Este artigo foi apresentado no 14th Conferência e exposição offshore do Mediterrâneo em Ravenna, Itália, março 27 a 29 de 2019. Foi selecionado para apresentação pela Comissão do programa da OMC 2019 após a revisão das informações contidas no resumo apresentado pelo autor(es). O documento apresentado no OMC 2019 não foi revisto pelo Comité do programa.
Redigido por: Marisa Carosio, Francesca Nava, SPA Edison, Jean Michelez, Andrea Montanaro, a. kwantis SRL.
POR QUE INVESTIR NA ANÁLISE DE PORTFÓLIO E INVESTIMENTOS?
Qualquer investimento único na indústria de petróleo e gás é avaliado pela sua contribuição para a estratégia de carteira de longo prazo, através do seu impacto na produção, custos, índices financeiros, exposição a riscos etc, e por essa razão, esta avaliação está sujeita a incertezas significativas (como preços das commodities, taxas de produção etc.), agregando uma grande complexidade aos modelos econômicos. Por outro lado, as decisões devem ser tomadas em menor tempo para capturar oportunidades únicas de mercado.
Neste artigo propomos um novo modelo econômico para as decisões de investimento, com o objetivo de acelerar a fase de avaliação e fornecer melhores informações para a tomada da decisão.
MODELO ECONÔMICO PARA DECISÕES DE INVESTIMENTO
Este modelo, apoiado por uma interface colaborativa, consolida as informações provenientes de todos os departamentos (produção, comercial, engenharia, finanças e portfólio). Em seguida, são aplicados modelos fiscais específicos para petróleo e gás (PSA, royalties, provisões) e os resultados são consolidados nos níveis de afiliados e de portfólio de ativos.
Em seguida, dezenas de critérios econômicos (VPL, custos técnicos, índices de produção, break-even para preço, etc.), são calculados e representados graficamente em um painel diretamente voltado para os tomadores de decisão.
Uma vez com um modelo consolidado, qualquer estratégia de investimento pode ser avaliada em um curto espaço de tempo. As análises de sensibilidade em vários níveis estão disponíveis para dar a visão mais completa de possíveis resultados futuros, por exemplo:
- O primeiro nível de sensibilidade é dado por parâmetros de entrada específicos que são gerenciados em um nível global (WACC, preço de commodities, inflação, taxa de câmbio). Como tal, qualquer variação em uma entrada global será automaticamente relatada no portfólio geral;
- O segundo nível de sensibilidade é fornecido pela simulação de Monte Carlo, calculada a partir das incertezas do modelo, ameaças ou oportunidades. Cada incerteza é caracterizada por uma probabilidade e uma variável de impacto aplicada em qualquer parâmetro de modelo, como entradas globais, perfis de produção e Custos, dentre outras;
- O nível máximo de sensibilidade é a definição da carteira eficiente. Considerando múltiplas estratégias de investimentos, a abordagem probabilística está agregando a dimensão de risco por meio do valor em risco (Var). Estratégias de exposição ao risco podem ser excluídas, e as estratégias ideais são identificadas inequivocamente pela eficiência.
A contribuição inovadora da solução é a capacidade de realizar avaliações típicas e What-If de ativos ou portfólio, bem como abordar qualquer incerteza que impacte o fluxo de caixa.
A indústria de óleo e gás produz informações baseadas em risco em muitas etapas (previsão de produção, cronograma e avaliações de risco de custo), e essas informações mal são consolidadas para decisões de investimento.
Um modelo econômico integrado e automatizado de ativos/carteiras gera valiosos indicadores típicos e baseados em risco para os mais altos níveis de gestão.
COMO É O MODELO ECONÔMICO DA INDÚSTRIA DE OIL&GÁS?
Os operadores nacionais e internacionais de óleo e gás estão envolvidos em um fluxo contínuo de investimentos para o crescimento interno, aquisições de ativos ou farm-out, R&D e reorganização. Todos estes projetos de investimento implicam incertezas que podem conduzir a um baixo desempenho, oportunidades perdidas e uma exposição excessiva ao risco. No entanto, na maioria das vezes essas incertezas não são levadas em consideração em avaliações, devido à falta de conhecimento e acesso soluções para abordá-los.
A chave para a gestão das incertezas é identificá-las com antecedência e quantificar seu impacto na economia do projeto para que um plano de mitigação adequado que possa ser desenvolvido. Tal abordagem quantitativa baseia-se no método de Monte Carlo, realizando uma análise estocástica para calcular todos os possíveis cenários futuros.
Os resultados são representados pelas distribuições de frequência para todos os critérios de investimento e sua interpretação fornece um forte apoio aos tomadores de decisão sobre o investimento em um novo empreendimento (por meio de KPIs baseados em risco, como VPL, IRR e valor em risco), ou estratégia para a definição do portfólio de médio a longo prazo mais eficiente (através de fluxo de caixa em risco e eficiente)
NOSSA ABORDAGEM PARA A INDÚSTRIA DE PETRÓLEO & GÁS
O modelo econômico é dividido em 3 níveis:
- ativo único;
- afiliado que abrange vários ativos;
- portfólio que consolida todas as afiliadas.
Incertezas em ativos e avaliações de portfólio
A consolidação de todas estas informações é realizada através dos 5 passos de abordagem metodológica, conforme apresentado abaixo:
Abordagem metodológica de cinco etapas
Estes 5 passos são divididos em diferentes níveis analíticos: determinística versus probabilística e ativos individuais versus carteira de ativos. Todo o processo deve garantir a consistência de todos os pressupostos em qualquer fase da análise.
Além disso, o abordagem fornece resultados em diferentes estágios, para decisões específicas, por exemplo, resultados probabilísticos de ativos que são úteis para a decisão de investimento de novos empreendimentos, enquanto os resultados probabilísticos da carteira são úteis para o planejamento estratégico de médio prazo.
Os 5 passos são detalhados nos parágrafos seguintes:
1- Base Definição
A construção do modelo começa com a definição da linha de base do fluxo de dinheiro para qualquer ativo existente em produção e ativos futuros em avaliação. Esta linha de base é construída em quatro etapas:
- Seleção dos cenários macro a serem aplicados no ativo (inflação, taxas de juros, taxas de câmbio, preços de commodities);
- Definição dos valores determinísticos detalhados do fluxo de caixa para todo o ciclo de vida de cada ativo existente ou futuro (exploração, desenvolvimento, produção, desmantelamento). Esses valores determinísticos são entendidos sem contingências para riscos ou provisões, pois essas contingências serão calculadas de forma mais precisa seguindo a simulação de Monte Carlo;
- Aplicação dos parâmetros financeiros correspondentes a cada modelo fiscal específico (PSA, contrato de serviço, concessão de acordo, etc);
- Cálculo dos valores de ativos e carteiras determinísticos. Um resultado típico para a linha de base é a distribuição do custo e das despesas ao longo do tempo
Distribuição de Fluxos de Caixa ao longo do tempo e por categorias (Receitas, CAPEX, OPEX, ABEX)
2 - Definição de variáveis
Esta linha de base é então testada em termos de sensibilidade, a fim de entender como ela pode ser afetada por variáveis de incerteza. Algumas dessas variáveis são fornecidas por disciplinas específicas em uma forma de distribuições de frequência, usadas para estimar reservas, produção, DRILLEX, Capex. Conforme mostrado abaixo:
Fontes de informação para definição de variáveis
Geralmente, a aplicação dessas variáveis na linha de base é realizada por meio de cenários hipotéticos. No entanto, o número de combinações possíveis aumenta com o número de variáveis a serem consideradas. Consequentemente, as análises hipotéticas tradicionais são limitadas a uma seleção arbitrária de um número limitado de cenários específicos, e os resultados não fornecem nenhuma indicação sobre a probabilidade relativa de cada um desses cenários. Análises de sensibilidade então deixam algumas perguntas não respondidas, tais como:
- Será que abordamos cenários suficientes para uma avaliação completa do investimento e análise de sensibilidade?
- Qual é o cenário que deve ser mantido como o mais provável para decisão do Comité de investimento?
- Será que deixamos para trás algumas variáveis de incerteza significativas?
A resposta a todas estas perguntas é dada pela simulação de Monte Carlo. Na verdade, é uma solução reconhecida para aumentar o realismo e a precisão na previsão modelos, não só na indústria de energia, mas também nas indústrias aeroespacial e naval, previsão do tempo, R&D Projetos e etc..
A simulação de Monte Carlo é baseada em ciclos automatizados de cálculos:
a) Os valores aleatórios são selecionados em cada distribuição variável.
b) O modelo é calculado com esses valores aleatórios e os resultados são gravados.
c) O processo é repetido iterativamente um número elevado de vezes (por exemplo. 10.000 vezes) a fim fornecer uma amostragem estatística robusta de todos os resultados possíveis.
d) Todos os resultados são representados em bases probabilísticas (valores e frequências associadas).
3- Resultados probabilísticos para um único ativo
A representação probabilística da economia de um investimento contém informações de alto valor para os tomadores de decisão, em termos de probabilidade de atingir um determinado alvo, em termos de variabilidade de resultados, em termos de valor em risco, confiança e sensibilidade.
Por exemplo, o VPL (valor presente líquido) é a diferença entre o valor presente dos fluxos de caixa e o valor presente das saídas de caixa. Um valor presente líquido positivo indica que os ganhos projetados gerados por um projeto ou investimento excedem os custos antecipados.
Geralmente, um investimento com um VPL positivo será um rentável e um com um VPL negativo resultará em uma perda líquida. Este conceito é a base para a regra do valor presente líquido, que dita que os únicos investimentos que devem ser feitos são aqueles com valores positivos de VPL.
Seguindo a simulação de Monte Carlo, 2 gráficos de VPL estão disponíveis, o diagrama de frequência relativa (na parte superior) e o diagrama de frequência cumulativa coma mesma distribuição estatística (na parte inferior):
VPL probabilístico
A passagem da distribuição relativa para a cumulativa é dada acumulando as freqüências que partem do objetivo máximo (valor o mais elevado do VPLV) ao mínimo. Esta curva decrescente vai de P100 para P0, e fornece o nível de confiança em diversos resultados possíveis do VPL. Por exemplo, é altamente provável (77% de chance) ter um VPL positivo (VPL > 0) (Fig. 3, rótulo B). O valor médio de investimento é de $ 21M , representado pelo valor P50 (C). No entanto, há apenas uma probabilidade de 10% para atingir o cenário de linha de base (D).
Graças à abordagem baseada no risco, também é possível mensurar os menores valores negativos da distribuição de VPL que representam o valor em risco (Var) do investimento. Uma organização deve considerar se este Var é aceitável, considerando outros investimentos em sua carteira. Considerando um P98 na Fig. 3, a Var representa uma perda de $ 40M (A).
4- Afiliados e consolidação de portfólio
Em uma carteira de oleo e gás, os ativos devem ser consolidados em uma base consistente de acordo com os contratos específicos e a tributação local a ser aplicada em cada economia afiliada. Análises e resultados específicos são fornecidos em cada nível (Fig. 6).
Agregação de modelos econômicos em portfólio
5- Resultados probabilísticos para uma carteira de ativos
A abordagem baseada no risco também é altamente valiosa quando consolidada em um nível de portfólio. Na verdade, a abordagem probabilística permite que qualquer organização determine sua fronteira eficiente entre diferentes estratégias de desenvolvimento. A figura abaixo mostra os diferentes níveis de informações fornecidas pelas abordagens determinísticas e probabilísticas para a gestão da carteira de projetos.
Fronteira eficiente
A abordagem probabilística está adicionada uma segunda dimensão na gestão do portfólio, que é o indicador de risco para cada cenário de portfólio. Essa dimensão de risco é baseada no valor em risco (Var) que representa uma baixa probabilidade (P98) - Alto impacto para qualquer portfólio. Nessa base, são fornecidas duas informações diferentes:
- Aceitabilidade do risco: de acordo com o apetite do risco de determinada organização (perda de $ 300 MM na Fig. 5 acima), a abordagem probabilística destaca quais cenários de portfólio estão na faixa de tolerância e os que não, que devem ser excluídos do planejamento estratégico.
- Eficiência: os cenários de portfólio que estão dando as melhores perspectivas em termos de alto valor (eixo vertical) ou de baixo risco (eixo horizontal) estão definindo a fronteira eficiente. Esta é uma metodologia sólida para selecionar as melhores estratégias para o planejamento de negócios de médio e longo prazo.
Um indicador final para a tomada de decisão de investimento é a análise de sensibilidade estatística. Esta análise é o estudo de como a incerteza na saída do modelo pode ser repartida para os diferentes riscos na entrada. Tal sensibilidade gráfica é útil para compreender quais as variáveis de incerteza têm o maior impacto no VPL, portanto, quais são as variáveis de risco que você precisa para melhorar a rentabilidade do projeto.
O cálculo do fator de correlação baseia-se na correlação do momento do produto entre o VPL e o impacto de cada uma das variáveis, em todas as iterações realizadas durante a simulação de Monte Carlo. A correlação a 30% é considerada fraca, em 50% moderada, mais de 70% forte. (conforme imagem abaixo).
Análise de sensibilidade estatística
CONCLUSÃO
Ser capaz de planejar com antecedência as decisões de negócios e avaliar todos os possíveis resultados de diferentes cenários é cada vez mais a capacidade fundamental para o C-Level da indústria Petróleo & Gás.
A abordagem clássica, muitas vezes com base em planilhas, identifica melhor, pior e versões do "Eu espero que", não refletindo o nível de precisão, confiabilidade e alto padrão de comunicação exigido pela economia de hoje. Já a abordagem probabilística fornece a exatidão e integralidade na avaliação de investimentos e no orçamento de capital, fornecendo informações pertinentes e aumentando a confiança na capacidade de decisão.
Finalmente, a abordagem baseada no risco está assegurando uma maior comunicação entre os atores do projeto (controladores, engenheiros e Gerentes) e a direção das empresas.
AGRADECIMENTOS
Os autores gostariam de agradecer ao Edison E&P por dar a oportunidade de apresentar este artigo.
Referências:
- Jo Craven McGinty, “Como as previsões vão, você pode apostar em Monte Carlo”, 2016 Wall Street Journal, EUA
- Livia Hastenreiter, Mauricio da Silva Cunha Galvao, Silvio Hamacher, Jorge Montechiari, "Avaliação probabilística de reservas de petróleo e gás Considerando o efeito of mudança no preço do petróleo ", 2012 OTC, ESTADOS UNIDOS DA AMÉRICA
- Lingesiya Kengatharan, "Teoria e prática do orçamento de capital: uma revisão e agenda para a pesquisa futura ", 2016 O RedFame Journal, Estados Unidos da América.
