Aplicação da teoria das opções reais para tomada de decisão em adotar política pública: o caso INOVAR-AUTO - Silva, Luciano Cândido [UNESP] (2016)
A indústria automobilística tem uma importância crescente no contexto econômico brasileiro - em 2006 o país era o décimo colocado no ranking automotivo mundial e no final de 2010 o quarto lugar. O setor movimenta uma cadeia enorme que engloba fabricantes, fornecedores de matéria-prima, autopeças, distribuidores, postos de gasolina, seguradoras, oficinas mecânicas, borracharias, empresas de comunicação, agências de publicidade, entre outros. Consciente desta importância, o governo federal, através da Lei n° 12.715 de 17 de dezembro de 2012 instituiu o Programa de Incentivo à Inovação Tecnológica e Adensamento da Cadeia Produtiva de Veículos Automotores - INOVAR-AUTO com o objetivo de apoiar o desenvolvimento tecnológico, a inovação, a segurança, a proteção ao meio ambiente, a eficiência energética e a qualidade dos automóveis, caminhões, ônibus e autopeças. No entanto, as empresas adotam tais políticas públicas quando é possível avaliar os ganhos obtidos com sua implantação. Deste modo, este trabalho apresenta a aplicação da Teoria das Opções Reais (TOR) na avaliação dessa política pública. A abordagem modela a tomada de decisão como uma opção de compra americana em um projeto de instalação de uma unidade produtora de veículos automotores que deseja aderir ao INOVAR-AUTO. Constatou-se que uma das maiores dificuldades da aplicação das Opções Reais é a modelagem dos fatores de riscos decorrentes das incertezas. As fontes de incerteza modeladas neste trabalho são as associadas à quantidade de carros vendidos no país, à participação da empresa no mercado (market share), ao preço do carro e à taxa de juros. A Simulação de Monte Carlo permite integrar os efeitos dessas incertezas na estimação da volatilidade do projeto. Como produto final deste trabalho, obteve-se um quadro que resume que os métodos tradicionais de análises de investimentos (VPL e TIR) não são suficientes para a avaliação de projetos em segmentos com elevado grau de incerteza como o automotivo.