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Pauta: Comentários Finais
• Panorama Brasileiro (Pré-Sal)
• Gerenciamento de Projetos (PMBoK / PMI)
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Obrigado
Rodrigo Mendes Gandra, MSc, PMP, PMI-RMP
Avaliação Econômica e Gerenciamento de Projetos
e-mail: rodgandra@gmail....
Mini Currículo
• Atualmente atuando como Risk Analyst de projetos de E&P
(Pré-Sal) da Repsol YPF;
• 1 ano como Gerente da ...
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Gestão de Riscos como Ferramenta de Tomada de Decisão em Projetos de Investimento na Indústria de Óleo e Gás EstáCio Gandra 2010 Full

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Apresentar técnicas de análise econômica e de gerenciamento de riscos em projetos de E&P que subsidiam a tomada de decisão em um ambiente de negócios sob os enfoques determinístico e estocástico.

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Gestão de Riscos como Ferramenta de Tomada de Decisão em Projetos de Investimento na Indústria de Óleo e Gás EstáCio Gandra 2010 Full

  1. 1. Gestão de Riscos como Ferramenta de Tomada de Decisão em Projetos de Investimento na Indústria de Óleo e Gás Rodrigo Mendes Gandra, MSc, PMP, PMI-RMP Avaliação Econômica e Gerenciamento de Projetos / Economista 1º SEMINÁRIO EM PETRÓLEO E GÁS - MATRIZ ENERGÉTICA - DIVERSIFICAÇÃO E NOVOS HORIZONTES EXPLORATÓRIOS Universidade Estácio de Sá – 11/11/2010
  2. 2. Objetivo Apresentar técnicas de análise econômica e de gerenciamento de riscos em projetos de E&P que subsidiam a tomada de decisão em um ambiente de negócios sob os enfoques determinístico e estocástico.
  3. 3. Pauta • Panorama Brasileiro (Pré-Sal) • Gerenciamento de Projetos (PMBoK / PMI) • Gerenciamento de Riscos em Projetos (PMBoK / PMI) • Tomada de Decisões em Projetos de Investimento • Técnicas Determinísticas • Técnicas Probabilísticas • Comentários Finais
  4. 4. Pauta: Panorama Brasileiro (Pré-Sal) • Panorama Brasileiro (Pré-Sal) • Gerenciamento de Projetos (PMBoK / PMI) • Gerenciamento de Riscos em Projetos (PMBoK / PMI) • Tomada de Decisões em Projetos de Investimento – Técnicas Determinísticas – Técnicas Probabilísticas • Comentários Finais
  5. 5. Pré-Sal: Origem
  6. 6. Pré-Sal: Origem 166 milhões de anos atrás 95 milhões de anos atrás 65 milhões de anos atrás Atualmente
  7. 7. Pré-Sal: Localização
  8. 8. Pré-Sal: Principais Campos (Volume Estimado: 14,3 a 31,5)
  9. 9. SPE / WPC: Resource Classification System In March 1997, the Society of Petroleum Engineers (SPE) and the World Petroleum Congresses (WPC) approved a set of petroleum reserves definitions Any estimation of resource quantities for an accumulation or group of accumulations is subject to both technical and commercial uncertainties, and should, in general, be quoted as a range. In the case of reserves, and where appropriate, this range of uncertainty can be reflected in estimates for Proved Reserves (1P), Proved plus Probable Reserves (2P) and Proved plus Probable plus Possible Reserves (3P) scenarios. For other resource categories, the terms Low Estimate, Best Estimate and High Estimate are recommended.
  10. 10. Pré-Sal: Cessão Onerosa Contrato de Cessão Onerosa: a Petrobras possui o direito de exercer atividades de exploração e produção de hidrocarbonetos, nas áreas especificadas, limitado a uma produção máxima de 4,999 bilhões de BOE, onde a Petrobras efetuará o pagamento de R$ 74,808 bilhões (ou US$ 42,533 bilhões), a um preço médio ponderado de R$ 14,96 (ou US$ 8,51) por barril. Fonte: http://www.petrobras.com.br/pt/noticias/aprovacao-do-contrato-de-cessao-onerosa-e-da-oferta-global/ (de 08/11/2010)
  11. 11. Pré-Sal: Cessão Onerosa (Localização)
  12. 12. Ernst & Young Oil & Gas Risk Report (2010) Top 10 Risks for Oil & Gas 2010: 1. Uncertain energy policy 2. Access to reserves: political constraints and competition for proven reserves 3. Cost containment 4. Worsening fiscal terms 5. Climate and environmental concerns 6. Price volatility 7. Human capital deficit 8. Supply Shocks 9. Overlapping service offerings for IOCs and oilfield service companies 10. New operational challenges, including unfamiliar environments Estado de Confiança dos Decision Makers (Riscos)
  13. 13. Pauta: Gerenciamento de Projetos (PMBoK / PMI) • Panorama Brasileiro (Pré-Sal) • Gerenciamento de Projetos (PMBoK / PMI) • Gerenciamento de Riscos em Projetos (PMBoK / PMI) • Tomada de Decisões em Projetos de Investimento – Técnicas Determinísticas – Técnicas Probabilísticas • Comentários Finais
  14. 14. “Esforço temporário empreendido para criar um produto, serviço ou resultado exclusivo, através de elaboração progressiva.” • Temporário: todo projeto tem início e fim definidos. • Produto, Serviço ou Resultado Exclusivo: um projeto gera entregas exclusivas e singulares. • Elaboração Progressiva: desenvolver por etapas, aumentando o grau de definição Definição de Projetos (PMBoK / PMI)
  15. 15. 9 Áreas de Conhecimento do Gerenciamento de Projetos (PMBoK / PMI) Escopo CustoTempo Qualidade Integração RiscoRH AquisiçõesComunicação
  16. 16. Definição de Sucesso em Projetos CUSTOCUSTOTEMPOTEMPO ESCOPOESCOPO O sucesso do projeto é avaliado de acordo com a Tripla Restrição “Ampla” (Triple Constraint) QualidadeQualidade ++ SatisfaSatisfaçção doão do ClienteCliente Ambiente não-ergódigo + trade-off entre os fatores de sucesso requer Gerenciamento de Riscos na tomada de decisões Previsibilidade Atendimento Legal e Regulatório Respons. Social SMS Viabilidade Econômica + Saúde Financeira Satisfação do Cliente
  17. 17. Taxa de Sucesso em Projetos: Pesquisa Fortune (Mundo) Fonte: The Standish Group, baseado ementrevistas comempresas Fortune 1000 Principais Causas de Problemas em Projetos?
  18. 18. Taxa de Sucesso em Projetos: Pesquisa PMI (Brasil) Fonte: Estudo de Benchmarking em Gerenciamento de Projetos 2009, Project Management Institute – Chapters Brasileiros Problemas com Prazo?
  19. 19. Taxa de Sucesso em Projetos: Pesquisa PMI (Brasil) Fonte: Estudo de Benchmarking em Gerenciamento de Projetos 2009, Project Management Institute – Chapters Brasileiros Problemas com Custo?
  20. 20. Taxa de Sucesso em Projetos: Pesquisa PMI (Brasil) Fonte: Estudo de Benchmarking em Gerenciamento de Projetos 2009, Project Management Institute – Chapters Brasileiros Problemas com Qualidade?
  21. 21. Pauta: Gerenciamento de Riscos em Projetos (PMBoK / PMI) • Panorama Brasileiro (Pré-Sal) • Gerenciamento de Projetos (PMBoK / PMI) • Gerenciamento de Riscos em Projetos (PMBoK / PMI) • Tomada de Decisões em Projetos de Investimento – Técnicas Determinísticas – Técnicas Probabilísticas • Comentários Finais
  22. 22. 3 tipos de conhecimento para os eventos: • Conhecidos e Entendidos (Known-Known) • Conhecidos e Não Entendidos (Known-Unknown) • Desconhecidos e Não Entendidos (Unknown-Unknown) O que geralmente ocorre... “Maior parte das decisões são tomadas sob incerteza!” Decisão em um mundo não-ergódigo
  23. 23. Extrapolando o ambiente não-ergódigo em ambiente de riscos VALE RISKUNIVERSE Legal Regulatorio Governança Código de Conduta Principais Iniciativas Fusões, Aquisições e Alienações Planejamento e Alocação de Recursos Dinâmica de Mercado Comunicação e relação com investidor Mercado Liquidez e CréditoContabilidade e Divulgação Impostos Operações Financeiras Ativos Físicos Vendas e Marketing Suprimentos Pessoal Cadeia Produtiva Perigos Information Technology OPERACIONAL COMPLIANCE ESTRATÉGICO FINANCEIRO
  24. 24. Definição de Risco em Projetos A palavra “risco” deriva do italiano risicare (por sua vez derivado do baixo latim risicu, riscu), que significa “ousar”. Neste sentido, o risco é opção, e não destino. A história do risco trata das ações pelas quais ousamos optar. (BERNSTEIN, Peter. Desafio aos Deuses: a Fascinante História do Risco.) “Evento ou condição incerta que, se ocorrer, provocará um efeito positivo ou negativo nos objetivos de um projeto.”* (PMBOK) Características principais de um risco: • É um evento futuro, que possui uma causa raiz (fonte) e efeito (conseqüência); • Probabilidade, maior que 0% e menor que 100% de ocorrer • Provoca impacto positivo ou negativo nos objetivos do projeto • resultados positivos => oportunidades • resultados negativos => ameaças
  25. 25. INTEGRAÇÃO RISCO +/- QUALIDADE RH CUSTO COMUNICAÇÃO AQUISIÇÕES ESCOPO TEMPO Interface, Gestão e Governança Metas Orçamentárias e Restrições Clareza, Procedência das Informações Expectativas, Operacionalidade Metas Cronograma e Restrições Serviços, Fornecedor, Performance, Risco Moral Requerimentos Padrões Disponibilidade Produtividade Riscos em Projetos: Abrangência ECONOMICIDADE SMS RESPONS. SOCIAL LEGAL / REGULATÓRIO
  26. 26. TEMPO Recursos Investidos no projeto CICLO DE VIDA DO PROJETO IMPACTODOSRISCOS$ INVESTIMENTO$ Riscos do Projeto Objetivo do Gerenciamento de Riscos Riscos Reduzidos Nível de Tolerância Gerenciamento de Riscos em Projetos: Objetivo Objetivos do Gerenciamento de Riscos: “... implementar ações para aumentar a probabilidade e o impacto dos eventos positivos e diminuir a probabilidade e o impacto dos eventos adversos ao projeto.” (PMBOK)
  27. 27. 6 Processos do Gerenciamento de Riscos (PMBOK) Planejamento do Gerenciamento de Riscos Identificação de Riscos Análise Qualitativa de Riscos Análise Quantitativa de Riscos Planejamento de Respostas aos Riscos Monitoramento e Controle de Riscos Priorização Identificaçãodenovosriscos & reavaliaçãodosexistentes Comunicação dos Riscos Gerenciando Riscos em Projetos: Processos do PMBOK (PMI)
  28. 28. Fonte: Estudo de Benchmarking em Gerenciamento de Projetos 2009, Project Management Institute – Chapters Brasileiros Abordagem na gestão de riscos? Gerenciando Riscos em Projetos: Pesquisa PMI (Brasil)
  29. 29. Pauta: Tomada de Decisões em Projetos de Investimento • Panorama Brasileiro (Pré-Sal) • Gerenciamento de Projetos (PMBoK / PMI) • Gerenciamento de Riscos em Projetos (PMBoK / PMI) • Tomada de Decisões em Projetos de Investimento – Técnicas Determinísticas – Técnicas Probabilísticas • Comentários Finais
  30. 30. MERCADO ORGANIZAÇÃO UNIDADE Planejamento e Controle da Organização Resultados ExpectativadeResultados Gestão da Unidade Credores Acionistas Captação de Recursos DividendosJuros e Amortizações OperaçõesProjetos Operação de Ativos Desenvolvimento de Ativos Processos Operacionais Fornecedores Clientes Processos de Apoio Produtos e Serviços Substitutos Novos Entrantes Concorrentes Recursos para Investimento Recursos Para CusteioEstratégia, Portfólio, (BSC) Futuros Ativos Ativos Resultados Expectativa de Resultados Modelo Genérico de Organização com Fins Lucrativos Tomada de Decisão sob Ótica de Gestão de Negócio
  31. 31. “Quando essas previsões e análises são incluídas [no projeto], o gerenciamento de custos do projeto irá abordar processos adicionais e diversas técnicas de gerenciamento geral, como retorno sobre o investimento, fluxo de caixa descontado e análise de retorno de capital investido”. (PMBOK) Decisões em projetos requerem avaliações Focadas no ciclo de vida do produto Tomada de Decisão sob Ótica de Gestão de Negócio Análise Econômica não é Ferramenta do Gerenciamento de Custos!
  32. 32. Avaliação Custo x Benefício Avaliação do Fluxo de Caixa Descontado Avaliação Custo de Oportunidade Avaliação de Custo Técnicas Determinísticas para Tomada de Decisão
  33. 33. Avaliação Custo x Benefício Avaliação do Fluxo de Caixa Descontado Avaliação Custo de Oportunidade Avaliação de Custo Técnicas Determinísticas para Tomada de Decisão
  34. 34. • VPL > 0 => Representa uma agregação de valor superior à aplicação do dinheiro à TMA. Ou seja, a rentabilidade do projeto mais que cobre o custo do capital. • VPL = 0 => Significa que os fluxos de caixa do projeto são exatamente suficientes para remunerar o capital investido à taxa de retorno requerida pelos donos do capital. • VPL < 0 => Os fluxos de caixa do projeto não remuneram o capital investido à taxa de requerida pelos donos do capital. Valor Presente Líquido (VPL), que consiste em apurar o valor presente de um fluxo de resultado projetado (custos e benefícios líquidos), utilizando-se de uma taxa mínima de atratividade para realizar o desconto do fluxo. A taxa mínima de atratividade (TMA = i) é a taxa mínima que a empresa deseja obter na aplicação de um projeto ou negócio. Fluxo de Caixa Descontado e Valor Presente Líquido (VPL)
  35. 35. Fluxo de Caixa Descontado e VPL: Exemplo Projeto E&P
  36. 36. Modelo de Fluxo de Caixa Descontado no E&P Fluxo de Caixa Descontado e VPL: Exemplo Projeto E&P
  37. 37. -1.5 -1.0 -0.5 0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 Fim 2025 Tempo (anos) 2005 2010 2015 2020 $milhões Ex: Projeto Base (1+TMA) K-j VPL = E(CF ) K=1 N K (1+TMA) K-j (1+TMA) K-j VPL = E(CF ) K=1 N KVPL = E(CF ) K=1 N K Fluxo de Caixa Descontado e VPL: Exemplo Projeto E&P
  38. 38. -1.5 -1.0 -0.5 0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 Fim 2025 Tempo (anos) 2005 2010 2015 2020 $milhões Ex: Aumento de Custos de Investimento (1+TMA) K-j VPL = E(CF ) K=1 N K (1+TMA) K-j (1+TMA) K-j VPL = E(CF ) K=1 N KVPL = E(CF ) K=1 N K Fluxo de Caixa Descontado e VPL: Exemplo Projeto E&P
  39. 39. -1.5 -1.0 -0.5 0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 Fim 2025 Tempo (anos) 2005 2010 2015 2020 $milhões Ex: Atraso na aprovação do projeto (1+TMA) K-j VPL = E(CF ) K=1 N K (1+TMA) K-j (1+TMA) K-j VPL = E(CF ) K=1 N KVPL = E(CF ) K=1 N K Fluxo de Caixa Descontado e VPL: Exemplo Projeto E&P
  40. 40. -1.5 -1.0 -0.5 0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 Fim 2025 Tempo (anos) 2005 2010 2015 2020 $milhões Ex: Antecipação da data de entrada em produção com aumento de investimento (1+TMA) K-j VPL = E(CF ) K=1 N K (1+TMA) K-j (1+TMA) K-j VPL = E(CF ) K=1 N KVPL = E(CF ) K=1 N K ? Fluxo de Caixa Descontado e VPL: Exemplo Projeto E&P
  41. 41. -1.5 -1.0 -0.5 0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 Fim 2025 Tempo (anos) 2005 2010 2015 2020 $milhões Ex: Mudança de Escopo (1+TMA) K-j VPL = E(CF ) K=1 N K (1+TMA) K-j (1+TMA) K-j VPL = E(CF ) K=1 N KVPL = E(CF ) K=1 N K ? Fluxo de Caixa Descontado e VPL: Exemplo Projeto E&P
  42. 42. Fluxo de Caixa Descontado e VPL: Projetos Petrobras Highly leveraged to oil price and high return projects: class-leading weighted average IRR of 30% on newfield developments. Commercial valuation increases from US$248 billion under our US$75/bbl base case oil price assumption to US$348 billion under a US$95/bbl oil price scenario. NPV = US$ 248 billion (WACC 10% a.a. at 1º Jan 2011. Long-term real base-case Brent price of US$75.00/bbl) Source: Wood Mackenzie Corporate Service - Company Report – November 2010
  43. 43. Fluxo de Caixa Descontado e VPL: Projetos Repsol Highly leveraged to oil price and high return projects: class-leading weighted average IRR of 30% on newfield developments. Commercial valuation increases from US$ 20,8 billion under our US$75/bbl base case oil price assumption to US$ 25,5 billion under a US$95/bbl oil price scenario. NPV = US$ 20,8 billion (WACC 10% a.a. at 1º Jan 2011. Long-term Brent price of US$75.00/bbl) Source: Wood Mackenzie Corporate Service - Company Report – November 2010
  44. 44. ANÁLISE DE CENÁRIOS ÁRVORE DE DECISÃO ANÁLISE DE MONTE CARLO ANÁLISE DE SENSIBILIDADE VME Técnicas Probabilísticas para Tomada de Decisão
  45. 45. ANÁLISE DE CENÁRIOS ÁRVORE DE DECISÃO ANÁLISE DE MONTE CARLO ANÁLISE DE SENSIBILIDADE VME Técnicas Probabilísticas para Tomada de Decisão
  46. 46. Muito Baixa Baixa Média Alta Muito Alta Muito Alta Alta Média Baixa Muito Baixa Muito Baixo -$3,9 -$11,8 -$19,6 -$27,5 -$35,3 $35,3 $27,5 $19,6 $11,8 $3,9 Muito Baixo Baixo -$7,8 -$23,5 -$39,2 -$54,9 -$70,6 $70,6 $54,9 $39,2 $23,5 $7,8 Baixo Médio -$12,8 -$38,5 -$64,1 -$89,8 -$115,4 $115,4 $89,8 $64,1 $38,5 $12,8 Médio Alto -$18,8 -$56,5 -$94,2 -$131,9 -$169,6 $169,6 $131,9 $94,2 $56,5 $18,8 Alto Muito Alto -$30,9 -$92,7 -$154,5 -$216,3 -$278,1 $278,1 $216,3 $154,5 $92,7 $30,9 Muito Alto Probabilidade ImpactoemUS$milhões Ameaças Oportunidades ImpactoemUS$milhões MatrizdeProbabilidadeeImpacto TécnicasProbabilísticasparaTomadadeDecisão (ValorMonetárioEsperado–VME) (1+i) k VPL= CF k=0 n k p. p. VME= Risco=Probabilidade.Impacto
  47. 47. ANÁLISE DE CENÁRIOS ÁRVORE DE DECISÃO ANÁLISE DE MONTE CARLO ANÁLISE DE SENSIBILIDADE VME Técnicas Probabilísticas para Tomada de Decisão
  48. 48. PREÇO DE EQULÍBRIO -1.5 -1.0 -0.5 0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 0 60 PREÇO DO ÓLEO (US$/bbl) VPL ($ milhões) 20 30 40 50 ANÁLISE DO IMPACTO SOBRE A VIABILIDADE DO PROJETO, QUANDO SE ALTERA UMA DE SUAS VARIÁVEIS (Sensibilidade do Preço do Óleo) Técnicas Probabilísticas para Tomada de Decisão (Análise de Sensibilidade) • Mede o efeito da incerteza de cada variável isoladamente nos objetivos do projeto, mantidos os demais parâmetros e premissas cantantes (ceteris paribus).
  49. 49. Parâmetro: VPL no cenário esperado Técnicas Probabilísticas para Tomada de Decisão (Análise de Sensibilidade) • Uma representação típica é o diagrama de tornado, para determinar o grau de importância de cada variável
  50. 50. Técnicas Probabilísticas para Tomada de Decisão (Análise de Sensibilidade – Exemplo Projetos Petrobras) PETROBRAS PROJECTS Upstream portfolio sensitivities vs. Upstream EV NPV = US$ 248 billion (WACC 10% a.a. at 1º Jan 2011. Long-term real base-case Brent price of US$75.00/bbl) Source: Wood Mackenzie Corporate Service - Company Report – November 2010 Upstream Asset Value Price Sensitivity Discount Rate (%) US$55/bbl long-term US$75/bbl long-term US$95/bbl long-term 7% 192.727 321.691 449.954 8% 175.870 294.116 411.737 9% 160.960 269.797 378.070 10% 147.750 248.292 348.320 11% 136.021 229.224 321.953 12% 125.588 212.271 298.514 13% 116.285 197.157 277.617 14% 107.973 183.646 258.931 15% 100.528 171.536 242.175
  51. 51. ANÁLISE DE CENÁRIOS ÁRVORE DE DECISÃO ANÁLISE DE MONTE CARLO ANÁLISE DE SENSIBILIDADE VME Técnicas Probabilísticas para Tomada de Decisão
  52. 52. CENÁRIO 1 CENÁRIO 2 VPL (em $ milhões) 749 654 TIR (% a.a.) 19,1 18,2 INDICADOR ECONÔMICO Premissas: CENÁRIO 2: escopo Y2, investimento X2 e vazão Q2 CENÁRIO 1: escopo Y1, investimento X1 e vazão Q1 Geralmente usado para escolher diferentes configurações de escopos do projeto Técnicas Probabilísticas para Tomada de Decisão (Análise de Cenários) • Mede o efeito da incerteza de diversas variáveis e premissas nos objetivos do projeto simultaneamente
  53. 53. ANÁLISE DE CENÁRIOS ÁRVORE DE DECISÃO ANÁLISE DE MONTE CARLO ANÁLISE DE SENSIBILIDADE VME Técnicas Probabilísticas para Tomada de Decisão
  54. 54. Técnicas Probabilísticas para Tomada de Decisão (Árvore de Decisão) Não Muda a Malha de Poços Muda a Malha de Poços • Sumariza as implicações de cada uma das possíveis escolhas disponíveis • Fornece o VME para cada alternativa (uma vez que todas os prêmios e chances estão quantificadas) • Útil e simples para se tomar decisões, quando existem múltiplas oportunidades
  55. 55. ANÁLISE DE CENÁRIOS ÁRVORE DE DECISÃO ANÁLISE DE MONTE CARLO ANÁLISE DE SENSIBILIDADE Técnicas mais usadas para Modelagem de Risco: VME Técnicas Probabilísticas para Tomada de Decisão
  56. 56. • O objetivo é fornecer uma distribuição dos possíveis valores de uma variável dependente, depois de simular o comportamento de diversas variáveis independentes (de maneira aleatória) Exemplo: • f(x) = y = b (x) + a, onde (y) é a variável dependente e (x) variáveis independentes. • Traduz diversas incertezas especificas (através de n iterações aleatórias) nos objetivos do projeto • Fornece a probabilidade de se completar o projeto em um determinado prazo, determinado custo, VPL, TIR, etc • Mapeia o risco total do projeto através de uma distribuição de probabilidades dos objetivos almejados Técnicas Probabilísticas para Tomada de Decisão (Geração de Números Aleatórios por Análise de Monte Carlo) O nome "Monte Carlo" surgiu durante o Projeto Manhattan, durante a Segunda Guerra Mundial, no projeto de construção da bomba atômica. John von Neumann (também precursor da Teoria dos Jogos) e Stanislaw Ulan consideraram a possibilidade de utilizar o método, que envolvia a simulação direta de problemas de natureza probabilística relacionados com o coeficiente de difusão do nêutron em certos materiais.
  57. 57. Técnicas Probabilísticas para Tomada de Decisão (Geração de Números Aleatórios por Análise de Monte Carlo)
  58. 58. Dispersão do VPL ao Brent de US$ 30,00/bbl, Data Base = Jan/2007 e TMA = X% a.a. Definição de Premissas Monte Carlo / 1.000 Interações Aleatória + + = A probabilidade acumulada VPL < 0 = 5,0%. Aplicação em Fluxo de Caixa de Projetos Técnicas Probabilísticas para Tomada de Decisão (Geração de Números Aleatórios por Análise de Monte Carlo)
  59. 59. Geração de Números Aleatórios por Análise de Monte Carlo (Exemplo Fluxo de Caixa Descontado de Projeto de E&P)
  60. 60. Preço Óleo Tipo Brent 29,37 US$/bbl constante Spread (Óleo de 21 o API) 8,81 US$/bbl 35% do Preço do Óleo Tipo Brent Preço Corrente do Óleo 20,56 US$/bbl 35% do Preço do Óleo Tipo Brent Preço Gás (US$/m3) 0,112 TMA 10,0% % constante Fluxo de Caixa BID Fim Concessão Ano de Produção 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 Período 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Produção Óleo (bopd) 104.826 165.810 166.763 157.174 133.775 116.367 98.993 79.990 63.094 51.487 43.828 38.133 33.407 29.570 26.515 22.616 21.297 Produção Gás (M m3/d) 2.603 2.589 2.355 2.262 1.906 1.668 1.384 1.104 884 726 623 545 478 424 382 331 310 Produção Óleo + Gás (boe) 112.866 177.759 177.328 165.014 137.838 115.641 92.948 72.674 54.887 42.683 34.643 28.580 24.012 20.272 17.567 14.710 12.734 Receita Óleo (US$ milhões) 2.155 3.409 3.429 3.231 2.750 2.392 2.035 1.645 1.297 1.059 901 784 687 608 545 465 438 Receita Gás 0,29 0,29 0,26 0,25 0,21 0,19 0,15 0,12 0,10 0,08 0,07 0,06 0,05 0,05 0,04 0,04 0,03 Royalties 216 341 343 323 275 239 204 164 130 106 90 78 69 61 55 47 44 Custos Operacionais 100 97 93 87 81 74 67 61 57 55 54 51 50 49 44 46 144 Fixos 35 34 33 34 34 33 33 32 32 32 33 32 32 32 29 32 30 Variáveis 64 63 60 53 47 42 35 29 25 23 21 19 18 17 15 15 13 Custo de Abandono 100 Depreciação 122 122 122 122 122 122 122 122 122 122 74 74 74 74 74 74 74 Lucro Tributável (EBT) 1.718 2.850 2.871 2.700 2.272 1.957 1.642 1.297 988 776 683 581 494 424 373 298 176 Contribuição Social e Imposto de Renda (Income Tax) 584 969 976 918 773 665 558 441 336 264 232 197 168 144 127 101 60 Lucro Líquido (NOPAT) 1.134 1.881 1.895 1.782 1.500 1.292 1.084 856 652 512 451 383 326 280 246 197 116 Depreciação 122 122 122 122 122 122 122 122 122 122 74 74 74 74 74 74 74 Participação Especial 150 997 1005 1080 795 587 328 259 99 78 68 0 0 0 0 0 0 Lucro Líquido para PE 1498 2850 2871 2700 2272 1957 1642 1297 988 776 683 581 494 424 373 298 176 PIS/COFINS 199 315 317 299 254 221 188 152 120 98 83 73 64 56 50 43 41 Lucro Líquido Operacional 907 690 695 525 572 605 689 566 555 459 373 385 337 298 270 228 150 Investimento Não-Depreciável 50 50 50 40 30 110 240 320 220 35 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Exploração 50 50 50 Perfuração 40 30 70 120 160 90 Completação 40 120 160 130 35 Investimentos Depreciáveis 0 0 0 0 25 265 490 595 490 95 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Unidade Estacionária de Produção (UEP) 25 200 300 450 300 50 Linhas de Coleta 25 40 70 145 20 Oleoduto 30 80 30 25 15 Gasoduto 10 70 45 20 10 Valor Residual 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 222 Fluxo de Caixa Líquido (de Operações) -50 -50 -50 -40 -55 -375 -730 -915 -710 976 1.005 1.012 824 826 826 878 718 675 557 457 457 400 354 320 271 412 Somatório Valor Líquido -50 -100 -150 -190 -245 -620 -1.350 -2.265 -2.975 -1.999 -994 18 842 1.669 2.495 3.373 4.091 4.767 5.323 5.780 6.237 6.637 6.992 7.312 7.582 7.995 Valor Líquido -50 -50 -45 -33 -41 -256 -453 -516 -364 455 426 390 289 263 239 231 172 147 110 82 75 60 48 39 30 42 VPL -50 -100 -145 -179 -220 -476 -929 -1.446 -1.810 -1.355 -928 -538 -249 14 253 484 656 803 914 996 1.070 1.130 1.178 1.217 1.247 1.289 ProduçãoExploração Avaliação de Oportunidade Desenvolvimento da Produção (Implantação) Exemplo aplicação em Fluxo de Caixa de Projetos de E&P Geração de Números Aleatórios por Análise de Monte Carlo (Exemplo Fluxo de Caixa Descontado de Projeto de E&P) 1.289 -2.000 -1.500 -1.000 -500 0 500 1.000 1.500 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 V a lor Líq uido V P L
  61. 61. Risco Econômico => Preço do Brent Cotação Nominal do Óleo Tipo Brent no Mercado Spot (Jan-1985 a Mar-2003) 0,0 10,0 20,0 30,0 40,0 50,0 60,0 70,0 80,0 90,0 100,0 110,0 120,0 130,0 140,0 150,0 US$/bbl Geração de Números Aleatórios por Análise de Monte Carlo (Exemplo Fluxo de Caixa Descontado de Projeto de E&P)
  62. 62. Risco Geológico & Geofísico => Curva de Produção 0 20.000 40.000 60.000 80.000 100.000 120.000 140.000 160.000 180.000 200.000 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 ano bopd bopd Mínimo bopd Mais Provável bopd Máximo Para todos os anos são definidas distribuições triangulares (-15%, + 10%) em torno do mais provável Geração de Números Aleatórios por Análise de Monte Carlo (Exemplo Fluxo de Caixa Descontado de Projeto de E&P)
  63. 63. Regression Sensitivity for VPL / Fim Concessão/AA58 Std b Coefficients bopdEsperado/D17 ,001 bopdEsperado/D21 ,002 bopdEsperado/D16 ,002 bopdEsperado/D15 ,002 bopdEsperado/D13 ,003 bopdEsperado/D14 ,003 bopdEsperado/D12 ,005 bopdEsperado/D11 ,006 bopdEsperado/D9 ,007 bopdEsperado/D10 ,007 bopdEsperado/D8 ,008 bopdEsperado/D7 ,011 bopdEsperado/D6 ,012 bopdEsperado/D5 ,015 Preço Óleo Tipo Brent/B3 1,001 -1 -0,75 -0,5 -0,25 0 0,25 0,5 0,75 1 Geração de Números Aleatórios por Análise de Monte Carlo (Exemplo Fluxo de Caixa Descontado de Projeto de E&P)
  64. 64. Pauta: Comentários Finais • Panorama Brasileiro (Pré-Sal) • Gerenciamento de Projetos (PMBoK / PMI) • Gerenciamento de Riscos em Projetos (PMBoK / PMI) • Tomada de Decisões em Projetos de Investimento – Técnicas Determinísticas – Técnicas Probabilísticas • Comentários Finais
  65. 65. Mirando no alvo ... tomada de decisão em um mundo não- ergódigo por agentes com racionalidade limitada Levar em consideração o ciclo de vida do produto (e não somente do projeto) Decisões Mais Previsíveis Apesar de Bounded Rationality, utilizar estimativas probabilísticas Aplicar técnicas de finanças (aumento de valor para empresa) conjugadas com técnicas de gerenciamento de riscos de projeto Entender os limites dos modelos Aumentar a cultura de Planejamento e de registros históricos Monitorar e controlar tolerância (thresholds) Procurar e entender os outliers (Cisne Negro)? Monitorar e controlar riscos (entender mudanças de correlações) Entender que Gerenciamento de Riscos depende da subjetividade “Acender uma vela e rezar”
  66. 66. Obrigado Rodrigo Mendes Gandra, MSc, PMP, PMI-RMP Avaliação Econômica e Gerenciamento de Projetos e-mail: rodgandra@gmail.com
  67. 67. Mini Currículo • Atualmente atuando como Risk Analyst de projetos de E&P (Pré-Sal) da Repsol YPF; • 1 ano como Gerente da área de Advisory Services da Ernst & Young (clientes: Petrobras, Vale, Consórcio Usina Hidrelétrica Estreito - CESTE, e BR Distribuidora); • 6 anos de experiência como consultor em Avaliação Econômica (Valuation) e Gerenciamento de Projetos upstream (E&P) e downstream (Refino) na Petrobras; • 2 anos de experiência em análise macroeconômica (IPEA / DIEESE / Eletrobrás); • Mestre em Economia pela Universidade Federal Fluminense (UFF); • Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ); • Certificado como Project Management Professional (PMP) pelo Project Management Institute (PMI); • Certificado como Risk Management Professional (PMI-RMP) pelo Project Management Institute (PMI); • 1° Lugar no XI Prêmio Brasil de Economia em 2003 com Dissertação de Mestrado; • Dezenas de artigos técnicos e científicos publicados, palestras ministradas e 1 co-orientação de dissertação; • Professor Docente de Gerenciamento de Riscos de Projetos no curso de Pós-Graduação em Engenharia de Equipamentos Onshore e Offshore da FUNCEFET. • Para maiores detalhes, consultar Plataforma Lattes: http://lattes.cnpq.br/0304981009912385 Rodrigo Mendes Gandra, MSc, PMP, PMI-RMP Avaliação Econômica e Gerenciamento de Projetos e-mail: rodgandra@gmail.com

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