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Aplicação da teoria das opções reais para tomada de decisão em adotar política pública: o caso INOVAR-AUTO / Application real options theory for decision making in adoption public policy: Inove Auto Case

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Previous issue date: 2016-04-28 / 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. / The automotive industry has a growing importance in the Brazilian economic context - in 2006, the country was the tenth in the global automotive ranking and in late 2010, the fourth. The industry moves a huge supply chain that includes manufacturers, suppliers of raw materials, auto parts dealers, gas stations, insurance companies, auto repair shops, tire repair, media companies, advertising agencies, among others. Aware of this importance, the Federal Government, by the Law No. 12,715 of December 17, 2012 established the Incentive Program for Technological Innovation and Supply Chain Densification of Motor Vehicles - INOVAR-AUTO, in order to support the technological development, innovation, safety, environmental protection, energy efficiency and the quality of cars, trucks, buses and auto parts. However, companies adopt such policies when it is possible to evaluate the gains from its implementation. Thus, this work presents the application of the Real Options Theory (ROT) in the evaluation of this public policy. The approach models the decision making as an option of an American company with a project to install a vehicle production unit using INOVAR-AUTO. It was found that one of the greatest difficulties of the application of Real Options Theory is the modeling of risk factors arising from uncertainties. The uncertainty sources modeled in this paper are those associated to the number of sold cars in the country, to company’s market share, the car price and to the interest rate. The Monte Carlo simulation allows to integrating the effects of these uncertainties in the estimation of the project volatility. As a final product of this work, we obtained a table that summarizes the traditional methods of investment analysis (NPV and IRR) are not sufficient to assess projects in sectors with a high degree of uncertainty as automotive industry.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unesp.br:11449/139538
Date28 April 2016
CreatorsSilva, Luciano Cândido [UNESP]
ContributorsUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Oliveira, Francisco Alexandre de [UNESP]
PublisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UNESP, instname:Universidade Estadual Paulista, instacron:UNESP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation600

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