/10.28950/1981-223x_revistafocoadm/2018.v11i1.513. 18 Ramanujam e Varadarajan (1989) acrescentam a variável ambiente como característica relevante da diversificação, definindo-a como a entrada em novas atividades, seja por desenvolvimento interno ou por meio de aquisições. Chatterjee e Wernerfelt (1991) exploram o conceito de diversificação vinculando a existência de uma relação sistemática entre o tipo de mercado no qual a empresa escolhe para diversificar com o seu perfil de recursos, os quais podem ser: físicos, intangíveis e financeiros. São recursos físicos os bens materiais tais como as propriedades, terrenos, edifícios, infraestrutura, estoques, equipamentos e demais recursos tangíveis em posse da empresa. Segundo Chatterjee e Wernerfelt (1991), as empresas que têm excesso de recursos físicos estão propensas a diversificar longe de seus negócios principais. Os recursos intangíveis são representados pela marca, capacidade inovadora, conhecimento e demais bens que, apesar de não possuir existência física, são incorporados ao ativo da empresa. Chatterjee e Wernerfelt (1991) afirmam que empresas com elevado nível de intangível tem propensão a diversificação relacionada. Por sua vez, os recursos financeiros compreendem o capital, dinheiro em caixa, direitos de créditos e demais recursos monetários, sendo, em geral o mais flexível, uma vez que podem ser usados para comprar todos os demais tipos de recursos. A diversificação, enquanto modelo de tomada de decisão estratégica, também foi tratada por outros autores clássicos de estratégia empresarial conforme o Quadro 2. Quadro 2 - A diversificação enquanto estratégia na literatura Autores Entendimento Penrose (1959) Há diversificação quando há incrementos na variedade de itens produzidos ou mesmo na integração vertical ou áreas produtivas. Porter (1987) A diversificação concentra-se na descoberta e entrada em novos negócios que podem e devem ser explorados para obter vantagens competitivas. Mintzberg (2006) Diversificar consiste em explorar algumas áreas de negócios que pertençam à outra cadeia de operações. Barney (1991) A diversificação consiste em uma vantagem competitiva quando a estratégia agrega valores e não está sendo simultaneamente implementada por outro concorrente. Besanko et al. (2012) A diversificação proporciona economia de escopo tendo como o objetivo a diluição dos custos com o aumento da variedade de itens. Fonte: Elaboração própria O conceito de diversificação está relacionado à expansão das atividades da empresa, tendo em seu portfólio novos produtos ou mesmo atuando em mercados diferentes (RUMELT, 1982). A diversificação pode ser com produtos relacionados com as atividades existentes da empresa (diversificação concêntrica) ou mesmo em segmentos não relacionados 19 (diversificação por conglomerados) (MINTZBERG, 2006). Os trabalhos de Bettis (1981) e Bae, Kwon Lee (2008) investigam e comparam as diferenças de desempenho entre os dois modelos, encontrando diferenças na geração de valor entre um tipo e outro. Hitt, Hoskisson e Kim (1997) ao abordarem os efeitos da inovação no desempenho das empresas, categorizam a diversificação internacional que consiste na exploração de novos mercados em regiões geograficamente distintas e a diversificação de produto que é a expansão da linha produtiva da empresa. A taxonomia dos níveis das estratégias de diversificação, conforme inicialmente proposto por Wrigley (1970) e posteriormente Rumelt (1982), classificou a diversificação em: a) Negócio único; b) Dominante vertical; c) Dominante limitado; d) Dominante vinculado; e) Relacionado limitado; f) Relacionado vinculado e; g) não relacionado. Uma empresa é caracterizada como negócio único quando mais de 95% das receitas são provenientes de apenas um tipo de negócio; dominante vertical quando sua receita com atividades verticalmente relacionadas superam o percentual de 70%; dominante limitado quando a maioria dos negócios não está verticalmente relacionada e suas atividades se relacionam uma com as outras e com o ramo de atividade; dominante vinculado quando a maioria dos negócios não está verticalmente relacionada e suas atividades se relacionam umas com as outras, mas não com o ramo de atividade; relacionado limitado quando o relacionamento entre os negócios supera o percentual de 70%; relacionado vinculado quando o relacionamento entre os negócios supera o percentual de 70% e os mesmos estão associados com a atividade principal, e não relacionados quando o relacionamento entre os negócios é inferior ao percentual de 70% Rumelt (1982). Para Hitt, Ireland e Hoskisson (2008) são vários os motivos que levam uma empresa à estratégia de diversificação, quais sejam: i) economias de escopo; ii) compartilhar atividades; iii) transferência de competências essenciais; iv) poder de mercado; v) bloquear concorrentes através de concorrência em vários pontos; vi) integração vertical; vii) economias financeiras; viii) melhor alocação do capital interno; ix) reestruturação; x) regulamentação antitruste; xi) condições tributárias; xii) desempenho ruim; xiii) fluxos de caixa futuros incertos; xiv) redução dos riscos da empresa; xv) recursos tangíveis; xvi) recursos intangíveis; xvii) diversificar o risco da empregabilidade dos gerentes e; xviii) aumentar as remunerações dos gerentes. A relação da diversificação com o desempenho possui um vasto embasamento teórico, entretanto não há um consenso pacífico em mensurar se tal relação é positiva ou negativa para a empresa, desde os autores clássicos às pesquisas empíricas mais recentes. 20 Para Rumelt (1982), Palepu (1985), Varadarajan (1986), Christensen e Montgomery (1981), Markides e Williamson (1994), Bae, Kwon Lee (2008), Choe, Dey e Mishra (2014), Doukas e Kan (2006), Jandik e Makhija (2005), Villalonga (2004), Kuppuswamy, Serafeim e Villalonga (2014), De La Fuente e Velasco (2015) o processo de diversificação está diretamente relacionado com melhores performances financeiras. Entretanto, para outros autores como Al-Maskati, Bate e Bhabra (2015); Berger e Ofek (1995), Denis, Denis e Yost (2002), Farooqi, Harris e Ngo (2014), Lamont e Polk (2002), Lins e Servaes (2002), Rodriguez-Perez e Van Hemmen (2010), Kang, Burton e Mitchell (2011) e Castaner e Kavadis (2013) a diversificação influencia de maneira negativa o desempenho das empresas. 2.2. Estratégia de Inovação Mintzberg (2006) define estratégia corporativa como sendo um modelo de decisões referente à gestão em que uma organização orienta seus objetivos, propósitos e metas no longo prazo. Uma estratégia representa um conjunto de ações estruturadas a fim de explorar competências essenciais e obter vantagens competitivas. Desta forma, a escolha da estratégia compreende em direcionar as características do modelo de negócio adotado pela organização (HITT; IRELAND; HOSKISSON, 2010). Conto et al. (2016) argumentam que vantagens competitivas são criadas quando a organização efetivamente implementa estratégias de diversificação em seu modelo de negócio. Neste sentido, uma extensão inovadora deve estar contida e alinhada com a estratégia organizacional (FREEMAN; SOETE, 1997). Segundo Teece (2010) a inovação é um dos principais pilares à estratégia organizacional, que por sua vez deve estar alinhada ao modelo de negócio da empresa; logo, a inovação não é um fim em si mesma, mas um meio para viabilizar a estratégia empresarial e, com efeito, o seu modelo de negócio. Vários são os fatores que influenciam o desempenho do processo de inovação nas empresas (ENZING et al., 2011; GOMES; KRUGLIANSKAS; SCHERER, 2011; JU, 2012). Em razão da relevância competitiva que a inovação pode exercer na estratégia empresarial torna-se fundamental conhecer e avaliar a influência econômica e empresarial das atividades de inovação no desempenho das instituições (CABRAL, 2007). 21 A estratégia empresarial é um fator fundamental para o sucesso corporativo, cujo objetivo principal é apoiar e permitir o desenvolvimento de vantagens competitivas para a organização considerando um horizonte temporal de longo prazo (WHEEL WRIGHT, 1984). A implementação de um modelo de gestão da inovação vinculada ao plano estratégico e corporativo permite direcionar de maneira eficiente os investimentos dentro da empresa, obtendo melhores resultados organizacionais e criando valor para a empresa e acionistas. O plano estratégico deve ser capaz de agregar valor à organização, produzindo melhoras administrativas e em processo, com isto, gerando resultados positivos para a organização e para o mercado em que atua (GONZAGA; RIBEIRO, 2015). Freeman e Soete (1997) argumentam que uma organização pode se posicionar estrategicamente de seis maneiras diferentes, sendo elas: i) estratégia ofensiva; ii) defensiva; iii) imitativa; iv) dependente; v) tradicional e vi) oportunista. i) Em uma estratégia ofensiva, a organização tem por objetivo alcançar a liderança tecnológica, explorando mais rápido que os concorrentes, novas possibilidades e oportunidades, por meio de significativos investimentos em P&D interno, capaz de proporcionar uma diferenciação no mercado (MONTEIRO; MACHADO, 2013). ii) A estratégia defensiva difere da ofensiva pela velocidade e natureza em que a inovação ocorre (GUIMARÃES; BÁNKUTI, 2015). Embora exista forte investimento em pesquisa e desenvolvimento, apenas reagem às inovações lançadas pelos concorrentes (CRUZ et al., 2016). Minimiza o risco do lançamento de um produto inédito, entretanto, podem perder oportunidades na conquista de novos mercados (GONZAGA; RIBEIRO, 2015). iii) Na imitativa, a estratégia não é o pioneirismo, minimizam seus custos com desenvolvimentos e patentes, e costumam reagir às inovações por meio de cópias dos produtos concorrentes, acrescentando pequenas modificações (CRUZ et al., 2016). iv) Na estratégia dependente, há um processo de subordinação da tecnologia desenvolvida por outros, atua como reprodutora da inovação, o domínio do conhecimento parte de sua matriz ou de clientes (SPERAFICO; ENGELMAN; GONÇALVES, 2017). v) As organizações dotadas de estratégias tradicionais não demandam inovações tecnológicas (CRUZ et al., 2016). Os investimentos em pesquisa e desenvolvimento são pouco significativos, proporcionando apenas pequenos 22 ajustes em função de demandas externas (SPERAFICO; ENGELMAN; GONÇALVES, 2017). vi) As estratégias oportunistas são caracterizadas por um mercado no qual não há competidores e sim possibilidades, não demandando investimentos em pesquisa e tecnologia (MONTEIRO; MACHADO, 2013). Além do perfil estratégico escolhido para a inovação, a forma como ela ocorre é de grande importância para a organização. Com isto, o conceito de inovação aberta (Open Innovation) tem assumido relevância nos sistemas empresariais, sendo tratado como um novo paradigma da gestão da inovação (ENKEL; GASSMANN; CHESBROUGH, 2009). A inovação aberta é estabelecida como processo no qual o conhecimento absorvido é proveniente de fontes de dentro e de fora das fronteiras organizacionais (MOREIRA; TORKOMIAN; SOARES, 2016). Consiste na busca intencionada de integrar na empresa os recursos externos no desenvolvimento de novos produtos e serviços (SISODIYA; JOHNSON; GRÉGOIRE, 2013). Desenvolver novos conhecimentos e utilizar os conhecimentos já existentes de maneira a convertê-los em crescimento econômico, explorando conceitos de exploitation e exploration, em que o equilíbrio das duas estratégias é condição determinante para o desempenho organizacional (MARÍN IDARRAGA; MARÍN-IDÁRRAGA; MARÍN IDARRAGA, 2017). Exploitation e exploration, termos cunhados por MARCH (1991), são abordagens relacionadas ao aprendizado organizacional, na relação entre a estratégia de explorar novos conhecimentos (exploration) ou em explorar os conhecimentos já assimilados a fim de converter em benefícios organizacionais (exploitation). A estratégia de exploitation é caracterizada pelo conhecimento explícito, permanecendo a ideia de continuidade, rotinas e padrões de repetição (POPADIUK et al., 2016). O conhecimento é convertido em melhorias de processos, introdução de novos produtos e exploração de novos mercados. Por sua vez, a estratégia de exploration é uma maneira importante pela qual a inovação aberta se materializa, pressupondo um estreito relacionamento de colaboração com diversas organizações fora da fronteira organizacional, habilitando a empresa a buscar vantagens competitivas, por meio de novas oportunidades inovadoras (MOREIRA; TORKOMIAN; SOARES, 2016). Os retornos associados à estratégia de exploration são sistematicamente menos certos, uma vez que trata da exploração de novas descobertas e inovações (POPADIUK et al., 2016). 23 A inovação, se consolidada como determinante para a geração de valor nas organizações (VARANDAS JUNIOR; SALERNO; MIGUEL, 2014), é identificada como motor que impulsiona essa criação, tendo impacto no posicionamento estratégico da empresa, sendo capaz de proporcionar um desempenho financeiro superior em relação às demais empresas que não utilizam tal recurso (HERSKOVITS; GRIJALBO; TAFUR, 2013). As estratégias representam as oportunidades e caminhos que a empresa pode adotar a fim de sustentar uma cultura de inovação (BRUNO-FARIA; FONSECA, 2014). O valor da inovação (Value Innovation) consiste na capacidade da organização em fornecer algo de novo a seus clientes, reestruturando suas estratégias tradicionais e adotando modelos estratégicos que gerem valor ao processo de inovação (XIN, 2009). Desta forma, as estratégias voltadas à inovação, além de sua característica fundamental de criação de valor, possibilitam a retenção desse valor criado e, a longo prazo, proporcionam a sustentabilidade empresarial. 2.3. Criação de Valor no Modelo de Negócio Decisões de investimentos são representadas como sendo as mais importantes decisões feitas pelas corporações (HARRIS; RAVIV, 1996; VAN HORNE, 1971). Essa decisão tem direto relacionamento com o retorno proporcionado pelo investimento, exercendo efeito direto sobre o futuro da organização (XU; WANG; XIN, 2010). Os investimentos consistem em fontes de criação de valor para a organização. Compreender o que é valor e quais são suas fontes são fatores determinantes para o sucesso de um investimento (DAMODARAN, 2002). A criação de valor está entre os objetivos mais importantes da empresa e para tal, o investidor necessita de instrumentos para medir o potencial de cada oportunidade de investimento (LARGANI; KAVIANI; ABDOLLAHPOUR, 2012). Ao mensurar o valor de uma empresa, o foco das atenções se volta para o valor intrínseco da organização que, segundo Damodaran (2009), reflete os seus fundamentos empresariais e financeiros. De forma específica, o valor intrínseco do negócio está vinculado a sua capacidade de geração de caixa, agora e no futuro, associado ao risco inerente ao investimento (CUNHA; MARTINS; ASSAF NETO, 2014). Kayo et al. (2006), por outro modo, assinalam que o valor econômico de uma empresa é constituído pela soma dos seus ativos, sejam tangíveis ou intangíveis, incluindo a sua capacidade de geração de valor econômico agregado. Os ativos intangíveis desempenham um 24 papel econômico muito importante para as organizações, sendo requisito fundamental para que as empresas apresentem vantagens competitivas sustentáveis (BASSO et al., 2015; MARTÍNEZ-TORRES; DEL ROCIO MARTINEZ-TORRES; MARTÍNEZ-TORRES, 2014). De Beer (2014) reforça que nas últimas décadas o papel dos intangíveis na criação de valor é cada vez mais importante, destacando a necessidade de criação de métricas para valorá-lo. Dainienė e Dagilienė (2014) destacam que as inovações são ativos intangíveis que tem grande influência na criação de valor a longo prazo nas empresas, entretanto, com frequência não são devidamente reconhecidos nos demonstrativos financeiros. Lendel e Varmus (2014) destacam a importância da inovação na criação de valor para as empresas, evidenciando a importância de investimentos em P&D, bem como a necessidade de gerenciar as atividades de inovação do negócio. Segundo Hanafizadeh, Hosseinioun e Khedmatgozar (2015), um modelo de negócio também é considerado como um ativo intangível e, portanto, diretamente relacionado com a criação de valor. Tal como os demais intangíveis, sua mensuração ainda é uma tarefa complexa e subjetiva, exigindo uma análise por meio de direcionadores não financeiros, impedindo a utilização de métodos clássicos para a determinação do seu valor (KAYO et al., 2006). Hacklin, Björkdahl e Wallin (2017) definem modelo de negócio como as sequências de atividades lógicas que criam e retém valor para o empreendimento, ressaltando a necessidade da constante inovação do modelo para que a empresa se mantenha competitiva. Segundo Teece (2010) a estratégia adotada pela empresa deve sincronizar todos os elementos da cadeia de valor da empresa. Desta forma, a criação de valor torna-se o fim de toda organização, que a viabiliza por meio de estratégias que se alinham ao modelo de negócio da organização (KAYO, 2005; TEECE, 2010). Holcomb, Holmes Jr. e Hitt (2006) destacam que a exploração de novos produtos e mercados, com recursos existentes e a partir do desenvolvimento interno, reforça a criação de valor. Os trabalhos de Choe, Dey e Mishra (2014), Doukas e Kan (2006), Jandik e Makhija (2005), Villalonga (2004), Palepu (1985), Rumelt (1982) demonstram que as estratégias de diversificação estão diretamente correlacionadas à criação de valor para a organização. Contudo, avaliar o efeito da diversificação sem considerar o contexto no qual a empresa está inserida, bem como sua forma estrutural, leva a resultados inconclusivos. 25 2.4. Métodos de Valoração O processo de avaliação, em que as empresas precisam mensurar os seus investimentos a fim de criar valor aos acionistas, é de fundamental importância para a competividade das organizações (LOPES; GALDINO, 2016). Diversas metodologias podem ser utilizadas no processo de valuation, sendo algumas técnicas mais difundidas entre os profissionais do que outras (COUTO JÚNIOR; GALDI, 2012; NASCIMENTO, 2013). Contudo, considerando o elevado número de fatores subjetivos presentes no processo de avaliação, sua mensuração não é precisa, sendo capaz de fornecer apenas estimativas que servem de parâmetros para a determinação de um valor confiável para o negócio (BORSATTO JUNIOR; CORREIA; GIMENES, 2015). Nesta sessão são apresentadas as metodologias mais utilizadas no processo de avaliação de empresas, suas aplicações e limitações. 2.4.1. Avaliação Relativa A avaliação pelo método de Múltiplos de Mercado é um modelo que compõe o sistema de Avaliação Relativa cujo objetivo é comparar ativos, a partir do preço de mercado de outros ativos similares (COUTO JÚNIOR; GALDI, 2012; NASCIMENTO, 2013). A avaliação pelos Múltiplos de Mercado tem por base o pressuposto de que o preço médio pago no mercado de capitais é certo no longo prazo. Parte da premissa do preço único e ausência de arbitragem sem risco, isto é, duas ações de empresas semelhantes e detentoras dos mesmos indicadores múltiplos, serão comercializadas com o mesmo preço de mercado (DRĂGOI et al., 2016). Dragoi et al (2016) afirmam que investidores e avaliadores usam com frequência os múltiplos como métodos de avaliação, por sua abordagem sintética e de fácil compreensão, como alternativa ao Fluxo de Caixa Descontado (FCD), por exigir um conjunto de suposições tais como custo de capital, taxa de crescimento e valor na perpetuidade, o que em alguns casos podem ser complexos de serem mensurados. O método de avaliação relativa é considerado uma abordagem mais objetiva e menos propensa a efeitos de manipulação do que métodos como o fluxo de caixa descontado (FCD) (WELC; SOBCZAK, 2015). 26 Damodaran (2005) apresenta três indicadores de avaliação relativa, sendo eles: i) Índice de Preço/Lucro (P/L), ii) Índice de Preço/Valor Contábil (P/BV) e iii) Índice de Preço/Vendas. i) Segundo Damodaran (2005) o Índice de Preço / Lucro (P/L) é o indicador mais utilizado, uma vez que, através de sua simplicidade traz informações estatísticas intuitivas, sendo assim, atraente aos investidores. A razão Preço Lucro (P/L) é apresentado na fórmula 1 abaixo: � � = Í���� ��� ��(���)���(� � �)� (� � �)� � ��� + Í���� ��� ���(� � �)�(����) (�����)(���)� (1) onde: � = taxa de crescimento nos primeiros n anos = taxa de retorno exigida nos primeiros n anos sobre o patrimônio liquido Í!"#$% &'()*+ = índice payout nos primeiros n anos �� = taxa de crescimento após n anos na perpetuidade Í!"#$% &'()*+� = = índice payout após n anos � = taxa de retorno exigido após n anos sobre o patrimônio líquido ii) O Índice de Preço/Valor Contábil (P/BV) demonstra o posicionamento do preço de mercado de um determinado ativo em relação ao seu patrimônio líquido. Ativos avaliados a valor inferior ao valor contábil são considerados subvalorizados. Por sua vez, ativos negociados acima do valor contábil são considerados supervalorizados (DAMODARAN, 2005). A fórmula 2 calcula a razão Preço / Valor Contábil (P/BV). � ,- = ./0 1 2Í���� ��� ��(���)���(� � �)� (� � �)�� ��� + Í���� ��� ���(� � �)�(����) (�����)(���)� 3 (2) onde: � = taxa de crescimento nos primeiros n anos = taxa de retorno exigida nos primeiros n anos sobre o patrimônio líquido Í!"#$% &'()*+ = índice payout nos primeiros n anos 27 �� = taxa de crescimento após n anos na perpetuidade Í!"#$% &'()*+� = = índice payout após n anos � = taxa de retorno exigido após n anos sobre o patrimônio líquido ROE = retorno sobre o patrimônio líquido iii) O Índice de Preço/Vendas (P/V) independe das influências contábeis, são menos voláteis do que os demais indicadores, sendo mais confiáveis para uso como indicadores e, em função disto, tem se mostrado atrativo para os analistas de mercado (DAMODARAN, 2005). Seu cálculo pode ser obtido através da fórmula 3. � - = 4' �%5 1 2&'()*+(1+�)�1−(1 + �)! (1 + )! � −� + &'()*+!(1 + �)!(1+�!) ( !−�!)(1+ )! 3 (3) onde: � = taxa de crescimento nos primeiros n anos = taxa de retorno exigida nos primeiros n anos sobre o patrimônio líquido Í!"#$% &'()*+ = índice payout nos primeiros n anos �� = taxa de crescimento após n anos na perpetuidade Í!"#$% &'()*+� = = índice payout após n anos � = taxa de retorno exigido após n anos sobre o patrimônio líquido 4' �%5 "% 8*$ ) = Margem de lucro liquida ou lucro por ação O método de avaliação relativa é uma técnica muito difundida e aplicada por analistas em função de sua facilidade na apuração dos dados, na sua forma de cálculo e reduzido número de premissas (NASCIMENTO, 2013; SALIBA, 2008). Couto Júnior e Galdi (2012) utilizam a avaliação de empresas por múltiplos comparando empresas do mesmo setor. Saliba (2008) apresenta os drivers de valor mais utilizados pelos profissionais de finanças utilizando os métodos de múltiplos de mercado. Welc e Sobczak (2015) avaliaram uma carteira de ativos para o mercado de ações polonês por meio dos múltiplos. Dragoi et al. (2016) demonstraram a utilização dos múltiplos nas Sociedades de Investimentos Financeiros, listados na bolsa de valores de Bucareste. Damodaran (2005) argumentou que por ser um indicador de fácil utilização, com frequência é empregado de forma incorreta pelos avaliadores. Nascimento (2013) e Welc e Sobczak (2015) destacam a importância de escolhas criteriosas dos ativos similares que serão utilizados como base da comparação. Por replicar o valor dos ativos negociados em bolsa de 28 valores, a avaliação pode ser influenciada pelas tendências otimistas ou pessimistas do mercado, o que pode distorcer o valor da avaliação (SALIBA, 2008). Outro ponto que merece atenção é a existência de um número limitado de empresas que podem ser utilizadas como base para a avaliação relativa em mercados emergentes (WELC; SOBCZAK, 2015). 2.4.2. Fluxo de Caixa Descontado Na prática, o Fluxo de Caixa Descontado (FCD) é o modelo mais popular utilizado para a avaliação de investimentos, uma vez que se mostra consistente com a meta de criação de valor de longo prazo, sendo vastamente utilizado para o gerenciamento de projetos, seguros e gestão financeira (KIM; LEE; PARK, 2014; MARTINS; GIMENES, 2015; YAO; CHEN; LIN, 2005). A mensuração de criação de valor para os acionistas deve ser vinculada a uma medida que determine o valor intrínseco da organização (COPELAND; KOLLER; MURRIN, 2000). A determinação do valor intrínseco de um investimento está diretamente relacionada com a expectativa de sua capacidade de geração de benefícios, agora e no futuro, que estarão disponíveis para a distribuição (BORSATTO JUNIOR; CORREIA; GIMENES, 2015; CUNHA; MARTINS; ASSAF NETO, 2014; DAMODARAN, 2009; LOPES; GALDINO, 2016). O valor intrínseco é impulsionado por sua capacidade de gerar caixa no longo prazo e, desta forma, tal valor pode ser medido por meio do fluxo de caixa descontado (COPELAND; KOLLER; MURRIN, 2000). Maiores valores de fluxo de caixa livre representam disponibilidade financeira superior e, com isto, maior valor atribuído à empresa (MODRO; SANTOS, 2015). A metodologia do fluxo de caixa descontado parte do princípio que o dinheiro tem valor diferente ao longo do tempo (DE SOUZA et al., 2015). É resultado da somatória dos valores presentes dos seus fluxos de caixa futuro, descontado a uma taxa de juros que remunere o risco (COPIELLO, 2016; GALDI; TEIXEIRA; LOPES, 2008; NASCIMENTO, 2013). A Figura 1 apresenta um diagrama ilustrativo do fluxo de caixa operacional livre e na sequência, a fórmula 4, equação algébrica apresentada por Assaf Neto ( 2014). 29 Figura 1 – Diagrama do fluxo de caixa Fonte: Elaborado pelo autor 9:8 = 9:8; + <=��(���) + <=�>(���)> + <=�?(���)? + ⋯ + <=��(���)� (4) A estrutura tradicional do fluxo de caixa para análise de investimentos é apresentada a seguir, no Quadro 3, conforme Cunha, Martins e Assaf Neto (2014): Quadro 3 – Estrutura tradicional do fluxo de caixa. Efeito no Caixa Itens do Fluxo de Caixa (+) Receita Bruta (-) Deduções da Receita (=) Receita Líquida (-) Custos das Mercadorias e/ou Serviços (-) Despesas (=) EBTIDA (-) Depreciação (=) Lucro antes do IR (EBIT) (-) IR + CSLL (=) Lucro Líquido (NOPAT) (+) Depreciação (=) Fluxo de Caixa Operacional (-) Investimento (=) FCL Fonte: Elaborado pelo autor Galdi, Teixeira e Lopes (2008), demonstra a equação que permite o cálculo do fluxo de caixa descontado, conforme fórmula 5. 9:A = ∑ <=�C(���)C�D��D� (5) onde: 9:A = fluxo de caixa descontado 30 9:8� = fluxo de caixa operacional líquido no instante + + = período de tempo ! = último período da projeção #= taxa de desconto O # expresso na equação acima, representa o Custo Médio Ponderado de Capital (CMPC) ou Weighted Average Cost of Capital (WACC). O WACC indica a taxa mínima exigida para a remuneração das diversas fontes de financiamento que lastreiam a operação (BORSATTO JUNIOR; CORREIA; GIMENES, 2015). Na equação do fluxo de caixa descontado, o WACC é a taxa de desconto que traz a valor presente os fluxos de caixa futuro (NASCIMENTO, 2013). É calculado conforme equação 6 (MODRO; SANTOS, 2015). EF:: = [(H I E��) + (H�I E�) + (1 − +)] (6) onde: H = custo de oportunidade do capital próprio E��= proporção do capital próprio H�= custo do capital de terceiros E� = proporção do capital de terceiros + = impostos O custo de oportunidade representa a taxa de retorno que os investidores exigem para realizar um determinado investimento em detrimento do outro, sendo remunerado pelo risco inerente da operação. Ele é determinado a partir da equação do Capital Asset Pricing Model (CAPM) e pode ser calculado conforme equação 7 (SHARPE, 1964). H = [.K + L (.M − .K )] + ɛ (7) onde: H = custo de oportunidade do capital próprio .K = taxa livre de risco L = risco sistemático .M = retorno de mercado (.M − .K ) = prêmio pelo risco ɛ = risco do país 31 Dempsey (2013) demonstra a fórmula do cálculo da empresa considerando o Weighted Average Cost of Capital (WACC) apresentado na fórmula 8. O'P) = ∑ <=�C(��QR==)C�D��D� (8) A partir do Fluxo de Caixa Descontado (FCD), infere-se três técnicas usualmente utilizadas para a avaliação de investimentos: i) Valor Presente Líquido (VPL), ii) Taxa Interna de Retorno e iii) Payback. i) Valor Presente Líquido (VPL), também conhecido por Net Present Value (NPV), é obtido pela soma do valor presente dos fluxos de caixa líquido, descontado pelo custo de oportunidade (K), subtraindo o investimento (BARROSO; INIESTA, 2014; DAMODARAN, 2005), conforme indicado pela fórmula 9: O&8 = S ∑ <=C(��T)C�D��D� U − SV; + ∑ WC(��T)C�D��D� U (9) onde: O&8 = valor presente líquido 9:� = fluxo de caixa líquido H = taxa de desconto que reflita o custo de oportunidade + = período de tempo ! = último período da projeção V; = Investimento inicial V� = Investimento em períodos subsequentes ii) A Taxa Interna de Retorno (TIR), também conhecida como Internal Return Rate (IRR) é uma medida de rentabilidade, expressa em percentual, que determina a taxa de desconto na qual o Valor Presente Líquido do projeto é igual a zero (MELLICHAMP, 2017), conforme demonstrado na fórmula 10. O&8 = S ∑ <=C(��XWY)C�D��D� U − SV; + ∑ WC(��XWY)C�D��D� U = 0 (10) iii) O Payback tem por fundamento a determinação do prazo necessário para que o capital investido seja recuperado (ASSAF NETO, 2014), sendo demonstrado pela fórmula 11. 32 &'(['$\ = WC]C^_<=C]C^_ (11) onde: &'(['$\ = Tempo de retorno do Investimento V� ��` = Investimento total 9:� ��`= fluxo de caixa total O método do fluxo de caixa descontado foi utilizado por Borsatto Junior, Correia e Gimenes (2015), demonstrando que a técnica de fluxo de caixa descontado é aplicável em uma empresa de capital fechado, atuante no setor de nutrição animal. Martins e Gimenes (2015) avaliaram uma empresa que comercializa produtos farmacêuticos. Cunha, Martins e Assaf Neto (2014), com base no fluxo de caixa descontado apresentam evidências empíricas sob o ponto de vista dos direcionadores de valor. Nascimento (2013) constatou que 89% dos laudos de avaliação de empresas realizado nas OPAs (Oferta Pública de Aquisição) constantes na CVM (Comissão de Valores Mobiliários) são realizados por meio do método do fluxo de caixa descontado. Galdi, Teixeira e Lopes (2008) apresentam uma análise empírica do modelo de valuation no Brasil, destacando a potencialidade do fluxo de caixa descontado. Joaquim et al. (2015) argumentam que apesar de ser uma metodologia vastamente utilizada, o fluxo de caixa descontado carece de mecanismos que incorporem a flexibilidade gerencial no processo de valoração. Schachter e Mancarella (2016), Dixit e Pindyck (1994) e Copeland e Antikarov (2001) criticam os modelos baseados em fluxo de caixa, uma vez que consideram todos os investimentos como irreversíveis, pressupõem certeza em relação ao fluxo de caixa futuro, não permitem flexibilidade em ajustar decisões com base em condições futuras e adotam uma taxa de desconto que incorpora todos os tipos de riscos. 2.4.3. Teoria das Opções Reais Opções são derivativos, isto é, tem seu valor diretamente vinculado a um determinado ativo principal que confere ao seu detentor a possibilidade de negociar no futuro o ativo subjacente a uma quantidade, data e preço estabelecidos (COPELAND; KOLLER; MURRIN, 2000; DAMODARAN, 2005; HOLDER; ZHAO, 2015; YANG; NARAYANAN; DE CAROLIS, 2014). Há dois tipos de opções: i) Opção de compra (call) e ii) opção de venda (put). 33 i) Na opção de compra (call), o investidor, após o pagamento do preço da opção (prêmio), terá o direito de exercer a opção e adquirir o ativo subjacente a um preço pré-estabelecido (preço de exercício). O lucro é obtido por meio da diferença entre o valor do ativo subjacente (S) e o preço de exercício (K). A Figura 2 demonstra os resultados de uma opção do tipo call Figura 2 – Resultados de uma opção do tipo call Fonte: Elaborado pelo autor ii) Na opção de venda (put), o investidor, após o pagamento do preço da opção (prêmio), terá o direito de exercer a opção e vender o ativo subjacente a um preço pré- estabelecido (preço de exercício). O lucro é obtido por meio da diferença entre o preço de exercício (K) e o valor do ativo subjacente (S). Os resultados possíveis para a compra de uma opção do tipo put é apresentada na Figura 3. Figura 3 - Resultados de uma opção do tipo put Fonte: Elaborado pelo autor. 34 Copeland e Antikarov (2001) apresentam dois tidos de opções: i) opções europeias e ii) opções americanas. Santos et al. (2014) esclarecem que a única diferença entre elas é que as opções europeias somente podem ser exercidas na data de validade, enquanto as opções do tipo americana podem ser exercidas a qualquer momento, antes do prazo de validade. A Teoria das Opções Reais (TOR) replica o mesmo conceito das opções financeiras para ativos e investimentos reais (HOLDER; ZHAO, 2015). Ela foi baseada no trabalho de Black e Scholes (1973) e Merton (1973), que inicialmente valoraram opções no mercado financeiro, sendo estendida a ativos reais (PIVORIENĖ, 2017). É uma ferramenta proposta para avaliar investimentos em que há elevado grau de incerteza (SCHACHTER; MANCARELLA, 2016). Copeland, Koller e Murrin (2000) destacam que da mesma forma como acontece com as opções financeiras, a opção real é dependente de algumas variáveis, sendo elas: valor de mercado do ativo subjacente, preço do exercício, tempo restante até o vencimento, volatilidade (desvio padrão) do ativo subjacente e taxa de juros livre de risco. Brach (2003) apresenta a analogia entre as opções financeiras e as opções reais, relacionada com as variáveis que são utilizadas para a elaboração dos cálculos algébricos, conforme Figura 4. Figura 4 – Analogia entre opções financeiras e opções reais: Fonte: Adaptação de Brach (2003, p. 43) Opções Financeiras Preço de Excercício Preço da Ação Tempo de expiração Volatilidade Taxa Livre de Risco Variável K S t ab .K Opções Reais Custos para adquirir o ativo Valor atual dos fluxos de caixa do projeto Tempo de duração da opção Risco dos retornos esperados Taxa Livre de Risco 35 A equivalência entre opções reais e financeiras, permitem que as opções reais compartilhem todo conjunto de ferramentas e técnicas de valoração das opções financeiras, permitindo com isto, valorar investimentos considerando a flexibilidade gerencial. Copeland e Antikarov (2001), Damodaran (2009) e Loncar et al. (2017) classificam diferentes tipos de flexibilidade: i) opção de investimento, ii) opção de abandono, iii) opção de expansão, iv) opção de redução, v) opção de adiar e vi) opção de alterar. i) A opção de investir representa o momento inicial em que o investidor decide aplicar o seu capital em um determinado projeto. ii) A opção de abandono é conceitualmente uma opção de venda (ABADIE; CHAMORRO, 2017). Dá ao investidor, em caso de declínio severo do investimento o direito de desistir do projeto. Abadie e Chamorro (2017) examinam como a opção de abandono pode ser exercida em função da evolução do custo do preço do petróleo. iii) Em condições favoráveis e/ou ampla aceitação do projeto pelo mercado, o investidor tem a flexibilidade em expandir o investimento. Loncar et al. (2017) apresentam uma opção de expansão de capacidade em um projeto de energia renovável em um parque eólico na Sérvia. iv) Opções de redução são valiosas em momento de contração do mercado. Guo e Zmeškal (2016) demonstram a possibilidade de contração no processo de tomada de decisão de uma empresa chinesa. v) A opção de adiamento dá a possibilidade ao investidor de aguardar as condições de viabilidade do projeto. Chittenden e Derregia (2015) demonstram uma tendência entre os investidores em postergar projetos até que haja claras perspectivas a respeito do investimento. vi) A opção de alterar representa uma reestruturação estratégica do projeto. Ajak e Topal (2015) demonstraram que a flexibilidade em alterar e reestruturar as estratégias permitiram um incremento de valor em um projeto de mineração. O efeito da flexibilidade pode ser mensurado com a apuração de um novo VPL para o projeto, chamado de VPL expandido (JEONG et al., 2017; MINARDI, 2000), podendo ser calculado pela fórmula 12. O&8 cd����� = O&8������� ��` + O'P) K` c�e�`���� � � ����` (12) 36 Loncar et al. (2017) e Copeland e Antikarov (2001) descrevem as etapas para modelar o processo de valoração por opções reais. O passo 1 inicia o processo através da determinação do valor presente líquido, utilizando o método tradicional de fluxo de caixa descontado. O passo 2 é a modelagem da incerteza, através de escolhas do método estocástico adequado. No passo 3 há a incorporação da flexibilidade. Metodologias como árvore de decisão de Black Scholes são mais comumente utilizadas. No último passo os resultados são analisados. O processo de avaliação de opções reais é apresentado na Figura 5. Figura 5 – Processo de Avaliação de opções reais Fonte: Elaborado pelo autor – Adaptado de Copeland e Antikarov (2001). Copeland e Antikarov (2001) não consideram o efeito de novas informações relevantes acrescentadas ao projeto de investimento na modelagem da incerteza, pois, compreendem somente a modelagem por meio de Movimento Geométrico Browniano e Movimento de Reversão à Média. Assim, é possível explorar o dimensionamento da incerteza por outros métodos, fundamentalmente quando há poucas ou restritas evidências históricas, bem como, quando há a oportunidade de incluir informações qualitativas oriundas de profissionais experientes. Herath, Herath e Dunn (2017) defendem que a análise bayesiana utilizada em conjunto com opções reais permite à empresa modificar o comportamento do investimento em função de novas informações, combinando informações históricas e qualitativas e com isto ter uma gestão mais ativa dos riscos junto às premissas do fluxo de caixa do projeto. Nesse sentido, torna-se importante compreender as principais abordagens de modelagem de risco utilizadas na teoria de opções reais. 2.4.4. Modelagem da incerteza 37 Um processo estocástico é um modelo matemático, não determinístico, que descreve uma sequência de eventos governados por leis probabilísticas. Permite prever a probabilidade de ocorrência de fenômenos aparentemente aleatórios (BRACH, 2009b), tal como o comportamento dos preços de ativos que se movimentam com incerteza através do tempo, expresso usualmente por meio de um indicador de volatilidade. O efeito da volatilidade exerce influência na área de finanças, em especial na precificação de derivativos e no gerenciamento de risco (MOTA; FERNANDES, 2004). Seu estudo desperta interesse no meio acadêmico e para os profissionais de mercado uma vez que se busca antecipar o comportamento através de previsões probabilísticas importantes para a elaboração de estratégias de investimento, análise de risco e precificação de ativos. Brach (2003) argumenta que ter um processo estocástico confiável, que permita capturar possíveis movimentos futuros de um ativo, por meio de métodos probabilísticos, nos coloca em posição de prever o preço futuro das ações, ponderando suas probabilidades. Os principais métodos de processo estocástico, conforme (OZORIO et al., 2012) são: i) Movimento Geométrico Browniano (MGB) ii) Movimento de Reversão à Média (MRM) iii) Modelos de dois ou três fatores e Reversão à Nível de Equilíbrio Incerto iv) Reversão a Média com Salto Schwartz e Smith (2000) apresentam o modelo de dois ou três fatores e reversão ao nível de equilíbrio incerto para avaliar o preço de commodities que possui como característica um movimento de reversão à média no curto prazo, destacando que embora os fatores não possam ser diretamente observáveis eles podem ser determinados através do preço spot e futuro das commodities. Bastian-Pinto, Brandão e Hahn (2009) analisam o comportamento dos preços do açúcar e etanol no mercado Brasileiro, demonstrando a flexibilidade como fonte de valor na produção de combustíveis alternativos em função das diferentes fontes de matéria prima e condições de mercado, apresentando resultados significativos com a utilização do movimento de reversão a media em detrimento ao movimento geométrico browniano para a valoração de commodities. O movimento de reversão à média com saltos é demonstrado por Dias e Rocha (1999) ao valorar opções de investimento em contratos de concessão de exploração de Petróleo no Brasil, apresentando uma técnica mista de reversão à média em conjunto com saltos, 38 indicando que informações normais produzem um processo de reversão à média para o preço do óleo, em contrapartida, choques aleatórios geram saltos discretos e estocásticos. Em avaliações financeiras, uma questão chave é encontrar um processo estocástico que melhor descreva a trajetória dos preços dos ativos, seja confiável e previsível, e possa ser utilizado tanto para opções reais quanto opções financeiras (BRACH, 2009a; OZORIO et al., 2012). Entre os processos estocásticos, o mais utilizado para a avaliação de ativos, por sua simplicidade e vasta aplicação é o Movimento Geométrico Browniano (MGB) (MUN, 2002; SAVOLAINEN, 2016). 2.4.5. Modelo Geométrico Browniano (MGB) Também denominado de processo de Wiener, o Movimento Geométrico Browniano é um tipo específico de processo estocástico de Markov, que tem sido utilizado com frequência para descrever eventos físicos (HULL, 2006). O MGB é um processo aleatório contínuo que é geralmente utilizado nas finanças por sua capacidade para descrever os preços das ações e commodities (REBIASZ; GAWEL; SKALNA, 2017) e é suportado por três importantes propriedades: i) A distribuição probabilística dos valores futuros não é afetada pelos valores passados, ii) possui incrementos independentes, ou seja, variações do processo em intervalos distintos são estatisticamente independentes e iii) as variações do processo, em um intervalo de tempo finito tem distribuição normal e variância crescente com o intervalo de tempo (BRACH, 2009a). Segundo Hull (2006), sendo f� uma variável do processo Wiener, tem ∆h uma variação de f� e ∆� um intervalo de tempo, demonstrado na fórmula 13: ∆h= ɛi∆� (13) onde: ɛ = variável aleatória com distribuição normal padronizada. Considerando ∆� um intervalo de tempo infinitesimalmente pequeno, a representação do processo de Wiener em tempo contínuo é dado pela fórmula 14: 39 "h = ɛi"� (14) O processo estocástico browniano, acrescido por um termo de tendência, em que poderá assumir valores distintos em um intervalo de tempo, pode ser representado por (REBIASZ; GAWEL; SKALNA, 2017): "I = j . I . "+ + a . I . "l (15) onde: j = taxa de crescimento da variável objeto a = parâmetro de variância em um processo generalizado de Wiener I = processo estocástico de um ativo qualquer "+ = intervalo infinitesimal de tempo "l = incremento padrão de Wiener O processo de Itô, que é o processo generalizado de Wiener em que j e a são funções da variável objeto I e do tempo +, podem ser algebricamente expresso por (DIXIT; PINDYCK, 1994): "I = j(I, +) . "+ + a (I, +) . "l (16) onde: j (I, +) = Função não aleatória de tendência a (I, +) = Função não aleatória de variância Hull (2006) demonstra pelo cálculo diferencial: "n = opq pc . j . (I, +) + pq p� + � b . p>q pc> . ab . (I, +)r . "+ + pq pc . a . (I, +) .dz (17) Em que "l é o Movimento Geométrico Browniano, j e a são funções de I e +, em que I possui um desvio padrão igual ao de j e variância igual a ab: pq pc . j . (I, +) + pq p� + � b . p>q pc> . ab . (I, +) (18) e uma variância expressa por: 40 opq pcrb . ab (19) Dixit e Pindyck (1994) argumentam que a equação 17 tem sua fundamentação na precificação de ativos financeiros quando o tempo para a tomada de decisão é muito pequeno. O processo geométrico browniano de um ativo financeiro é representado por: "u = j. u. "+ + a . u. "l (20) onde S é o preço do ativo subjacente. Usando o lema de Itô para derivar a equação acima temos: "n = opq pv . j . u + pq p� + � b . p>q pv> . ab. ubr . "+ + pq pv . a . u. "l (21) onde: pq pv = � v pq p� = 0 p>q pv> = − � v> (22) Então: "n = o� v . j . u + 0 + � b . (a. u)b. − � v>r . "+ + � v . a . u. "l (23) "n = oj − w> b r "+ + a . "l (24) O MGB é vastamente utilizado como base para a maioria dos modelos de opções financeiras, possuindo como principal característica uma pequena quantidade de parâmetros a serem estimados (OZORIO et al., 2012). 2.4.6. Método de Valoração das Opções Reais A seguir são apresentados os métodos tradicionais de valoração de opções reais e suas aplicações. É apresentado o Modelo de Black Scholes, a Simulação de Monte Carlo, o Modelo Binomial e Abordagens Bayesianas. 2.4.7. Modelo Black Scholes A precificação de opções fez grandes avanços a partir da publicação de um roteiro que fornece um modelo para avaliar opções europeias protegidas por dividendos, publicado por 41 Black e Scholes (1973) e Merton (1973). A importância do trabalho concedeu aos autores o Prêmio Nobel em economia no ano de 1997 (CIURLIA; GHENO, 2009). A fórmula de Black e Scholes é um dos métodos mais conhecidos e utilizados para a valoração de opções europeias (YANG; LEE, 2011), entretanto, é limitado a modelar apenas uma incerteza relacionada ao projeto, o que pode dificultar sua aplicação em projetos reais. Outra particularidade do modelo é assumir que as incertezas seguem o processo estocástico definido pelo MGB, com base em um processo de Wiener, limitando ativos em que a incerteza é modelada por outro processo estocástico (SCHACHTER; MANCARELLA, 2016). O modelo Black e Scholes só pode ser utilizado para valorar opção do tipo europeia, em que decisão é tomada em uma data futura especificada. O modelo permite obter o valor inicial e o valor final da opção, e valores intermediários não são calculados pelo modelo, o que impossibilita sua utilização para valorar opções do tipo americana em que as decisões podem ser tomadas a qualquer momento da existência da opção, proporcionando maior flexibilidade ao investimento (SCHACHTER; MANCARELLA, 2016). Santos et al. (2014) elencam sete pressupostos para o modelo Black e Scholes: i) A taxa livre de risco permanece constante durante todo o período, ii) O ativo subjacente não paga dividendos, iii) a opção somente pode ser exercida na data de vencimento (opção europeia), iv) inexistência de custo de transação, v) os papéis negociados são perfeitamente divisíveis, vi) inexistência de margem de garantia e vii) possui comportamento estocástico contínuo definido pelo MGB. O modelo para valorar uma opção de compra é dado pela fórmula 25 e o utilizado para valorar uma opção de venda é dado pela fórmula 26 abaixo (COPELAND; ANTIKAROV, 2001; DAMODARAN, 2002; HULL, 2006): :; = u;. x("�) − 1. %�YyX. x("b) (25) &; = 1. %�YyX . x("b) − u;. x("�) (26) em que "�% "b podem ser calculados conforme as equações abaixo: "� = `�oz{| r�Yy.X w√X + � b . a√~ (27) "b = "�− . a√~ (28) 42 onde: u; = valor atual do ativo subjacente 1 = preço de exercício da opção ~ = prazo de vencimento .K = taxa de juros livre de risco x("�) = função de distribuição de probabilidade acumulada para a variável "� x("b) = função de distribuição de probabilidade acumulada para a variável"b a = desvio padrão da taxa de retorno do ativo subjacente. Miller (2010) utiliza a metodologia de Black e Scholes para demonstrar um processo de tomada de decisão Bayesiano para modelar opções reais para avaliar uma licença de aprovação de fabricação de peças para uma indústria aeroespacial. 2.4.8. Simulação de Monte Carlo A versátil técnica de simulação de Monte Carlo tem atraído significativa atenção para avaliação de investimentos (LANGRENE et al., 2015). O método fornece uma maneira fácil de visualizar riscos inerentes a projetos e possibilita avaliar resultados de investimentos (SHAFFIE; JAAMAN, 2016). O método consiste em realizar centenas de interações aleatórias, a partir de parâmetros incertos a serem analisados, como elemento de entrada da equação e produz uma distribuição probabilística do índice de rentabilidade ou variável analisada (CARALIS et al., 2014). A simulação, realizada por meio de sistemas computacionais, gera números artificiais de uma variável probabilística, criando valores aleatórios, uniformemente distribuídos no intervalo [0, 1] (PLATON; CONSTANTINESCU, 2014). Platon e Constantinescu (2014) destacam cinco etapas interativas para a execução do algorítmo, sendo elas: i) definição das variáveis a serem analisadas, ii) geração de um conjunto de entrada de dados aleatórios, iii) efetivação do cálculo pelo modelo, iv) repetição das etapas (ii) e (iii) n vezes e v) avaliação dos resultados por meio de histogramas, intervalo de confiança e outros indicadores estatísticos. A simulação de Monte Carlo é um procedimento que pode ser facilmente adaptado para a valoração de opções reais (MUN, 2002). Kozlova (2017) argumenta que por não requerer uma formulação por meio de equações diferenciais complexas o modelo é de fácil utilização para a valoração de opções reais. 43 Abadie e Chamorro (2017) demonstram a utilização da simulação de Monte Carlo para valorar um projeto de produção de petróleo bruto, considerando a opção de atrasar o investimento e a opção de abandonar um campo produtor. Langrene et Al. (2015) apresentam a utilização do método para modelar as incertezas geológicas e valorar as opções reais em um projeto de mineração. Sahoo, Mohapatra e Mahanty (2017) demonstram uma abordagem de árvore de decisão em conjunto com o Modelo de Monte Carlo para encontrar as melhores opções para um projeto de usina de energia térmica eficiente. 2.4.9. Modelo Binomial O Modelo Binomial é um método numérico discreto para calcular o valor das opções (LONCAR et al., 2017). Foi proposto inicialmente por Cox, Ross e Rubinstein (1979). É um modelo que não é limitado a opções simples, possuindo maior aplicabilidade para tipos complexos de opções (LONCAR et al., 2017). O modelo é baseado em uma fórmula simples na qual o preço do ativo é restrito a outros dois preços distintos no tempo (AJAK; TOPAL, 2015; DAMODARAN, 2009; FONSECA et al., 2017). Assim o preço de um ativo subjacente u, em um intervalo de tempo ∆�, assumirá dois valores. O movimento ascendente será representado por u*, em que * > 1, sendo o aumento proporcional do preço representado algebricamente por * − 1. De forma oposta, o movimento descendente do preço será representado por u", em que " < 1, sendo a queda proporcional do preço representado algebricamente por 1 − ". De modo análogo irá comportar-se o movimento do preço do derivativo �, assumindo o valor de �� para os movimentos ascendentes e �� para os movimentos descendentes, conforme figura 6. Figura 6 – Valor da opção Fonte: Elaborado pelo autor – Adaptado de Hull (2006) 44 Os valores alcançados pelo movimento do ativo subjacente no instante + = 1 é dado por: Movimento ascendente, Equação 29 e movimento descendente, Equação 30: u* = u . * (29) u" = u . " (30) Considerando o valor de uma carteira na qual será composta por derivativos e seus respectivos ativos subjacentes, a razão entre ambos é representada por ∆. Desta forma, Čulík (2016) demonstra que o valor da carteira, na ocorrência de um valor ascendente do ativo subjacente será de: u. *∆ − �� (31) O valor da carteira para o movimento descendente é dado por: u. "∆ − �� (32) A obtenção de uma carteira que ofereça um retorno livre de risco é obtida através da Equação 33, dada pela igualdade entre as expressões que determinam o valor ascendente (31) e o valor descendente (32), ou seja, u. *∆ − �� D u. "∆ − �� (33) Assim: ∆= K��K�v��v� (34) A partir da Equação 35, obtém-se a carteira livre de risco, sendo que ∆ representa a razão da mudança do derivativo em relação à mudança do preço da ação (HULL, 2006). Sendo u∆ − � o custo de montagem da carteira, e considerando que a carteira será remunerada pela taxa livre de risco .�, em um instante T qualquer, chega-se a seguinte definição: u∆ − � = (u. *∆ − ��). %�YK.X (35) Ao substituir o delta obtido na Equação 34 na Equação 35 e simplificando os termos da equação, chega-se a Equação 36, conforme demonstrado por Čulík (2016), � = %�YK.X[�. �� + (1 − �). ��] (36) 45 onde: � = ��y.��� ��� (37) Hull (2006) argumenta que há um consenso em interpretar a variável � como sendo a probabilidade de oscilação ascendente do preço e a variável 1 − �, representando o movimento descendente, conforme equação 38. Conforme demonstrado por Ajak e Topal (2015) o preço do ativo (S) se desloca para cima (Su) a uma probabilidade (p) e desce para (Sd) a uma probabilidade (1 - p). �. �� + (1 − �). �� (38) Desta forma, o retorno esperado 0(uX) no instante ~, é dado por, 0(uX) = uYK.X (39) Schachter e Mancarella (2016) argumentam que a volatilidade é uma característica essencial para a avaliação das opções, pois, representa os movimentos incertos do ativo subjacente e possui um relacionamento direto com o processo estocástico escolhido. Assim, uma das peças chaves para a execução do modelo é o tratamento da incerteza, sendo representada pela variância do retorno do ativo, conforme apresentado por Čulík (2016) na Equação 40. �. *b + (1 − �). "b − [�. * + (1 − �). "]b = ab. i∆� (40) Substituindo a Equação 37 na Equação 40 e rearranjando, temos: ab. ∆�= %YK.∆C · (* + ") − * · " − 2. %YK.∆C (41) Substituindo a Equação 38 na Equação 41 obtém-se os fatores ascendentes e descendentes conforme equações. * = %w i∆C ou �� (42) " = %�w i∆C ou �� (43) A Figura 7 ilustra os valores que podem ser assumidos por “u” e “d”. 46 Figura 7 - Modelo binomial Fonte: Elaborado pelo autor O valor presente da árvore binomial é obtido través de uma abordagem probabilística neutra ao risco. Copeland e Antikarov (2001) argumentam que tal abordagem constitui uma conveniência matemática que tem por objetivo ajustar os fluxos de caixa a fim de permitir serem descontados a uma taxa livre de risco. As redes binomiais podem ser resolvidas através do uso de probabilidades neutras em risco e de carteiras replicadoras de mercado. Ao usar redes binomiais e multinomiais, quanto maior o número de passos de tempo, maior o nível de granularidade, portanto, maior o nível de precisão (MUN, 2002, p. 145). Copeland e Antikarov (2001) demonstram a fórmula da abordagem probabilística neutra ao risco na fórmula 44. :; = �=��o���yr�� ��� ��=����o���yr ��� �� (��Yy) (44) Assumindo a expressão entre parênteses como probabilidades neutras em relação ao risco, definindo (p) e (1 - p), a fórmula 44 se torna: :; = [d.=��=�.(� � d)] (��Yy) (45) Reorganizando e reescrevendo a equação temos: � = (��Yy)�� ��� (46) � = 1 − � (47) 47 Jeong et al. (2017) utilizam o método binomial para desenvolver um modelo de previsão de redução de custos energéticos em edifícios coreanos. Guj (2011) demonstra uma metodologia para a avaliação, usando uma metodologia otimizada, modelando as incertezas do processo de mineração e com isto, avaliando acordos em uma joint venture austríaca com uma abordagem de árvore binomial. Fonseca et al. (2017) investigam e demonstram como as incertezas do preço do petróleo influenciam sobre a toma de decisão, abordando a precificação do petróleo na África utilizando a metodologia do movimento geométrico browniano, demonstrando que o investimento feito em uma escala maior maximiza os resultados. Mun (2002), Schachter e Mancarella (2016) chamam a atenção para o elevado número de premissas que levam os analistas financeiros ao erro. Um elevado grau de subjetividade assim como diferentes taxas de desconto adotadas, resultam muitas vezes em resultados incorretos no longo prazo. Assim, métodos numéricos destinados a incorporar o aprendizado e ajustes baseados em informações que antes não estavam disponíveis ao tomador de decisão, devem ser incorporados ao método de avaliação por opção real. 2.4.10. Abordagem Bayesiana Aplicada na Teoria de Opções Reais O confronto entre decisões de investimento e incerteza tecnológica em face da demanda por mercado exige que as empresas assumam uma postura proativa ao projetar seus investimentos, proporcionando oportunidades de aumento de lucro (MILLER, 2010). A teoria das opções reais se mostra como uma eficiente ferramenta capaz de otimizar escolhas gerenciais em ambientes incertos (REBIASZ; GAWEL; SKALNA, 2017). Seu valor está diretamente relacionado com as inúmeras oportunidades presentes no investimento avaliado (NORONHA et al., 2014). Em ambientes de incerteza, é dado ao tomador de decisão, o direito, mas não a obrigação de adiar, expandir, contrair ou abortar os investimentos em determinado momento no tempo (COPELAND; ANTIKAROV, 2001). Sua aplicação tem focado em superar as incertezas sobre parâmetros financeiros do investimento, ignorando incertezas relacionadas a parâmetros técnicos que podem ser adquiridos por meio de informações adicionais e, como consequência, alterar toda a estimativa do valor do projeto (ARMSTRONG et al., 2004). Para tomadas de decisões, especialmente quando apresentam impacto financeiro significativo, é prudente que todas as informações disponíveis sejam utilizadas. Na prática, 48 considerando que grande parte das informações relevantes são de natureza subjetiva, a abordagem bayesiana complementa a teoria das opções reais (HERATH; KUMAR, 2015). Tal abordagem incorpora todas as informações relevantes que estão disponíveis ao investidor, inferindo sobre sua natureza através de um processo quantificável que será utilizado para formular decisões (MILLER; PARK, 2005). Herath, Herath e Dunn (2017) destacam que em um modelo de valoração utilizando opções reais, as probabilidades permanecem constantes durante todo o período de tempo do investimento, não havendo nenhuma revisão das incertezas. Caso um atraso no investimento permita obter informações adicionais, as probabilidades do projeto podem ser atualizadas com base na nova informação. Essas novas probabilidades condicionais, podem ser obtidas via o Teorema de Bayes. Novas informações, incorporadas por meio do método bayesiano, ajustam as probabilidades de incertezas dispersas ao longo do tempo (MILLER; PARK, 2005). Grenadier e Malenko (2010) descrevem dois tipos de opções reais no modelo bayesiano: i) Opção de esperar, vastamente utilizada na literatura tradicional de opções, a fim de aguardar novas informações que possam ser incorporadas ao projeto e a ii) opção de aprendizagem que representa a oportunidade em adquirir novas informações adicionais antes da tomada de decisão. Gonçalves, Mello e Torres Junior (2015) destacam a importância de ferramentas robustas para o tratamento das atividades inovadoras em função do elevado nível de incerteza. Oliveira et al. (2012) reforçam a importância em modelar as incertezas por meio de técnicas econométricas, entretanto, destacam as suas limitações e ainda afirmam que nem todos os modelos têm comportamento linear que possam ser estimados através dessas técnicas, como é o caso dos projetos de inovação que, por ser algo novo, o comportamento futuro não é estimado a partir de dados passados. A abordagem bayesiana aplicada na teoria das opções reais é feita via o Teorema de Bayes, que permite a atualização da probabilidade de um evento C, a saber, P(C), após a ocorrência de novas informações caracterizadas como um evento E, para o qual se conhecem as probabilidades condicionais P(E|C) e P(E|:̅), em que :̅ é o evento complementar do evento C. Nesse contexto, a probabilidade P(C) é denominada de probabilidade a priori do evento C, porque é atribuída ao evento C sem influência das novas informações. Na condição de ocorrência do evento E, a atualização se expressa como a probabilidade condicional do evento C dado o evento E, indicada por P(C|E), esta denominada de probabilidade a posteriori do evento C, porque é atribuída a C com o uso das novas informações que 49 caracterizam o evento E. O Teorema de Bayes estabelece que a probabilidade a posteriori do evento C é dada por &(: | 0) = �(=) �(� | =) �(=) �(� | =)��(=̅) �(� |=̅) (48) Nas aplicações deste trabalho, C representa um cenário possível, e a probabilidade a priori P(C) pode ser subjetiva, ou seja, fornecida por um expert, e as probabilidades P(E|C) e P(E|:̅) serão sempre conhecidas. O denominador do segundo membro da equação (48) corresponde ao valor de P(E), ou seja, &(0) = &(:) &(0 | :) + &(:̅) &(0 |:̅) (49) Essa equação (48) pode ser utilizada também para se obter a probabilidade a posteriori &(:̅ | 0), bastando trocar C por :̅ e vice-versa. Neste trabalho, tendo em vista os objetivos, trabalha-se com cenários possíveis, mutuamente exclusivos e exaustivos. Mutuamente exclusivos porque não existe a possibilidade de ocorrência simultânea de quaisquer dois deles, e exaustivos porque juntos constituem todo o universo de cenários suposto de interesse. O Teorema de Bayes estabelecido pela Equação 48 aplica-se a dois cenários referidos como os eventos C e :̅, e pode ser generalizado para mais cenários. Por exemplo, para quatro cenários, caracterizados pelos eventos C1, C2, C3 e C4 com probabilidades a priori P(C1), P(C2), P(C3) e P(C4), tais que P(C1) + P(C2) + P(C3) + P(C4) = 1, tem-se as probabilidades a posteriori &(:�| 0) = �(=�) �(� | =�) ∑ �(=�) �(� |=�)���� , i = 1,2,3,4 (50) para os quatro cenários possíveis, sendo que P(E|Ci), i = 1, 2, 3,4 são conhecidas. Armstrong et al. (2004) demonstram a utilização de atualizações bayesianas em conjunto com opções reais para avaliar um investimento em uma empresa de petróleo que possui a opção de coletar novas informações antes de iniciar as operações. Miller e Park (2005) apresentam um modelo de opções reais, discutidos a partir de uma perspectiva bayesiana para melhorar o processo de tomada de decisão de investimentos em uma empresa no setor de manutenção, reparo e revisão. Herath, Herath e Dunn (2017) apresentam como expandir o conceito de opções reais, demonstrando um quadro de decisão bayesiana a fim de fornecer uma abordagem mais flexível para a tomada de decisão, ajustando e incorporando 50 novas informações a um projeto de responsabilidade social para avaliar um investimento em sistemas computacionais energeticamente mais eficiente. Apesar da eficiência da abordagem bayesiana em conjunto à análise de investimento por opções destacadas nos três estudos citados, estes são os únicos identificados na literatura investigada junto as principais bases de dados (SCOPUS e Web of Science), quando da construção dessa pesquisa, o que denota a escassez de estudos e aplicações desta abordagem com a finalidade de avaliar não apenas sua eficiência, mas formas de como empreendê-la e realizá-la, além de melhor pontuar suas limitações. 51 3. PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS O presente estudo possui uma abordagem de natureza tanto quantitativa quanto qualitativa, do tipo exploratória-descritiva cujo método é um estudo de caso. Possui caráter quantitativo uma vez que faz usos de recursos matemáticos e estatísticos para a solução dos problemas. A abordagem quantitativa analisa suas hipóteses centrais a luz de métodos baseados em técnicas de probabilidade, regressões, e demais ferramentas estatísticas a fim de demonstrar seus resultados (GOERTZ; MAHONEY, 2013). As características quantitativas do presente trabalho encontram-se incorporadas ao estudo de caso e é apresentada por meio do uso de ferramentas e métodos estatísticos utilizados para o processo de mensuração do valor. Treviños (1987) argumenta que a pesquisa qualitativa é voltada inclusive para o processo, para a investigação do desenvolvimento do fenômeno no qual o estudo está inserido e não simplesmente para os resultados e o produto final. Gil (2008) comenta que a pesquisa exploratória tem por objetivo proporcionar ao pesquisador uma visão geral acerca de determinado fato. Tem como finalidade principal, esclarecer, desenvolver e modificar conceitos e ideias com base na formulação de problemas mais precisos. Treviños (1987) reforça argumentando que os estudos exploratórios permitem ao investigador aumentar sua experiência em relação ao tema estudado. Uma vez que o presente estudo busca compreender os fatores e fontes da criação de valor em um processo de inovação, através da diversificação de produtos, este trabalho também possui características descritivas. O estudo descritivo tem por objetivo principal a descrição das características dos fenômenos de uma determinada realidade (TREVIÑOS, 1987). Gil (2008) destaca que pesquisas descritivas em conjunto com as exploratórias tornaram-se hábitos perante os pesquisadores preocupados com a utilização prática de seus estudos. Yin (2001) defende que a clara necessidade pelos estudos de caso decorre do desejo na compreensão de fenômenos sociais complexos. Contribui como estratégia para a compreensão de fenômenos individuais, sociais, organizacionais e políticos. Permite uma investigação que tem por finalidade preservar as características holísticas dos eventos e sua significância na vida real, definindo quatro tipos de projetos: i) projetos de caso único (holísticos), ii) projetos de caso único (incorporados), iii) projetos de casos múltiplos (holísticos) e iv) projetos de casos múltiplos (incorporados). 52 Yin (2001) ainda argumenta que os estudos de caso, mesmo de caso único, são generalizáveis relativamente às proposições teóricas e não ao tamanho da amostra. A Figura 8 apresenta as etapas da pesquisa proposta por Gil (2008), adaptado para o estudo de caso único. Figura 8 – Etapas da pesquisa Fonte: Elaborado pelo autor: O projeto em estudo iniciou com a formulação do problema, apresentados no tópico de introdução. Serão apresentadas as demais etapas que permeiam o desenvolvimento das atividades nos tópicos que sucedem. 3.1. Material O objeto de estudo aqui proposto é a empresa Alfa. O critério de seleção da unidade de análise se deu por: i) Elevado grau de maturidade de seu processo produtivo, desenvolvido ao longo dos mais de 50 anos de atuação, permitindo acompanhar e avaliar distintamente cada etapa da produção. ii) Processo de aprendizagem tecnológica a qual agrega valor aos produtos, especialmente em processos de inovação em que o desempenho da tecnologia é de fundamental importância. •Formulação do problema •Definição da unidade estudada •Delineamento da pesquisa Etapa 1 •Seleção da Amostra •Coleta dos dados