O uso da teoria de opções reais na avaliação de projetos de investimentos para implementação de sistemas ERP - Souza, Márcio Barros (2014)
Neste trabalho, objetivou-se a desenvolver um modelo analítico de programação estocástica inteira, fundamentada pela Teoria de Opções Reais (TOR), para a análise do valor da oportunidade de investimento em projeto para implementação de sistema ERP - Enterprise Resource Planning. O modelo proposto é uma extensão modificada de Wu et. al. (2008), com a incorporação da possibilidade de ocorrência de um evento catastrófico (ou contingente), como em Schwartz e Zozaya-Gorostiza (2003). Enquanto modelo de programação estocástica e de otimização, está inserido no contexto de Pesquisa Operacional, cuja natureza, como o próprio nome indica, é o uso do método científico analítico para tratar dos problemas operacionais nas organizações. A flexibilidade gerencial do projeto é tratada como uma opção real, na qual há um direito, mas não uma obrigação, para realizar uma ação (por exemplo, adiar, expandir, contrair ou abandonar). A decisão estratégica relacionou-se com a possibilidade de comprar e implementar o sistema pelo pacote completo, ou então por módulos. As estimativas de receitas do projeto foram modeladas como um processo estocástico do tipo Movimento Browniano Geométrico, enquanto os custos foram modelados em função da particularidade de cada tipo de saída de caixa, resultando na escolha de uma distribuição de probabilidades. O modelo utiliza simulação por hipercubos latinos para obtenção dos valores esperados dos parâmetros, os quais alimentam uma árvore de decisão que baliza o processo de otimização. Dados os parâmetros e as restrições do modelo, a otimização busca a decisão ótima de investimento. Os resultados obtidos, considerando a configuração do modelo e os parâmetros adotados, apontam que a compra e implementação por módulos resulta em uma decisão ótima para o valor da oportunidade de investimento. Ademais, a análise de sensibilidade dos parâmetros possibilitou a identificação dos parâmetros mais sensíveis no modelo e que precisam ser analisados com atenção, para evitar distorções nas projeções.