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Maicon Fermino, Fabiano Dantas, Juliane Cândido, Ana Ester da Costa, Gabriele Aguiar de Paula, Gilberto Luiz de Souza Paula
The paper presents studies on Monte Carlo Simulation (MCM - Monte Carlo Method) applied to the evaluation of the IRR (Internal Rate of Return) and NPV (Net Present Value) to simulate economic scenarios. A description of the MMC demonstrates the computational dynamics, as well as a review of the definitions of NPV and IRR are necessary for understanding the application to finally present the proposed model and its implementation. The resulting computational tool allows the evaluation of scenarios. The software is extremely functional and is structured in two parts, in one scenario offers professional software based on the routine of his financial company, thus building your database and setting the coefficients and constants of programming. At another time, after a validation test of the model, proposes a scenario the professional investment and thus can compare the numerical results provided by the software with the scenarios desired by professional. This allows monitoring at first assess which variables are most effective to achieve the desired results, and the second time evaluating various possibilities of results thus enabling the evaluation of the risk of a particular investment.
O trabalho apresenta um estudo sobre Método de Monte Carlo (MCM) aplicada à avaliação da TIR (Taxa Interna de Retorno) e VPL (Valor Presente Líquido) para simular cenários econômicos e financeiros. A descrição do MMC demonstra a dinâmica computacional, bem como, uma revisão sobre as definições de VPL e TIR são necessárias para a compreensão da aplicação para, finalmente, apresentar a proposta do modelo e a sua aplicação. O instrumento computacional resultante permite a avaliação de cenários. O software é extremamente funcional e está estruturado em duas partes, em uma delas o profissional oferece um cenário ao software fundamentado na rotina financeira de sua empresa, construindo assim a sua base de dados e ajustando os coeficientes e constantes da programação. No outro momento, após um teste de validação do modelo, o profissional propõe um cenário de investimentos e dessa forma pode comparar os resultados numéricos oferecidos pelo software com os cenários desejados pelo profissional. Este acompanhamento permite em um primeiro momento avaliar quais variáveis são mais efetivas para atingir os resultados desejados, e no segundo momento analisar diversas possibilidades de resultados permitindo dessa forma a avaliação do risco de um determinado investimento.
