Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/48704
Type: Artigo de Periódico
Title: Aplicação do modelo Monte Carlo na avaliação da empresa Ambev com custo de capital impreciso
Other Titles: Application of the Monte Carlo method in evaluation of the Ambev company with unusual capital cost
Aplicación del modelo Monte Carlo en la evaluación de la empresa Ambev con coste de capital impreciso
Authors: Carla Vieira Silva
Alexandre Teixeira Norberto Batista
Handerson Leonidas Sales
Roberto Silva da Penha
Abstract: Uma das formas mais utilizadas para se apurar o valor de uma companhia (valuation) é o fluxo de caixa descontado, método que utiliza dados financeiros e contábeis da empresa para calcular o seu valor justo, com base na projeção de benefícios futuros de caixa. No entanto, apesar de ser o modelo mais utilizado, este método, pode não incorporar de maneira adequada os riscos do valuation, como o risco do custo de capital, que é impreciso em países emergentes, devido as constantes flutuações de taxas de juros, inflação e do próprio mercado. Uma forma de incorporar aos cálculos estes riscos, é usando distribuições de probabilidade com simulações Monte Carlo para se determinar previsões de diversos valores que a empresa pode assumir. Diante do exposto, o presente trabalho tem como principal objetivo verificar a acurácia da utilização da simulação de Monte Carlo no processo de avaliação de uma empresa através do método de fluxo de caixa descontado, incluindo a incerteza do cálculo de custo de capital. Após a análise dos resultados, chegou-se à conclusão de que a simulação de Monte Carlo é uma poderosa ferramenta para auxiliar na tomada de decisão, pois apesar de não prever o valor exato da empresa, ajuda a compreender os riscos e ameniza a subjetividade da avaliação, além de que permite conhecer os diversos valores que uma empresa pode assumir em diferentes cenários econômicos. O valor encontrado para a empresa no modelo determinístico está próximo da média das simulações, o mesmo ocorre com o custo de capital.
Abstract: One of the most commonly used methods to determine a company's value is the discounted cash flow (DCF), a method that consider financial and accounting data to measure its fair value, based on the projection of future cash flow benefits. However, despite being the most used model, this method may not adequately incorporate valuation risks, such as the risk of capital cost, which is imprecise in emerging countries, due to the constant fluctuations of interest rates, inflation and the market itself. One way to incorporate such risks in the model is to use probability distributions with Monte Carlo simulations to determine predictions of various values that a firm can undertake. Regarding to this, the main objective of this work is to verify the accuracy of the use of Monte Carlo simulations in the process of valuation of a company through the discounted cash flow method, including the uncertainty of the cost of capital assumption. After the analysis, it was concluded that the Monte Carlo simulations is a powerful tool to support decision making, because although it does not predict the exact value of the company, it helps understanding the risks and softens the subjectivity of valuation, allowing to know a range of values that a company can assume in different economic scenarios. The value found for the firm in the deterministic model is close to the average of the simulations, as is the cost of capital.
Subject: Empresas - Avaliação
Custo de capital
Fluxo de caixa
Monte Carlo, Método de
Processo estocástico
language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
metadata.dc.publisher.department: ICA - INSTITUTO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS
Rights: Acesso Aberto
metadata.dc.identifier.doi: https://doi.org/10.22567/rep.v8i1.566
URI: http://hdl.handle.net/1843/48704
Issue Date: 31-Jan-2019
metadata.dc.url.externa: https://ojs.eniac.com.br/index.php/EniacPesquisa/article/view/566
metadata.dc.relation.ispartof: ENIAC Pesquisa
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