A pergunta
Trocar de fornecedor, abrir uma filial, comprar uma máquina agora ou no ano que vem. Decisões assim têm um problema em comum: o resultado depende de coisas que ainda não aconteceram. O preço pode subir, a entrega pode atrasar, a demanda pode cair.
Quando não dá para ter certeza, a tentação é escolher pela intuição ou pelo cenário mais provável e torcer. A pergunta aqui é outra: dá para decidir de forma organizada, levando a incerteza em conta, em vez de fingir que ela não existe?
O caminho
Dá. A ideia central é simples: em vez de calcular cada alternativa uma vez, com valores “chutados”, calcular milhares de vezes, sorteando valores plausíveis para o que é incerto. Assim cada alternativa deixa de ser um número e vira um leque de resultados possíveis.
- 1Liste só o que muda entre as alternativas
- 2Separe o certo do incerto
- 3Simule milhares de futuros
- 4Compare com mais de uma régua
- 5Encontre o ponto de virada
- 1Liste só o que muda entre as alternativas
Custos iguais para todas as opções não ajudam a decidir. Entram os que diferem e também o custo de oportunidade, como o que se deixa de ganhar a cada dia parado.
- 2Separe o certo do incerto
Para cada item, anote de onde vem o valor (um dado, um modelo ou uma premissa) e, se for incerto, qual a faixa razoável: o mínimo, o mais provável e o máximo.
- 3Simule milhares de futuros
Sorteie os valores incertos 10 mil vezes e recalcule o resultado de cada alternativa a cada sorteio. Todas as alternativas enfrentam os mesmos sorteios, para a comparação ser justa.
- 4Compare com mais de uma régua
Olhe o resultado médio, mas também o pior cenário realista e a chance de cada alternativa ser a melhor.
- 5Encontre o ponto de virada
Descubra quais incertezas mais mexem na decisão e a partir de que valor a escolha muda. Isso vira uma regra fácil de acompanhar.
O nome técnico da simulação é Monte Carlo. Parece sofisticado, mas qualquer planilha consegue fazer uma versão simples dela.
O resultado
Um exemplo ilustrativo ajuda a ver o que muda. Uma empresa precisa escolher entre dois fornecedores para um contrato de um ano. O fornecedor A é mais barato, mas atrasa com frequência, e cada atraso custa caro. O B cobra mais e é estável.
Pela média, A vence. Mas em 1 de cada 10 futuros o custo de A passa de R$ 131 mil, e no mesmo corte B fica em R$ 112 mil. A pergunta deixa de ser “qual é mais barato?” e passa a ser “quanto de susto o orçamento aguenta?”. Quem pode absorver um ano ruim fica com A. Quem não pode estourar o orçamento fica com B.
E o ponto de virada transforma a análise numa regra: se a taxa de atraso de A passar de um certo patamar, B vence até pela média. A partir daí, basta acompanhar esse indicador.
Para quem quer se aprofundarAs réguas técnicas e as referências
O custo total de cada alternativa é escrito como uma soma de parcelas, e cada parcela incerta recebe uma distribuição justificada: previsões de modelos estatísticos com o erro incluído, distribuições normal ou lognormal para preços e câmbio, e eventos sorteados com a probabilidade estimada por um modelo logístico. As alternativas usam os mesmos números aleatórios (números aleatórios comuns), e a simulação só é aceita quando o erro-padrão da média fica abaixo de 0,5%.
Pior cenário realista = P90 · Cauda = CVaR90 · Sensibilidade = gráfico tornadoO exemplo acima é ilustrativo. As técnicas estatísticas seguem Fávero & Belfiore; a simulação e os critérios de decisão, Clemen & Reilly, Vose e Hillier & Lieberman. Com muitas combinações possíveis, a enumeração dá lugar à programação linear inteira.