O MÉTODO QUANTITATIVOS APLICADOS A CORPORATE FINANCE
Por: Estevao1995 • 8/7/2022 • Trabalho acadêmico • 4.175 Palavras (17 Páginas) • 117 Visualizações
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ATIVIDADE INDIVIDUAL
Matriz de análise de viabilidade | |
Disciplina: MQCF | Módulo: 5 |
Aluno: Estevão Martins Coelho Pontes | Turma: 1121-1_1 |
Tarefa: Análise de Projeto de Investimento: Caso Rolguind LTDA | |
INTRODUÇÃO Apresente as suas considerações iniciais sobre o caso estudado. | |
De modo a nortear as decisões de investimentos no âmbito organizacional, e até mesmo pessoal, modelos matemáticos nos são apresentados não como finalidade, mas como meio necessário para a geração de indicadores diversos. Estes indicadores nos levam a potencializar nossos rendimentos e patrimônio através de escolhas mercadológicas inteligentes, sempre com respaldo nos métodos quantitativos. Logo, este estudo de caso exemplica como a utilização destas modelagens nos auxilia na geração de informações valiosas para que, desta forma, a correta tomada de decisão possa ser realizada. Neste sentido, descobriremos se a hipotética empresa Rolguind LTDA está prestes a aderir a um projeto de investimento, descobrindo se ele é economicamente viável ou não. | |
Cálculo e interpretação do coeficiente de correlação entre o faturamento e o consumo médio de energia por mês | |
Segundo Assaf Neto (2016), “o conceito de correlação visa explicar o grau de relacionamento verificado no comportamento de duas ou mais variáveis”. Logo, para este caso, podemos verificar através da correção linear se o desempenho do faturamento da empresa acompanha o consumo médio de energia elétrica ou não. A expressão para o cálculo do coeficiente de correção linear é a seguinte: [pic 7] O cálculo pode ser facilmente realizado também através do Microsoft Excel. Para isso, é necessária a utilização da fórmula “=CORREL”, tendo como matrizes a coluna das variáveis “X” e a coluna das variáveis “Y”. Uma extensão da planilha foi feita para facilitar o cálculo, conforme a seguir. |
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Dados preliminares: |
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Ano X * Y X² Y² Ano - 8 4.333.425.005,01 2.574.028.798.971,56 7.295.401,00 Ano - 7 4.508.462.645,35 2.678.019.561.795,43 7.590.025,00 Ano - 6 4.326.286.048,16 2.621.546.433.308,14 7.139.584,00 Ano - 5 4.322.937.082,69 2.619.449.640.248,53 7.134.241,00 Ano - 4 4.866.447.606,48 2.891.244.669.985,28 8.191.044,00 Ano - 3 4.524.459.778,74 2.714.765.977.479,00 7.540.516,00 Ano - 2 4.611.587.764,00 2.712.594.605.239,10 7.840.000,00 Ano - 1 4.893.853.818,00 2.936.199.625.923,06 8.156.736,00 SOMA 66.443.081.421,20 39.805.226.879.515,20 110.923.424,00 MÉDIA 3.322.154.071,06 1.990.261.343.975,76 5.546.171,20 Aplicação: = 66.443.081.421,20 - (27.760.990,23 * 46.296) / 20 ÷ = RAIZ ((39.805.226.879.515,20 - ((27.760.990,23) ^ 2) / 20) * (110.923.424,00 - ((46.296) ^ 2) / 20)) ou = 2.181.941.236,80 / 2.185.853.855,57 Coeficiente de correlação linear = 0,99821 Este resultado demonstra grande correlação entre as variáveis, informando que o aumento do consumo de energia acompanha o aumento no faturamento da empresa. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Cálculo da equação da reta de regressão linear entre o faturamento e o consumo médio de energia por mês | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Assaf Neto (2016) explica que a análise de regressão linear “permite que se efetuem, além da identificação da relação das variáveis, importantes projeções futuras”. As projeções são baseadas em dados históricos. Expressão da reta ajustada para uma correlação linear: [pic 11]
Y = variável de projeção; a = ponto de corte do eixo Y; b = medida de intensidade da inclinação da reta de regressão; X = variável independente |
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