1. Introduo 2r6u4b

Recentemente o mundo contemporneo foi surpreendido com uma crise econmica e financeira de grandes propores. O cenrio financeiro norte americano foi estruturalmente abalado e ainda apresenta movimentos incertos no que diz respeito recuperao econmica. Diante deste contexto, muitas empresas de grande porte e solidificadas no mercado mundial se desfizeram de suas aes e patrimnios e encontraram como resultante um quadro no qual foi necessria uma poltica de demisses em massa. Tal fato causa uma retrao na economia e afeta todo mercado da cadeia produtiva.

As polticas de recuperao de mercado dos governos de diversos pases representam um esforo mundial na tentativa de minimizao dos efeitos de recesso. No Brasil, a tentativa de recuperao do mercado est embasada na reduo de impostos. Esta poltica implica em uma injeo indireta de capital ao mercado, incentivando em um primeiro momento, o aumento das vendas e reduo de estoques, em mdio prazo, o surgimento de vagas no mercado de trabalho pelo aumento da produo e em longo prazo, a recuperao do cenrio econmico.

Investimentos e aplicaes, de qualquer ordem, em um campo repleto de incertezas podem induzir a perdas de capital. Segundo Santos et al. (2008), estas incertezas podem ser atribudas a fatores aleatrios referentes oferta e demanda esperadas. Faz-se ento, necessria para as empresas de grande, mdio ou pequeno porte, o estabelecimento de uma poltica de investimentos que minimize os riscos. Dada a incapacidade de coletar todas as informaes pertinentes realizao de um investimento, o risco a a ser parte integrante do processo de realizao deste, por isso, as decises devem ser tomadas sob considervel grau de incerteza (Figueiredo et al, 2006).

Na pecuria brasileira, mesmo com incentivos fiscais, as grandes diferenas regionais no que diz respeito economia, clima, distncia de grandes centros e tamanho das propriedades, entre outros fatores, implicam na existncia de um cenrio de incertezas de grande amplitude.

Frente a estas situaes, este trabalho tem como objetivo estabelecer uma sistemtica estruturada, baseada em modelos de previso j existentes, para a construo de fluxos de caixa de projetos aplicados pecuria brasileira de forma que estes apresentem uma reduo nos riscos do investimento e particularmente uma previso dos custos mais confivel.

Este artigo est estruturado em seis sees. Esta primeira seo apresentou a introduo do mesmo, a segunda seo apresenta os procedimentos metodolgicos empregados e a terceira seo o referencial terico pertinente a este artigo. Por conseguinte, a quarta seo mostra o mtodo aplicado e a quinta apresenta uma adaptao do modelo proposto e, por fim, so apresentadas as consideraes finais na stima seo.

2. Procedimentos metodolgicos 1moo

O mtodo de pesquisa empregado neste artigo do tipo exploratrio, envolvendo levantamento bibliogrfico conforme critrios apresentados por Gil (2007). Deste modo, neste artigo realizou-se uma pesquisa exploratria bibliogrfica, que teve como base uma investigao em peridicos nacionais e internacionais, teses, dissertaes e livros sobre os principais contedos relacionados ao objetivo traado neste trabalho, sendo estes: fluxo de caixa, custos da pecuria brasileira e modelo composto de previso. A pesquisa apontou elementos para um melhor entendimento de como estes contedos podem ser utilizados conjuntamente para auxiliarem no cumprimento do objetivo deste artigo.

3. Referencial terico 3q5w59

Nesta seo, a finalidade uniformizar o conhecimento sobre fluxo de caixa, risco, custos envolvidos na pecuria brasileira e o modelo composto de previso de demanda com ajuste baseado na opinio, apresentando conceitos bsicos sobre cada um destes tpicos.

Fluxo de caixa 2x4k6o

A diferena entre valores previstos de receita e de valores previstos de custos que ocorrem em instantes diferentes de tempo denominada por fluxo de caixa. A visualizao das receitas e despesas envolvidas no fluxo de caixa facilitada quando seus valores so descritos atravs de uma representao grfica simples chamada de diagrama de fluxo de caixa.

A representao do fluxo de caixa de um projeto consiste em uma escala horizontal onde so marcados os perodos de tempo e na qual so representadas com setas para cima as entradas e com setas para baixo as sadas de caixa (Figura 1). A unidade de tempo – ms, semestre, ano – deve coincidir com o perodo de capitalizaro dos juros considerados. (Casarotto Filho, 2000).

Figura 1 – Fluxo de caixa

[Fonte: Elaborado pelos autores]

Para a avaliao financeira de projetos, alguns critrios ou indicadores econmicos podem ser utilizados. Dentre eles pode-se citar o valor presente lquido (VPL) e a taxa interna de retorno (TIR).

O VPL corresponde soma dos valores do fluxo de caixa de um projeto, atualizados com as taxas de desconto do perodo em estudo (PERES et al., 2004). Segundo Noronha (1987), o VPL considerado como um critrio de avaliao financeira para projetos mais rigorosos, nos quais inexistem falhas tcnicas. Um projeto ser vivel financeiramente se apresentar o VPL positivo, assim, no momento da escolha do melhor projeto a ser executado deve-se escolher aquele que oferecer o maior VPL positivo.

A TIR pode ser definida como a taxa que iguala o valor presente dos benefcios de um projeto ao valor presente de seus custos. E levando em conta como critrio de seleo de um projeto a TIR, o melhor projeto financeiramente ser aquele que apresentar uma TIR igual ou maior que o custo de oportunidade dos recursos para a sua implantao (PERES et al., 2004).

Custos da pecuria brasileira 1x5k3g

Diversos custos influenciam diretamente a composio do preo na pecuria nacional. Conforme Oiagen et al. (2006), os custos segundo sua natureza e funo no processo de produo classificam-se em:

As variveis consideradas relevantes na composio de custo total para um fluxo de caixa aplicado pecuria so os custos fixos adicionado aos custos variveis, conforme apresentado na Equao 1.

Custo Total = Custos fixos + Custos variveis (Equao 1)

Modelo composto de previso 653n6z

Conforme Armstrong (2001), as combinaes de previso so mais eficientes quando as previses combinadas trazem para este processo diferentes tipos de previso e que sejam no correlacionadas.

A combinao de tcnicas de previso unindo modelos probabilsticos e possveis ajustes dos modelos estatsticos gerados, baseado na opinio de especialistas traz como principal benefcio uma minimizao dos erros e uma flexibilizao das previses com a possibilidade da incorporao de resultados inesperados ao longo do tempo agregando de modo estruturado a sensibilidade do especialista em relao ao mercado.

O modelo composto para realizar previso de demanda atravs da integrao da combinao de previses e do ajuste baseado na opinio proposto por Werner (2005) est estruturado em seis etapas o que deve ser feito para a obteno das previses: (i) Verificao da existncia de dados e de especialistas; (ii) Obteno das previses individuais; (iii) Estudo das varincias dos erros das previses; (iv) Obteno da previso combinada; (v) Verificao da necessidade de fazer ajuste; (vi) Obteno da previso final.

A verificao da existncia de dados e de especialistas refere-se checagem de: dados histricos para a modelagem estatstica – que iro ser tratados pelos modelos de anlise de srie temporal propostos por Box-Jenkins (1976) – e a previso uma resultante do modelo de melhor ajuste para esta classe de modelos; dados econmicos para a modelagem economtrica utilizando variveis econmicas que explicam a ocorrncia da demanda, sendo a previso obtida pelo mtodo de anlise de regresso, considerando a equao de melhor ajuste ao modelo. Por fim, necessria a existncia de especialistas que so profissionais que tenham amplo conhecimento sobre a demanda para que realizem previses plausveis. Tambm necessria a existncia de especialistas para a realizao do ajuste final do modelo. A coleta destes dados no modelo composto realizada atravs de entrevistas individuais.

Na falta de dados para composio de uma das modelagens ou at mesmo de especialistas para as previses individuais, o mesmo no ir compor a previso combinada. Sendo que so necessrias ao menos duas previses para a utilizao do modelo composto.

A obteno das previses individuais, objetivo da etapa dois, deve seguir as pressuposies dos modelos escolhidos para cada uma das previses.

A etapa trs consiste no estudo das varincias dos erros das previses. Nesta etapa necessria a verificao da existncia ou no de conhecimento prvio da varincia dos erros de cada uma das previses individuais realizadas anteriormente. Em caso afirmativo, deve-se realizar uma investigao sobre a estacionariedade destas varincias ao longo do tempo e ento proceder com a combinao das previses atravs de procedimentos que atribuem pesos a cada previso individual. Em caso negativo, pode-se proceder com a realizao da mdia aritmtica das previses individuais.

Estabelecido o formato de combinao das previses individuais, pode-se dar incio ao quarto o com a obteno da previso combinada. A previso realizada conforme Equao 2.

(Equao 2)

onde: a previso combinada; a previso estatstica e o peso atribudo a previso estatstica; a previso economtrica e o peso atribudo a previso economtrica; a previso baseada na opinio de especialistas e o peso atribudo a previso baseada na opinio de especialistas, sendo que .

A verificao da necessidade de fazer ajuste da previso combinada, o cinco, um refinamento da previso j obtida. Para esta etapa necessrio que os especialistas tenham um conhecimento mais aprofundado que na etapa um para as previses individuais e, portanto, o ajuste proposto nesta etapa deve ser realizado por diferentes especialistas.

Na ltima etapa realizada a obteno da previso final. Caso no haja conhecimento suficiente dos especialistas, pode-se manter o resultado da previso combinada. Caso contrrio necessrio utilizar algum mtodo estruturado para aprimorar a acurcia da previso combinada. indicado pelo modelo de previso mencionado, a utilizao de uma estrutura simplificada baseada no mtodo AHP (Processo Hierrquico Analtico). Os sete os descritos so:

A visualizao destra estrutura apresentada no fluxograma descrito na Figura 2. Para detalhes sobre como proceder em cada etapa do modelo composto para realizao de previso de demanda atravs da integrao da combinao de previses e do ajuste baseado na opinio consultar Werner (2005).