Aplicação do método de Monte Carlo na avaliação de empresas: desenvolvimento de um modelo de simulação em Python
| Main Author: | |
|---|---|
| Publication Date: | 2023 |
| Format: | Bachelor thesis |
| Language: | por |
| Source: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
| Download full: | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/76430 |
Summary: | Valuation, crucial for investors and managers, highlights the essential role of the Monte Carlo Method (MMC) in enhancing risk analysis. Originating in nuclear physics, MMC employs stochastic sampling to simulate complex scenarios, playing a critical role in evaluating companies in volatile economic environments. This work aims to develop a simulation model in Python using MMC to calculate the Discounted Cash Flow (DCF), using real data from publicly traded companies. Additionally, it explores the theoretical foundations of MMC and analyzes key variables that influence DCF calculations. Implementation was carried out on Google Colab, employing 10, 100, 1000, and 5000 simulations to analyze the results, with a focus on Grendene company data. The results demonstrate the effectiveness of the proposed model, validating it as a valuable tool for strategic decision-making related to company valuation. |
| id |
UFC-7_5508099087bdcb3dba1ed3d19f6d8ec8 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufc.br:riufc/76430 |
| network_acronym_str |
UFC-7 |
| network_name_str |
Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Silva, Lucas Rodrigues daNascimento, José Cláudio do2024-03-07T17:35:30Z2024-03-07T17:35:30Z2023SILVA, Lucas Rodrigues da.Aplicação do método de Monte Carlo na avaliação de empresas: desenvolvimento de um modelo de simulação em Python. 2023. 60 f. TCC (Curso de graduação em Engenharia de Computação) - Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2023.http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/76430Valuation, crucial for investors and managers, highlights the essential role of the Monte Carlo Method (MMC) in enhancing risk analysis. Originating in nuclear physics, MMC employs stochastic sampling to simulate complex scenarios, playing a critical role in evaluating companies in volatile economic environments. This work aims to develop a simulation model in Python using MMC to calculate the Discounted Cash Flow (DCF), using real data from publicly traded companies. Additionally, it explores the theoretical foundations of MMC and analyzes key variables that influence DCF calculations. Implementation was carried out on Google Colab, employing 10, 100, 1000, and 5000 simulations to analyze the results, with a focus on Grendene company data. The results demonstrate the effectiveness of the proposed model, validating it as a valuable tool for strategic decision-making related to company valuation.A Avaliação de Empresas (Valuation), fundamental para investidores e gestores, ressalta o papel essencial do Método de Monte Carlo (MMC) na aprimoração da análise de risco. Originado na física nuclear, o MMC utiliza amostragem estocástica para simular cenários complexos, desempenhando um papel crucial na avaliação de empresas em cenários econômicos voláteis. Este trabalho visa desenvolver um modelo de simulação em Python utilizando o MMC para calcular o Fluxo de Caixa Descontado (FCD), utilizando dados reais de empresas de Capital Aberto. Além disso, explora as bases teóricas do MMC e analisa as principais variáveis que influenciam o cálculo do FCD. A implementação foi realizada no Google Colab, empregando 10, 100, 1000 e 5000 simulações para analisar os resultados, focando nos dados da empresa Grendene. Os resultados demonstram a eficácia do modelo proposto, validando-o como uma valiosa ferramenta para a tomada de decisões estratégicas relacionadas à avaliação de empresas.Aplicação do método de Monte Carlo na avaliação de empresas: desenvolvimento de um modelo de simulação em Pythoninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisAvaliação de empresasMétodo de Monte Carlo (MMC)Modelagem em PythonSimulações FinanceirasBusiness valuationFinancial SimulationsPython ModelingCNPQ::ENGENHARIASinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFChttps://orcid.org/0009-0009-5953-5134http://lattes.cnpq.br/9704082960004795https://orcid.org/0000-0002-4897-5750http://lattes.cnpq.br/14274809473420342024ORIGINAL2023_tcc_lrsilva.pdf2023_tcc_lrsilva.pdfapplication/pdf8767127http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/76430/1/2023_tcc_lrsilva.pdf5ba097cafca675320d077c62cd847d6eMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/76430/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52riufc/764302024-03-07 14:46:40.209oai:repositorio.ufc.br:riufc/76430Tk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-03-07T17:46:40Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false |
| dc.title.pt_BR.fl_str_mv |
Aplicação do método de Monte Carlo na avaliação de empresas: desenvolvimento de um modelo de simulação em Python |
| title |
Aplicação do método de Monte Carlo na avaliação de empresas: desenvolvimento de um modelo de simulação em Python |
| spellingShingle |
Aplicação do método de Monte Carlo na avaliação de empresas: desenvolvimento de um modelo de simulação em Python Silva, Lucas Rodrigues da CNPQ::ENGENHARIAS Avaliação de empresas Método de Monte Carlo (MMC) Modelagem em Python Simulações Financeiras Business valuation Financial Simulations Python Modeling |
| title_short |
Aplicação do método de Monte Carlo na avaliação de empresas: desenvolvimento de um modelo de simulação em Python |
| title_full |
Aplicação do método de Monte Carlo na avaliação de empresas: desenvolvimento de um modelo de simulação em Python |
| title_fullStr |
Aplicação do método de Monte Carlo na avaliação de empresas: desenvolvimento de um modelo de simulação em Python |
| title_full_unstemmed |
Aplicação do método de Monte Carlo na avaliação de empresas: desenvolvimento de um modelo de simulação em Python |
| title_sort |
Aplicação do método de Monte Carlo na avaliação de empresas: desenvolvimento de um modelo de simulação em Python |
| author |
Silva, Lucas Rodrigues da |
| author_facet |
Silva, Lucas Rodrigues da |
| author_role |
author |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Silva, Lucas Rodrigues da |
| dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Nascimento, José Cláudio do |
| contributor_str_mv |
Nascimento, José Cláudio do |
| dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
CNPQ::ENGENHARIAS |
| topic |
CNPQ::ENGENHARIAS Avaliação de empresas Método de Monte Carlo (MMC) Modelagem em Python Simulações Financeiras Business valuation Financial Simulations Python Modeling |
| dc.subject.ptbr.pt_BR.fl_str_mv |
Avaliação de empresas Método de Monte Carlo (MMC) Modelagem em Python Simulações Financeiras |
| dc.subject.en.pt_BR.fl_str_mv |
Business valuation Financial Simulations Python Modeling |
| description |
Valuation, crucial for investors and managers, highlights the essential role of the Monte Carlo Method (MMC) in enhancing risk analysis. Originating in nuclear physics, MMC employs stochastic sampling to simulate complex scenarios, playing a critical role in evaluating companies in volatile economic environments. This work aims to develop a simulation model in Python using MMC to calculate the Discounted Cash Flow (DCF), using real data from publicly traded companies. Additionally, it explores the theoretical foundations of MMC and analyzes key variables that influence DCF calculations. Implementation was carried out on Google Colab, employing 10, 100, 1000, and 5000 simulations to analyze the results, with a focus on Grendene company data. The results demonstrate the effectiveness of the proposed model, validating it as a valuable tool for strategic decision-making related to company valuation. |
| publishDate |
2023 |
| dc.date.issued.fl_str_mv |
2023 |
| dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2024-03-07T17:35:30Z |
| dc.date.available.fl_str_mv |
2024-03-07T17:35:30Z |
| dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| format |
bachelorThesis |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.citation.fl_str_mv |
SILVA, Lucas Rodrigues da.Aplicação do método de Monte Carlo na avaliação de empresas: desenvolvimento de um modelo de simulação em Python. 2023. 60 f. TCC (Curso de graduação em Engenharia de Computação) - Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2023. |
| dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/76430 |
| identifier_str_mv |
SILVA, Lucas Rodrigues da.Aplicação do método de Monte Carlo na avaliação de empresas: desenvolvimento de um modelo de simulação em Python. 2023. 60 f. TCC (Curso de graduação em Engenharia de Computação) - Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2023. |
| url |
http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/76430 |
| dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
| language |
por |
| dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) instname:Universidade Federal do Ceará (UFC) instacron:UFC |
| instname_str |
Universidade Federal do Ceará (UFC) |
| instacron_str |
UFC |
| institution |
UFC |
| reponame_str |
Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
| collection |
Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
| bitstream.url.fl_str_mv |
http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/76430/1/2023_tcc_lrsilva.pdf http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/76430/2/license.txt |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
5ba097cafca675320d077c62cd847d6e 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC) |
| repository.mail.fl_str_mv |
bu@ufc.br || repositorio@ufc.br |
| _version_ |
1847792818929532928 |