A Crise e o Gerenciamento de Projetos
Rodrigo Mendes Gandra, MSc, PMP, PMI-RMP
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Motivações e Objetivos
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Roteiro
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• PIB (Produto Inter...
Modelo Macroeconômico Simplificado de Determinação da
Renda
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Intenção das empresas no início de 2009
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• Segundo Ernst & Young Business Risk Report (2009), que ouviu especialistas e
executivos de diversos países, mostrou que:...
• Segundo Ernst & Young Business Risk Report (2009) – Oil & Gas, que ouviu
especialistas e executivos de diversos países
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• Segundo pesquisa da Ernst & Young, “Opportunities in adversity - responding to
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Panorama Econômico (Brasileiro) - Considerações Gerais
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Mirando no alvo ... tomada de decisão em um mundo não-
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Rodrigo Mendes Gandra, MSc, PMP, PMI-RMP
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Gestão de Riscos como Ferramenta de Tomada de Decisão em Projetos de Investimento na Indústria de Óleo e Gás

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Palestra realizada em 2010 com objetivo de 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

  1. 1. A Crise e o Gerenciamento de Projetos Rodrigo Mendes Gandra, MSc, PMP, PMI-RMP Consultor em Avaliação e Gerenciamento de Projetos / Economista Espírito Santo, 24 Setembro de 2009
  2. 2. Motivações e Objetivos Apresentar: • breve panorama da atual conjuntura macroeconômica brasileira • importância do nível de investimento para geração de novos projetos • instrumental para tomada de decisões em projetos de investimento
  3. 3. Roteiro • Modelo Macroeconômico Simplificado de Determinação da Renda • Panorama Econômico Brasileiro • PIB (Produto Interno Bruto) • Visão Oferta • Visão Demanda • Formação Bruta Capital Fixo (FBCF) • Inflação • Taxa de Juros • Taxa de Câmbio • Crescimento Mundo • Estado de Confiança dos Decision Makers • Considerações Gerais • Tomada de Decisões em Projetos de Investimento • Técnicas Determinísticas • Técnicas Probabilísticas
  4. 4. Modelo Macroeconômico Simplificado de Determinação da Renda Determinação da Renda / Produto Interno Bruto (PIB) • Princípio da Demanda Efetiva: Demanda => Oferta • Y = C + I + G + (Exp – Imp) Y (renda), C (consumo), I (investimento), G (gasto governo), Exp (exportação), Imp (importação) • Investimento como decisão de portfólio • I = f ( i, p, ex, ¤ ), onde: o depende da taxa de juros (i) o preço relativo dos ativos (p) o expectativa de rentabilidade dos ativos (ex) o grau de incerteza na economia frente ao “animal spirit” (tolerância ao risco / incerteza) dos empresários (¤) • Quantidade de projetos depende em geral: o Nível de investimento na economia o Necessidade de modernização o Aderência aos objetivos estratégicos da empresa
  5. 5. Panorama Econômico (Brasileiro) - Visão Geral • Com base nas Contas Nacionais Trimestrais (IBGE), com ajuste sazonal: • II Trimestre de 2009 já mostra sinal de recuperação (1,9%) em relação ao I Trimestre 2009, com destaque para: o Serviços (1,2%) o Industria (2,1%) • Em relação ao II Trimestre de 2008, a economia retraiu em (-1,2%), destaque para: o Industria (-7,9%) o Serviços (2,4%) o FBCF (-17,0%) o Consumo Famílias (3,2%) o No acumulado entre II Trimestre de 2009 e II Trimestre de 2008, a economia retraiu em (-1,5%),
  6. 6. 0 100.000 200.000 300.000 400.000 500.000 600.000 700.000 800.000 1995.I 1995.IV 1996.II 1997.II 1998.I 1998.IV 1999.II 2000.II 2001.I 2001.IV 2002.III 2003.II 2004.I 2004.IV 2005.III 2006.II 2007.I 2007.IV 2008.III 2009.II Fonte: IBGE - Contas Nacionais Trimestrais (R$Milhões) Agropecuária Indús tria Se rviços Im pos tos Líquidos PIB (pre ços de m e rcado) Panorama Econômico (Brasileiro) - Visão Oferta • II Trimestre de 2009 já mostra sinal de recuperação (1,9%) frente ao I Trimestre de 2009. – Destaque : • Serviços (1,2%) - Não houve recessão (única conta que cresceu frente 2008) • Industria (2,1%) - queda na atividade durante a crise Sinais de Recuperação
  7. 7. 0 20.000 40.000 60.000 80.000 100.000 120.000 140.000 160.000 180.000 200.000 1995.I 1995.IV 1996.II 1997.II 1998.I 1998.IV 1999.II 2000.II 2001.I 2001.IV 2002.III 2003.II 2004.I 2004.IV 2005.III 2006.II 2007.I 2007.IV 2008.III 2009.II Fonte: IBGE- Contas Nacionais Trimestrais (R$Milhões) Indústria Extrativa mineral Transformação Construção civil Prod./ Distrib. Eletricidade, Gás e Água Panorama Econômico (Brasileiro) - Visão Oferta (Indústria) • A indústria foi um dos setores mais afetados pela crise. Destaque para: • Indústria de Transformação (Bens de Capitais) que já começa a se recuperar • Extrativa Mineral que ainda não se recuperou • Devido à queda na demanda por minério (queda de preço) Efeito Crise
  8. 8. Panorama Econômico (Brasileiro) - Visão Demanda • Após aumentos contínuos, o consumo das famílias, com relação ao I Trimestre de 2009, cresceu 2,1% • Após 3 Trimestres com queda no nível de estoques, ele voltaram a crescer no II Trimestre de 2009 • Tanto as exportações, quanto as importações de bens e serviços continuaram em declínio • A FBCF sofreu grande impacto com a crise -200.000 -100.000 0 100.000 200.000 300.000 400.000 500.000 600.000 700.000 800.000 900.000 1995.I 1995.IV 1996.II 1997.II 1998.I 1998.IV 1999.II 2000.II 2001.I 2001.IV 2002.III 2003.II 2004.I 2004.IV 2005.III 2006.II 2007.I 2007.IV 2008.III 2009.II Fonte: IBGE- Contas Nacionais Trimestrais (R$Milhões) Consumo Famílias Consumo Adm. Pública Formação Bruta Capital Fixo Variação Estoque Exportação Bens e Serviços Importação Bens e Serviços PIB (preços de mercado)
  9. 9. Panorama Econômico (Brasileiro) - Visão Demanda (Mercado Consumidor) • Com relação ao crescimento do consumo destaca-se: o em 2007, o Brasil já era o 8º maior mercado consumidor (fonte: FGV) o aumento da massa salarial real, que cresceu 3,3% no II Trimestre de 2009 o aumento de 20,3%, em termos nominais, do saldo de operações de crédito para pessoas físicas o Desde 2002, constantes quedas na desigualdade de renda brasileira Desigualdade de Renda no Brasil (1996 a 2007) 0,500 0,520 0,540 0,560 0,580 0,600 0,620 0,640 0,660 1976 1978 1981 1983 1985 1987 1989 1992 1995 1997 1999 2002 2004 2006 Fonte: IPEADATA IndicedeGini (DesigualdadedeRenda)
  10. 10. Panorama Econômico (Brasileiro) – Visão Demanda (Formação Bruta Capital Fixo / PIB) • Em média (1995 a 2009), a FBCF girou em torno de 17% do PIB • Desde de 2003, o nível de confiança na economia vinha mantendo a tendência de aumento do investimento • Entre o IV Trimestre de 2008 ao II Trimestre de 2009 a FBCF caiu 14% • No II Trimestre de 2009 a FBCF ficou em 16% do PIB • Para o Brasil repetir o crescimento de 7% na época do “milagre econômico” (no início da década de 70) a FBCF deve ser de 38% do PIB (Fonte: FGV) 17% 18% 16% 10% 13% 15% 18% 20% 23% 25% 1995.I 1995.IV 1996.II 1997.II 1998.I 1998.IV 1999.II 2000.II 2001.I 2001.IV 2002.III 2003.II 2004.I 2004.IV 2005.III 2006.II 2007.I 2007.IV 2008.III 2009.II Fonte: IBGE - Contas Nacionais Trimestrais FBCF/PIB(em%) FBCF/ PIB Média Média + 1DP Média - 1DP Efeito Crise Efeito Confiança
  11. 11. Panorama Econômico (Brasileiro) – Visão Demanda (Formação Bruta Capital Fixo / PIB) • O Setor Privado (Maquinas e Equipamentos) contribui em media com 42% da FBCF • O Setor Privado (Construção) contribui em media com 38% da FBCF • O Setor Publico contribui em media com 20% da FBCF 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1950 1953 1956 1959 1962 1965 1968 1971 1974 1977 1980 1983 1986 1989 1992 1995 1998 2001 2004 Fonte: IPEADATA (em%) FBCF(Construção) Empresas e Famílias FBCF(Construção) Adm. Pública FBCF(Máquinas e Equipamentos) Empresas e Famílias FBCF(Máquinas e Equipamentos) Adm. Pública
  12. 12. Panorama Econômico (Brasileiro) – Inflação • Meta Inflação 2009 4,5% ± 2,0% • IPCA acumulado (de Jan/09 a Ago/09) é de 2,97% sem registro de deflação nos últimos 12 meses. IPCA / IBGE (Jan/1980 a Ago/2009) -10% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 1980.01 1981.05 1982.09 1984.01 1985.05 1986.09 1988.01 1989.05 1990.09 1992.01 1993.05 1994.09 1996.01 1997.05 1998.09 2000.01 2001.05 2002.09 2004.01 2005.05 2006.09 2008.01 2009.05 Fonte: IBGE %a.m. IPCA Efetivo x Metas de Inflação 8,9% 6,0% 5,7% 3,2% 4,5% 5,9% 7,6% 9,3% 12,5% 7,7% 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 1999 2000 2001 2002 2003* 2004* 2005 2006 2007 2008 2009 (*) Metas ajustadas. Fonte: Banco Central do Brasil %a.a. IPCA Faixa Inferior Faixa Superior
  13. 13. Panorama Econômico (Brasileiro) – Taxa de Juros • Desde o final de 2008, a maioria dos paises baixou a taxa de juros • No Brasil, só em 2009, o BCB reduziu a SELIC em 5 pontos percentuais (Necessidade de estimular os investimentos) • Conforme Copom (Ata 144ª), SELIC em 8,75% a.a. (menor nível alcançado) • Brasil ainda é um dos países com maior taxa de juros real do mundo • De 503 empresas brasileiras com ações em Bolsa de Valores, 53% do resultado do 1º trimestre de 2009 saiu de operações financeiras (Carta Capital, 29/07/2009) • Dificuldade do governo rolar a dívida interna (R$ 1,4 trilhões)
  14. 14. Panorama Econômico (Brasileiro) – Taxa de Câmbio • Considerando o 2º mandato presidencial do Governo Lula (Jan/2006 a Fev/2009, com base nos dados do IPEADATA), em média a Taxa de Câmbio foi de R$/US$ 2,00 • Espera-se que em 2009 ela fique situada em R$/US$ 1,75 e 1,80 • A Taxa de Juros (Selic) tem grande influência na determinação da Taxa de Câmbio (R$/US$) y = 0,3323x + 0,5107 R2 = 0,3853 0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50 4,00 Taxa de Câmbio TaxadeJuros-SELICmensal Taxa de Câmbio Comercial Mensal (R$ / US$) (Corte Institucional: 2o Período do Governo Lula) 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 Fonte:Banco Central do Brasil (Boletim/BP) / IPEADATA R$/US$ Taxa de câmbio Média (R$ / US$) Média (jan/06 a Fev/09) Média (jan/06 a Fev/09) - 1 Desvp Média (jan/06 a Fev/09) +1 Desvp
  15. 15. Panorama Econômico (Brasileiro) – Crescimento do Mundo • FMI projeta que o mundo vai crescer 0,5% em 2009 sendo que: • Economias desenvolvidas vão contribuir com - 2,0% • Economias emergentes vão contribuir com 3,3% • FMI projeta que o mundo vai crescer 3,0% em 2010 • Brasil • Para 2009 estima-se crescimento do PIB de - 0,5% a 0,5% • Para 2010 estima-se crescimento do PIB de 4,0% a 5,0% • 1º pais a receber aumento na classificação da agência de riscos, Moody’s, das Ba1 para Baa3 • Brasil já era “investment grade” pela: Standard&Poor’s e Fitch Ratings • China • Em 2008, nem entrou na crise • Em 2009 projeta-se crescimento do PIB em 8,5% • Com US$ 2 trilhões em reservas, empresas chinesas aproveitam o baixo preço de empresas no mundo para aquisições (Addax por US$ 7,3 bilhões, MinaiGas por US$ 3,3 bilhões, Oz Minerais por US$ 1,7 bilhões, Singapore Petroleum por US$ 1,5 bilhões, etc.)
  16. 16. Panorama Econômico (Brasileiro) - Estado de Confiança dos Decision Makers (Visão Regulatória / Tributária) • Segundo Banco Mundial (Relatório Doing Business 2010): • a classificação do Brasil foi => 129º (de 183 países) • e o de 2009 a classificação do Brasil foi => 127º (de 181 países) • Brasil ficou em 150º no quesito pagamento de impostos • 5.000 normas para regular 79 tributos existentes • empresas gastam 2.600 horas para calcular impostos e provar que pagaram • Segundo a empresa IOB, desde o início de 2009 até 14/Set/2009, a Legislação Tributária Brasileira já sofreu 742 alterações (só em ju/09 foram 167) • Carga tributária em 2008 foi de encontra em torno de 37% do PIB (Instituto Brasileiro de Planejamento Tributário - IBPT) 129 126 113 138 120 87 73 150 100 100 131 0 20 40 60 80 100 120 140 160 IFC (Geral) Abertura de empresas Obtenção Alvarás de construão Contratação M-D-O Registro Propriedades Obtenção Crédito Proteção Investidores Pagamento Impostos Comércio entre Fronteiras Cumprimento Contratos Fechamento Empresas FacilidadedeFazerNegócio (PosiçãoRelativaentre183países) Fonte: Banco Mundial (http://portugues.doingbusiness.org/economyrankings/)
  17. 17. Intenção das empresas no início de 2009 • Ajustes nas atividades operacionais das empresas (otimização e cortes de custo) • Alteração na decisão de investimentos • Cancelamento: o US$ 5 bilhões referente ao projeto siderúrgico do Pólo de Anchieta (ES) e à liquidação da Companhia Siderúrgica Vitória, pelo consórcio formado pela Vale e a chinesa Baosteel o US$ 2,2 bilhões referente à mina de ferro de Corumbá (MS) pela empresa anglo-australiana Rio Tinto; US$ 2 bilhões referente ao Porto Brasil em Peruíbe (SP) pela empresa LLX o US$ 3,3 bilhões referente ao cancelamento das plataformas P-61 e P-63 para operar na Bacia de Campos (RJ) pela Petrobras o US$ 1,2 bilhões referente à usina de aço da NUCOR em São João da Barra (RJ) o Dentre outros • Postergação: o US$ 1,5 bilhões referente às minas de níquel em Barro Alto (GO) pela Anglo American o US$ 1,3 bilhões referente à fábrica de celulose branqueada no Rio Grande do Sul da Votorantim o US$ 0,6 bilhões referente à nova fábrica da Hyundai em Piracicaba (SP) o Dentre outros Panorama Econômico (Brasileiro) - Estado de Confiança dos Decision Makers
  18. 18. • Segundo Ernst & Young Business Risk Report (2009), que ouviu especialistas e executivos de diversos países, mostrou que: • a escassez de crédito e a recessão global representam os principais riscos para os negócios em 2009 • na pesquisa de 2008, os riscos regulatórios e de compliance ficaram em primeiro lugar Top 10 Risks 2009 (2008): 1. Escassez de crédito (2) 2. Riscos regulatórios e de compliance (1) 3. Recessão profunda (novo) 4. Radical greening (9) 5. Novos concorrentes (16) 6. Redução de custo (7) 7. Retenção de talentos (11) 8. Execução de transações estratégicas (7) 9. Modelo de negócios obsoletos (novo) 10. Riscos de reputação (22) Risk radar: top 10 risks for global business Fonte: http://www.ey.com/BR/pt/Issues/Managing-risk Panorama Econômico (Brasileiro) - Estado de Confiança dos Decision Makers (Riscos)
  19. 19. • Segundo Ernst & Young Business Risk Report (2009) – Oil & Gas, que ouviu especialistas e executivos de diversos países Top 10 Risks for Oil & Gas 2009 (2008): 1. Acesso a reservas provadas (4) 2. Incerteza na política energética (6) 3. Volatilidade de preços (novo) 4. Redução de custo (3) 5. Piora dos termos fiscais (2) 6. Déficit Capital Humano (1) 7. Preocupações climáticas e ambientais (8) 8. Sobreposição de papéis entre operadoras e prestadoras de serviço (novo) 9. Choque de oferta (9) 10. Envelhecimento da infra-estrutura (novo) Risk radar: top 10 risks for oil & gas Panorama Econômico (Brasileiro) - Estado de Confiança dos Decision Makers (Riscos)
  20. 20. • Segundo pesquisa da Ernst & Young, “Opportunities in adversity - responding to the crisis”, que ouviu em 2009, 300 executivos de diversos países, mostrou que a intenção de investimentos está dividida da seguinte maneira: • 8% ainda têm incerteza de como vão atuar • 16% vão fazer aquisições estratégicas • 23% vão manter o modelo atual de negócios • 53% vão ampliar o modelo atual de negócios • Segundo pesquisa da Ernst & Young, “O empreendedorismo em tempos de crise”, que, em 2009, ouviu 15 executivos líderes em suas empresas, de diferentes setores da economia, e com faturamento anual até R$ 1,5 bilhão, 73% acham que a crise vai durar de 1-2 anos. Intenção de investimento para os próximos 12-18 meses Panorama Econômico (Brasileiro) - Estado de Confiança dos Decision Makers (Riscos) 7%7% 73% 13% 0% 20% 40% 60% 80% 100% Menos de 1 ano De 1 a 2 anos De 2 a 3 anos Mais de 3 anos Expectativa em relação à duração da crise econômica
  21. 21. Panorama Econômico (Brasileiro) - Considerações Gerais • Projetos dependem do nível de investimento na economia • Maior parte do investimento no Brasil é feito pelo setor privado • Instabilidade tributária (e regulatória) no Brasil é elevada e o nível de tributos também • O Governo deve continuar fazendo políticas de estímulo à demanda (Políticas: fiscal, monetária e tributária) • O Brasil embora tenha saído da crise deve fazer reformas institucionais profundas • Melhorar a educação, estabilidade regulatória, estabilidade fiscal, combate à corrupção, melhoria do sistema de crédito, etc • Não deixar as expectativas (principalmente em época defensiva) de curto prazo encobrir oportunidades estratégicas de longo prazo • "Tempos de instabilidade econômica reforçam a necessidade da abordagem conjunta das práticas de gerenciamento de projetos e de avaliação econômica de investimentos, sendo fator fundamental para que as organizações obtenham maior grau de previsibilidade frente às adversidades, bem como maior aproveitamento de oportunidades no processo de tomada de decisão“
  22. 22. Tomada de Decisões em Projetos de Investimento x 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
  23. 23. • 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. Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Valor Presente Líquido)
  24. 24. Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Exemplo Projeto E&P)
  25. 25. Modelo de Fluxo de Caixa Descontado no E&P Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Fluxo de Caixa em Projeto E&P)
  26. 26. -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 Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Fluxo de Caixa em Projeto E&P)
  27. 27. -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 Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Fluxo de Caixa em Projeto E&P)
  28. 28. -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 Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Fluxo de Caixa em Projeto E&P)
  29. 29. -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 ? Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Fluxo de Caixa em Projeto E&P)
  30. 30. -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 $milhões Ex: Mudança de Escopo (1+TMA) K-j VPL = E(CF ) K=1 N K (1+TMA) K-j (1+TMA) K-j VPL = E(CF ) K=1 N KVPL = E(CF ) K=1 N K ? Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Fluxo de Caixa em Projeto E&P)
  31. 31. “Muitos projetos estão ligados ao trabalho em andamento da organização executora. Algumas organizações aprovam formalmente os projetos somente após o término de um estudo de viabilidade, um plano preliminar ou alguma outra forma equivalente de análise; nesses casos, o planejamento ou a análise preliminar assume a forma de um projeto separado.” (PMBOK) “Quando essas previsões e análises são incluídas [no projeto], o gerenciamento de custos do projeto irá abordar processos adicionais e diversas técnicas de gerenciamento geral, como retorno sobre o investimento, fluxo de caixa descontado e análise de retorno de capital investido”. (PMBOK) Análise de tomada de decisão requer avaliações do ciclo de vida do produto Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Determinísticas (Fluxo de Caixa em Projeto E&P) Análise Econômica não é Ferramenta do Gerenciamento de Custos!
  32. 32. TEMPO Recursos Investidos no projeto CICLO DE VIDA DO PROJETO IMPACTODOSRISCOS$ INVESTIMENTO$ Riscos do Projeto Objetivo do Gerenciamento de Riscos Riscos Reduzidos Nível de Tolerância Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas 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)
  33. 33. 6 Processos do Gerenciamento de Riscos (PMBOK) Planejamento do Gerenciamento de Riscos Identificação de Riscos Análise Qualitativa de Riscos Análise Quantitativa de Riscos VME = ∆VPL . ρ Planejamento de Respostas aos Riscos Monitoramento e Controle de Riscos Priorização Identificaçãodenovosriscos & reavaliaçãodosexistentes Comunicação dos Riscos Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas
  34. 34. ANÁLISE DE CENÁRIOS ÁRVORE DE DECISÃO ANÁLISE DE MONTE CARLO ANÁLISE DE SENSIBILIDADE VME Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas
  35. 35. ANÁLISE DE CENÁRIOS ÁRVORE DE DECISÃO ANÁLISE DE MONTE CARLO ANÁLISE DE SENSIBILIDADE VME Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Valor Monetário Esperado – VME)
  36. 36. 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$milhões MatrizdeProbabilidadeeImpacto combaseemValorMonetárioEsperado (VME)no∆VPL TomadadeDecisõesemProjetosdeInvestimento=> TécnicasProbabilísticas(ValorMonetárioEsperado–VME)
  37. 37. ANÁLISE DE CENÁRIOS ÁRVORE DE DECISÃO ANÁLISE DE MONTE CARLO ANÁLISE DE SENSIBILIDADE VME Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Análise de Sensibilidade)
  38. 38. PREÇO DE EQULÍBRIO -1.5 -1.0 -0.5 0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 0 60 PREÇO DO ÓLEO (US$/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) Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (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).
  39. 39. Parâmetro: VPL no cenário esperado Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Análise de Sensibilidade) • Uma representação típica é o diagrama de tornado, para determinar o grau de importância de cada variável
  40. 40. ANÁLISE DE CENÁRIOS ÁRVORE DE DECISÃO ANÁLISE DE MONTE CARLO ANÁLISE DE SENSIBILIDADE VME Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Análise de Cenários)
  41. 41. 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 Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Análise de Cenários) • Mede o efeito da incerteza de diversas variáveis e premissas nos objetivos do projeto simultaneamente
  42. 42. ANÁLISE DE CENÁRIOS ÁRVORE DE DECISÃO ANÁLISE DE MONTE CARLO ANÁLISE DE SENSIBILIDADE VME Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Decisão)
  43. 43. Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (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
  44. 44. ANÁLISE DE CENÁRIOS ÁRVORE DE DECISÃO ANÁLISE DE MONTE CARLO ANÁLISE DE SENSIBILIDADE Técnicas mais usadas para Modelagem de Risco: VME Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Monte Carlo)
  45. 45. • 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 Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore 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.
  46. 46. 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 Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Monte Carlo)
  47. 47. Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Monte Carlo)
  48. 48. 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 Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Monte Carlo) 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
  49. 49. Análise de Risco Econômico => preço do Brent e curva de produção 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 Exemplo aplicação em Fluxo de Caixa de Projetos de E&P Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Monte Carlo)
  50. 50. Análise de Risco Econômico => preço do Brent e 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 Exemplo aplicação em Fluxo de Caixa de Projetos de E&P Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Monte Carlo)
  51. 51. 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 Tomada de Decisões em Projetos de Investimento => Técnicas Probabilísticas (Árvore de Monte Carlo)
  52. 52. Mirando no alvo ... tomada de decisão em um mundo não- ergódigo (agentes sob racionalidade limitada) Levar em consideração o ciclo de vida do produto (e não somente do projeto) Tomando decisões com maior previsibilidade Monitorar e controlar riscos (entender mudanças de correlações) Aplicar técnicas de finanças conjugadas com técnicas de gerenciamento de riscos de projeto Entender os limites dos modelos Levar em consideração os objetivos estratégicos e o aumento de valor econômico para empresas Monitorar as variáveis econômicas Procurar e entender os outliers (Cisne Negro)? Apesar de Bounded Rationality, utilizar estimativas probabilísticas Desenvolver cultura de riscos e finanças na força de trabalho “Acender uma vela e rezar”
  53. 53. Obrigado! Rodrigo Mendes Gandra, MSc, PMP, PMI-RMP Consultor em Avaliação e Gerenciamento de Projetos e-mail: rodgandra@gmail.com http://lattes.cnpq.br/0304981009912385
  54. 54. Mini Currículo • Gerente da área de Risk Advisory Services da Ernst & Young Brazil • Mestre em Economia pela Universidade Federal Fluminense (UFF); • Bacharel em Economia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ); • + 6 anos de experiência trabalhando em Avaliação Econômica (Valuation) e em Gerenciamento de Projetos upstream (exploração e produção) e downstream (refino) através do Project Management Officers (PMOs); • + 2 anos de experiência em análise macroeconômica; • 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 Consultor em Avaliação e Gerenciamento de Projetos e-mail: rodgandra@gmail.com

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