Atividade_Individual-Métodos quantitativos FGV-MQCF-0420-0_3
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Atividade_Individual-Métodos quantitativos FGV-MQCF-0420-0_3


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Atividade individual
	
	Matriz de análise de viabilidade
	Disciplina: Métodos Quantitativos
	Módulo: 5
	Aluno: Jair R. Nied Santos
	Turma: Gestão Financeira MQCF-0420-0_3
	Tarefa: Análise da viabilidade de investimento do projeto de aquisição e instalação de uma microusina de geração de energia solar na empresa Rolguind Ltda
	INTRODUÇÃO
Apresente as suas considerações iniciais sobre o caso estudado.
	
 O presente trabalho tem por objetivo analisar e estudar e a viabilidade da aquisição e a instalação da microusina de geração de energia solar pela empresa Rolguind Ltda. A empresa segue em estável crescimento e está desenvolvendo o planejamento orçamentário para os próximos anos. Durante esse processo, a Tecsol Ltda, empresa do ramo de soluções em energia renovável apresenta seus produtos para geração de energia solar, garantindo a geração de 3.000 kWh/mês com um valor total de orçamento de R$ 90.600,00, sendo o valor à vista podendo ser pago com 2% de desconto ou mediante uma entrada de 30% e mais 36 prestações iguais e consecutivas, com taxa de juros efetiva de 1,19% ao mês. A empresa Rolguind Ltda estabeleceu que o valor residual dos equipamentos instalados a ser considerado no último período deve ser de 10% do valor de aquisição. Além disso, considera que qualquer projeto de investimento será viável se cobrir a taxa mínima de atratividade (TMA) de 1,48% ao mês e retornar o investimento devidamente remunerado pelo custo de oportunidade em, no máximo, 48 meses. 
 Para a analise da viabilidade do projeto apresentado, serão utilizados como base dados históricos de faturamento e consumo de energia da empresa. Será elaborado o fluxo de caixa para os 5 anos do projeto proposto, assim como também o cenário considerando aquisição de mais conjuntos de placas solares. Posteriormente, será apresentado o cálculo e a análise dos indicadores de viabilidade que se apliquem ao caso.
	Cálculo e interpretação do coeficiente de correlação entre o faturamento e o consumo médio de energia por mês
	 
 Segundo Assaf Neto (2016, p. 259), \u201co conceito de correlação visa explicar o grau de relacionamento verificado no comportamento de duas ou mais variáveis. Quando se trata unicamente de duas variáveis, tem-se a correlação simples\u201d. Conforme também esclarece Gitman (2010, p. 215), pode-se definir o grau de correlação entre duas variáveis a partir do cálculo do coeficiente de correlação. Esse coeficiente pode variar de +1 até -1. Quanto mais próximo de +1, maior a correlação positiva. Por outro lado, quanto mais próxima de -1, maior a correlação negativa. Vale lembrar também que, como a correlação é medida por valor absoluto, quanto mais próxima de zero, menor a correlação, seja ela positiva ou negativa. Se o valor resultar em zero, significa que inexiste qualquer correlação.
 Abaixo, podemos ver a tabela com os dados históricos de faturamento e consumo de energia da Rolguind Ltda. Para o cálculo do coeficiente de correlação Linear, podemos utilizar o software Microsoft Excel, inserindo na planilha a fórmula \u201c=CORREL(matriz1;matriz2)\u201d conforme abaixo: 
Figura 1 \u2013 Tabela de faturamento e consumo médio histórico da Rolguind Ltda
 
 Ao calcularmos o coeficiente de correlação linear, podemos encontrar o valor de 0,99821002727944, o que indica que ambas as séries são positivamente relacionadas e existe uma forte correlação entre as duas variáveis. Esse valor chega muito próximo de 1, o que indica uma correlação quase perfeita. Isso implica em dizer que o faturamento da empresa tem correlação forte com o consumo energia. À medida que o faturamento cresce, o consumo de energia também cresce, assim como o contrário também é verdadeiro: se o faturamento decresce, o consumo de energia também decresce. A correlação, mesmo que forte, nem sempre implica em causalidade, mas no caso em questão, com o conhecimento de que as máquinas utilizam energia elétrica e são altamente dependentes dela, podemos concluir que certamente existe uma forte influencia das atividades produtividas da empresa no seu consumo total de energia elétrica. 
 Com isso, ao olharmos a forte correlação que existe entre as duas variáveis consideradas, podemos perceber como é notável que o consumo de energia pode ser um fator determinante nos custos da empresa. Ou seja, de fato a empresa poderá obter maiores ganhos financeiros no seu caixa ao concentrar esforços em otimizar essa variável. Também poderá considerar estimar a viabilidade de outros projetos nesse sentido, uma vez que sabe a forte correlação encontrada entre as duas variáveis estudadas.
	Cálculo da equação da reta de regressão linear entre o faturamento e o consumo médio de energia por mês
	
 Após ser encontrada a correlação entre as variáveis, é importante também conseguir expressar matematicamente o seu relacionamento. Para isso, temos a análise de regressão linear, a qual permite identificar a relação das variáveis e estabelecer importantes projeções futuras por meio de uma expressão matemática. Dessa forma, a expressão da reta ajustada, em que os valores de X explicarão os valores de Y, é a seguinte:
Onde:
Y = variável que se deseja projetar, chamada também de variável dependente;
a = ponto onde a reta corta o eixo Y;
b = medida angular que define a intensidade da inclinação da reta de regressão;
X = variável utilizada para explicar o modelo, também chamada de variável independente.
 Novamente no Microsoft Excel, utilizando a mesma série de dados do cálculo anterior, podemos encontrar os valores de A utilizando a combinação de fórmulas: \u201c=PROJ.LIN(matriz2;matriz1;1;0)\u201d e para \u201cB=MÉDIA(matriz2)-PROJ.LIN(matriz2;matriz1;1;0)* MÉDIA(matriz1)\u201d, onde \u201cmatriz1\u201d é toda a seleção de toda sequência dos dados históricos do faturamento mensal, e a \u201cmatriz2\u201d é a sequência dos dados históricos do consumo de energia mensal.
Com isso, temos que:
Y = -66,96104579 + 0,001715905 (X)
Figura 2 \u2013 Gráfico de dispersão (faturamento e consumo de energia)
 No gráfico da figura 2 acima, é possível perceber o quanto a linha de tendência é aderente aos dados históricos. O Y será a variável dependente que será buscada, ou seja, qual seria o consumo de energia médio por mês, e o X, o valor do faturamento que vamos querer estimar, que é a variável independente. Nesse caso, se por exemplo, a empresa alcançar a marca de R$ 2.000.000,00 de faturamento, calcula-se:
Y = -66,96104579 + 0,001715905 (X)
Y = -66,96104579 + 0,001715905 (2.000.000,00)
Y = -66,96104579 +3431,81
Y = 3364,848954321
 Isso significa se a empresa faturasse 2.000.000,00 em um determinado período, o seu consumo de energia mensal seria em torno de 3364,84 KWh. Nota-se, portanto, como observado neste exemplo, que a variável X tem forte influência na variável dependente Y, pois quando cresce o faturamento, o consumo de energia também cresce consideravelmente. 
	Projeção do consumo médio de energia por mês para os próximos cinco anos
	
 Para o calculo das projeções do consumo médio de energia, utilizaremos a expressão matemática encontrada anteriormente. Y = -66,96104579 + 0,001715905 (X), onde o Y encontrado será consumo de energia previsto por mês para determinado ano, e o X sera o \u201cfaturamento previsto\u201d anual.
 
Figura 3 \u2013 Tabela do cálculo das projeções do consumo de energia
 Ao calcularmos as projeções, podemos notar como realmente existe a correlação comentada anteriormente, uma vez que, à medida que cresce o faturamento da empresa, também cresce o seu consumo de energia. 
	Fluxo de caixa projetado para os cinco anos de vida útil do projeto
Considere o orçamento originalmente apresentado pela Tecsol Ltda.
	
 Para o cálculo do fluxo de caixa do projeto, será utilizado o sistema de amortização com prestações constante (Price), pois é o sistema de amortização mais utilizado no mercado financeiro. Segundo Feuser (2020, p. 44), o sistema de amortização com \u201cTabela Price\u201d \u201cconsiste basicamente em estruturar um valor de