Quando falamos nas finanças de uma empresa, e até mesmo da vida pessoal, estamos falando de um conjunto de conhecimentos que permite que pessoas e organizações lidem adequadamente com o seu dinheiro. Por ser um assunto tão delicado, mas tão vital, diversas ferramentas têm sido utilizadas para facilitar a gestão desse aspecto.

Muitas dessas ferramentas têm como base as ciências exatas, afinal de contas, tudo o que envolve dinheiro envolve números. Especialistas em finanças e investimentos sabem muito bem disso e, por essa razão, estão sempre atentos às ferramentas científicas que podem beneficiar a gestão financeira. Uma dessas ferramentas é a simulação de Monte Carlo.

Em análises mercadológicas, sobretudo para analisar as possibilidades de sucesso de um investimento ou de um projeto, a simulação de Monte Carlo pode ser extremamente útil. Neste artigo você vai entender o que é essa simulação, como ela surgiu e para que serve. Siga em frente e tenha uma ótima leitura!

O que é a Simulação de Monte Carlo?

A Simulação de Monte Carlo, também conhecida como Método de Monte Carlo ou MMC, consiste em uma série de cálculos de probabilidade, ou seja, que avaliam as chances de um evento ocorrer. Por isso, ela é essencialmente estatística e avalia as chances numéricas ou porcentuais de erros ou acertos em um determinado contexto.

Quanto mais informações estiverem disponíveis, mais precisos e diversificados podem ser os cálculos a serem feitos. Um exemplo que pode ser utilizado com o Método Monte Carlo é a análise das probabilidades ao jogarmos dois dados numéricos, que, como se sabe, permite até 36 combinações diferentes. O método permite que até 10 mil jogadas sejam previstas, estimando as probabilidades de determinados números saírem.

A simulação tem se mostrado como um método bastante útil em diferentes áreas do saber, mas, sobretudo, nas áreas de finanças e de investimentos. Ela pode ser executada por meio de cálculos manuais, mas também com o auxílio de softwares específicos que já contam com os algoritmos do método.

Como a simulação de Monte Carlo deve ser executada?

Basicamente, a execução dessa ferramenta consiste em 3 etapas.

  1. É preciso compreender o contexto em que a ferramenta será utilizada. Nesse sentido, é necessário definir as variáveis dependentes e independentes, configurando-as para que as probabilidades possam ser calculadas.
  2. Para definir as chances de ocorrência de cada resultado, é necessário avaliar as probabilidades das variáveis independentes. Em alguns casos, o processo é bem claro: se eu jogar 2 dados numéricos, cada um com 6 faces, há 36 possibilidades de resultado. Em casos não tão claros, vale a pena pesquisar dados históricos e até mesmo realizar avaliações subjetivas das probabilidades.
  3. Por fim, o método envolve realizar simulações repetidas para a obtenção de valores aleatórios relativos às variáveis independentes. Quanto mais repetições você fizer, mais obterá resultados expressivos o suficiente para compor uma amostra confiável das probabilidades.

Como esse método surgiu?

A versão mais difundida é a de que o Método de Monte Carlo tenha surgido ainda na Segunda Guerra Mundial, na construção da bomba atômica. Todavia, alguns estudos científicos foram descobertos já tendo utilizado métodos muito similares, décadas antes da guerra.

Inicialmente, essa ferramenta de cálculos de probabilidades era mais utilizada em áreas como a física, a química e a biologia. Além dessas áreas, obviamente, a matemática foi beneficiada com o uso da ferramenta, sobretudo no cálculo de equações integrais complexas.

Hoje em dia, há softwares que permitem a execução do método. Eles são predominantemente utilizados na gestão de riscos, na análise financeira, na avaliação de investimentos, nas análises mercadológicas em geral e basicamente em qualquer tomada de decisões que envolva riscos mais complexos.

Quais são os algoritmos da ferramenta?

A grande vantagem de utilização do método de Monte Carlo é que ele pode realizar diversas simulações, a fim de identificar quais resultados têm maiores probabilidades de ocorrência em determinados contextos. Por isso, a ferramenta possibilita a análise de projeções futuras.

Diversas hipóteses podem ser adicionadas aos cálculos. Os especialistas conseguem fazer isso manualmente, mas os softwares já contemplam os algoritmos da simulação, que são: erro-unilateral, erro-bilateral e erro-não-limitado.

Quais são as aplicações da simulação de Monte Carlo?

Na atualidade, há duas grandes áreas em que a simulação de Monte Carlo é utilizada: a gestão de riscos e a análise de sucesso de investimentos. Além disso, a técnica também é empregada na avaliação geral de empresas, por meio dos seus cálculos mais complexos.

Na área financeira, há diversos assuntos que não podem ser resolvidos apenas com base em análises. A simulação de Monte Carlo resolve o problema, permitindo que essas questões sejam integradas e demonstradas em dados.

Apesar do predomínio das áreas já citadas, a aplicação do método estatístico já foi identificada em diversas outras áreas, como: física, medicina, engenharia, análises climáticas, biologia, computação gráfica, inteligência artificial para jogos e estatística aplicada a diversos contextos.

Como a técnica favorece a gestão de riscos?

Se a simulação de Monte Carlo permite que diferentes variáveis sejam calculadas em conjunto para identificar a probabilidade de ocorrência de um evento, isso quer dizer que os riscos de diferentes contextos também podem ser mensurados. É o que acontece quando alguém deseja investir, por exemplo, mas não sabe quais são as suas possibilidades de perdas. Nesse caso, o algoritmo pode incluir diversas variáveis, como inflação, taxa de juros, desvalorização da moeda nacional, e por aí vai.

Analisando todos esses fatores, o indivíduo consegue identificar qual é o seu melhor cenário e quais são as chances de os seus planos darem errado, evitando surpresas desagradáveis. É claro que, por mais que a matemática tente representar a realidade, estamos falando de projeções, o que não garante acertos totais. Ainda assim, especialistas apontam que a ferramenta é útil na previsão de cenários, permitindo que pessoas e empresas ajam estrategicamente, de acordo com as possibilidades.

E você, querida pessoa, conhecia a simulação de Monte Carlo? O que achou do tema? Deixe o seu comentário no espaço a seguir. Além do mais, que tal levar estas informações a todos os seus amigos, colegas de trabalho, familiares e a quem mais possa se beneficiar delas? Compartilhe este artigo nas suas redes sociais!