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DDIISSSSEERRTTAAÇÇÃÃOO DDEE MMEESSTTRRAADDOO PPRROOFFIISSSSIIOONNAALLIIZZAANNTTEE

EEMM AADDMMIINNIISSTTRRAAÇÇÃÃOO

RRIISSCCOO SSEETTOORRIIAALL EE AA MMEETTOODDOOLLOOGGIIAA DDEE

RRAATTIINNGG DDOO BBNNDDEESS:: UUMM EENNFFOOQQUUEE

AALLTTEERRNNAATTIIVVOO PPEELLOO MMÉÉTTOODDOO

EELLEECCTTRREE TTRRII

JJOOÃÃOO AANNTTOONNIIOO DDEE MMOOUURRAA EE CCUUNNHHAA NNEETTOO

Orientador: Prof. Dr. Luiz Flávio Autran Monteiro Gomes

Rio de Janeiro, dezembro de 2004

FFFAAACCCUUULLLDDDAAADDDEEESSS IIIBBBMMMEEECCC PPPRRROOOGGGRRRAAAMMMAAA DDDEEE PPPÓÓÓSSS---GGGRRRAAADDDUUUAAAÇÇÇÃÃÃOOO EEE PPPEEESSSQQQUUUIIISSSAAA EEEMMM

AAADDDMMMIIINNNIIISSSTTTRRRAAAÇÇÇÃÃÃOOO EEE EEECCCOOONNNOOOMMMIIIAAA

RRIISSCCOO SSEETTOORRIIAALL EE AA MMEETTOODDOOLLOOGGIIAA DDEE

RRAATTIINNGG DDOO BBNNDDEESS:: UUMM EENNFFOOQQUUEE

AALLTTEERRNNAATTIIVVOO PPEELLOO MMÉÉTTOODDOO

EELLEECCTTRREE TTRRII

Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado

Profissional em Administração das Faculdades Ibmec

como parte dos requisitos para obtenção do título de

Mestre em Administração

Área de Concentração: Sistemas de

Informação e Apoio à Decisão

JJOOÃÃOO AANNTTOONNIIOO DDEE MMOOUURRAA EE CCUUNNHHAA NNEETTOO

Orientador: Prof. Dr. Luiz Flávio Autran Monteiro Gomes

Rio de Janeiro, dezembro de 2004.

FFFAAACCCUUULLLDDDAAADDDEEESSS IIIBBBMMMEEECCC

PPPRRROOOGGGRRRAAAMMMAAA DDDEEE PPPÓÓÓSSS---GGGRRRAAADDDUUUAAAÇÇÇÃÃÃOOO EEE PPPEEESSSQQQUUUIIISSSAAA EEEMMM


JOÃO ANTONIO DE MOURA E CUNHA NETO

RISCO SETORIAL E A METODOLOGIA DE RATING DO BNDES:

UM ENFOQUE ALTERNATIVO PELO MÉTODO

ELECTRE TRI

Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado

Profissional em Administração das Faculdades Ibmec

como parte dos requisitos para obtenção do título de

Mestre em Administração

Área de Concentração: Sistemas de

Informação e Apoio à Decisão

Aprovada em: 28 de dezembro de 2004

BANCA EXAMINADORA:

Prof. Dr. Luiz Flávio Autran Monteiro Gomes

Prof. Dr. Eduardo Ferreira da Silva

Profa. Dra. Maria Augusta Soares Machado

Rio de Janeiro, dezembro de 2004

FFFAAACCCUUULLLDDDAAADDDEEESSS IIIBBBMMMEEECCC PPPRRROOOGGGRRRAAAMMMAAA DDDEEE PPPÓÓÓSSS---GGGRRRAAADDDUUUAAAÇÇÇÃÃÃOOO EEE PPPEEESSSQQQUUUIIISSSAAA EEEMMM


iii

DEDICATÓRIA

À Marta, fonte de permanente incentivo e instigação.

Ao meu pai, pelo exemplo dado.

À Rodrigo, João Marcelo, José Carlos e Pedro, pelo

exemplo que, espero, lhes esteja prestando.

iv

AGRADECIMENTOS

Agradeço a todos os profissionais do BNDES que, conhecedores do assunto

pertinente ao presente trabalho, nele foram por mim envolvidos, tendo contribuído

de forma significativa para o seu desenvolvimento. Em especial, aos colegas Gil

Bernardo Borges Leal e Kurt Janos Toth, sem cujo apoio e incentivo não teria

sido possível a conclusão desse trabalho.

v

"Chamo de grandes ocasiões os momentos em que

estamos cheios de dor ou de vaidade, em que sofremos a

tentação de achar que fracassamos ou triunfamos, em que

nos sentimos uma droga ou muito bacanas.

Cuidado com as grandes ocasiões”

(Paulo Mendes Campos)

vi

SUMÁRIO

11.. IINNTTRROODDUUÇÇÃÃOO ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 1166

1.1. O PROBLEMA -------------------------------------------------------------------------------- 16

1.2. OBJETIVO ------------------------------------------------------------------------------------- 17

1.3. METODOLOGIA ----------------------------------------------------------------------------- 18

1.4. REVISÃO DA LITERATURA ------------------------------------------------------------- 22

1.5. RESULTADOS ESPERADOS -------------------------------------------------------------- 29

22.. RREEFFEERREENNCCIIAALL TTEEÓÓRRIICCOO SSOOBBRREE AAMMDD--AAPPOOIIOO MMUULLTTIICCRRIITTÉÉRRIIOO ÀÀ

DDEECCIISSÃÃOO.. ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3322

2.1. O PROCESSO DECISÓRIO E O AMD. -------------------------------------------------- 32

2.2. OS COMPONENTES DE UM MODELO DE DECISÃO MULTICRITÉRIO. ---- 35

2.2.1. PROBLEMA E TIPOS DE PROBLEMÁTICA. ---------------------------------------------- 35

2.2.2. AS ALTERNATIVAS. ---------------------------------------------------------------------- 37

2.2.3. OS ATORES DE UM PROCESSO DECISÓRIO. ------------------------------------------- 37

2.2.4. ATRIBUTOS / CRITÉRIOS. ---------------------------------------------------------------- 38

2.2.4.1. Tipos de Critérios (Quantitativos x Qualitativos). --------------------------- 39

2.2.4.2. Mensuração dos Critérios. ------------------------------------------------------- 39

2.2.4.2.1 Escala. ............................................................................................... 39

2.2.4.2.2 Normalização. .................................................................................... 40

2.2.4.3. Pesos dos Critérios. --------------------------------------------------------------- 40

2.2.4.4. Técnicas para Atribuição de Pesos.--------------------------------------------- 41

2.2.4.5. Axiomas de uma Família de Critérios. ----------------------------------------- 41

2.2.4.6. Independência entre os Critérios. ----------------------------------------------- 43

vii

2.3. A COMPARAÇÃO ENTRE AS ALTERNATIVAS DE UM MODELO.----------- 44

2.3.1. RELAÇÕES BINÁRIAS.-------------------------------------------------------------------- 44

2.3.2. A RELAÇÃO BINÁRIA DE SUPERAÇÃO. ------------------------------------------------ 46

2.3.3. OS SISTEMAS RELACIONAIS DE PREFERÊNCIAS: ESCOLA AMERICANA X

ESCOLA FRANCESA. ---------------------------------------------------------------------- 47

2.3.4. ESTRUTURAS DE PREFERÊNCIAS: O LIMITE DE PREFERÊNCIA ( P ) E O LIMITE

DE INDIFERENÇA ( Q ) . ------------------------------------------------------------------- 49

2.3.5. CARACTERÍSTICAS DOS PRINCIPAIS MÉTODOS DO TIPO ELECTRE. ---------------- 51

2.3.5.1. Limite de Veto --------------------------------------------------------------------- 52

2.3.5.2. Matriz de Performance. ----------------------------------------------------------- 52

2.3.6. O CONCEITO DE DOMINÂNCIA. --------------------------------------------------------- 53

2.3.7. ÍNDICE DE CONCORDÂNCIA. ------------------------------------------------------------ 53

2.3.8. ÍNDICE DE DISCORDÂNCIA. ------------------------------------------------------------- 53

2.4. MODELOS DE DECISÃO MULTICRITÉRIO. ----------------------------------------- 54

2.5. PAMC - PROCEDIMENTOS DE AGREGAÇÃO MULTI-CRITÉRIO:

ESCOLA AMERICANA X ESCOLA FRANCESA.------------------------------------ 56

2.6. FATORES A SEREM CONSIDERADOS NA ESCOLHA DE UM

MÉTODO. -------------------------------------------------------------------------------------- 59

2.7. ANÁLISE DE SENSIBILIDADE E ANÁLISE DE ROBUSTEZ. ------------------- 60

33.. RREEFFEERREENNCCIIAALL TTEEÓÓRRIICCOO SSOOBBRREE OOSS MMÉÉTTOODDOOSS EELLEECCTTRREE.. ------------------------------------------------ 6622

44.. RREEFFEERREENNCCIIAALL TTEEÓÓRRIICCOO SSOOBBRREE OO EELLEECCTTRREE TTRRII.. -------------------------------------------------------------------------- 6655

4.1. A PROBLEMÁTICA DE CLASSIFICAÇÃO. ------------------------------------------- 65

4.2. A MODELAGEM DE PREFERÊNCIAS. ------------------------------------------------ 67

4.3. OS LIMITES DE PREFERÊNCIA, INDIFERENÇA E VETO. ---------------------- 69

4.4. O PROCEDIMENTO DE AGREGAÇÃO. ----------------------------------------------- 69

4.5. PROCEDIMENTOS E CONDIÇÕES A SEREM OBSERVADOS. ----------------- 71

viii

4.6. NÍVEL DE CORTE (). ---------------------------------------------------------------------- 73

4.7. ÍNDICE DE CONCORDÂNCIA PARCIAL.--------------------------------------------- 73

4.8. ÍNDICE DE CONCORDÂNCIA GLOBAL. --------------------------------------------- 73

4.9. ÍNDICE DE DISCORDÂNCIA PARCIAL. ---------------------------------------------- 74

4.10. ÍNDICE DE CREDIBILIDADE.------------------------------------------------------------ 74

4.11. CÁLCULO DOS ÍNDICES NO ELECTRE TRI. ---------------------------------------- 75

4.11.1. CÁLCULO DOS ÍNDICES DE CONCORDÂNCIA PARCIAIS. ----------------------------- 76

4.11.2. CÁLCULO DO ÍNDICE DE CONCORDÂNCIA GLOBAL.--------------------------------- 77

4.11.3. CÁLCULO DOS ÍNDICES DE DISCORDÂNCIA PARCIAIS. ------------------------------ 77

4.11.4. CÁLCULO DO ÍNDICE DE CREDIBILIDADE. -------------------------------------------- 78

4.12. AS RELAÇÕES DE PREFERÊNCIA NO ELECTRE TRI. --------------------------- 80

4.13. PROCEDIMENTOS DE ALOCAÇÃO NO ELECTRE TRI.-------------------------- 81

55.. AA AATTUUAALL MMEETTOODDOOLLOOGGIIAA DDEE CCLLAASSSSIIFFIICCAAÇÇÃÃOO DDEE RRIISSCCOO DDOO BBNNDDEESS.. ---------------- 8899

66.. OOSS CCOONNCCEEIITTOOSS DDEE PPOORRTTEERR PPAARRAA AA AAVVAALLIIAAÇÇÃÃOO DDEE UUMM SSEETTOORR.. ---------------------------- 9966

77.. AA MMEETTOODDOOLLOOGGIIAA DDEE ““RRAATTIINNGG”” DDAASS AAGGÊÊNNCCIIAASS CCLLAASSSSIIFFIICCAADDOORRAASS.. ------------ 110011

88.. AA PPRROOPPOOSSTTAA PPAARRAA DDEEFFIINNIIÇÇÃÃOO DDOO RRIISSCCOO SSEETTOORRIIAALL.. -------------------------------------------------------- 110088

8.1. A METODOLOGIA UTILIZADA. ------------------------------------------------------ 108

8.2. AS QUESTÕES COLOCADAS PARA DEFINIÇÃO. ------------------------------- 109

8.3. AS DEFINIÇÕES E RECOMENDAÇÕES EFETUADAS. ------------------------- 110

8.4. APRESENTAÇÃO E DESCRIÇÃO DO MODELO CONCEBIDO. -------------- 113

8.5. APRESENTAÇÃO E DESCRIÇÃO DO QUESTIONÁRIO. ----------------------- 116

8.6. OS CRITÉRIOS UTILIZADOS PARA A MENSURAÇÃO DO NÍVEL DE

RISCO DE UM SETOR.------------------------------------------------------------------- 118

8.7. O EFEITO DO RISCO SETORIAL NA CLASSIFICAÇÃO DE RISCO

FINAL DE UMA EMPRESA. ------------------------------------------------------------ 122

ix

8.8. AVALIAÇÃO DOS RESULTADOS DO TESTE REALIZADO. ------------------ 128

8.9. CONCLUSÕES. ----------------------------------------------------------------------------- 133

RREEFFEERRÊÊNNCCIIAASS BBIIBBLLIIOOGGRRÁÁFFIICCAASS ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 113377

AANNEEXXOO 11 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 114411

AANNEEXXOO 22 -- QQUUEESSTTIIOONNÁÁRRIIOO ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 114422

AANNEEXXOO 33 -- CCOONNSSOOLLIIDDAAÇÇÃÃOO DDAASS EENNTTRREEVVIISSTTAASS ------------------------------------------------------------------------------------ 117788

AANNEEXXOO 44 -- DDEETTEERRMMIINNAAÇÇÕÕEESS,, FFÓÓRRMMUULLAASS DDEE CCÁÁLLCCUULLOO EE PPRROOCCEEDDIIMMEENNTTOOSS

DDEE AALLOOCCAAÇÇÃÃOO UUTTIILLIIZZAADDOOSS NNOO MMOODDEELLOO PPRROOPPOOSSTTOO CCOOMM BBAASSEE

NNOO EELLEECCTTRREE--TTRRII -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 221144

AANNEEXXOO 55 -- MMAATTRRIIZZ DDEE PPEERRFFOORRMMAANNCCEE-------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 223344

AANNEEXXOO 66 -- DDEETTEERRMMIINNAAÇÇÃÃOO FFIINNAALL ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 223355

x

LISTA DE FIGURAS

Figura 4.12 - Definição das Relações Binárias de Preferência------------------------------------- 80

Figura A4.1 - As Categorias Estabelecidas para o Modelo Proposto. -------------------------- 227

Figura A4.2: Procedimento Otimista ----------------------------------------------------------------- 232

Figura A4.3: Procedimento Pessimista --------------------------------------------------------------- 233

xi

LISTA DE TABELAS

Tabela 3.1 - Versões dos Métodos da Família Electre ---------------------------------------------- 64

Tabela 7.1 - Rating Associado a um Indicador, conforme o Nível de Risco Setorial ( % ) 107

Tabela 8.7.1 - Proposta de Efeito do Risco Setorial para uma Análise Simplificada. ------- 124

Tabela 8.7.2 - Proposta de Efeito do Risco Setorial para Análises Sumária e Abrangente.- 125

Tabela 8.8.1 - Níveis de Risco Associados pelos Entrevistados para o Setor de Papel e

Celulose -------------------------------------------------------------------------------- 129

Tabela 8.8.2 - Electre Tri: Categorias de Risco Associadas ao Setor de Papel e Celulose

segundo os Procedimentos de Alocação Otimista e Pessimista ---------------- 130

Tabela 8.8.3 - Níveis de Risco Associados ao Setor de Papel e Celulose pelos Entrevistados,

Grupo Decisor e Método Electre Tri --------------------------------------------- 131

Tabela 8.8.4 - Análise de Sensibilidade do Modelo no teste realizado com o Setor de

Papel e Celulose ---------------------------------------------------------------------- 132

Tabela A4.1 - Electre Tri: As Alocações das Alternativas segundo os Procedimentos

Otimista e Pessimista ----------------------------------------------------------------- 229

xii

LISTA DE SÍMBOLOS

SÍMBOLO SIGNIFICADO

P. - P. - P. - P. Tipos de Problemáticas

A Conjunto de Alternativas

a,b Alternativas (ações)

I Relação de Indiferença

P Relação de Preferência Estrita

Q Relação de Preferência Fraca

R Relação de Incomparabilidade

Relação de Preferência no sentido amplo

S Relação de Superação (Sobreclassificação)

gj Função de Avaliação do critério j

kj Peso do Critério j

qj Limite de Indiferença definido para o critério j

pj Limite de Preferência definido para o critério j

vj Limite de Veto definido para o critério j

bh Alternativas (Ações) de Referência

cj (a, bh) Índice de Concordância Parcial da Alternativa a em comparação

com a Alternativa de Referência bh

dj (a, bh) Índice de Discordância da Alternativa a em comparação com a

Alternativa de Referência bh

(a, bh)

Índice de Credibilidade (ou Nível de Pertinência da Relação de

Superação nebulosa) da Alternativa a em relação à Alternativa de

referência bh

Nível de Corte

hC

Categorias de Risco consideradas no Método Electre Tri, limitada inferiormente pela Alternativa de Referência bh-1 e superiormente

pela Alternativa de Referência bh

Cj (a, bh) Índice de Concordância Global da Alternativa a em comparação

com a Alternativa de Referência bh

R0, R1, R2, R3 Alternativas (ações) de Referência

~ Relação de Não Preferência

gj (a) Performance da alternativa a considerando-se o critério j

F Família de todos os Critérios considerados

xiii

LISTA DE SIGLAS

SIGLA DESCRIÇÃO

AHP Analytic Hierarchy Process

AMD Apoio Multicritério à Decisão

ELECTRE Élimination et Choix Traduisant la Réalité

BNDES Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social

IBMEC Instituto Brasileiro de Mercado de Capitais

LAMSADE Laboratoire d'Analyse et Modélisation de Systèmes pour l'Aide à la décision

MAUT Multi-attribute Utility Technique

PAMC Procedimento de Agregação Multicritério

SMART Simple Multi-attribute Rating Technique

SRP Sistema Relacional de Preferências

xiv

RISCO SETORIAL E A METODOLOGIA DE RATING DO BNDES: UM

ENFOQUE ALTERNATIVO PELO MÉTODO ELECTRE TRI

RESUMO

Utilizando-se do Método Electre Tri, o presente trabalho apresenta uma sugestão de modelo

especificamente desenvolvido para o BNDES – Banco Nacional de Desenvolvimento

Econômico e Social com vistas à determinação do risco de um setor da economia.

O modelo proposto, ao sugerir aos decisores um nível de risco para ser associado a um

determinado setor, pretende vir a subsidiar a instituição em suas atividades de determinação

do “rating” de empresas não financeiras e, em instância final, na de concessão de créditos de

longo prazo.

Para a determinação do risco de um setor, o modelo sugerido se baseia no conhecimento

setorial detido por especialistas, bem como procura integrar um método de apoio à decisão

teoricamente mais sofisticado – como, no caso, o Electre Tri – com técnicas mais simples e

intuitivas de mensuração de risco.

Foi realizado um teste do modelo concebido com o setor de Papel e Celulose, e sua avaliação

permitiu, então, configurar sua robustez e sua viabilidade para efeito de aplicação futura.

Em termos práticos, entende-se que a eventual adoção do modelo no âmbito do BNDES possa

significar uma melhoria na qualidade da avaliação de risco atualmente efetuada pela

instituição, com os benefícios daí decorrentes em termos de resultados financeiros e de

promoção do desenvolvimento econômico

Palavras-chave: Electre Tri, Rating, Risco Setorial

xv

SECTORIAL RISK AND BNDES's RATING METHODOLOGY: AN

ALTERNATIVE FOCUS BY THE ELECTRE TRI METHOD

ABSTRACT

The present paper – using the Electre Tri Method – offers a suggestion of a model specifically

developed for the BNDES –Nacional Bank of Economic and Social Development regarding

the determination of the risk of a sector of the economy.

The proposed model, when suggesting to the decision makers a level of risk to be related to a

certain sector, intends to subsidize the institution in its activities of rating determination of

non-financial companies and, in final instance, in the concession of long term credits.

To determine a sector’s risk, the suggested model bases it self on the sectorial knowledgment

held by specialists, as well as integrating a theoretically more sofisticated decision aid method

– as, in the case, the Electre Tri – with more simple and intuitive risk measurements

techniques.

A test with the conceived model was realized with the Paper and Celulose sector, and its

evatuation permited configure its strength and its practicability for effect of future application.

In practical terms, it is understood that an eventual adoption of the model in BNDES’s scope

can lead to an upgrade on the quality of the risk evaluation which is currently made by the

institution, with the decurrent benefits in terms of financial results and economic development

promotion.

Key-words: Electre Tri, Rating, Sectorial Risk

16

11.. IINNTTRROODDUUÇÇÃÃOO

1.1. O PROBLEMA

Há mais de dez anos, o Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social - BNDES

concebeu e desde então vem adotando uma metodologia para classificação de risco das

empresas não financeiras que lhe vem solicitar colaboração financeira, tendo em vista

subsidiar a atividade básica da instituição referente à concessão de crédito de longo prazo.

A classificação de risco definida pelo BNDES para uma empresa vem a constituir, então,

uma das informações que a instituição leva em conta para decidir se irá ou não avaliar uma

determinada solicitação de colaboração financeira. Além disso, a classificação de risco pode

ser utilizada, no âmbito do BNDES, para: (i) a fixação da taxa de risco de cada operação; (ii)

a flexibilização ou não das garantias exigidas; (iii) o estabelecimento do nível máximo de

envolvimento financeiro com seus mutuários; e (iv) a concessão de limites de crédito para

clientes de menor risco.

A metodologia atualmente adotada pelo BNDES para a determinação do “rating” leva em

conta apenas duas das três variáveis que geralmente são consideradas pelas agências de

classificação de risco independentes: o “rating” definido pelo BNDES considera apenas a

situação financeira de uma empresa e a qualidade de sua gestão administrativo-financeira

frente ao ambiente econômico em que atua.

Não se considera, pois, no atual modelo de classificação de risco do BNDES, o risco

específico decorrente exclusivamente das características do setor em que atua a empresa

solicitante, desprezados, aqui, o efeito mais geral representado por variáveis

macroeconômicas, bem como o efeito decorrente do poderio econômico exercido pelas

empresas de maior porte.

A não consideração, pelo BNDES, da variável risco setorial na avaliação do “rating” de uma

empresa constitui, evidentemente, uma limitação da metodologia atualmente adotada pela

instituição, o que, aliás, tem sido objeto de reiteradas ponderações, efetuadas tanto pelo Banco

17

Central do Brasil – BACEN como por algumas Áreas do próprio BNDES: seria importante,

pois, introduzir a variável risco setorial na metodologia de classificação de risco atualmente

adotada pelo BNDES. A concepção de uma proposta que tenha em vista tal objetivo deverá

necessariamente levar em conta aspectos tais como simplicidade, tempo admitido como

razoável, no âmbito da instituição, para ser despendido na atividade de definição da

classificação de risco, e a necessidade de não descontinuidade das atividades atualmente

efetuadas.

Passar a considerar a variável risco setorial no atual modelo de classificação de risco do

BNDES permitiria, pois, no mínimo, uma melhoria da qualidade da classificação de risco hoje

efetuada, o que, em termos práticos, no final das contas, poderá representar para a instituição

menores níveis de inadimplência e, conseqüentemente, maior retorno financeiro maior

disponibilidade de recursos para investimento no futuro.

1.2. OBJETIVO

Os objetivos da presente dissertação de mestrado se circunscrevem, então, a dois pontos

essencialmente.

Em primeiro lugar, se pretende conceber e propor ao BNDES uma metodologia para a

avaliação do risco de um setor. Considera-se, aqui, que a metodologia a ser proposta e

desenvolvida deverá atender a alguns princípios, tais como os de simplicidade e perfeita

compatibilidade com o atual modelo de avaliação de risco do BNDES.

Além disso, o resultado a que se chegar na avaliação de risco de um setor deve ser expresso

de uma forma que permita sua fácil integração e consideração no atual modelo de

classificação de risco do BNDES.

O objetivo do presente estudo, pois, é o de – olhando a atual metodologia de classificação de

risco do BNDES e os critérios geralmente utilizados no mercado e no mundo acadêmico para

uma avaliação de risco setorial – propor uma metodologia para avaliação de risco setorial e,

18

complementarmente, sugerir a forma como um risco setorial já estabelecido deve vir a

influenciar o “rating” final de uma empresa.

Em suma, as proposições a serem efetuadas devem vir a constituir um modelo simples, que

tenha um compromisso de ordem prática com a sua implementação.

Em segundo lugar, se pretende, no âmbito da metodologia de avaliação de risco setorial a ser

formulada, disponibilizar, para os tomadores de decisão, uma informação adicional,

decorrente da utilização de um método de AMD – Apoio Multicritério à Decisão apropriado.

O alcance do presente estudo - considerando-se o problema existente e os objetivos a serem

perseguidos - está circunscrito, pois, ao âmbito do BNDES, ou seja, à classificação de risco de

empresas para efeito da concessão de colaborações financeiras de longo prazo.

A relevância do estudo está, pois, relacionada com a possibilidade de melhoria da qualidade

da classificação de risco efetuada pelo BNDES, a qual é possível de vir a ser obtida a partir do

momento em que a variável risco setorial passe a ser considerada: um menor nível de

inadimplência e um maior retorno são, como já mencionado anteriormente, as expressões

meramente financeiras representativas dessa “melhor” classificação de risco.

1.3. METODOLOGIA

Considerando o compromisso de ordem prática inerente a essa dissertação de mestrado,

procurou-se desenvolver a pesquisa considerando o envolvimento de todos aqueles que, no

âmbito do BNDES, têm algum conhecimento e/ou poder de decisão sobre o assunto. A

consulta aos chamados “donos do processo”, através da realização de sucessivas entrevistas

com os mesmos acabou por permitir, além da obtenção de conhecimento, a definição de

caminhos alternativos para a condução do próprio estudo.

Por um mero exercício de lógica, a avaliação do risco de um setor só pode e deve ocorrer

tendo por base um conhecimento setorial previamente existente sobre o mesmo.

19

Como o número de setores que está em jogo é razoavelmente elevado – o BNDES apóia

empresas em mais de trinta setores da economia – só há condições de se obter esse

conhecimento, e mantê-lo atualizado ao longo do tempo, através da realização de consultas

junto a especialistas setoriais.

Entendeu-se, então, que a melhor forma de se obter esse conhecimento setorial junto a

especialistas seria através da formulação e aplicação de um Questionário, cujas perguntas

viessem a refletir os critérios a serem adotados para a avaliação de risco de um determinado

setor. Neste sentido, os critérios desenvolvidos por Porter (PORTER, 1986) para a elaboração

de um diagnóstico sobre uma “industria” serviram, então, de base para a formulação de cada

uma das perguntas de tal Questionário.

Quando consultados, os envolvidos com o assunto no âmbito da instituição optaram pela

concepção de um modelo de informação que viabilizasse tanto a obtenção de conhecimento

setorial como uma mensuração do risco de cada Setor.

Isto levou, em conseqüência, à necessidade de uma validação dos critérios e das regras de

mensuração a serem adotados no modelo a ser concebido.

Dentro do objetivo de se primar pela simplicidade, optou-se, então, pelo desenvolvimento de

um sistema em planilha Excel, no qual as regras lógicas e os critérios de mensuração adotados

procuraram refletir as expressões condicionais típicas de sistemas de informação concebidos

para aquisição de conhecimento.

Na elaboração do Questionário, procurou-se contemplar adicionalmente a concepção prévia

de alternativas de respostas que permitissem viabilizar a mensuração do risco de um setor: ou

seja, para cada alternativa de resposta, o especialista setorial consultado será instado a

determinar uma pontuação que reflita mais adequadamente o nível de risco – alto, médio ou

baixo – previamente associado pelo modelo à alternativa de resposta por ele escolhida.

A definição do texto referente a cada uma das perguntas do Questionário (entendidas estas, na

verdade, como os critérios a serem considerados para a avaliação do risco setorial), as suas

20

respectivas alternativas de resposta, e as suas correspondentes pontuações e pesos foram

objeto de validação junto aos agentes decisores, entendidos estes como o conjunto de

executivos que, no âmbito do BNDES, têm a responsabilidade e o poder de decisão sobre o

assunto em questão.

Entende-se como razoável e viável que o Questionário concebido possa ser aplicado, para

cada setor a ser avaliado, junto a, no máximo, cinco especialistas setoriais.

Considerando-se o conjunto de entrevistas realizadas para um determinado setor, a pontuação

média e o resumo das informações então obtidas para cada uma das perguntas do

Questionário, bem como o total de pontos que vier a ser obtido pelo setor e, até mesmo, o

respectivo nível de risco associado, devem ser entendidos como meras sugestões, a serem

consideradas, por um grupo de decisores, para a definição, em instância final, do risco de um

setor.

Para efeito da definição do risco de um setor, esse grupo de decisores terá, pois, à sua

disposição um conjunto de informações, obtido a partir da aplicação do Questionário junto

aos especialistas setoriais.

Considerando, para cada uma das perguntas do Questionário, a média de pontos e o

correspondente resumo das informações obtidas, esse grupo decisor deverá, então, dar a

palavra final, também para cada uma das perguntas do Questionário, sobre o nível de pontos a

ser considerado.

O total de pontos assim obtido pelo setor, pela palavra final desse grupo decisor, o situará,

então, em uma das categorias de risco previamente delimitadas: setor de risco alto, médio ou

baixo.

De forma análoga às informações diretamente obtidas através da aplicação do Questionário,

se pretende também disponibilizar para esse grupo decisor uma informação adicional, que

venha a refletir a utilização de um método de Apoio Multicritério à Decisão (AMD).

21

Neste sentido, a informação gerada – setor de risco alto, médio ou baixo, por exemplo – pela

utilização de um método de AMD seria também encarada como uma mera sugestão, cabendo,

sempre, ao grupo decisor a palavra final para efeito da determinação do risco setorial.

As ferramentas de AMD se mostram perfeitamente adequadas para o problema objeto da

presente dissertação, na medida em que estamos nos defrontando com um número discreto de

alternativas – aqui representadas pelos diferentes setores da economia apoiados pelo BNDES

– as quais deverão ser avaliadas com base na influência de vários critérios, correspondentes,

no caminho aqui proposto, às perguntas que compõem o Questionário a ser aplicado junto aos

especialistas setoriais.

Os métodos AHP – Analytic Hierarchy Process, MAUT – Multi-attribute Utility Technique e

SMART – Simple Multi-attribute Rating Technique constituem os modelos de AMD mais

representativos da chamada Escola Americana. Tais métodos pressupõem que o peso e a

avaliação de cada critério podem ser expressos quantitativamente, representando as

preferências dos agentes decisores e viabilizando, assim, um processo de agregação com

critério único de síntese: à maior expressão quantitativa, considerando-se todos os critérios

envolvidos, deverá necessariamente corresponder a melhor alternativa.

Os métodos da família ELECTRE caracterizam, por outro lado, a chamada Escola Francesa

de AMD. Em tais métodos, é sempre efetuada uma comparação entre duas alternativas,

considerando-se, para tanto, a noção de superação (“surclassement”). Em contraposição com

os métodos da Escola Americana, nos métodos da família ELECTRE o modo de agregação

multicritério não possui critério único de síntese.

Na família ELECTRE, existem diferentes métodos, conforme o tipo de problema que se está

pretendendo abordar:

(i) métodos ELECTRE I e ELECTRE IS: problemática de seleção (problemática

P.α);

(ii) método ELECTRE TRI: problemática de classificação (problemática P.β);

22

(iii) métodos ELECTRE II, PROMÉTHÉE, ELECTRE III, ELECTRE IV:

problemática de ordenação (problemática P.γ ).

Considerando os objetivos da presente dissertação de mestrado, qual seja o de determinar o

risco – alto/ médio/ baixo – de um determinado setor, é bastante intuitiva a opção pelos

métodos da Escola Francesa e, em particular, pelo ELECTRE TRI.

Para se efetuar a “alocação” de um setor em uma das três categorias de risco a que se quer

chegar - categorias de risco alto, médio e baixo - basta definir a pontuação global referente a

apenas dois “setores de referência”. A comparação de cada uma das alternativas (setores a

serem avaliados) com tais “setores de referência” permite então classificá-las como

correspondendo a setores de risco alto, médio ou baixo.

Conforme já mencionado, a aplicação do método ELECTRE TRI, tendo por base as

informações coletadas nas entrevistas realizadas junto a especialistas setoriais, apenas viria

subsidiar - com a sua “particular” e automática avaliação de risco setorial - os agentes

decisores, para efeito de uma definição final.

1.4. REVISÃO DA LITERATURA

Os assuntos listados a seguir, diretamente relacionados com a presente dissertação de

mestrado, foram objeto de pesquisa bibliográfica (ver as Referências Bibliográficas, em

anexo) e, conforme seu nível de importância para a condução dos trabalhos, mereceram da

parte do autor uma leitura prévia mais ou menos aprofundada:

(i) a metodologia de classificação de risco atualmente adotada pelo BNDES;

(ii) a metodologia de classificação de risco adotada pelas agências internacionais

independentes de classificação de risco;

(iii) o problema referente à aquisição de conhecimento junto a especialistas;

(iv) os métodos de Apoio Multicritério à Decisão (Escolas Americana e Francesa); e

23

(v) as questões referentes à elaboração de um diagnóstico setorial e à conseqüente

estratégia empresarial a ser seguida.

A Atual Metodologia de Classificação de Risco do BNDES

No texto mais importante (BERGAMINI, 1997) existente sobre o modelo de classificação de

risco do BNDES, é efetuada uma detalhada descrição da metodologia atualmente adotada na

instituição.

A primeira das variáveis consideradas pelo BNDES corresponde ao risco financeiro,

representativo da situação financeira apresentada nos últimos três exercícios pela empresa

solicitante de colaboração financeira (avaliação quantitativa). Como exceção, quando se

mostra necessária a realização de avaliações quantitativas mais aprofundadas, é também

efetuada uma análise financeira prospectiva.

A segunda variável considerada - qualidade da gestão administrativo-financeira da empresa

solicitante – faz parte, no âmbito do modelo de classificação de risco do BNDES, do que se

denomina avaliação qualitativa.

Fica, então, claro o privilégio conferido na atual metodologia de classificação de risco do

BNDES às variáveis referentes à situação financeira da empresa e à qualidade de sua gestão

administrativo-financeira. Na verdade, o atual modelo de classificação de risco do BNDES

não leva em conta o risco específico relativo ao setor em que atua a empresa objeto de

avaliação.

A Metodologia de Classificação de Risco das Agências Classificadoras

Dentre as agências de “rating” independentes mais conhecidas internacionalmente, a Standard

& Poor’s é a que disponibiliza publicamente os textos de melhor qualidade sobre metodologia

de classificação de risco.

24

Para a Standard & Poor’s, “... a avaliação da qualidade de crédito corporativo segue uma

metodologia padrão de ‘rating’: o risco do setor ao qual a empresa pertence e sua posição

competitiva são avaliados em conjunto com seu perfil financeiro e suas políticas” (KATZ,

2002).

A metodologia utilizada pelas agências de classificação de risco internacionais para a

determinação do “rating” de um emissor não se limita, pois, a uma avaliação de seu risco

financeiro, a partir da apuração e exame de várias medidas financeiras. Ela requer,

adicionalmente, uma revisão detalhada dos fundamentos do negócio, com a formação de uma

opinião sobre a posição competitiva da empresa e uma avaliação de seu corpo administrativo

e de suas estratégias.

Por outro lado, respeitando as características do país onde se localiza seu cliente, as agências

de “rating” procuram também efetuar uma avaliação distinta dos riscos relacionados ao país,

no que diz respeito à capacidade de pagamento em moeda local e em moeda forte.

De acordo com a metodologia adotada pelas agências de classificação de risco internacionais

e, em particular, pela S&P, a avaliação do risco de um setor deve ter um grande peso para a

atribuição de um “rating” máximo. Entende a S&P que deva ser “... particularmente difícil

para uma empresa receber um ‘rating’ muito alto, caso (esta empresa) esteja inserida em um

setor cujo nível de risco seja avaliado acima da média, independente de quão conservadora

seja sua postura financeira” (KATZ, 2002). Neste sentido, “... para o mesmo nível de ‘rating’,

uma empresa com um perfil de negócio fraco terá de mostrar uma estrutura financeira mais

conservadora, enquanto a empresa com uma posição de risco de negócio mais conservadora

poderá manter uma postura financeira mais agressiva” (KATZ, 2002).

O problema da aquisição de conhecimento junto a especialistas

O problema da aquisição de conhecimento junto a especialistas é assunto objeto de ampla

bibliografia, na medida em que é considerado como um gargalo no processo de

desenvolvimento dos chamados sistemas especialistas, entendidos estes como os sistemas

informatizados que imitam a habilidade de um especialista humano na tomada de decisões.

25

“O termo imitar significa que o sistema especialista tem por objetivo atuar em todos os

aspectos como um especialista humano” (GIARRATANO & RILEY, 1998).

Em CHEN & OCCENA (1999), é descrito um processo de organização do conhecimento que

tem em vista facilitar a aquisição do conhecimento necessário para a definição das regras

lógicas referentes a um sistema especialista. O processo proposto consiste em três estágios:

identificação das fontes de conhecimento (especialistas, registros, dados experimentais ou de

testes, literatura relacionada, etc...); organização geral (obtenção dos termos usados para o

problema; organização dos termos segundo um determinado critério; geração das árvores

taxonômicas); e organização do conhecimento adquirido.

Na abordagem do tema referente à aquisição de conhecimento, WAGNER et al. (2001)

discorrem sobre as cinco técnicas de aquisição de conhecimento que, no seu entendimento, se

mostram empiricamente como as mais eficientes, procurando associá-las com as

características dos diferentes domínios dos problemas que elas pretendem resolver.

Dessa forma, uma determinada técnica de aquisição de conhecimento pode então vir a ser

associada com um determinado domínio de problema.

A opção feita, no âmbito da presente dissertação de mestrado, pela formulação e aplicação de

um Questionário junto a especialistas setoriais para a obtenção de conhecimento sobre um

setor corresponde, de certa forma, à associação de uma dessas técnicas de extração de

conhecimento – as chamadas técnicas de entrevista estruturadas, aqui entendidas como as

entrevistas cujas questões são previamente planejadas e ordenadas – com um domínio de

problema específico – no caso, o conhecimento sobre um determinado setor.

No âmbito da presente dissertação de mestrado, podem ser considerados como especialistas

tanto os conhecedores setoriais a serem entrevistados como os agentes decisórios, que, no

BNDES, serão os responsáveis pela definição do risco a ser atribuído a um determinado setor

da economia.

26

Quanto maior for a interação e participação dos agentes decisórios na concepção do modelo a

ser proposto para a avaliação do risco de um setor, menor será sua resistência à transferência

de conhecimento e maior o seu nível de comprometimento na fase de implementação da

proposta.

“As conclusões de um sistema especialista, com sua correspondente

capacidade explanativa, são apresentadas ao especialista para avaliação.

O especialista pode concordar ou discordar dos resultados apresentados.

Se ele concorda, a sessão com o sistema acaba e a conclusão é estocada em

um banco de dados. Se ele não concorda, ele oferece o seu próprio

diagnóstico. O especialista pode discordar tanto das conclusões do sistema

especialista como das correspondentes justificativas, ou com ambos”

(DIAMANTIDIS & GIAKOUMAKIS, 1999).

Neste sentido, a transparência e a capacidade de explanação de um sistema especialista ou de

um modelo para determinação do risco de um setor são fundamentais. “Por causa do seu

grande potencial de dano, um sistema especialista deve ser perfeitamente capaz de justificar

suas conclusões, da mesma forma que um especialista humano poderia explicar como chegou

a uma determinada conclusão” (GIARRATANO & RILEY, 1998).

Os Métodos de Apoio Multicritério à Decisão.

Tendo em vista a elaboração da presente dissertação de mestrado e para efeito da obtenção do

conhecimento necessário relativo a métodos de apoio multicritério à decisão, foram objeto de

pesquisa e leitura textos de diferente natureza.

Alguns textos, mais gerais, dizem respeito à questão do processo de decisão em si, definindo

os conceitos e agentes nele envolvidos e descrevendo, então, em um nível mais superficial, os

diferentes métodos e escolas existentes para a tomada de decisão referente a um problema que

envolve várias alternativas e critérios.

A leitura de tal tipo de textos permite, por exemplo, identificar se um determinado método de

apoio multicritério à decisão pertence à chamada Escola Americana ou à Escola Francesa,

27

considerando-se para tanto, por exemplo, a base teórica nele utilizada, os conceitos

envolvidos e a existência ou não de um critério único de síntese.

Os métodos mais conhecidos – AHP, MAUT e SMART, na Escola Americana, e ELECTRE,

na Escola Francesa – são objeto de textos específicos e, na maioria dos casos, já contam,

inclusive, com “softwares” desenvolvidos.

O conhecimento detalhado de tais métodos só tem sentido para aquele método que tiver sido

previamente escolhido para o desenvolvimento da dissertação de mestrado. No caso, a opção

feita pelo ELECTRE TRI demandou tanto a leitura de textos mais gerais, referentes aos

conceitos adotados nos diferentes métodos ELECTRE, como também de textos mais

detalhados e específicos sobre o método ELECTRE TRI, inclusive o tutorial disponível sobre

o seu respectivo aplicativo.

Por ocasião de uma comparação entre duas alternativas, cabe registrar que, nos métodos

ELECTRE, em contraposição aos métodos da Escola Americana, se faz uso de um sistema de

relações preferenciais mais amplo, onde, além das noções de indiferença e de preferência

estrita – já contempladas na Teoria da Decisão Clássica – se adicionam as de

incomparabilidade e preferência fraca.

O sistema de relações preferenciais assim constituído dá, então, suporte, nos métodos

ELECTRE, à noção de superação (“surclassement”) de uma alternativa em relação à outra,

podendo-se, então, afirmar que uma determinada alternativa supera uma outra, quando “...

existem razões claras e positivas que justificam seja uma preferência seja uma presunção de

preferência a favor de uma (bem identificada) das duas alternativas, mas sem que haja

nenhuma separação significativa entre elas” (GOMES, 2004).

Os métodos ELECTRE, diferentemente daqueles da Escola Americana, procuram comparar

as alternativas duas a duas, de forma a verificar se uma delas supera ou não a outra e, ao assim

proceder para todas as alternativas, poder, então, ordená-las, classificá-las ou selecioná-las.

Por outro lado, “... os métodos ELECTRE consideram os pesos como uma medida da

importância que cada critério tem para o decisor e não como uma taxa marginal de

28

substituição, visto que as avaliações de cada alternativa nos diferentes critérios não se reúnem

em uma avaliação global” (GOMES, 2004): não está presente, pois, nos métodos ELECTRE,

o critério único de síntese, característico dos métodos da Escola Americana.

A opção feita no âmbito da presente dissertação de mestrado pelo método ELECTRE TRI

considerou essas características mais gerais dos métodos ELECTRE, que se entende sejam

mais apropriadas para uma adequada avaliação do problema em foco.

A noção de superação (“surclassement”) sempre presente no método ELECTRE por ocasião

da comparação entre duas alternativas constitui a base para a escolha do ELECTRE TRI,

quando se considera a problemática de classificação de um setor em uma determinada

categoria de risco.

A comparação de uma determinada alternativa (setor a ser avaliado) com duas outras

previamente determinadas (setores de referência), que reflitam as “fronteiras” entre as

Categorias de setores de riscos alto, médio e baixo, permite, no âmbito do método ELECTRE

TRI, associar um determinado setor como sendo de risco alto, médio ou baixo. Neste sentido,

a “alocação”, no método ELECTRE TRI, de uma determinada alternativa em uma das

Categorias previamente estabelecidas levará em conta basicamente – a partir das definições

dos agentes decisores referentes aos níveis mais adequados para o nível de corte e para os

limites de indiferença, de preferência e de veto – o cálculo dos seguintes índices:

(i) Índices de concordância e índices de discordância referentes a cada um dos

critérios;

(ii) Índice de concordância global referente a cada uma das comparações de

alternativas efetuadas; e

(iii) Índices de credibilidade referentes a cada uma das comparações de alternativas

efetuadas.

29

Diagnóstico Setorial e Estratégia Empresarial

Os conceitos desenvolvidos por Porter (PORTER, 1986) para a análise de um setor

influenciaram sobremaneira as metodologias de classificação de risco atualmente utilizadas

tanto pelas agências classificadoras independentes como pelo próprio BNDES.

A metodologia proposta por Porter para se efetuar uma análise setorial – baseada na

observação do comportamento das cinco forças competitivas que, segundo ele, estão sempre

presentes em um setor – serviu então de base para a definição dos critérios a serem levados

em conta em uma avaliação de risco setorial e, conseqüentemente, para a formulação das

perguntas componentes do Questionário a ser aplicado junto a um especialista setorial.

Segundo Porter, “... as cinco forças competitivas – entrada, ameaça de substituição, poder de

negociação dos compradores, poder de negociação dos fornecedores e rivalidade entre os

atuais concorrentes – refletem o fato de que a concorrência em uma industria não está limitada

aos participantes estabelecidos. Clientes, fornecedores, substitutos e os entrantes potenciais

são todos ‘concorrentes’ para as empresas na industria, podendo ter maior ou menor

importância, dependendo das circunstâncias particulares” (PORTER, 1986)

1.5. RESULTADOS ESPERADOS

A expectativa existente com a presente dissertação de mestrado é a de se conceber uma

metodologia de avaliação de risco setorial que possa ser facilmente utilizada pelo BNDES

para efeito das avaliações de risco de empresas que realiza.

Na concepção de tal metodologia, dever-se-á considerar que sua adoção pelo BNDES não

poderá implicar em nenhum problema de solução de continuidade nas atividades atualmente

desenvolvidas na instituição com relação à avaliação de risco de empresas.

Entende-se que a consideração pelo BNDES da variável risco setorial, para efeito da

avaliação de risco de uma empresa, venha a representar para a instituição um ganho de

30

qualidade, que, no final das contas, se materializará na obtenção de um maior nível de retorno

financeiro.

A utilização pelo BNDES de um método de apoio multicritério – ELECTRE TRI, no caso –

como fornecedor de uma informação adicional, a ser ou não levada em conta pelos agentes

decisores, é correta do ponto de vista científico e pode vir a se constituir em um embrião para

futuras utilizações pela instituição dos métodos de AMD, em outros tipos de atividades.

De alguma forma, procurou-se incorporar, na presente dissertação, a importância concedida

por Belton (BELTON & STEWART, 2002) à integração de métodos mais simples com

métodos teoricamente mais sofisticados.

“A despeito de sua simplicidade, no entanto, muitas dessas abordagens

contêm esclarecimentos que podem não emergir diretamente da prática

padrão da Análise Multicritério à Decisão, de tal forma que, para os

praticantes da Análise Multicritério à Decisão, há muito a aprender com

essas outras escolas de pensamento” (BELTON & STEWART, 2002).

“Nós acreditamos que a integração, em muitas diferentes formas, é

essencial para o crescimento e sucesso da Análise de Decisão

Multicritério” (BELTON & STEWART, 2002).

“… uma abordagem integrada deve reconhecer a tensão entre estes

aspectos práticos, por um lado, e o desejo por metodologias teoricamente

sofisticadas, por outro lado” (BELTON & STEWART, 2002).

“... uma abordagem integrada proverá uma base para pesquisa que

beneficia diretamente o campo como um todo, proverá uma linguagem

comum para facilitar a comunicação entre pesquisadores e praticantes no

campo, e proverá os praticantes do futuro com uma bagagem de

ferramentas mais ampla e mais poderosa” (BELTON & STEWART, 2002).

Espera-se, pois, poder-se vir a propor ao BNDES a adoção de um modelo bastante flexível,

em que, como ponto de partida, sempre deverá prevalecer a posição final de um grupo

31

decisor, observados o resumo das informações conseguidas com as entrevistas realizadas, a

pontuação global então obtida pelo setor e o resultado decorrente da utilização do ELECTRE

TRI. A expectativa, então, é de que, com a continuidade das atividades ao longo do tempo,

esse grupo decisor possa vir a se convencer da pertinência de uma utilização automática do

método de AMD proposto, como contraponto à forma concebida, pelo próprio grupo, para sua

tomada de decisão final.

32

22.. RREEFFEERREENNCCIIAALL TTEEÓÓRRIICCOO SSOOBBRREE AAMMDD--AAPPOOIIOO MMUULLTTIICCRRIITTÉÉRRIIOO ÀÀ

DDEECCIISSÃÃOO

2.1. O PROCESSO DECISÓRIO E O AMD

“Uma decisão precisa ser tomada sempre que estamos diante de um

problema que possui mais de uma alternativa para sua solução. Mesmo

quando, para solucionar um problema, possuímos uma única ação a tomar,

temos as alternativas de tomar ou não essa ação” (GOMES et al, 2002).

“Em sua dimensão mais básica, um processo de tomada de decisão pode

conceber-se como a eleição por parte de um centro decisor (um indivíduo

ou um grupo de indivíduos) da melhor alternativa entre as possíveis”

(GOMES et al, 2002).

“A teoria da decisão é uma teoria que trata de escolhas entre alternativas”


O estudo do problema de decisões a partir dos chamados métodos de apoio multicritério à

decisão “... não procura apresentar ao decisor ou decisores uma solução para o problema,

elegendo uma única verdade representada pela alternativa escolhida. Pretende, conforme seu

nome sugere, apoiar o processo de decisão ao recomendar ações ou cursos de ação a quem vai

tomar decisão“ (GOMES et al, 2004).

“… é um mito que a Análise Multicritério de Decisão pode dar a resposta

‘certa’, simplesmente porque tal coisa não existe; ao invés disso, o objetivo

de uma boa Análise Multicritério de Decisão é facilitar o aprendizado do

tomador de decisão a respeito das muitas facetas de um problema, de forma

a ajudá-lo a identificar o melhor caminho a ser seguido” (BELTON &

STEWART, 2002).

33

O Apoio Multicritério à Decisão, através de seus vários métodos, é o meio pelo qual se

procura efetuar uma adequada simbiose entre a qualidade da informação disponível e a

qualidade do apoio para uma tomada de decisão (GOMES et al, 2002).

“Nas decisões em grupo, as preferências individuais podem ser

combinadas, de modo a resultar em uma decisão do grupo” (GOMES et al,

2002).

“A decisão do grupo é, assim, conseqüência de um intercâmbio de decisões

entre os membros do grupo, do qual emana a negociação de propostas

aceitáveis. Se o compromisso é obtido, elas são automaticamente

acordadas” (Gomes e Moreira, 1998 in GOMES et al, 2002).

“A metodologia multi-objetivo ou multicritério possui dois grandes ramos:

o ramo contínuo da decisão multicritério, conhecido como programação

multi-objetivo ou otimização vetorial, que se ocupa de problemas com

objetivos múltiplos, nos quais as alternativas podem adquirir um número

infinito de valores;

o ramo discreto ou decisão multicritério discreta (DMD), que analisa

problemas nos quais o conjunto de alternativas de decisão é formado por

um número finito e geralmente pequeno de variáveis” (GOMES et al, 2004).

“Os Métodos de Apoio Multicritério procuram esclarecer o processo de

decisão, tentando incorporar os julgamentos de valores dos agentes, na

intenção de acompanhar a maneira como se desenvolvem as preferências, e

entendendo o processo como aprendizagem” (GOMES et al, 2002).

“O trabalho de estruturação visa à construção de um modelo mais ou

menos formalizado, capaz de ser aceito pelos decisores como um esquema

de representação e organização dos elementos primários de avaliação, que

possa servir de base à aprendizagem, à investigação, à comunicação e à

discussão interativa com e entre os decisores” (GOMES et al, 2002).

34

“Os métodos e metodologias do AMD auxiliam os decisores a compreender

e a explicitar suas preferências junto às alternativas” (EARLEY et al, 2002

in GOMES et al, 2002).

“Os sistemas de suporte (ou apoio) à decisão agilizam sugestões com base

em algoritimos implementados via programação em computadores, porém

toda essa tecnologia seria de pouca validade se se esquecesse a

subjetividade inerente ao processo humano de tomada de decisão, ... objeto

de estudo do AMD” (GOMES et al, 2002).

“... a eficiência na tomada de decisão consiste na escolha da alternativa

que, tanto quanto possível, ofereça o(s) melhor(es) resultado(s); na

impossibilidade de escolher-se a melhor alternativa, devemos buscar o

conjunto de alternativas não dominadas (Ótimo de Pareto)... “


“O AMD é um enfoque utilizado como elemento central da análise de

decisões. Como tal lança mão de informação sobre o problema, tendo como

característica principal a análise de várias alternativas ou ações, sob

vários pontos de vista ou critérios. Para fazer essa análise, os decisores

freqüentemente têm de comparar as alternativas presentes no processo

decisório.

Assim, com o AMD propõe-se a clarificação do problema e a tentativa de fornecer respostas

para as questões levantadas em um processo decisório, segundo modelos definidos e claros. À

medida que a complexidade dos problemas vai aumentando, a análise do ponto de vista de um

único critério de julgamento das alternativas – também chamada ‘análise monocritério’ – não

tem sentido e faz-se a abordagem de problemas envolvendo vários pontos de vista pela

abordagem mais rica que constitui o AMD” (GOMES et al, 2002).

Uma metodologia de apoio à decisão “... deve ser baseada, acima de tudo, no bom senso, na

experiência e em técnicas de cálculo práticas e elementares, de forma a que retrate situações

complexas pelo uso de modelos que permitam melhor compreensão da realidade” (GOMES et

al, 2002).

35

“O AMD – Apoio Multicritério à Decisão não busca, portanto, uma solução

ótima para determinado problema, como acontece na Pesquisa Operacional

tradicional, mas uma solução de compromisso, em que deve prevalecer o

consenso entre as partes envolvidas” (GOMES et al, 2002).

“Os problemas complexos da tomada de decisões são comuns em uma

infinidade de áreas, tanto públicas quanto privada e desde tempos remotos

o homem tenta resolvê-los, apoiando em abstrações, heurísticas e

raciocínios dedutivos, a fim de guiar e validar suas escolhas. Tais

problemas podem se caracterizar por possuir, isoladamente ou em

conjunto, as seguintes características principais:

o os critérios definidos para a resolução do problema são, no mínimo,

dois, que conflitam entre si;

o a solução do problema depende de um conjunto de pessoas, cada uma

com seu próprio ponto de vista, muitas vezes conflitante com as demais

pessoas;

o alguns dos critérios são quantificáveis, enquanto outros somente o são

por meio de juízos de valor efetuados sobre uma escala;

o a escala para um determinado critério pode ser cardinal, verbal ou

ordinal, dependendo dos dados disponíveis e da própria natureza dos

critérios”. (GOMES et al, 2004).

2.2. OS COMPONENTES DE UM MODELO DE DECISÃO MULTICRITÉRIO

2.2.1. PROBLEMA E TIPOS DE PROBLEMÁTICA

“Quando a escolha de uma determinada alternativa depende da análise de

diferentes pontos de vista ou ‘desejos’, denominados critérios, o problema

de decisão é considerado um problema multicritério” (GOMES et al, 2002).

36

Quando o conjunto de alternativas de um problema é finito, o problema de decisão é

denominado discreto. Caso contrário, ele é dito contínuo (GOMES et al, 2002).

“No contexto do apoio à decisão, o resultado pretendido em determinado problema pode ser

identificado entre quatro tipos de problemática de referência, descritas a seguir:

a. Problemática .P : tem como objetivo esclarecer a decisão pela escolha de um

subconjunto tão restrito quanto possível, tendo em vista a escolha final de uma única

ação.Esse conjunto conterá as ‘melhores ações’ ou as ações ‘satisfatórias’. O

resultado pretendido é, portanto, uma escolha ou um procedimento de seleção;

b. Problemática .P : tem como objetivo esclarecer a decisão por uma triagem

resultante da alocação de cada ação a uma categoria (ou classe). As diferentes

categorias são definidas a priori com base em normas aplicáveis ao conjunto de

ações. O resultado pretendido é, portanto, uma triagem ou um procedimento de

classificação;

c. Problemática .P : tem como objetivo esclarecer a decisão por um arranjo obtido

pelo reagrupamento de todas ou parte (as mais satisfatórias) das ações em classes de

equivalência. Essas classes são ordenadas de modo completo ou parcial, conforme as

preferências. O resultado pretendido é, portanto, um arranjo ou um procedimento de

ordenação;

d. Problemática .P : tem como objetivo esclarecer a decisão por uma descrição, em

linguagem apropriada, das ações e de suas conseqüências. O resultado pretendido é,

portanto, uma descrição ou um procedimento cognitivo” ( GOMES et al, 2002).

Em suma, “... dado um problema de decisão, uma das seguintes problemáticas é abordada pela

DMD – Decisão Multicritério Discreta:

Problema tipo (P): selecionar a ‘melhor’ alternativa ou as ‘melhores’ alternativas;

Problema tipo (P): aceitar alternativas que parecem ‘boas’ e descartar as que

parecem ‘ruins’, ou seja, realizar uma classificação das alternativas;

37

Problema tipo (P): gerar uma ordenação das alternativas;

Problema tipo (P): realizar uma descrição das alternativas."


"Estas problemáticas não são independentes entre si, pois parece lógico

pensar que a ordenação das alternativas (P) pode servir de base para

resolver problemas de seleção de melhor alternativa (P)”

(GOMES et al,2004).

2.2.2. AS ALTERNATIVAS

No processo de decisão, o decisor irá se deparar com um conjunto de alternativas, as quais se

presume sejam diferentes, exaustivas e excludentes. “A exaustividade das Alternativas supõe

que, se o decisor introduz uma nova alternativa ao conjunto de escolha, em princípio, deverá

reformular o modelo com o novo conjunto...” (GOMES et al, 2004).

“... a alternativa selecionada dependerá, em última instância, da

informação introduzida pelo decisor no processo. Essa informação, em

forma de juízos de valor, é fundamentalmente subjetiva e obedece à

estrutura interna de preferências do decisor” (GOMES et al, 2004).

2.2.3. OS ATORES DE UM PROCESSO DECISÓRIO

O Decisor corresponde a um “... indivíduo ou grupo de indivíduos que, direta ou

indiretamente, proporciona o juízo de valor final que poderá ser usado no momento de avaliar

as alternativas disponíveis, com o objetivo de identificar a melhor escolha” (GOMES et al, 2004).

“(O Decisor)... pode envolver indivíduos encarregados de analisar uma

decisão, ainda que esta seja tomada posteriormente, segundo

procedimentos que estes indivíduos desconhecem ou, inclusive,

desaprovam” (GOMES et al,2004).

38

O(s) Facilitador(es) “... é (são) um (os) líder(es) experiente(s) que deve(m) focalizar a(s)

sua(s) atenção(ões) na resolução do(s) problema(s), coordenando os pontos de vista do(s)

decisor(es), mantendo o(s) decisor(es) motivado(s) e destacando o aprendizado no processo

de decisão. Tem como papel esclarecer e modular o processo de avaliação e/ou negociação

conducente à tomada de decisão” (GOMES et al, 2002).

O Analista é uma pessoa (ou conjunto de pessoas ou equipe de trabalho) que, ao ser

encarregada de modelar o problema, “... desempenha um papel fundamentalmente objetivo,

auscultando as opiniões do decisor, tratando-as da maneira mais objetiva possível e

transferindo-as ao modelo para posterior utilização” (GOMES et al, 2004).

“Muito freqüentemente, o analista será um único indivíduo, que irá tanto

guiar e facilitar a exploração e o pensamento scobre os problemas

(estruturação e análise), como implementar os métodos de Análise

Multicritério de Decisão usando um ‘software’ pertinente”

(BELTON & STEWART, 2002).

2.2.4. ATRIBUTOS / CRITÉRIOS

As características que devem ser levadas em conta pelo agente decisor para efetuar uma

escolha sobre um conjunto de alternativas potenciais são denominadas Atributos. Quando a

esses Atributos acrescenta-se um mínimo de informação relativa às preferências desse agente

decisor, eles se convertem em Critérios (GOMES et al, 2002).

Quando se acrescenta a um Atributo (por exemplo, o “preço”, na decisão referente à compra

de um carro) uma informação referente às preferências do decisor ("ser a menor possível", por

exemplo), diz-se que esse Atributo passou a corresponder a um Critério. “Assim, de alguma

maneira, um Critério torna explicitas e operativas as preferências de um decisor quanto às

alternativas para um determinado Atributo” (GOMES et al, 2004).

39

“Formalmente, um critério g é uma função com valores reais definida sobre

um conjunto de ações potenciais A, de tal sorte que é possível se pensar ou

descrever o resultado da comparação entre duas ações a e b, segundo este

critério, a partir da comparação de dois números g(a) e g(b). Ao critério g

é associada, portanto, uma escala Eg, constituída de um conjunto ordenado

de valores reais, possíveis de serem assumidos por esta função. Desta

forma, um critério g pode ser visto como um modelo, a partir do qual é

possível, por exemplo, fundamentar uma proposição do tipo:

g(b) > g(a) b Pg a,

onde Pg é uma relação binária com o conteúdo semântico ‘é preferível a,

relativamente às dimensões levadas em conta na definição de g’ ”

(SANTOS, 2004).

2.2.4.1. Tipos de Critérios (Quantitativos x Qualitativos)

“Os critérios de decisão podem ser quantitativos, quando correspondem a

atributos como preço, velocidade, área e outros, que são avaliados segundo

escalas numéricas bem definidas, ou qualitativos, como conforto,

qualidade, impacto ambiental e outros, para os quais não existem unidades

de medida definidas. A depender das pré-ordens estabelecidas a partir das

preferências do agente de decisão, os critérios podem ter, em um dado

problema, um sentido de maximização ou de minimização”


2.2.4.2. Mensuração dos Critérios

2.2.4.2.1 Escala

É possível pensar ou descrever o resultado da comparação entre duas alternativas com base na

comparação de dois números. A um critério pode ser associada, portanto, uma Escala

40

constituída de um conjunto ordenado de valores reais, possíveis de serem assumidos


“A Escala de avaliação é usada para quantificar critérios ou atributos, ou

quaisquer fatores que possam ser ordenados de forma subjetiva

(qualitativa) ou quantitativa. Uma vez escalonado o julgamento, uma

medida quantitativa pode (ou deve) ser incorporada na análise”


2.2.4.2.2 Normalização

Quando “... as escalas utilizadas na avaliação das alternativas são bastante heterogêneas, é

necessário que esses valores sejam normalizados, critério a critério, para que possam ser

comparados” (GOMES et al, 2002).

2.2.4.3. Pesos dos Critérios

“As medidas que expressam a importância relativa entre os critérios são

denominadas pesos dos critérios” (GOMES et al, 2002).

“A matriz de decisão, juntamente com o vetor de pesos, constitui toda a

informação necessária, em princípio, para a resolução dos problemas

multicritérios discretos” (GOMES et al, 2002).

“Para o decisor, em geral e em razão de suas preferências, alguns atributos

terão maior importância que outros. A medida da importância relativa dos

atributos para o decisor denomina-se peso ou ponderação”


41

2.2.4.4. Técnicas para Atribuição de Pesos

“... a atribuição de valores aos pesos dos critérios deve ser bastante

cuidadosa, tendo em vista sobretudo o caráter subjetivo desta tarefa. Afinal,

os pesos devem refletir, o mais fielmente possível, as preferências do agente

de decisão” (SANTOS, 2004).

“Existem diversa técnicas para atribuição de pesos aos critérios, algumas

diretas e outras envolvendo métodos mais sofistificados. Como exemplo de

técnicas diretas, podem ser citadas:

a. ordenação simples: o agente de decisão deve priorizar os critérios na

ordem de sua preferência. Ao critério menos importante associa-se o

valor 1, ao penúltimo, o valor 2, e assim sucessivamente. Ao critério

mais importante, deve-se então associar o valor n. Posteriormente, os

valores devem ser normalizados para que a soma seja igual a 1;

b. taxação simples: o agente de decisão deve valorar cada peso, utilizando

uma escala de medida previamente escolhida (0 a 5, 0 a 10, 0 a 100, por

exemplo). Posteriormente, os valores devem ser normalizados”


“Entre as técnicas mais sofistificadas, podemos citar, como exemplo, o

método que utiliza o conceito de auto vetor dominante de uma matriz de

comparações binárias entre os critérios. Esta técnica é utilizada no método

AHP (Saaty, 1994)” (GOMES et al, 2002).

2.2.4.5. Axiomas de uma Família de Critérios

“Para que uma Família de Critérios F possa desempenhar adequadamente

sua função de apoiar um processo decisório, estabelecendo preferências

sobre um conjunto de ações potenciais, três axiomas básicos de coerência

precisam ser respeitados. São eles os axiomas de exaustividade, da coesão e

da não redundância...” (GOMES et al, 2002).

42

Os Axiomas de Exaustividade, Coesão e Não Redundância podem ser assim conceituados:

Axioma de Exaustividade: uma Família de Critérios atende ao axioma da exaustividade “... se

os critérios escolhidos estão representando todos os atributos que devem realmente ser

considerados no problema” (SANTOS, 2004).

Axioma da Coesão: “... sejam a e b ações potenciais ligadas por uma relação segundo a qual

a é pelo menos tão boa quanto b (a P b, a Q b ou a I b). Se, por um motivo qualquer, ocorrer

aumento na performance de a, segundo um critério gk, permanecendo inalteradas as demais

performances gj(a), j k, então a ação a* assim obtida é tal que a sua relação com b se

processa pelo menos no mesmo nível de intensidade anteriormente existente, ocorrendo ou

não depreciação de alguma performance de b” (SANTOS, 2004).

Axioma da Não Redundância: “... considere-se um critério gk de F e a família F\{gk}

deduzida de F retirando-se este critério. Admita-se que os n-1 critérios de F\{gk} sejam

suficientes para prover a esta nova família o papel inicial de F. Diz-se então que gk é um

critério redundante, isto é, a sua retirada define uma família F\{gk} que satisfaz as duas

exigências de exaustividade e coesão. Ou seja, gk é fortemente dependente dos n-1 critérios

que constituem F\{gk}” (SANTOS, 2004).

Assim, uma Família de Critérios deve:

“... ( i ) verificar os axiomas de exaustividade, coesão e não redundância;

( ii ) possuir todos os pontos de vista julgados importantes, ou seja a

quantidade de critérios deve ser completa e exaustiva e deve conter

todos os critérios julgados relevantes para a decisão final

(exaustividade);

( iii ) ser operacional: a classificação das alternativas nesses critérios deve

permitir seu manuseio por algoritimos (exaustividade);

43

( iv ) ter as preferências parciais modeladas em cada critério, e cada

preferência deve estar de acordo com as preferências globais,

segundo Bouyssou (1996) (coesão);

( v ) ser coesa: estar de acordo com o objetivo (coesão);

( vi ) ser legítima e consistente: deve representar de forma clara e correta o

juízo de valores do(s) decisor(es) (coesão);

( vii ) excluir redundância, ou seja, um aspecto abordado por um critério

não poderá aparecer em outro critério; os critérios devem apresentar

independência para evitar a contagem dupla, segundo Bouyssou

(1996) (não redundância)”(GOMES et al, 2002).

2.2.4.6. Independência entre os Critérios

É desejável que uma Família de Critérios seja constituída de critérios independentes. A noção

de independência dos critérios está relacionada com três aspectos distintos: o primeiro diz

respeito à isolabilidade de cada critério, o segundo diz respeito à separabilidade de cada

subconjunto de critérios e o terceiro diz respeito à ausência de fatores que influenciam

conjuntamente vários critérios (independência de ordem estrutural).

No que diz respeito à isolabilidade de cada critério, a comparação entre duas alternativas

quaisquer, segundo um determinado critério, deve ser feita considerando-se apenas suas

respectivas performances segundo esse critério. Isto é, nenhum outro fator que não tenha sido

incluído no critério em que está sendo feita a comparação deve vir a influenciar o resultado

dessa comparação.

Um subconjunto de uma família de critérios é dito preferencialmente independente se as

preferências entre as alternativas que não diferem a não ser por suas performances segundo os

critérios desse subconjunto independem das performances segundo os critérios do

subconjunto complementar.

44

Numa Família de Critérios, podem existir dois ou mais critérios que apresentam uma ligação

de ordem estrutural. Esta ligação pode ser devida à presença de fatores (explícitos e/ou

implícitos) suscetíveis de influenciar conjuntamente as performances desse dois ou mais

critérios, ocasionando certa redundância. (GOMES et al, 2002).

“... quando os critérios são bem definidos e não redundantes, a hipótese de

independência entre os atributos é aceitável para alguns autores. Os

critérios devem preferencialmente ser independentes para que o decisor

expresse realmente preferências em um, sem referir-se a outros.

Informalmente, podemos dizer que a independência em preferências implica

a avaliação das ações de acordo com um critério sem a necessidade de se

referir a outro. A maioria dos métodos assume a hipótese de independência

em preferência” (GOMES et al, 2002).

2.3. A COMPARAÇÃO ENTRE AS ALTERNATIVAS DE UM MODELO

2.3.1. RELAÇÕES BINÁRIAS

“Com o objetivo de apoiar o processo decisório torna-se necessário

estabelecer certas condições que possam expressar as preferências do

agente de decisão quando da comparação entre duas ações potenciais.

Estas condições são definidas por relações binárias” (SANTOS, 2004).

Diante de duas alternativas, o tomador de decisão deve ser capaz de declarar qual delas

prefere, se ambas lhe resultam indiferentes ou se não consegue compará-las. “A expressão das

preferências do decisor, quando realiza comparações, é feita por Relações Binárias”


Relações Binárias são as condições que permitem “... expressar as preferências do agente de

decisão quando da comparação entre duas ações potenciais” (GOMES et al, 2002).

As propriedades clássicas de uma Relação Binária são: reflexividade, irreflexividade,

simetria, assimetria e transitividade (GOMES et al, 2002).

45

“Para uma representação realista das preferências de um agente de

decisão, quando na comparação entre duas alternativas, há quatro

Relações Binárias Fundamentais:

Indiferença (I): existem razões claras e positivas que justificam uma equivalência entre as

duas alternativas. A relação binária I é simétrica e reflexiva;

Preferência Estrita (P): existem razões claras e positivas que justificam uma preferência

significativa em favor de uma das duas alternativas. A Relação Binária P é assimétrica e

irreflexiva;

Preferência Fraca (Q): existem razões claras e positivas que não implicam uma preferência

estrita em favor de uma das alternativas, mas essas razões são insuficientes para se deduzir

seja uma preferência estrita em favor da outra, seja uma indiferença entre essas duas

alternativas (essas razões não permitem isolar uma das duas situações precedentes –

Indiferença e Preferência Estrita – como sendo a única apropriada). A Relação Binária Q é

assimétrica e irreflexiva;

Incomparabilidade (R): não existem razões claras e positivas que justifiquem uma das três

situações precedentes. A Relação Binária R é simétrica e irreflexiva “(GOMES et al, 2002).

“... a relação aRb, incomparabilidade entre a e b, significa que o agente de

decisão não teve informações suficientes para que pudesse definir os

valores das alternativas a e b, o que não pode ser encarado como

indiferença (aIb)” (GOMES et al, 2002).

“Já a noção de preferência fraca, aQb, significa que o agente de decisão

tem a convicção de que a alternativa b é não preferível à alternativa a, não

bPa, mas se encontra relutante entre aPb e aIb” (GOMES et al, 2002).

Nos métodos Electre I e Electre II, as relações de preferência não são necessariamente

transitivas. Poderia, por exemplo, ocorrer aPb, bPc e aRc, o “... que seria justificado pelo fato

de as alternativas a e c terem muito em comum com a alternativa b, para justificar a

preferência, mas pouco em comum entre si, de tal modo que o agente de decisão se reserve

46

quanto à sua preferência. Quanto à incomparabilidade, podemos também supor que não há

nenhuma razão para que ela seja considerada transitiva” (GOMES et al, 2002).

As quatro Relações Binárias Fundamentais anteriormente citadas podem ser combinadas,

gerando algumas outras, dentre as quais cabe destacar a de Superação (S), na qual “... existem

razões claras e positivas que justificam uma preferência ou uma preferência fraca ou uma

indiferença entre as duas alternativas comparadas, mas sem que nenhuma separação

significativa seja estabelecida entre as situações de Preferência Estrita, de Preferência Fraca e

de Indiferença “ (GOMES et al, 2002). A Relação de Superação “... combina as situações de

preferência estrita, de preferência fraca e de indiferença, sem a possibilidade de distingui-las”


2.3.2. A RELAÇÃO BINÁRIA DE SUPERAÇÃO

“Uma alternativa a é dita superar outra alternativa b, se, levando em conta

a informação disponível sobre o problema e as preferências dos tomadores

de decisão, há um argumento suficientemente forte para sustentar a

conclusão de que a é pelo menos tão boa quanto b e nenhum argumento em

contrário suficientemente forte” (BELTON & STEWART, 2002).

“… nós podemos dizer que a supera a alternativa b se há evidência

‘suficiente’ que justifique uma conclusão de que a é pelo menos tão boa

quanto b, levando-se em conta todos os critérios” (BELTON &

STEWART, 2002).

Pode-se dizer que uma alternativa a supera uma alternativa b ( aSb ) quando essa alternativa a

é pelo menos tão boa quanto a alternativa b, ou seja:

aSb ( aPb ou aQb ou aIb ) (GOMES et al, 2002).

“Se é possível demonstrar que a é tão boa quanto, ou melhor, que b,

levando-se em conta um conjunto suficientemente grande de critérios, então

47

isto é considerado ser uma evidência em favor da afirmativa de que a

supera b (o ‘princípio da concordância’)” (BELTON & STEWART, 2002).

“Se b é fortemente preferível à a em um ou mais critérios, então isto é

considerado ser uma evidência contra a afirmativa de que a supera b (o

‘princípio da discordância’)” (BELTON & STEWART, 2002).

O Princípio da Concordância: “para uma relação aSbh (or bhSa) ser aceita, deve existir uma

maioria ‘suficiente’ de critérios em favor dessa afirmativa...” (MOUSSEAU et al, 2002).

O Princípio da Não Concordância: “quando as condições de concordância prevalecem,

nenhum dos critérios em minoria deve se opor à afirmativa aSbh (or bhSa) de um ‘modo muito

forte’ ” (MOUSSEAU et al, 2002).

As relações de superação são construídas com base nos princípios de concordância e de

discordância. Neste sentido, pode-se dizer que uma alternativa supera uma outra alternativa

quando:

a. uma maioria considerada suficiente de critérios apóia essa proposição

(princípio da concordância); e

b. a oposição da minoria de critérios não é considerada forte demais

(princípio da não discordância) (GOMES et al, 2002).

2.3.3. OS SISTEMAS RELACIONAIS DE PREFERÊNCIAS: ESCOLA AMERICANA X ESCOLA

FRANCESA

Segundo GOMES (2004), pode-se dizer que existe um Sistema de Relações de Preferências

de um decisor em relação a um conjunto de Alternativas se as Relações Binárias definidas

entre as Alternativas:

(i) podem ser consideradas como representações das preferências do decisor sobre as

alternativas;

48

(ii) são exaustivas, isto é, para qualquer par de alternativas verifica-se, pelo menos,

uma das Relações Binárias definidas;

(iii) são mutuamente excludentes, ou seja, para um par de alternativas nunca se

verificam duas relações distintas.

“A Teoria da Decisão Clássica fornece basicamente duas situações de

preferência, supostamente transitivas, designadas por preferência estrita (

P ) e por indiferença ( I ). Em outras palavras, a Teoria da Decisão

Clássica baseia-se no axioma da comparabilidade completa e transitividade

entre as alternativas” (GOMES et al, 2004).

Nos métodos da Escola Francesa, o sistema de preferências da Teoria da Decisão Clássica (P

e I) é incrementado com mais duas situações: incomparabilidade e preferência fraca,

compondo, dessa forma, o Sistema Fundamental de Relações de Preferência (SFRP)


“Na Teoria da Decisão Clássica, é comum considerar transitivas as relações P e I, isto é, aIb e

bIc aIc e aPb e bPc aPc ” (GOMES et al, 2004).

É muito arriscado aceitar “... conforme se verifica na Teoria da Decisão Clássica que uma

diferença positiva entre as avaliações das alternativas a e b, g(a) – g(b), fosse

automaticamente traduzida como uma preferência de a em relação à b” (GOMES et al, 2004).

“Uma forma de delimitar com maior precisão as situações de preferência

consiste em estabelecer alguns parâmetros que funcionam como limites de

tolerância para a transição de uma situação de preferência a outra, quando

duas alternativas são comparáveis ” (GOMES et al, 2004).

Nos Métodos da Escola Francesa, “... o axioma clássico da comparabilidade completa e

transitividade cede lugar ao da comparabilidade parcial, que define as relações entre duas

alternativas (ou uma combinação de duas ou três) como uma das quatro relações descritas no

Sistema Fundamental de Relações de Preferência...” (GOMES et al, 2004).

49

“Em alguns casos, pode ser útil a combinação de duas ou três das situações

fundamentais... Os métodos Electre utilizam a combinação de superação”


“... a superação significa uma combinação de três relações do Sistema

Fundamental de Relações de Preferência: Indiferença, Preferência Fraca e

Preferência Estrita” (GOMES et al, 2004).

…”Há dois aspectos chave na definição de uma relação de superação que a

distingue das relações de preferência correspondentes a funções de valor.

São eles:

A ênfase está na força da evidência (ou credibilidade) da afirmativa de que ‘a é pelo menos

tão boa quanto b’, ao invés de na força da preferência per si...

Segue-se do ponto imediatamente anterior que, mesmo quando nem a nem b superam uma à

outra, uma situação de indiferença não é necessariamente implicada. Ao se compararem

duas alternativas, então, quatro situações podem aparecer (em oposição às três implicadas

pela estrita aderência à função de valor): uma preferência definida por uma das alternativas

sobre a outra, indiferença, ou ‘incomparabilidade’ ”


2.3.4. ESTRUTURAS DE PREFERÊNCIAS: O LIMITE DE PREFERÊNCIA ( P ) E O LIMITE DE

INDIFERENÇA ( Q )

As principais Estruturas de Preferências sobre um conjunto de Alternativas são as seguintes:

Estrutura de Pré-ordem completa: “... corresponde à noção intuitiva de classificação com

possibilidade de empate” (GOMES et al, 2004). “A estrutura de pré-ordem completa supõe as

propriedades a seguir:

ausência de incomparabilidade;

transitividade de P (ou >) e de I (ou ~)” (GOMES et al,2004).

50

Estrutura de Pré-ordem parcial: “Uma estrutura de pré-ordem parcial generaliza a estrutura

de pré-ordem completa, já que admite a incomparabilidade na classificação, conservando a

transitividade” (GOMES et al, 2004).

Estrutura de Pseudo-ordem: “ Um sistema de relações de preferência do tipo ( I, Q, P )

possui uma estrutura de pseudo-ordem” (GOMES et al, 2004).

“No Modelo Verdadeiro-Critério se supõe que, a, b A:

a Pg b g(a) > g(b) e

a Ig b g(a) = g(b),

onde Pg é uma relação binária com o conteúdo semântico ‘é estritamente preferível a, segundo

o critério g’ e Ig é uma relação binária com o conteúdo semântico ’é indiferente a, segundo o

critério g’ ” (GOMES et al, 2004).

No Modelo Verdadeiro Critério, qualquer diferença de avaliação de duas alternativas com

relação a um determinado critério implica uma situação de preferência estrita, enquanto que a

situação de indiferença ocorre apenas quando as avaliações das duas alternativas assumem o

mesmo valor. “Neste tipo de modelo, o Sistema de Relações de Preferência ( P , I ) é uma pré-

ordem completa” (GOMES et al, 2004).

Para evitar que qualquer diferença de avaliação entre duas alternativas, por menor que seja,

implique uma situação de preferência estrita, o Modelo Quase-Critério contempla a existência

de um limite de indiferença ( q ) que representa o maior desvio de avaliação entre duas

alternativas compatível com uma situação de indiferença entre elas. “... o sistema de relações

de preferência ( P, I ) é uma quase ordem (se q for constante) ou uma ordem de intervalo (se q

for variável)” (GOMES et al, 2004).

51

“No Modelo Quase-Critério, supondo-se que g(a) > g(b), tem-se:

a Pg b g(a) - g(b) > q(g(b))

a Ig b g(a) - g(b) q(g(b))” (GOMES et al, 2004).

No Modelo Pseudo-Critério, “... para evitar a passagem brusca de indiferença à preferência

estrita, estabelece-se um modelo com dois limites, sendo um de indiferença q e o outro de

preferência estrita p. Assim como o limite de indiferença, o valor de p pode ser constante ou

variável” (GOMES et al, 2004). O Sistema de Relações de Preferência ( I, Q, P) de tal modelo

é uma pseudo-ordem.

“No Modelo Pseudo-Critério, supondo-se que g(a) g(b), tem-se:

a Pg b g(a) - g(b) > p(g(b))

a Qg b q(g(b)) < g(a) - g(b) p(g(b))

a Ig b g(a) - g(b) q(g(b))” (GOMES et al, 2004).

2.3.5. CARACTERÍSTICAS DOS PRINCIPAIS MÉTODOS DO TIPO ELECTRE

Os principais Métodos do tipo Electre e suas respectivas características são descritas na tabela

a seguir.

52

Características dos Principais Métodos do Tipo Electre

Método Tipo de Problema Tipo de Critério Pesos Veto

Electre I Seleção Verdadeiro Critério SIM SIM

Electre IS Seleção Pseudo Critério SIM SIM

Electre Tri Classificação Pseudo Critério SIM SIM

Electre II Ordenação Verdadeiro Critério SIM SIM

Prométhée Ordenação Pseudo Critério SIM SIM

Electre III Ordenação Pseudo Critério SIM SIM

Electre IV Ordenação Pseudo Critério NÃO SIM

(GOMES et al, 2002)

2.3.5.1. Limite de Veto

O Limite de Veto, que pode ser definido para cada critério, corresponde a um valor máximo

admitido para as diferenças de avaliação entre duas alternativas, a partir do qual não será

aceita a proposição aSb (GOMES et al, 2002).

2.3.5.2. Matriz de Performance

Na Matriz de Performance, cada linha expressa as avaliações ou performances de uma

determinada alternativa com relação a todos os critérios considerados, enquanto que cada

coluna, por sua vez, expressa as performances de todas as alternativas com relação a um

determinado critério (GOMES et al, 2002).

“As performances das alternativas podem ser obtidas por uma medida

direta lida sobre uma escala de unidades bem definidas, como no caso de

grandezas tais como custo, distância, tempo, etc, utilizadas no caso de

critérios quantitativos. As avaliações podem também ser feitas por

julgamentos de valor associados a uma escala ordinal ou cardinal

previamente escolhida, no caso de critérios qualitativos” (SANTOS, 2004).

53

2.3.6. O CONCEITO DE DOMINÂNCIA.

“Uma alternativa é considerada dominada quando existe uma outra

alternativa que a supera em um ou mais critérios e iguala-se aos demais; o

princípio da dominância é usado para eliminar uma alternativa que seja

claramente inferior à outra alternativa” (GOMES et al, 2002).

Uma alternativa a domina uma alternativa b, quando, em todos os critérios considerados, as

performances da alternativa a são pelo menos iguais às da alternativa b, ou seja, quando:

Fjbgag jj , (GOMES et al, 2002).

2.3.7. ÍNDICE DE CONCORDÂNCIA

A cada par de alternativas podemos associar um Índice de Concordância Global, que,

variando entre 0 e 1, mede a força dos argumentos em favor da afirmativa de que uma das

alternativas supera a outra (GOMES et al, 2002).

O Índice de Concordância Global representa a força dos argumentos favoráveis à afirmativa

de que uma alternativa a supera uma outra alternativa b (aSb) (GOMES et al, 2002).

A concordância ocorre “... quando um subconjunto significativo dos critérios considera a

alternativa a (fracamente) preferível à b” (GOMES et al, 2004).

2.3.8. ÍNDICE DE DISCORDÂNCIA

Na verificação de uma proposição do tipo aSb , podemos ter critérios em favor de b que

traduzam uma preferência tal de b sobre a que coloca em dúvida a afirmativa anterior. Nesse

caso, justificamos a definição de um Índice de Discordância Global que, também variando

54

entre 0 e 1, é tão maior quanto maior for a preferência de b sobre a, segundo ao menos um

critério (GOMES et al, 2002).

O Índice de Discordância procura levar em conta o fato de que pode existir pelo menos um

critério em favor da alternativa b que possa colocar em dúvida a afirmativa de que aSb


O Índice de Discordância Global representa a força dos argumentos favoráveis à afirmativa de

que uma alternativa a não supera uma outra alternativa b (não aSb) (GOMES et al, 2002).

A discordância ocorre “... quando não há critérios em que a intensidade da preferência da

alternativa b em relação à a ultrapasse um limite aceitável” (GOMES et al, 2004).

2.4. MODELOS DE DECISÃO MULTICRITÉRIO

“O(s) ator(es) do processo de decisão que julgue(m) conveniente usar a metodologia

multicritério para auxiliá-lo(s) a estruturar seu(s) problema(s) e posteriormente priorizar /

escolher as alternativas factíveis deverá(ão):

a) definir e estruturar o problema;

b) definir o conjunto de critérios e/ou atributos que serão utilizados para classificar as

alternativas;

c) escolher se utilizará(ão) métodos discretos ou contínuos. Se optar(em) por métodos

discretos (concebidos para trabalhar com um número finito de alternativas), deverá(ão)

optar entre a Escola Francesa e a Escola Americana;

d) identificar o sistema de preferência do(s) decisor(es);

e) escolher o procedimento de agregação” (GOMES et al, 2002).

55

“O Modelo Construtivista:

f) facilita construir o modelo de preferências dos decisores, para o momento e a situação em

estudo, com o objetivo de fazer recomendações;

g) permite o envolvimento dos atores do processo de decisão durante todas as fases do

processo de apoio à decisão; as decisões são tradução dos valores dos decisores. Os atores

aprendem juntos sobre o problema enfocado;

h) permite levar em conta os aspectos subjetivos do grupo de decisores”(GOMES et al,

2002).

“O Modelo Prescritivista:

a) descreve primeiramente um modelo de preferências, para depois fazer prescrições com

base em hipóteses normativas que são validadas pela realidade descrita;

b) restringe o envolvimento dos atores do processo de decisão à estruturação do problema”


Os juízos de valores “... são os elementos-chave para a construção de um modelo de apoio à

decisão. O Modelo de Apoio à Decisão visa modelar a importância que o decisor atribui aos

critérios, atributos, objetivos e alternativas. Esses valores são subjetivos, pois dependem de

cada pessoa” (GOMES et al, 2002).

Ao se utilizar um modelo de apoio à decisão, cabe lembrar que “... a) pessoas diferentes

podem interpretar o mesmo acontecimento de forma diferente e b) pensamentos, avaliações e

sentimentos não são imutáveis, são alterados após a assimilação de uma outra informação”

(GOMES et al, 2002). Neste sentido, as sugestões decorrentes da aplicação de um modelo de

apoio à decisão devem ser consideradas como válidas para um determinado período de tempo.

Ao longo do tempo, as sugestões do modelo podem vir a se alterar, em função de mudanças

nos juízos de valores dos decisores, disponibilidade de mais informações, alterações no meio

ambiente em que se situa o problema analisado, etc...

56

2.5. PAMC - PROCEDIMENTOS DE AGREGAÇÃO MULTI-CRITÉRIO: ESCOLA

AMERICANA X ESCOLA FRANCESA

“Um PAMC é uma regra que permite estabelecer, a partir de uma matriz de

performances (matriz de decisão) e de informações intercritérios, um ou

mais sistemas relacionais de preferência sobre um conjunto A de ações

potenciais. Os sistemas relacionais citados acima podem ser do tipo (I, P),

(I, Q, P), (I, P, R), (S, R), etc...” (SANTOS, 2004).

A Teoria da Utilidade Multiatributo assume que:

a) todos os estados são comparáveis. Não existe a incomparabilidade entre duas alternativas.

Permite duas formas de comparação entre alternativas: preferência e indiferença;

b) pressupõe a existência de transitividade na relação de preferência e na relação de

indiferença;

c) facilita o estabelecimento de hierarquias (GOMES et al, 2002).

“A Escola Americana utiliza modelos descritivistas e prescritivistas,

enquanto a Escola Européia usa modelos construtivistas”


“ Quando um sistema relacional de preferência estabelecido exclui toda

relação de incomparabilidade (R) e satisfaz a propriedade transitiva,

dizemos que o Procedimento de Agregação Multicritério (PAMC) visa à

construção de um critério único de síntese. Os PAMC assim definidos dão

origem aos métodos que constituem a denominada Escola Americana do

Apoio Multicritério” (GOMES et al, 2002).

No PAMC da Escola Americana, o modelo de preferência global baseia-se em um critério

único de síntese, construído com base na agregação das performances obtidas em todos os

critérios. Nos PAMC assim definidos, fazemos a comparação entre as alternativas, de forma

57

global, com base nos valores obtidos para critério único de síntese. Quanto maior o valor

obtido no critério único de síntese, melhor será considerada a alternativa (GOMES et al,

2002).

Na Teoria da Utilidade Multiatributo, a relação de preferências básicas comporta apenas uma

situação de preferência ( P ) e uma situação de indiferença ( I ). “Na opinião do tomador de

decisões, duas alternativas quaisquer a e b podem ser comparadas, no sentido de que uma e

somente uma dessas afirmações é verdadeira:

a) a é preferível a b, aPb;

b) b é preferível à a, bPa;

c) a é indiferente à b, aIb.

Se a é preferível a b e b é preferível a c, então a deve ser preferível a c (transitividade de

preferência).Se a é indiferente a b e b é indiferente a c, então a deve ser indiferente a c

(transitividade da indiferença)” (GOMES et al, 2002).

“A construção de um critério único de síntese confere ao modelo de preferência global duas

propriedades que o caracterizam:

toda relação de incomparabilidade é excluída;

a propriedade transitiva é sempre satisfeita” (SANTOS, 2004).

“... a eliminação sistemática da relação de incomparabilidade é uma

característica bastante restritiva, nos problemas multicritério reais, tendo

em vista a qualidade, muitas vezes discutível, dos dados (performances das

alternativas) e a presença eventual de diversos atores com sistemas de

valores muito contrastantes” (SANTOS, 2004).

“Os PAMC que não utilizam um critério único de síntese são os que se

baseiam no conceito de relação de superação ou sobreclassificação S... “


58

Nos Métodos da Escola Francesa, a modelagem de preferências:

a) permite ordenar (pelo menos parcialmente) as alternativas em termos relativos, não sendo

no entanto possível a indicação do mérito global de cada alternativa;

b) permite quatro formas básicas de comparação entre as alternativas (preferência forte,

preferência fraca, indiferença e incomparabilidade), além de cinco outras formas

combinadas, entre as quais se destaca a de sobreclassificação;

c) não necessita de uma função utilidade para caracterizar a dominância de uma alternativa

sobre outra, utilizando-se, para tanto, de comparações paritárias entre as alternativas;

d) não pressupõe transitividade: pressupõe subordinação e análise paritária


“... caso o sistema relacional de preferência estabelecido permita a relação

de incomparabilidade ( R ) e não necessariamente satisfaça a propriedade

transitiva, dizemos que o PAMC visa à construção de uma relação de

superação (S). Os PAMC assim definidos dão origem aos métodos que

constituem a denominada Escola Francesa do Apoio Multicritério à

Decisão” (GOMES et al, 2002).

“A utilização da relação de superação confere ao modelo de preferência global duas

propriedades que o caracterizam e que o tornam bastante flexível:

a possibilidade de existir incomparabilidades entre alternativas;

a propriedade transitiva não é necessariamente respeitada” (SANTOS, 2004).

59

“Os métodos multicritério que utilizam o procedimento de agregação sem

critério único de síntese têm, portanto, como mecanismo básico as

comparações binárias entre alternativas, critério a critério... Estes métodos,

denominados do tipo ELECTRE, se diferenciam entre si em função do tipo

de problemática a que se propõem resolver, das informações inter-critérios

e intra-critérios utilizadas, bem como pela quantidade de relações de

sobreclassiflcação que são construídas e investigadas” (SANTOS, 2004).

Os PAMC de tais métodos se caracterizam por ser do tipo concordância-discordância. “Neste

tipo de PAMC, uma proposição do tipo a S b, a Q b, a P b ou a I b pode ser recusada, desde

que, segundo algum critério gj de C(bPa), a diferença gj(b) – gj(a) seja considerada muito

elevada. Nesta situação, um limite de veto(vj) deverá ser estabelecido para cada critério”

(SANTOS, 2004).

2.6. FATORES A SEREM CONSIDERADOS NA ESCOLHA DE UM MÉTODO.

“Tendo em vista a grande variedade de métodos multicritério existentes,

torna-se necessário que o analista ou 'homem de estudo' tenha uma visão

crítica dos mesmos, de forma a adequar a sua escolha às características do

problema em questão. Além de levar em conta, nessa opção, a problemática

objeto da decisão e os tipos de informações intercritérios e intracritérios

que serão utilizados, o analista de decisão deve analisar a conveniência de

se adotar um método baseado num procedimento de agregação com ou sem

critério único de síntese” (SANTOS, 2004).

“Onde os termos de referência e/ou cultura do grupo são tais que... o

objetivo principal é prover sumários sucintos, relacionando, para

tomadores de decisão em um nível mais elevado, os prós e os contras de

cursos alternativos de ação, então os métodos de superação... podem ser

particularmente úteis” (BELTON & STEWART, 2002).

60

“... Algumas condições que caracterizam um contexto favorável à utilização de método

baseado num PAMC sem critério único de síntese (Escola Francesa):

a) a existência de critérios qualitativos nos quais as diferenças de performances intercritérios

não tenham significado comparativo no que diz respeito a uma gradação de preferências;

b) a natureza dos critérios é fortemente heterogênea e acarreta a avaliação das performances

das alternativas nas mais diferentes escalas e unidades;

c) a compensação de uma perda segundo um critério representado por um ganho segundo

outro critério efetua-se de forma complexa e em ligação com sistemas de valores não

necessariamente considerados na modelagem do problema;

d) a necessidade de utilização de pseudocritérios para obtenção das preferências globais”


2.7. ANÁLISE DE SENSIBILIDADE E ANÁLISE DE ROBUSTEZ

É importante “... a realização de uma Análise de Sensibilidade para

verificar de que forma as variações introduzidas nos parâmetros

característicos do método influenciam os resultados obtidos”


“Uma Análise de Estabilidade tem por objetivo verificar a velocidade com

que uma solução se degrada a um nível predeterminado. Isto é, num

problema multicritério, a solução encontrada apresenta:

a) estabilidade fraca, se, após a análise de sensibilidade, a melhor solução

permanece dentro do conjunto de soluções não dominadas;

b) estabilidade forte, se, após a análise de sensibilidade, o conjunto de

soluções não dominadas não se altera” (GOMES et al, 2002).

61

Por outro lado, “... uma Análise de Robustez tem por objetivo verificar até que ponto, após

uma análise de sensibilidade, a pré-ordem encontrada no conjunto de soluções não dominadas

não se altera” (GOMES et al, 2002).

62

33.. RREEFFEERREENNCCIIAALL TTEEÓÓRRIICCOO SSOOBBRREE OOSS MMÉÉTTOODDOOSS EELLEECCTTRREE

“O objetivo (de um modelo de superação) não deve ser nem descrever o

que os tomadores de decisão fazem fazer, nem prescrever o que eles devem

fazer; a ênfase deve ser em dar suporte aos tomadores de decisão na

construção de suas preferências entre as alternativas sob consideração.

Como indicado anteriormente, uma filosofia construtivista é mais fácil e

utilmente incorporada em outras metodologias” (BELTON & STEWART,

2002).

Os Métodos da Escola Francesa de Apoio Multicritério à Decisão “... admitem um modelo

mais flexível do problema, pois não pressupõem, necessariamente, a comparação entre as

alternativas e não impõem ao analista de decisão uma estruturação hierárquica dos critérios

existentes” (GOMES et al, 2004).

“Os métodos Electre fazem parte dos denominados Métodos de Superação,

pois eles têm, como conceito teórico central, as relações de superação.

Esses métodos se diferenciam entre si pela problemática que tentam

resolver, pelas informações inter e intracritérios utilizadas e pela

quantidade de relações de superação construídas e pesquisadas”


“O ponto de partida para a maioria dos métodos de superação é uma

matriz de decisão que descreve a performance das alternativas a serem

avaliadas com relação aos critérios identificados” (BELTON &

STEWART, 2002).

Nos métodos de superação, “… o produto de uma análise não é um valor para cada

alternativa, mas uma relação de superação em um conjunto de alternativas” (BELTON &

STEWART, 2002).

“… (nos modelos de superação) deve ser possível ordenar as alternativas

considerando-se um critério, independentemente das performances em

termos dos outros critérios” (BELTON & STEWART, 2002).

63

“Os métodos Electre consideram os pesos como uma medida da

importância que cada critério tem para o decisor, e não como uma taxa

marginal de substituição, visto que as avaliações de cada alternativa nos

diferentes critérios não se reúnem em uma avaliação global”


Nos métodos de superação, “… aos critérios foram alocados pesos de modo que um valor

mais alto indica uma maior ‘importância’. Diferentemente dos pesos usados em funções de

valor, no entanto, estes não representem ‘trade-off’. A interpretação psicológica dos pesos não

é, de fato, muito bem definida, embora eles possam ser interpretados como uma forma de

‘poder de voto’ alocado a cada critério” (BELTON & STEWART, 2002).

O princípio de concordância é usualmente feito operacional por alguma forma de

procedimento de voto par a par baseado em pesos. Para cada critério é alocado um peso que

reflete a sua importância. Então, para cada par de alternativas a e b, cada critério na verdade

representa um ‘voto’ a favor ou contra a afirmativa de que ‘a é pelo menos tão boa quanto b’.

Os métodos de superação diferem entre si de acordo como este voto é exercido...”


“Em algum sentido, talvez, a proporção do total de votos que suporta a

afirmativa de que ‘a é pelo menos tão boa quanto b’ oferece uma medida de

concordância, ou seja, da evidência que dá suporte à afirmativa”


“O Princípio da Discordância permite que uma performance

suficientemente pobre em um critério particular possa vir a ‘vetar’ a

aceitação de uma alternativa, a despeito de quão bem tenha sido sua

performance nos outros critérios” (BELTON & STEWART, 2002).

Os métodos Electre, com exceção do Electre IV (ver tabela a seguir), empregam a informação

dos pesos com a finalidade de construir índices de concordância e/ou de discordância


64

“Os métodos ELECTRE estão baseados na avaliação de dois índices,

nomeadamente o índice de concordância e o índice de discordância,

definidos para cada par alternativas a e b...” (BELTON & STEWART,

2002).

“O índice de concordância... mede a dimensão do suporte, fornecido pela

informação disponível, para a hipótese de que a é pelo menos tão boa

quanto b. O índice de discordância... mede a dimensão da evidência contra

esta hipótese” (BELTON & STEWART, 2002).

As características principais dos Métodos da Família Electre podem ser visualizadas na tabela

a seguir.

Tabela 3.1 - Versões dos Métodos da Família Electre

Versão Tipo de Problema Tipo de Critério Utiliza Pesos

I Seleção Simples Sim

II Ordenação Simples Sim

III Ordenação Pseudo Sim

IV Ordenação Pseudo Não

IS Seleção Pseudo Sim

TRI Classificação Pseudo Sim


Em termos gerais, as etapas a serem seguidas na construção de modelos baseados nos

métodos Electre são as seguintes:

a obtenção das avaliações do(s) agente(s) decisor(es) para as diversas alternativas em

relação aos critérios;

a construção das relações de superação;

a exploração das relações de superação, com o objetivo de selecionar, ordenar ou

classificar as alternativas segundo a sua dominância (GOMES et al, 2004).

65

44.. RREEFFEERREENNCCIIAALL TTEEÓÓRRIICCOO SSOOBBRREE OO EELLEECCTTRREE TTRRII

4.1. A PROBLEMÁTICA DE CLASSIFICAÇÃO

“Em uma dada situação de decisão, é possível formular o problema em

diferentes termos. Três diferentes ‘problemáticas’, ou seja, tipos de

problemas (escolha, classificação e ordenação) podem guiar o analista na

estruturação do problema” (MOUSSEAU et al, 2002).

Na problemática de classificação, “... cada alternativa é considerada independentemente das

outras, de forma a se determinar seu valor intrínseco por meio de comparações, consideradas

as normas ou referências...” (MOUSSEAU et al, 2002).

“A problemática de classificação... se refere a um julgamento absoluto. Ela

consiste em alocar cada alternativa em uma das categorias pré-existentes,

as quais são definidas pelas normas ou elementos típicos da categoria. A

alocação de uma alternativa ak resulta da avaliação intrínseca de ak , tendo

por base os critérios e as normas definidoras das categorias (a alocação de

ak em uma categoria específica não influencia a categoria em que outra

alternativa deva ser alocada)” (MOUSSEAU et al, 2002).

“Problemas de Classificação Multicritério (PCMC) diferem da abordagem

de classificação padrão; as categorias consideradas aqui são definidas a

priori e não resultam da análise. Estas categorias são usualmente

concebidas de tal forma que alternativas alocadas à mesma categoria

devem ser tratadas identicamente” (MOUSSEAU et al, 2002).

“Electre Tri é para uso em problemas de classificação. O procedimento

original foi concebido para alocar as alternativas em uma dentre três

categorias (daí o nome) – aceita, negada ou indeterminada. Isto foi então

estendido para uso em problemas de classificação nos quais existem mais

de três categorias” (BELTON & STEWART, 2002).

66

“O Método Electre Tri considera a problemática (P)..., ou seja,

classifica as diversas alternativas para a solução de um problema por meio

da comparação de cada alternativa potencial com uma referência estável

(padrão/alternativa de referência)” (GOMES et al, 2004).

“Na raiz do método (Electre Tri), está um procedimento baseado na

relação de superação valorada do Electre III, a qual é definida pelo Índice

de Credibilidade S (a, b). As categorias são ordenadas e definidas por um

conjunto de alternativas de referência, ou performances limítrofes 0c ,

c1,…, c

k, onde c

x corresponde a uma alternativa hipotética com nível de

performance Zi (cx) para i = 1,…,m. A Categoria C

x, a qual é limitada

abaixo e acima pelas performances limítrofes cx-1

e cx , respectivamente,

define um nível de performance maior que o da categoria Cx-1

. As

performances limítrofes devem ser determinadas através de consulta junto

aos tomadores de decisão” (BELTON & STEWART, 2002).

“Na verdade, as alternativas de referência são fictícias e definidas para

limitar as diversas categorias. Nesse caso, cada categoria é limitada

inferior e superiormente por duas alternativas de referência. Assim, cada

uma das alternativas de referência serve de limite, superior e inferior, a

duas Categorias” (GOMES et al, 2004).

“Para um dado critério i, a alternativa a será localizada em uma

determinada categoria, em função de sua avaliação gi (a)” (GOMES et al, 2004).

Os diferentes critérios que se entende devam ser levados em conta em um problema de

decisão são considerados, a partir de um processo conhecido como Procedimento de

Agregação Multicritério (PAM). Estabelece-se, então, para uma alternativa a, suas relações de

superação com cada uma das alternativas de referência, permitindo-se, assim, sua alocação na

Categoria mais adequada (GOMES et al, 2004).

67

“A utilização dos métodos Electre III e Electre Tri ocorre a partir da

agregação dos diferentes critérios de avaliação, com o objetivo de obter

uma ponderação global do desempenho da alternativa a ser valorizada”


4.2. A MODELAGEM DE PREFERÊNCIAS

“… um critério g é uma função de valores reais de A em , tal que a comparação de um par

qualquer de alternativas a e b pode ser expressa na comparação de dois valores g(a) e g(b)”

(MOUSSEAU et al, 2002).

“Idealmente, para que seja possível a comparação de um par qualquer de alternativas a e b em

A, um critério g deve ser construído, de tal forma que:

g(a) = g(b) aIgb

g(a) > g(b) aPgb,

onde Ig e Pg denotam as relações de indiferença e de preferência estrita com relação ao critério

g” (MOUSSEAU et al, 2002). O modelo definido por estas equações é nomeado um modelo

verdadeiro-critério.

“Em situações práticas, as avaliações de alternativas são muito freqüentemente sujeitas à

imprecisão, incerteza e má determinação. Conseqüentemente, uma pequena diferença de

avaliação g(a) – g(b) pode também implicar uma situação de indiferença ... É então mais

razoável e prudente considerar um modelo de critério mais geral ... no qual a função g seja

construída de tal forma que: g(a) g(b) aSgb, onde aSgb significa ‘a é pelo menos tão boa

quanto b’ (ou a supera b) de acordo com o critério g.

68

De modo a levar em conta a imprecisão, incerteza e má determinação dos dados, é comum

usar faixas de tolerância que identificam os limites entre situações de indiferença e

preferência estrita. Dois valores q e p são introduzidos, de tal forma que:

g(a) – g(b) q a Ig b

q g(a) – g(b) p a Qg b

g(a) - g(b) p a Pg b,

onde Qg denota a relação de preferência fraca com referência ao critério g. Uma relação de

preferência fraca é uma situação intermediária que registra a hesitação entre a situação de

indiferença e preferência estrita: q e p são chamados limites de indiferença e de preferência,

respectivamente. No caso geral, estes limites podem variar com as avaliações”

(MOUSSEAU et al, 2002). O modelo definido pelas equações imediatamente acima é

chamado de modelo pseudocritério.

“No método Electre Tri, uma relação de superação é construída de forma a permitir a

comparação de uma alternativa a com uma alternativa de referência bh. Esta relação de

superação é construída através das seguintes etapas:

cálculo dos índices de concordância parciais cj (a, bh) e cj (bh, a);

cálculo dos índices de concordância globais C(a, bh) e C(bh, a);

cálculo dos índices de discordância parciais dj (a, bh) and dj (bh, a);

cálculo do procedimento de agregação multicritério baseado nos índices de

credibilidade (a,bh);

determinação de um nível de corte considerado razoável para o procedimento de

agregação multicritério, de forma a se obter a relação de superação decisiva”.


69

4.3. OS LIMITES DE PREFERÊNCIA, INDIFERENÇA E VETO

“qj (bh) especifica a maior diferença gj (a) – gj (bh) que preserva a

indiferença entre a e bh, considerando-se o critério gj; pj (bh) representa a

menor diferença gj (a) – gj (bh) compatível com a preferência em favor de

um critério gj” (MOUSSEAU et al, 2002).

“… em uma abordagem construtivista, parece ilusório tentar aproximar

‘valores verdadeiros’ para estes parâmetros. Estes limites de tolerância

devem ter ‘valores razoáveis’ cujos impactos devem ser estudados através

de uma análise de robustez. Tal análise consiste em explorar o impacto das

variações dos parâmetros na dimensão das conclusões resultantes”


“Existem situações nas quais a diferença de performances entre duas

alternativas a e b, segundo um critério discordante da proposição a S b, é

considerada suficientemente grande de tal forma que ultrapassa o limite de

compatibilidade de aceitação desta proposição, baseada numa simples

análise de concordância. Este limite é denominado limite de veto (vj, onde vj

> pj) e, nesta situação, diz-se que o critério gj tem o poder de vetar a

proposição a S b” (SANTOS, 2004).

4.4. O PROCEDIMENTO DE AGREGAÇÃO

“Efetuar um julgamento de preferência global implica em obter-se uma

resultante dos conflitos. Esta resultante depende da lógica de agregação e

do sistema de valores que presidem a formação das preferências globais”

(SANTOS, 2004).

“Os múltiplos critérios considerados no método ELECTRE TRI estabelecem

uma relação de superação de uma ação a frente a ações de referência bh, de

forma a se proceder a um procedimento de agregação multicritério baseado

na problemática de classificação ou alocação” (SANTOS, 2004).

70

A abordagem de síntese através de relações de superação identificadas em comparações “...

está baseada em uma regra de agregação que admite situações de incomparabilidade,

refutando-se a priori uma compensação total entre critérios. A incomparabilidade é aceita de

forma a se evitar julgamentos arbitrários ou frágeis. Mais ainda, a transitividade da relação de

superação não é sistematicamente imposta. Cabe registrar que todos os métodos do tipo

ELECTRE se referem a este tipo de abordagem” (MOUSSEAU et al, 2002).

No Electre Tri, o Procedimento de Agregação utilizado é do tipo concordância-discordância.

“Neste tipo de PAMC uma proposição do tipo a S b, a Q b, a P b ou a I b pode ser recusada

desde que, segundo algum critério gj de C(bPa), a diferença gj(b) – gj(a) seja considerada

muito elevada. Nesta situação, um limite de veto(vj) deverá ser estabelecido para cada critério.

Este PAMC conduz a um sistema relacional de preferência (S, R) tal que:

aSb se w [ C(aSb) ] / w[F] s, sendo 0 s 1

e gj(b) – gj(a) vj , gj F

a R b se não(aSb) e não(bSa)

O valor de s = 1 implica em exigir-se uma unanimidade dos critérios para declarar que a S b.

O efeito de veto não tem, neste caso, nenhuma utilidade” (SANTOS, 2004).

“Para exprimir em que medida a ação a supera a ação de referência bh levando-se em conta,

globalmente, os índices de concordância global C(a, bh) e de discordância dj(a, bh), é

determinado o índice de credibilidade (a, bh); e, de forma análoga, ( bh, a). A definição do

índice de credibilidade constitui, pois, o procedimento de agregação multicritério

representado pelo método ELECTRE TRI” (SANTOS, 2004).

71

4.5. PROCEDIMENTOS E CONDIÇÕES A SEREM OBSERVADOS

“Membros do grupo podem possuir conhecimento a respeito, e assumir

responsabilidade sobre todos os aspectos de um problema ou eles podem

ser envolvidos como especialistas com conhecimento restrito somente a uma

parte do problema” (BELTON & STEWART, 2002).

“Embora a tecnologia agora permita que grupos virtuais trabalhem juntos,

a necessidade de encontros ‘face a face’ ainda é considerada como muito

importante. Em tal situação, a maioria da atividade pode ter lugar em um

‘workshop’ de decisão, o qual reúna os membros do grupo em uma ou mais

ocasiões. Se, no entanto, o objetivo é juntar os pontos de vista de

especialistas em assuntos de diferentes áreas para apresentá-los em uma

abordagem única para uma autoridade maior, então há pouca necessidade

para o grupo se encontrar. Neste caso, indivíduos ou grupos de interesse

específico podem explicitar suas próprias avaliações inicialmente,

previamente a um ‘workshop’ de decisão do grupo ou como insumo para

um processo político mais amplo” (BELTON & STEWART, 2002).

“Se, no entanto, o objetivo é possibilitar uma decisão de grupo em um nível

hierárquico mais elevado, fazendo o grupo se beneficiar dos diferentes

conhecimentos dos indivíduos... então pode não ser necessário para aqueles

indivíduos se encontrarem, ou pelo menos pode não ser necessário que

todos venham a se encontrar ao mesmo tempo. O facilitador pode trabalhar

numa base de um para um com os indivíduos especialistas, ou com

pequenos grupos de especialistas ou de interesse especial, trazendo suas

análises juntas para um ‘workshop’ de decisão envolvendo o grupo de

hierarquia mais alta” (BELTON & STEWART, 2002).

“Para decisões de conseqüências significativas, nós acreditamos que o

envolvimento das múltiplas partes (para se achar um consenso satisfatório

ou uma solução de compromisso para o problema de decisão) será sempre

o caminho de trabalho mais apropriado para se seguir” (BELTON &

STEWART, 2002).

72

“O tempo disponível para análise: não há dúvida de que uma detalhada

análise multicritério pode vir a demandar muito dos tomadores de decisão –

é importante reconhecer que, em algumas circunstâncias, uma análise

‘rápida e nem tão bem feita’, trabalhada com dados pobres e até mesmo

insuficientes pode ser melhor do que simplesmente nenhuma análise”


Para o estabelecimento das relações de superação entre uma alternativa e as alternativas de

referência, devem ser observadas as seguintes condições prévias:

a família de critérios é uma família de pseudocritérios;

a tabela de desempenho das alternativas está construída;

são conhecidos, para cada alternativa de referência bi e para cada critério i, os limites

de indiferença qi (bi), de preferência pi (bi) e de veto vi (bi);

os pesos dos critérios são definidos, para cada alternativa de referência, como sendo wi

= (w1 , w2, ... wn), em que wi > 0, i;

para o procedimento de agregação, deve-se fixar um valor real, situado no intervalo

entre 0,5 e 1, denominado Nível de Corte () (GOMES et al, 2004).

Para que o método possa estabelecer uma relação de superação entre uma alternativa a e uma

alternativa b, devem ser calculados os seguintes índices:

Índice de concordância por critério ci ( a,b ) e ci ( b ,a );

Índice de concordância global C ( a, b ) e C ( b, a );

Índice de discordância por critério di (a, b ) e di ( b, a );

Índice de credibilidade ( a, b ).

73

4.6. NÍVEL DE CORTE ()

“O Nível de Corte () é o menor grau de credibilidade s (a, b), o qual permite afirmar que

‘a supera b’ ” (GOMES et al, 2004).

“A translação da relação de superação, obtida a partir dos dados de

performance, em uma relação de superação decisiva S é efetuada através

de ( é denominado nível de corte). é considerado como o menor valor

do índice de credibilidade compatível com a afirmativa de que ‘a supera

bh’, ou seja, (a, bh) aSbh” (MOUSSEAU et al, 2002).

4.7. ÍNDICE DE CONCORDÂNCIA PARCIAL

“O Índice de Concordância Parcial cj (a, bh) [ cj(bh, a), respectivamente ]

expressa em que extensão vale a proposição ‘a é pelo menos tão boa quanto

bh (bh é pelo menos tão boa quanto a, respectivamente)’, ao se considerar o

critério gj” (MOUSSEAU et al, 2002).

Os Índices de Concordância Parcial expressam “... a medida em que a proposição ‘a supera b’

é verdadeira” (SANTOS, 2004).

“Os índices de concordância parciais cj(a, bh) e cj(bh, a) expressam em que

medida as proposições ‘a supera bh’ e ‘bh supera a’ são verdadeiras,

considerando-se um determinado critério gj...” (SANTOS, 2004).

4.8. ÍNDICE DE CONCORDÂNCIA GLOBAL

Os Índices de Concordância Globais, calculados a partir dos índices de concordância de cada

critério, indicam como as avaliações de a e b, sob todos os critérios, estão em concordância

com a proposição “a supera b” para C (a, b) e “b supera a” para C (b, a)


74

“Índices de Concordância Globais C (bh, a) [ C (a, bh), respectivamente ]

expressam em que extensão as avaliações de a e bh, considerados todos os

critérios, são concordantes com a afirmativa ‘a supera bh’ (‘bh supera a’,

respectivamente)” (MOUSSEAU et al, 2002).

“Os índices de concordância globais C(a, bh) e C(bh, a) representam o grau

de aceitação da proposição aSb, considerando-se todos os critérios de F”

(SANTOS, 2004).

4.9. ÍNDICE DE DISCORDÂNCIA PARCIAL

“O índice de discordância parcial dj(a, bh) [ (dj(bh, a), respectivamente ]

expressa em que extensão o critério gj se opõe à afirmativa ‘a é pelo menos

tão boa quanto bh ‘ , ou seja ‘a supera bh ‘ (‘bh é pelo menos tão boa quanto

a’, respectivamente) ... “ (MOUSSEAU et al, 2002).

“Os índices de discordância dj(a, bh) e dj(bh, a) expressam o grau com que

um determinado critério gj se opõe à proposição ‘a supera bh’ e,

analogamente, ‘bh supera a’...” (SANTOS, 2004).

4.10. ÍNDICE DE CREDIBILIDADE

“A determinação do índice de credibilidade constitui o Procedimento de

Agregação Multicritério (PAM), mencionado anteriormente”


“O grau de credibilidade de uma relação de superação (a, bh) [ (bh, a),

respectivamente ] expressa em que extensão ‘a supera bh ‘ (‘bh supera a’,

respectivamente), considerando-se o índice de concordância global C(a, bh)

e os índices de discordância dj(a, bh), j F [considerando-se o índice de

concordância global C(bh, a) e os índices de discordância dj(bh, a), j F,

respectivamente]. O cálculo dos índices de credibilidade (a, bh) e (bh, a)

permite a definição de uma relação de superação valorada”


75

Conforme já mencionado anteriormente, “... Para exprimir em que medida a ação a supera a

ação de referência b, levando-se em conta, globalmente, os índices de concordância global

C(a, b) e de discordância dj(a, bh), é determinado o índice de credibilidade (a, bh); e, de

forma análoga, (bh, a). A definição do índice de credibilidade constitui, pois, o procedimento

de agregação multicritério representado pelo método ELECTRE TRI”

(SANTOS, 2004).

4.11. CÁLCULO DOS ÍNDICES NO ELECTRE TRI

“Para que o método possa estabelecer uma relação de superação entre uma ação a e uma ação

de referência bh, devem ser calculados os seguintes índices:

índices de concordância parciais cj(a, bh) e cj(bh , a)

índices de concordância globais C(a, bh) e C(bh , a)

índices de discordância parciais dj(a, bh) e dj (bh,a)

índice de credibilidade (a, bh)

definição dos níveis de corte ” (SANTOS, 2004).

Nos itens imediatamente a seguir, são especificadas as fórmulas de cálculo dos Índices

utilizados no Electre Tri, considerando-se que:

cj ( a, bh ): índice de concordância sob o critério j da proposição “a é tão boa quanto bh”.

cj ( bh, a ): índice de concordância sob o critério j da proposição “bh é tão boa quanto a”.

C ( a, bh ): índice global de concordância da proposição “a é tão boa quanto bh”.

C ( bh, a ): índice global de concordância da proposição “bh é tão boa quanto a”.

pj: limite de preferência definido para o critério j

76

qj: limite de indiferença definido para o critério j

gj: função de avaliação do critério j

kj: peso do critério j

dj ( a, bh ): índice de discordância sob o critério j da proposição “a é tão boa quanto bh”.

dj ( bh, a ): índice de discordância sob o critério j da proposição “bh é tão boa quanto a”.

vj: limite de veto definido para o critério j

( a, bh ): índice de credibilidade da proposição “a é tão boa quanto bh”.

( bh, a ): índice de credibilidade da proposição “bh é tão boa quanto a”.

4.11.1. CÁLCULO DOS ÍNDICES DE CONCORDÂNCIA PARCIAIS

Quando gj tem uma direção de preferência crescente, os índices cj (a, bh) e cj(bh, a) são

calculados conforme a seguir:

Cálculo de cj (a, bh):

Se gj(bh) – gj(a) pj(bh), então cj(a,bh) = 0

Se qj(bh) gj(bh) – gj(a) pj(bh), então cj(a,bh) =

hjhj

hjhjj

bqbp

bpbgag

e gj(bh) – gj(a) qj(bh), então cj(a, bh) = 1

77

Cálculo de cj (bh, a):

Se gj(a) – gj(bh) pj(bh), então cj(bh, a) = 0

Se qj(bh) gj(a) – gj(bh) pj(bh), então cj(bh,a) =

hjhj

hjjhj

bqbp

bpagbg

Se gj(a) – gj(bh) qj(bh), então cj(bh, a) = 1


4.11.2. CÁLCULO DO ÍNDICE DE CONCORDÂNCIA GLOBAL

“C (bh, a) e C (a, bh) são calculados conforme a seguir:

C (a, bh) =

Fj

j

Fj

hjj

k

back ,.

C (bh,a) =

Fj

j

Fj

hjj

k

abck ,.


4.11.3. CÁLCULO DOS ÍNDICES DE DISCORDÂNCIA PARCIAIS

“Quando gi tem uma direção de preferência crescente, dj(a, bh) and dj(bh, a) são calculados

conforme a seguir:

Cálculo de dj(a, bh):

Se gj(bh) – gj(a) < pj(bh), então dj(a, bh) = 0

78

Se pj(bh) gj(bh) – gj(a) vj(bh), então dj(a,bh) =

hjhj

hjjhj

bpbv

bpagbg

Se gj(bh) – gj(a) vj(bh), então dj(a, bh) = 1

Cálculo de dj(bh, a):

Se gj(a) – gj(bh) pj(bh), então dj(bh, a) = 0

Se pj(bh) gj(a) – gj(bh) vj(bh), então dj(bh,a) =

hjhj

hjhjj

bpbv

bpbgag

Se gj(a) – gj(bh) > vj(bh), então dj(bh, a) = 1”


4.11.4. CÁLCULO DO ÍNDICE DE CREDIBILIDADE

“O cálculo do índice de credibilidade (a, bh) está baseado nos seguintes princípios:

1) quando não existe nenhum critério discordante, o índice de credibilidade da relação de

superação (a, bh) é igual ao índice de concordância C(a, bh);

2) quando um critério discordante opõe um veto à afirmativa ‘a supera bh ‘ [ ou seja, dj (a,

bh) = 1 ], então o índice de credibilidade é nulo (a afirmativa ‘a supera bh’ não é digna

de crédito);

3) quando um critério discordante é tal que C(a, bh) < dj(a, bh) < 1, o índice de

credibilidade (a, bh) fica menor que o índice de concordância C(a, bh), em decorrência

do efeito de oposição deste critério.

79

Resulta de tais princípios que o índice de credibilidade (a, bh) corresponde ao índice de

concordância C(a, bh) enfraquecido por eventuais efeitos de veto. Mais precisamente, o valor

de (a, bh) é calculado conforme a seguir [ (bh, a) é calculado de forma similar ]:

(a, bh) = C(a, bh).

* ,1

,1

Fj h

hj

baC

bad , onde:

F* = j F \ dj(a,bh) > C(a,bh) “ (MOUSSEAU et al, 2002).

Dito de outra forma, o cálculo de ( a, bh ) é realizado da seguinte forma:

Se F( a, bh ) = i F dj ( a, bh ) C( a, b ) = ( a, bh ) = C(a, bh )

Se F( a, bh ) ( a, bh ) = C ( a, bh )

hbaFi h

hj

baC

bad

, ,1

,1

De forma análoga, o cálculo de ( bh, a ) é realizado da seguinte forma:

Se F( bh, a ) = i F dj ( bh, a ) C ( bh, a ) = (bh, a ) = C ( bh, a )

Se F( bh , a ) ( bh, a ) = C ( bh, a )

abFi h

hj

habC

abd

, ,1

,1


80

4.12. AS RELAÇÕES DE PREFERÊNCIA NO ELECTRE TRI

“É com base na definição dos índices de credibilidade que podemos, enfim,

determinar as relações de preferência S entre as relações binárias

existentes no modelo. Essa definição é feita por meio de um limiar (ou

nível) de corte definido em . Este último deve ser interpretado como o

menor valor do índice de credibilidade pelo qual a proposição ‘a supera bh’

é satisfeita” (SANTOS, 2004).

A comparação de a com uma alternativa de referência bh pode envolver uma e somente uma

das quatro formas seguintes:

aSbh e não bhSa a > bh

não aSbh e bhSa a < bh

aSbh e bhSa aIbh

não aSbh e não bhSa” aRbh (ROY & BOUYSSOU, 1993).

Figura 4.12 - Definição das Relações Binárias de Preferência

(SANTOS, 2004).

81

4.13. PROCEDIMENTOS DE ALOCAÇÃO NO ELECTRE TRI

“Cabe por fim ressaltar que, nesta problemática (Pβ), a alocação de uma

alternativa à uma determinada categoria se efetua independentemente da

alocação das outras alternativas à esta mesma categoria ou à outras

categorias. Isto quer dizer que a maneira pela qual as alternativas de A se

comparam entre elas não influencia em nada a alocação” (ROY &

BOUYSSOU, 1993).

Hipóteses β1, β 2 e β3

“Hipótese β1: As categorias são ordenadas e nomeadas hC , h = 1,2, ....., k; 1C é a categoria a

mais ‘baixa’ e kC é a categoria a mais ‘alta’ “ (ROY & BOUYSSOU, 1993).

“Hipótese β2: para delimitar as categorias, são introduzidos k+1 alternativas de referência h

jg

= h

j

h

j gg ...,,......... , h = 0, ....., k , sendo que para j F.

0

jg < jg (a)

h

j

h

j gg 1

k

jj gag “ (ROY & BOUYSSOU, 1993).

“De acordo com a concepção dessas alternativas de referência e tendo por base uma relação

de superação S, se pode colocar:

[ aS1hb et Não (

1hb Sa), Sabh et Não (aS

hb ) ] a hC “ (ROY & BOUYSSOU,

1993).

82

ab F

“Hyphotése β3: A categoria hC (h=1, ....., k) é fechada em baixo pela alternativa de referência

1hb , ou dito de outro modo:

[ aS 1hb e 1hb Sa ] a hC “ (ROY & BOUYSSOU, 1993).

“Se a relação de superação S é transitiva e completa, então, considerando-

se as hipóteses β1, β2 e β3, toda alternativa a se vê alocada sem

ambigüidade à uma classe e à somente uma” (ROY & BOUYSSOU, 1993).

“Se a relação S não é transitiva, então as hipóteses β1, β2 e β3 não

definem mais sem ambigüidade a categoria à qual a deve ser alocada”

(ROY & BOUYSSOU, 1993).

As exigências que os procedimentos de alocação conjuntivo (pessimista) e disjuntivo

(otimista) devem atender são as seguintes:

Exigência de unicidade: cada alternativa é alocada à uma e à somente uma das

categorias ordenadas ;

Exigência de independência: a categoria à qual uma alternativa a é alocada é

independente da maneira pela qual as outras alternativas são alocadas nas diversas

categorias;

Exigência de conformidade às alternativas de referência: as categorias são delimitadas

a partir das alternativas de referência, conforme a hipótese β2;

Exigência de monotonicidade: se , então b deve ser alocada à uma categoria

yC e a à uma categoria xC , de tal forma que y x;

Exigência de homogeneidade: todas as alternativas a que verificam as condições

seguintes devem ser alocadas à mesma categoria iC com x i y:

a S 1xb , Não (

1xb S a ), xb R a

yb S a, Não ( a S yb ), a R

1yb

kCCC ,......,, 21

83

Exigência de estabilidade: se se reduz de uma unidade o número de categorias ao se

suprimir a alternativa de referência ib , a alocação das alternativas anteriormente

alocadas à categorias outras que iC e 1iC não é modificada. As alternativas

primitivamente alocadas à uma destas duas categorias são então alocadas, após a

supressão de ib , na categoria delimitada pelas alternativas de referência 1ib e 1ib ”


“A exigência de homogeneidade impõe em particular alocar à uma mesma

categoria todas as alternativas que se mostram ser incomparáveis à uma

mesma seqüência de alternativas de referência da forma 11,.......,, yxx bbb ;

nesse caso, elas superam estritamente 1xb e são estritamente superadas

por yb . Cabe observar que, nestas condições, o procedimento conjuntivo

aloca tais alternativas na categoria xC , enquanto que o procedimento

disjuntivo aloca estas mesmas alternativas na categoria yC ” (ROY &

BOUYSSOU, 1993).

No Electre TRI, há dois procedimentos de alocação de uma alternativa em uma das Categorias

previamente definidas: o procedimento pessimista e o procedimento otimista.

“Ambos os procedimentos se utilizam de uma mesma técnica: a de

comparar, de forma sistemática, cada ação com as ações de referência que

determinam os limites de cada categoria Cj. A diferença entre os dois

procedimentos reside na seqüência dessa comparação e no critério de

identificação da categoria de alocação” (SANTOS, 2004).

Os dois procedimentos de alocação do Electre Tri “... generalizam os procedimentos

conjuntivos e disjuntivos ao caso de um sistema de preferências do tipo (S, R) qualquer...

(ROY & BOUYSSOU, 1993). “... estes procedimentos verificam adequadamente as seis

exigências apresentadas anteriormente” (ROY & BOUYSSOU, 1993).

As alternativas de referência h b (h = 1, ....... , k-1) “... designam, no que se segue, as

alternativas limite que foram consideradas apropriadas ocorrer para marcar as fronteiras

84

sucessivas que separam as categorias kCC .,,.........1 constituintes da família completamente

ordenada de categorias às quais se deseja alocar as alternativas de A ... (hipótese β1)” (ROY

& BOUYSSOU, 1993).

“Para aplicar o Electre Tri, é preciso que previamente as categorias

tenham sido definidas, ou seja que tenha sido elaborada a família de

performances de referência hg de acordo com as hipóteses β2 e β3”


“Por fim, é cômodo, sem haver para tanto nenhuma restrição, introduzir, em conformidade

com as convenções da hipótese β2, duas performances de referência suplementares 0g e

kg ,

de tal sorte que as alternativas irrealistas 0b e

kb das quais elas constituem as performances

verificam, a A:

a S 0b e Não (

0b S a)

kb S a e Não (a S kb )”


No procedimento pessimista a comparação de a inicia-se com a melhor alternativa de

referência e prossegue para a alternativa imediatamente inferior, até que se identifique a

primeira alternativa de referência bh que é superada por a ( a S bh ). Dessa forma, localiza-se a

alternativa a na categoria limitada inferiormente pela alternativa de referência bh.


“Procedimento Pessimista (ou conjuntivo):

a) compare a sucessivamente com bi , para i = p, p-1, …, 0

b) bh sendo a primeira alternativa de referência tal que aSbh, alocar a à categoria Ch+1 (a

Ch+1)” (MOUSSEAU et al, 2002).

85

“ – Estudar sucessivamente i = k, k-1, ......, para testar se aS 1ib é verdadeiro.

- Parar o procedimento ao primeiro valor de i para o qual o teste é positivo: seja h este valor.

- Alocar a na categoria hC ” (ROY & BOUYSSOU, 1993).

Quanto ao procedimento otimista, verifica-se que a comparação de a inicia-se com a pior

alternativa de referência, seguida da alternativa imediatamente superior, até identificar-se a

primeira alternativa de referência bh que supera a (bh S a). Portanto, a alternativa a é

localizada na categoria limitada superiormente pela alternativa de referência bh.


“Procedimento Otimista (ou disjuntivo):

a) compare a sucessivamente com bi , para i = 1,2,…, p;

b) bh sendo a primeira alternativa de referência tal que bh > a, alocar a à categoria Ch (a

Ch)” (MOUSSEAU et al, 2002).

“ - Considerar > como a relação definida por:

b > a bSa et Não ( aSb )

- Estudar sucessivamente i = 0, 1, .... para testar se ib > a é verdadeiro

- Parar o procedimento ao primeiro valor de i para o qual o teste é positivo: seja f este

valor.

- Alocar a na categoria fC ” (ROY & BOUYSSOU, 1993).

Conforme já mencionado anteriormente, “... A comparação de a com a alternativa de

referência xb pode tomar uma e somente uma das quatro formas seguintes:

86

Sabx e Não xaSb , ou seja abx

xaSb e Não )( Sabx , ou seja xba

xaSb e Sabx , ou seja xaIb

Não ( xaSb ) e Não ( Sabx ), ou seja xaRb ”


No procedimento pessimista, se compara a alternativa a com os bi (aSbi ?), sucessivamente do

melhor bi para o pior. O processo de comparação pára quando se encontra um bi ( = bh, por

exemplo) tal que a S bh : a alternativa a será então alocada à categoria Ch+1 , que tem bh como

seu limite inferior.

No procedimento otimista, por outro lado, se compara cada bi com a alternativa a ( bi S a ? ),

sucessivamente do pior bi para o melhor. O processo de comparação pára somente quando se

encontra um bi ( = bh, por exemplo) > a : a alternativa a será então alocada à categoria Ch

que tem bh como seu limite superior.

No procedimento otimista, a ocorrência das três outras possíveis situações de comparação

entre bi ( = bh, por exemplo) e a ( bh < a, bh I a e bh R a ) leva a que o processo de

comparação deva continuar, comparando-se o bi imediatamente superior à bh ( bh+1 ) com a, e

assim sucessivamente, até que se encontre um bi > a . No limite, o bi a ser comparado será bk,

quando, então, sendo, por hipótese, bk > a, a alternativa a deverá ser alocada à categoria mais

elevada, que tem bk como seu limite superior.

“A alternativa a é alocada pelo procedimento pessimista à uma única

categoria xC tal que

xba e 1xaRb . A alternativa a é alocada pelo

procedimento otimista à uma única categoria yC tal que aby 1

e

yaRb . Tem-se aqui que necessariamente y > x” (ROY & BOUYSSOU,

1993).

87

“A alternativa a é alocada pelos dois procedimentos à uma única categoria xC tal que xaIb

e abx 1 ” (ROY & BOUYSSOU, 1993).

Somente o caso em que xba e 1xaRb “... conduz à uma divergência de alocação entre os

procedimentos otimista e pessimista” (ROY & BOUYSSOU, 1993).

“Quando as avaliações de uma alternativa caem entre os dois limites de

uma categoria em cada critério, então os dois procedimentos alocam esta

alternativa à esta categoria. Uma divergência existe entre os resultados dos

dois procedimentos de alocação somente quando uma alternativa é

incomparável com uma ou mais alternativas de referência; em tais casos, o

procedimento pessimista aloca a alternativa em uma categoria mais baixa

que o procedimento otimista” (MOUSSEAU et al, 2002).

“Qualquer que seja a forma pela qual uma alternativa a se compara com

as alternativas de referência, o procedimento pessimista (respectivamente

otimista) conduz a se alocar a à uma categoria única fC (respectivamente

hC ). Ocorre sempre h f, o que justifica os termos ‘pessimista’ e

‘otimista’ “ (ROY & BOUYSSOU, 1993).

“Consideremos uma família de alternativas de referência concebidas em conformidade com

as hipóteses 1 , 2 e 3 … e uma relação de superação S que verifica:

0aSb e Não Sab0

Sabk e Não kaSb

então:

(i) os procedimentos Electre Tri otimista e pessimista verificam as exigências de

unicidade, de independência, de monotonicidade, de homogeneidade e de

estabilidade;

88

(ii) os procedimentos Electre Tri otimista e pessimista verificam a exigência de

conformidade às alternativas de referência se e somente se a condição de

compatibilidade de dados seguinte é satisfeita para toda alternativa a:

xaIb Não 1xaIb para x = 1, ...... , k-2

(iii) se uma alternativa a é alocada na categoria hC pelo procedimento pessimista e na

categoria fC pelo procedimento otimista, então hf . Mais ainda:

h < f 11 .,,........., fhh aRbaRbaRb ” (ROY & BOUYSSOU, 1993).

“É preciso então cercar cada categoria hC por seu limite superior

1hg (limite superior de

1hC ), estando entendido que se uma alternativa a verifica 1)( hgag , então a deve ser

alocada à hC ” (ROY & BOUYSSOU, 1993).

“Quanto a isso, pode ser útil lembrar-se que o Electre Tri pessimista e o Electre Tri otimista

não conduzem a alocações diferentes, exceto nos casos de alternativas que se mostram

incomparáveis a certas alternativas de referência” (ROY & BOUYSSOU, 1993).

“Os casos em que a alocação pelo Electre Tri pessimista difere da alocação pelo Electre Tri

otimista são tão raros que só acontecem quando λ é muito fraco e quando cada vj é

suficientemente elevado para que toda possibilidade de veto desapareça ( 02 j

k

jj ggv por

exemplo)” (ROY & BOUYSSOU, 1993).

“Não é essencial proceder à uma investigação para saber se a condição de compatibilidade

dos dados ... [ 1 xx aIbNãoaIb para x = 1, 2 , ….., k-2 ] ... é ou não satisfeita”

89

55.. AA AATTUUAALL MMEETTOODDOOLLOOGGIIAA DDEE CCLLAASSSSIIFFIICCAAÇÇÃÃOO DDEE RRIISSCCOO DDOO BBNNDDEESS

Em 1993, o BNDES, por conta própria, desenvolveu um modelo de classificação de risco que,

ao aferir o risco de empresas e grupos econômicos não financeiros, lhe viria a servir de base

para suas decisões de crédito.

Nestes termos, o BNDES dispõe, desde então, de um sistema de classificação de risco, o qual

vem sendo por ele utilizado “... para avaliar os níveis de risco das empresas, de grupos

econômicos e de entidades que se relacionam diretamente com a instituição” (BERGAMINI, 1997).

O Processo de Crédito no BNDES

O processo decisório no BNDES relativo à concessão de crédito tem partida, na instituição,

com a chegada de uma solicitação de apoio financeiro de interesse de uma determinada

empresa.

Pode-se, então, quebrar a forma como atualmente se processa a decisão no BNDES sobre tal

solicitação de apoio financeiro em duas etapas, sucessivas no tempo.

Em uma primeira etapa (fase de enquadramento da operação), um Comitê de Crédito,

composto por todos os superintendentes do BNDES, avalia se uma determinada solicitação é,

em princípio, merecedora ou não do apoio financeiro da instituição. Para que tal Comitê possa

propor à Diretoria o enquadramento ou não dessa operação, pode-se vir a considerar como

recomendável a realização, no âmbito da instituição, de algumas atividades de suporte, tais

como a determinação da classificação de risco (“rating”) da empresa solicitante e a avaliação

do mérito do empreendimento, vis a vis as políticas operacionais do BNDES. Essas atividades

de suporte são realizadas com base em informações fornecidas pela própria empresa

solicitante.

Seria altamente recomendável que a informação referente ao “rating” de uma empresa viesse

a ser utilizada logo no início da avaliação de uma solicitação – fase de enquadramento da

90

operação – com vistas a que pudessem ser identificados e, de pronto, afastados os

empreendimentos considerados como não prioritários e/ou fadados a um claro insucesso.

De qualquer forma, “ ... A classificação de risco de empresas e grupos econômicos privados

não financeiros é realizada pelo BNDES, através de sua Área de Crédito, de forma prévia à

análise dos projetos, efetuada, em seguida, pelas Áreas Operacionais” (BERGAMINI, 1997).

Em uma segunda etapa (fase de análise do projeto e contratação da operação), a Diretoria do

BNDES decide, em termos finais, se a solicitação em questão irá ou não poder contar com o

apoio financeiro da instituição. Para que isto possa acontecer, a empresa solicitante deverá

apresentar um projeto referente à viabilidade econômico-financeira do empreendimento, cuja

avaliação, pelo corpo técnico do BNDES, é objeto de relatório encaminhado à Diretoria para

decisão.

Na fase de análise do projeto de viabilidade econômica financeira, um grupo de técnicos do

BNDES costuma visitar a empresa e lhe solicitar uma grande quantidade de informações. O

grande volume de informações costumeiramente solicitado na fase de análise da operação

leva a que, para a definição do “rating”, o BNDES venha a solicitar uma quantidade de

informações bem menor, que, no atual estágio de sua metodologia de “rating”, corresponde

basicamente aos demonstrativos contábeis mais recentes da empresa.

A diferença básica entre as metodologias de “rating” do BNDES e da S&P – Standard &

Poor’s (ver item 7, a seguir) talvez se circunscreva ao fato de que, no caso do BNDES, à

definição do “rating” se sucede uma fase de avaliação mais detalhada para efeito da concessão

da colaboração financeira, enquanto que, no caso da S&P, o “rating” é a informação principal

utilizada pelos agentes do mercado para decidir se vão ou não subscrever uma determinada

emissão de títulos. A S&P, neste sentido, solicita uma quantidade de informações muito maior

que o BNDES, o que lhe permite efetuar uma classificação de risco muito mais detalhada.

A classificação de risco efetuada pela S&P envolve a consideração do risco do negócio (risco

setorial), do risco financeiro (situação financeira da empresa) e do risco da gestão

administrativo-financeira (qualidade da gestão administrativa e financeira da empresa). Por

91

outro lado, a classificação de risco atualmente efetuada pelo BNDES não leva em conta o

risco setorial (risco do negócio), considerando primordialmente o risco financeiro e, apenas

em parte, o risco de gestão administrativo-financeira.

Há uma demanda de ordem técnica, pois, para a inclusão da variável “risco setorial” na

metodologia de “rating” do BNDES.

Sendo o BNDES uma instituição financeira, a classificação de risco pode ser utilizada, no

âmbito da instituição, para “... balizar decisões relativas ao processo de crédito, tais como o

acolhimento dos pleitos dos postulantes para análise técnica, a fixação da taxa de risco, a

flexibilização das garantias, o estabelecimento de nível máximo de envolvimento financeiro

do BNDES com seus mutuários e a concessão de limites de crédito para clientes de menor

risco, dentre outras” (BERGAMINI, 1997).

O Modelo de Classificação de Risco

O atual modelo de classificação de risco do BNDES pode envolver a realização de três tipos

de análise – simplificada, sumária ou abrangente – conforme se venha a caracterizar a

complexidade do caso a ser avaliado. No seu conjunto, contudo, o modelo de “rating” do

BNDES compreende três componentes básicos: avaliação cadastral; avaliação quantitativa

(matriz de fatores de risco quantitativos); e avaliação qualitativa (matriz de fatores de risco

qualitativos).

A avaliação cadastral se baseia em evidências objetivas – coleta de dados cadastrais realizada

junto ao mercado – e em evidências subjetivas – apuradas no relacionamento direto com o

postulante. No modelo de classificação de risco do BNDES, um conceito cadastral negativo

interfere no resultado da avaliação, na forma de um rebaixamento no nível de classificação de

risco a que se chega provisoriamente, quando se consideram apenas os dados das matrizes

quantitativa e qualitativa.

Dependendo da disponibilidade de informações, a avaliação quantitativa do modelo de

classificação de risco do BNDES considera sete indicadores econômico-financeiros, obtidos a

92

partir de dados contábeis. Os indicadores considerados mais apropriados e seus respectivos

pesos são os seguintes:

Peso:

o endividamento geral 0,25

o endividamento financeiro líquido 0,75

o liquidez corrente 0,50

o rentabilidade do patrimônio líquido 0,75

o grau de alavancagem financeira 0,50

o cobertura de financiamentos 1,50

o retorno financeiro do ativo operacional 0,75

Tendo por base as informações obtidas junto à empresa solicitante, através da aplicação de um

“check list” setorial e de um “check list” empresarial, a avaliação qualitativa envolve um

julgamento subjetivo da empresa solicitante a respeito de cinco fatores de risco: estratégia

empresarial; estrutura e capacitação; aspectos de mercado; tecnologia; e gestão da produção.

O “check list” setorial corresponde a uma listagem de dados/informações necessários para

um adequado conhecimento do Setor em que atua a empresa solicitante. O “check list”

setorial, além de base para se fazer uma adequada avaliação qualitativa da empresa, se

mostrou um bom ponto de partida para a configuração do conhecimento setorial necessário

para uma avaliação de risco de um Setor.

O “check list” empresarial, por outro lado, corresponde a um questionário que, aplicado na

empresa solicitante, permite avaliar a qualidade de sua gestão administrativo-financeira, vis a

vis o ambiente econômico em que atua.

Nessa avaliação do posicionamento da empresa frente aos mercados nos quais participa, deve-

se levar em conta a existência de barreiras à entrada de novos competidores, as possibilidades

93

de diferenciação de produtos, as possibilidades de integração ou de fusão, e as possibilidades

de melhor inserção da empresa na cadeia produtiva.

Cabe notar, portanto, que, na avaliação qualitativa e, em particular, no que se refere ao fator

de risco referente a aspectos de mercado, a atual metodologia de classificação de risco do

BNDES mistura uma avaliação do risco do setor a que a empresa pertence – apurada com

base em informações fornecidas pela empresa – com uma avaliação de sua gestão

administrativo-financeira.

A atual metodologia de classificação de risco do BNDES usa, pois, um determinado

conhecimento setorial – obtido diretamente com a empresa solicitante, através da aplicação de

um “check list” setorial – para melhor avaliar a qualidade de sua gestão administrativo-

financeira. É de outra natureza, contudo, o conhecimento setorial necessário para se avaliar o

risco específico de um Setor, independentemente do risco de uma empresa que a ele pertence.

“A percepção da existência de um determinado risco setorial decorre de

indícios relativos à média dos riscos individuais das empresas que atuam

em determinado setor, sendo que todas as empresas a ele inerentes devem

ser afetadas, de forma relativamente homogênea, pelas alterações nas

variáveis que lhes são comuns, como, por exemplo, os efeitos da evolução

do mercado em que atuam (risco sistemático), embora possam ser afetadas

diferenciadamente em função das variáveis que lhes são específicas, como,

por exemplo, os efeitos decorrentes de estruturas de capitais diferentes

(risco específico)” (BERGAMINI, 1997).

Para a utilização dos indicadores componentes da matriz quantitativa, foi efetuada uma

parametrização estatística que levou em conta o comportamento desses indicadores, num

determinado período, em diferentes grupos de setores da economia. Dessa forma, foi possível

estabelecer, para cada um dos grupos de setores, um referencial, de modo a viabilizar a

comparação dos indicadores da empresa analisada com uma medida específica.

Tendo em vista o Setor em que atua a empresa solicitante e considerados os seus respectivos

parâmetros estatísticos, é atribuído a cada um dos sete indicadores quantitativos um número

94

de pontos que varia de 1 a 3. Além dos pesos específicos de cada um dos indicadores, são

atribuídos pesos decrescentes conforme o ano de sua apuração, valorizando-se sempre o

ultimo exercício fiscal encerrado, em detrimento do mais antigo.

A conjugação de número de pontos e pesos atribuídos aos indicadores quantitativos leva à

definição de uma “pontuação quantitativa” que, somada à “pontuação qualitativa”, perfaz uma

“pontuação global” e uma correspondente classificação de risco provisória.

Esta classificação de risco provisória pode, então, vir a ser rebaixada pela incidência de

sinalizadores quantitativos (“redflags”), os quais correspondem à extrapolação de limites

previamente estabelecidos para os principais indicadores quantitativos (rentabilidade sobre

patrimônio líquido; endividamento financeiro líquido; endividamento geral; liquidez corrente;

e cobertura de juros).

A aplicação do questionário correspondente ao “check list” empresarial permite, por outro

lado, a mensuração dos seguintes indicadores qualitativos:

aspectos de mercado;

aspectos organizacionais;

aspectos operacionais; e

aspectos financeiros.

Os respectivos pesos e número de pontos atribuídos a cada um dos indicadores qualitativos

permitem a definição de uma “pontuação qualitativa” que, como já mencionado

anteriormente, ao se adicionar à “pontuação quantitativa”, irá redundar em uma classificação

de risco provisória. Registre-se que, por definição do Modelo, a “pontuação qualitativa” não

poderá ultrapassar a 130% da “pontuação quantitativa”: isto significa uma maior valorização

conferida pelo modelo à objetividade representada pela avaliação quantitativa, em

comparação com a subjetividade inerente à avaliação qualitativa.

95

A classificação de risco provisória a que se chega após a realização das avaliações

quantitativa e/ou qualitativa pode, também, vir a ser objeto de um “rebaixamento”, em

decorrência da incidência de sinalizadores qualitativos, tais como:

falta de transparência das informações;

contencioso ambiental;

contencioso social/trabalhista.

Assim, a classificação de risco atualmente efetuada pelo BNDES não leva em conta o risco

representado pelas características particulares do setor em que atua uma determinada empresa,

atendo-se primordialmente, ao risco financeiro e ao risco decorrente da qualidade da sua

gestão administrativo-financeira. Há uma demanda de ordem técnica, pois, para a inclusão da

variável “risco setorial” na atual metodologia de classificação de risco do BNDES.

O BNDES – diferentemente das agências de classificação de risco – define a classificação de

risco para uma empresa que lhe vem pedir seu apoio financeiro. Neste sentido, a definição da

classificação de risco, no BNDES, faz parte do processo existente na instituição para a

concessão de uma colaboração financeira.

Na medida em que o BNDES pretende considerar a variável risco setorial em sua metodologia

de avaliação de risco, passa a ser demandado um conhecimento, do ponto de vista de risco,

sobre o Setor ao qual uma empresa pertence, bem como se coloca presente a necessidade de

se definir a forma pela qual o risco estabelecido para o setor de uma determinada empresa

deverá afetar a classificação de risco final que a ela deve ser associada.

96

66.. OOSS CCOONNCCEEIITTOOSS DDEE PPOORRTTEERR PPAARRAA AA AAVVAALLIIAAÇÇÃÃOO DDEE UUMM SSEETTOORR

A metodologia geral desenvolvida por Porter para analisar a estrutura de um setor e sua

concorrência tem por objetivo “... auxiliar uma empresa a analisar sua indústria como um todo

e a prever a futura evolução da indústria, compreender a concorrência e sua própria posição e

traduzir essa análise em uma estratégia competitiva para um determinado ramo de negócio”

(PORTER, 1986).

Assim, a intenção de Porter é de que, através dos conceitos por ele desenvolvidos, se conheça

o Setor em que atua uma empresa para lhe poder, então, definir uma adequada estratégia de

competição.

“Por mais que aprendamos sobre o que se passa dentro de empresas, a compreensão dos

setores e da concorrência continuará sendo essencial para guiar o que as empresas devem

tentar fazer” (PORTER, 1986).

Os objetivos originais de Porter não impediram, contudo, que os conceitos por ele

desenvolvidos para a análise de um Setor viessem a ser utilizados com outras finalidades.

Como já mencionado anteriormente, os conceitos de Porter vieram a influenciar sobremaneira

tanto as metodologias de classificação de risco das agências classificadoras independentes

(ver item 7, a seguir) como a do próprio BNDES (ver item 5).

“Embora possa ser útil, a perspectiva dos recursos/competências não diminui a necessidade

crucial de um determinado negócio entender a estrutura do setor e a posição competitiva”

(PORTER, 1986).

A metodologia proposta por Porter para se efetuar uma análise setorial está baseada na

observação do comportamento das cinco forças competitivas que – segundo ele – estão

sempre presentes em um Setor.

97

“As cinco forças competitivas – entrada, ameaça de substituição, poder de

negociação dos compradores, poder de negociação dos fornecedores e

rivalidade entre os atuais concorrentes – refletem o fato de que a

concorrência em uma indústria não está limitada aos participantes

estabelecidos. Clientes, fornecedores, substitutos e os entrantes potenciais

são todos ‘concorrentes’ para as empresas na indústria, podendo ter maior

ou menor importância, dependendo das circunstâncias particulares”

(PORTER, 1986).

Porter quase que considera o “governo” como uma sexta força competitiva. Acabou, contudo,

por resistir a tal idéia, ao entender que “... é, em geral, mais esclarecedor considerar como o

governo afeta a concorrência através das cinco forças competitivas do que considerá-lo como

uma força por si só” (PORTER, 1986).

Por outro lado, Porter chama a atenção para alguns fatores, de ordem mais geral, que, na

realidade, afetam a rentabilidade de todas as empresas e não somente a rentabilidade daquelas

pertencentes a um setor específico. A ação de tais fatores - embora possa ser importante para a

definição da estratégia competitiva de uma empresa isolada – não deve, contudo, ser creditada

a uma característica do setor em que a empresa atua.

“A estrutura básica de uma indústria, refletida na intensidade das forças,

deve ser distinguida dos muitos fatores de curto prazo que podem afetar a

concorrência e a rentabilidade de uma forma transitória. Por exemplo,

flutuações nas condições econômicas no decorrer do ciclo econômico

influenciam a rentabilidade de curto prazo de quase todas as empresas em

muitas indústrias, do mesmo modo que as faltas de materiais, as greves, os

piques na demanda e outros fatos semelhantes. Embora estes fatores

possam ter significado tático, o foco da análise da estrutura da indústria,

ou ‘análise estrutural’, está na identificação das características básicas de

uma indústria, enraizadas em sua economia e tecnologia, e que modelam a

arena na qual a estratégia competitiva deve ser estabelecida” (PORTER, 1986).

98

As Barreiras à Entrada e a Ameaça Representada por entrantes Potenciais

A existência, em um setor, de barreiras de entrada altas está associada a níveis de

rentabilidade elevados e, conseqüentemente, a riscos de negócio mais baixos. Segundo Porter,

podem constituir barreiras de entrada:

a existência de economias de escala nas empresas já instaladas no Setor;

a diferenciação do produto;

necessidades de capital elevadas para efeito de (i) instalação de produção, (ii) crédito

ao consumidor, (iii) manutenção de estoques e/ou (iv) cobertura de prejuízos iniciais;

a existência de custos de mudança para o comprador, quando este efetua uma troca de

fornecedor;

a dificuldade de acesso, para os entrantes, aos canais de distribuição já estabelecidos

no setor;

a existência, para as empresas já estabelecidas no Setor, de vantagens de custo

independentes de escala (patentes; acesso a matérias-primas; localização favorável;

subsídios oficiais; etc...);

a existência de uma política governamental regulando a entrada no setor;

a existência de uma expectativa, por parte do entrante, quanto à ocorrência de uma

retaliação das empresas já estabelecidas com relação a uma possível entrada no Setor;

situação de preço de mercado abaixo do “preço de entrada dissuasivo”;

a presença de uma curva de experiência nas empresas já instaladas no Setor.

A Intensidade da Rivalidade entre os Concorrentes Existentes

Uma intensa rivalidade entre os concorrentes existentes em um determinado setor pode ser

associada à ocorrência de taxas de retorno mais baixas e a riscos de negócio mais elevados.

99

A intensidade da rivalidade entre os concorrentes de um setor decorre da conjugação de vários

fatores, tais como:

a existência, no setor, de um grande número de concorrentes ou de concorrentes

equilibrados;

a ocorrência de um crescimento lento no setor, o que leva a que uma empresa só tenha

condições de crescer com a perda de mercado de seus concorrentes;

a presença ou ausência de diferenciação do produto no Setor;

a característica tecnológica do Setor de só poder aumentar sua capacidade de produção

em grandes incrementos;

a existência ou não de concorrentes estrangeiros;

a existência ou não de grandes interesses estratégicos das empresas estabelecidas no

Setor;

a existência de barreiras à saída elevadas.

A Pressão dos Produtos Substitutos

Quanto mais atrativa a alternativa de “preço-desempenho” oferecida por produtos substitutos,

maior será o impacto no lucro do Setor e, em conseqüência, maior será o risco do negócio. “A

identificação de produtos substitutos é conquistada através de pesquisas na busca de outros

produtos que possam desempenhar a mesma função que aquele da indústria”

(PORTER, 1986).

O Poder de Negociação dos Compradores

Em um setor, os compradores que detém poder de negociação – além de constituírem sempre

uma ameaça concreta de integração para trás – forçam o preço do produto para baixo e/ou

exigem sua melhor qualidade. Tal tipo de atuação por parte dos compradores reduz a

rentabilidade do setor, o que pode ser associado a um mais elevado risco setorial.

100

O Poder de Negociação dos Fornecedores

De forma análoga aos compradores, os fornecedores de um setor, ao exercerem seu poder de

negociação, podem reduzir a rentabilidade das empresas pertencentes ao setor, o que

implicaria em um risco setorial mais elevado.

101

77.. AA MMEETTOODDOOLLOOGGIIAA DDEE ““RRAATTIINNGG”” DDAASS AAGGÊÊNNCCIIAASS CCLLAASSSSIIFFIICCAADDOORRAASS

As classificações de risco, quando realizadas por agências classificadoras independentes,

correspondem a “... avaliações que objetivam medir e divulgar ao mercado a capacidade dos

emitentes de títulos privados ou públicos de honrar o repagamento de um título específico,

sendo realizada uma classificação para cada título, já que as condições de cada lançamento

normalmente são diferenciadas. Quando realizadas por agentes financeiros, constituem

avaliações destinadas a balizar internamente o processo de concessão e administração do

crédito” (BERGAMINI, 1997).

“Inovação norte-americana, algumas dessas agências existem desde o

início do século, como a Standard & Poor’s e a Moody’s. Atualmente, há

nesse mercado cerca de sete mil empresas e 25 mil títulos classificados.

Dependendo do emissor e do prazo de pagamento dos títulos, essas

agências utilizam metodologias de classificação de risco diferenciadas para

avaliar a capacidade de pagamento desses títulos, inclusive com notação

específica. Além da classificação de títulos específicos, algumas agências

também consideram em suas avaliações o risco genérico representado pela

empresa emissora” (BERGAMINI, 1997).

“No Brasil, existem em atividade algumas agências de classificação de risco independentes,

como a Atlantic Rating (associada a Thomson Bank Watch), a Moody’s, a S.R.Rating

(associada a Duff & Phelps), a Standard & Poor’s e o IBCA” (BERGAMINI, 1997).

“A atividade de classificação de risco também é realizada no mercado financeiro brasileiro

por alguns grandes bancos atacadistas, geralmente multinacionais, com o objetivo de

diferenciar, para uso interno, os níveis de risco de grandes empresas” (BERGAMINI, 1997).

102

A Metodologia de “Rating” das Agências Classificadoras

Dentre as agências de classificação de risco independentes mais conhecidas

internacionalmente, a Standard & Poor’s é a que disponibiliza publicamente os textos de

melhor qualidade sobre metodologia de classificação de risco.

Para as agências classificadoras de risco independentes e, em particular, para a Standard &

Poor’s (S&P), “... a avaliação da qualidade de crédito corporativo segue uma metodologia

padrão de ‘rating’: o risco do setor ao qual a empresa pertence e sua posição competitiva são

avaliados em conjunto com seu perfil financeiro e suas políticas” (KATZ, 2002).

Como agência classificadora de risco, a S&P avalia o “rating” de uma empresa ou País, a seu

pedido, geralmente para efeito de uma emissão de bônus que essa empresa ou País está

interessado em fazer no mercado financeiro privado externo: para prestar tal serviço, a S&P

visita a empresa ou o País cliente, quando, então, costuma obter a maior parte das

informações (quantitativas e/ou qualitativas) de que necessita para sua avaliação.

Os trabalhos referentes à definição de “ratings” corporativos internacionais são conduzidos

por equipes de analistas das agências classificadoras de risco, cujos componentes devem

necessariamente conhecer tanto o país de domicílio do emissor como o Setor da economia ao

qual ele pertence.

As análises efetuadas pelas agências classificadoras de risco são normalmente baseadas em

dados contábeis históricos relativos a um período de cinco anos e em projeções financeiras

elaboradas para um horizonte de dois ou três anos. A utilização de tais projeções financeiras

no processo de definição do “rating” tem por objetivo maior uma avaliação da gestão

financeira da empresa e não o julgamento da capacidade de previsão de sua diretoria.

Na abordagem analítica da S&P, “... O ‘rating’ final é uma síntese dos fatores qualitativos e

quantitativos discutidos por um comitê de analistas que avalia cada caso separadamente”

(KATZ, 2002).

103

A metodologia utilizada pela S&P para a determinação do “rating” de um emissor não se

limita, pois, a uma avaliação do seu risco financeiro, a partir da apuração e exame de várias

medidas financeiras. Ela requer, adicionalmente, uma revisão detalhada dos fundamentos do

negócio, com a formação de uma opinião sobre a posição competitiva da empresa e uma

avaliação de seu corpo administrativo e de suas estratégias. Por outro lado, respeitando as

características do país onde se localiza seu cliente, a S&P procura também efetuar uma

avaliação distinta dos riscos relacionados ao país, no que diz respeito à capacidade de

pagamento em moeda local e em moeda forte.

“ ‘Ratings’ corporativos internacionais são conduzidos por times que

combinam conhecimento do país de domicílio com conhecimento da

industria. Em todo o mundo, a análise das corporações segue a mesma

metodologia de ‘rating’: o risco da industria e a posição competitiva da

companhia são avaliadas em conjunto com o perfil financeiro da firma e a

política financeira por ela adotada. Esta análise fundamental é efetuada

com uma apreciação das características relevantes específicas da industria,

país ou região. Se o meio ambiente da região possui riscos adicionais para

as corporações lá operarem, então tal fato é incorporado na análise”

(STANDARD&POOR’S, 2001).

Assim, a metodologia utilizada pela S&P para a determinação do “rating” de um emissor

considera o conjunto das seguintes avaliações:

(i) avaliação do risco financeiro do emissor, com base na apuração de indicadores

financeiros/contábeis padrão relativos aos últimos cinco anos. Nesta avaliação, a

S&P leva em conta, principalmente, os seguintes pontos:

o características financeiras: qualidade da contabilidade e análise dos

dados;

o política financeira: qualidade da política financeira adotada;

o rentabilidade: retorno sobre capital, lucros sobre os ativos do segmento

do negócio;

104

o nível de alavancagem financeira / proteção dos ativos;

o proteção do fluxo de caixa: a necessidade de capital da empresa (ativos

fixos e capital de giro, dividendos e impostos) “versus” sua capacidade

de gerar fundos internamente;

o flexibilidade financeira: as necessidades financeiras do emissor “versus”

seus planos e alternativas existentes;

o existência de propriedade estatal completa ou parcial: o apoio do Estado

viabilizando um aumento do perfil de crédito do emissor;

o blocos locais de propriedade: as decorrências de uma eventual afiliação

do emissor a um forte grupo econômico;

o nível de facilidade de acesso a fontes locais de financiamento.

Como pode ser visto da relação anterior, a S&P, na análise de risco financeiro de um emissor,

inclui a avaliação de algumas variáveis que refletem as características particulares do Setor ao

qual pertence o emissor, ao mesmo tempo em que também aprecia variáveis que dizem muito

mais respeito à qualidade da gestão administrativa/financeira do emissor.

(ii) avaliação do risco setorial, a partir de uma análise das características do Setor

e da posição competitiva do emissor. As variáveis-chave consideradas pela S&P

para a avaliação do risco setorial associado a um emissor são:

o perspectivas de crescimento, estabilidade ou declínio;

o o padrão dos ciclos de negócio;

o vulnerabilidades às mudanças tecnológicas, questões trabalhistas ou

interferência regulatória;

o nível de intensidade de capital fixo ou de giro;

o necessidade de gastos atuais com ativo fixo ou com pesquisa e

desenvolvimento;

105

o a natureza e intensidade do ambiente competitivo.

“Cada análise de ‘rating’ começa com uma avaliação do meio ambiente em

que a empresa atua. Para determinar o grau de risco operacional relativo a

um participante em um dado negócio, a Standard & Poor’s analisa a

dinâmica deste negócio. Esta análise se concentra no tamanho das

perspectivas da industria, assim como nos fatores competitivos que afetam a

industria. Os vários fatores incluem perspectivas de crescimento da

industria, estabilidade, ou declínio, e o padrão dos ciclos de negócio. É

crítico determinar a vulnerabilidade à mudança tecnológica, paralisações

de trabalhadores, ou interferência regulatória. Industrias que têm longos

tempos de parada ou que requerem uma planta fixa de natureza especial se

defrontam com um risco mais elevado. As implicações de uma competição

crescente são obviamente cruciais” (STANDARD&POOR’S, 2001).

No que diz respeito particularmente à capacidade de competição de um emissor dentro do

Setor a que pertence, entende a S&P que devam ser levados em consideração os seguintes

pontos:

nível de participação do emissor no mercado em que atua;

o nível de sua eficiência operacional;

tamanho;

grau de diversificação apresentado pelo emissor; e

a qualidade do seu corpo administrativo.

A avaliação referente à qualidade do corpo administrativo do emissor diz respeito, aqui, “…

às estratégias de competição e ao direcionamento futuro que a diretoria da empresa estabelece

para ela. Os planos e políticas são julgados por seu realismo e pelo conhecimento que a

diretoria possui dos pontos fortes e fracos da empresa” (KATZ, 2002). A avaliação do corpo

administrativo está, pois, aqui associada a um determinado conhecimento existente sobre o

Setor a que o emissor pertence.

106

Na verdade, a S&P considera uma parte da avaliação da gestão administrativo-financeira do

emissor - qualidade da contabilidade e análise de dados, qualidade da política financeira, etc..

- no âmbito do que ela denomina como avaliação do risco financeiro e uma outra parte –

qualidade do corpo administrativo e das estratégias do emissor – no âmbito do que ela

denomina como avaliação do risco do Setor.

Como já mencionado anteriormente, as avaliações efetuadas pela S&P para um emissor,

referentes a seus riscos financeiro e setorial, são por ela complementadas por uma avaliação

do risco país, que, quando for o caso, considera em separado a existência ou não de um risco

de transferência, entendido este como “... a incapacidade de uma empresa para ter acesso à

moeda forte para pagar a sua dívida estrangeira por causa de ações do governo soberano... “

(KATZ, 2002).

Ao considerar a análise dos vários riscos relacionados ao país que não o de transferência, a

S&P está, na verdade, procurando definir o que denomina como “rating de crédito corporativo

em moeda local”, o qual “... permite que se entenda como um emissor é comparado com seus

pares no mundo, em termos de sua competição competitiva na industria e de sua saúde

financeira, deixando-se de lado as restrições impostas pelo ‘rating’ soberano representadas

pelo risco de transferência” (KATZ, 2002).

A avaliação do risco de um Setor deve ter, de acordo com a metodologia adotada pela S&P,

um grande peso para a atribuição de um “rating” máximo. Entende a S&P que deva ser “...

particularmente difícil para uma empresa receber um ‘rating’ muito alto, caso (esta empresa)

esteja inserida em um Setor cujo nível de risco seja avaliado acima da média, independente do

quão conservadora seja sua postura financeira” (KATZ, 2002). Neste sentido, “... para o

mesmo nível de ‘rating’, uma empresa com um perfil de negócio fraco terá que mostrar uma

estrutura financeira mais conservadora, enquanto a empresa com uma posição de risco de

negócio mais conservadora poderá manter uma postura financeira mais agressiva” (KATZ,

2002). Em outras palavras:

107

“Enquanto um perfil particular de negócio se mostrar como a mais

importante variável a ser considerada para a determinação do ‘rating’, a

avaliação do risco do negócio deve levar um longo caminho até atingir o

limite superior no ‘rating’ para o qual um participante da industria pode

aspirar” (STANDARD&POOR’S, 2001).

Para um determinado nível de risco setorial, pode ser associada uma faixa de variação

específica dos valores de um determinado indicador financeiro. Para níveis de risco setorial

mais elevados, as faixas de variação associadas deveriam necessariamente refletir uma piora

de situação, o que poderia corresponder, conforme o tipo de indicador analisado, a valores

mais elevados ou menos elevados. Na tabela exemplo apresentada a seguir, um Setor cujo

nível de risco foi avaliado como baixo está sendo associado a uma faixa de valores do

Indicador X variando de 80% a 20%; a faixa de valores do Indicador X associada a um Setor

de risco médio seria mais elevada, ou seja, variando de 90% a 30%.

Tabela 7.1 - Rating Associado a um Indicador, conforme o Nível de Risco Setorial ( % )

Risco Setorial Rating Associado ao indicador X

A B C

Risco Baixo 80% 50% 20%

Risco Médio - 90% 30%

Risco Alto - - 50%

De acordo com a tabela anterior, a uma empresa, pertencente a um setor de risco baixo e com

um valor do Indicador X de, por exemplo, 60%, se associaria um “rating” B. Se essa mesma

empresa pertencesse a um setor de risco médio, o “rating” associado ao indicador seria C.

Na metodologia de “rating” da S&P, os indicadores financeiros apurados são considerados

dentro do contexto de risco do Setor a que pertence o emissor.

“Uma companhia com uma posição competitiva mais forte, com

perspectivas de negócio mais favoráveis, e com fluxos de caixa mais

previsíveis pode-se permitir a incorrer em um risco financeiro adicional,

mantendo o mesmo risco de crédito” (STANDARD&POOR’S, 2001).

108

88.. AA PPRROOPPOOSSTTAA PPAARRAA DDEEFFIINNIIÇÇÃÃOO DDOO RRIISSCCOO SSEETTOORRIIAALL

8.1. A METODOLOGIA UTILIZADA

Considerando o “compromisso” que as proposições objeto do presente estudo procuraram ter

com a sua implementação, entendeu-se como fundamental para a sua condução o

envolvimento de todos aqueles que, no âmbito do BNDES, têm algum conhecimento e/ou

poder de decisão sobre o assunto. A consulta a tais pessoas permitiu, além da obtenção de

conhecimento, definir, ao longo do processo de elaboração do estudo, os caminhos a serem

seguidos, tendo em vista as diferentes alternativas que se iam colocando.

Apenas a título de exemplo, um assunto que, logo de partida, teve de ser colocado para

aqueles que, no âmbito da instituição, têm poder de decisão sobre o assunto foi o que dizia

respeito à oportunidade da realização de estudos setoriais, para efeito da obtenção do

conhecimento setorial necessário para a definição do risco de um Setor.

A necessidade de se consultar os “donos do processo” com vistas a uma definição sobre

determinadas alternativas deve ser sempre considerada à luz de uma preocupação com a

viabilidade de implementação das proposições a serem formuladas: uma definição que não

venha a ser efetuada pelos envolvidos com o assunto pode simplesmente vir a ter pouca ou até

mesmo nenhuma viabilidade de implementação.

Neste sentido, quando consultados, os executivos diretamente envolvidos com o assunto no

âmbito da instituição descartaram a realização de estudos setoriais, optando, em troca, pela

aplicação de um Questionário junto a especialistas setoriais (ver comentários efetuados nos

itens 8.2 e 8.3, a seguir).

Este Questionário, na medida em que viesse a fazer parte de um modelo simples, poderia

viabilizar tanto a obtenção de conhecimento setorial como a mensuração do risco de cada

Setor. Este caminho levou, em conseqüência, à necessidade de uma validação contínua dos

critérios e das regras de mensuração adotados pelo modelo concebido.

109

Dentro do objetivo de se primar pela simplicidade, optou-se pelo desenvolvimento de um

modelo em planilha Excel. As regras lógicas e os critérios de mensuração adotados estão

expressos nas fórmulas (ver ANEXO 4) constantes em tal planilha, na qual se expressam os

resultados finais do presente trabalho.

8.2. AS QUESTÕES COLOCADAS PARA DEFINIÇÃO

Conforme já mencionado, a primeira questão colocada para as pessoas que, no âmbito do

BNDES, estão diretamente envolvidas com o assunto em estudo dizia respeito à forma como

o conhecimento setorial deveria vir a ser obtido. Mais especificamente: deveriam vir a ser

efetuados tantos estudos setoriais quantos os que viessem a se mostrar necessários, ou se

deveria procurar “capturar” esse conhecimento setorial através da aplicação de Questionários

junto a especialistas?

Outra questão colocada dizia respeito à metodologia que deveria vir a ser considerada para a

obtenção de conhecimento setorial. Neste contexto, o conhecimento setorial a ser obtido

poderia vir a se restringir basicamente ao produto final do Setor ou, alternativamente, vir a

considerar os conceitos analíticos para tanto desenvolvidos por Porter (ver item 6).

Era também importante obter-se uma definição sobre o “conceito” de Setor a ser considerado.

A definição de setores, por exemplo, poderia vir a ser efetuada de forma tradicional, na

medida em que se viesse a ter como critério básico de nomeação a linha de produção de um

conjunto de empresas, ou, alternativamente, poderia haver a definição – com base nos

conceitos desenvolvidos por Porter – de um Setor “particular” para cada uma das empresas

que viessem ao BNDES solicitar uma colaboração financeira.

Na medida em que se tenha em mente a fase de implementação da proposta, era também

importante definir o critério a ser utilizado para se “alocar” uma empresa a um determinado

Setor.

No contexto do BNDES, a empresa que a ele vem solicitar uma colaboração financeira

poderia, por exemplo, ser alocada a um dos setores pertencentes a um conjunto deles

110

previamente estabelecido, considerando-se como critério para tal alocação o principal produto

por ela produzido. Alternativamente, poderia haver a determinação específica de um Setor –

com suas “fronteiras” particulares – para cada uma das empresas demandantes de uma

colaboração financeira.

É evidente que, em termos operacionais, há vantagens e desvantagens, na medida em que se

considere uma ou outra dessas alternativas.

A definição prévia de um conjunto de setores permitiria que, antecipadamente, se pudesse vir

a equacionar a obtenção de conhecimento sobre um setor, bem como a definição do respectivo

risco setorial. Nesta alternativa, para cada empresa que viesse ao BNDES solicitar uma

colaboração financeira se poderia associar, automaticamente, um Setor e, portanto, um risco

setorial. Por outro lado, há um risco não desprezível nessa alternativa, na medida em que, ao

se adotar o critério do produto principal, se venha alocar uma empresa a um Setor que dela

não seja representativo, levando a que, em conseqüência, a ela venha ser associado um

inadequado risco setorial.

A definição, de acordo com os conceitos de Porter, de um Setor “particular” para cada uma

das empresas solicitantes de colaboração financeira implicaria na necessidade de um maior

tempo para a realização da atividade de classificação de risco no âmbito do BNDES, embora,

por outro lado, viesse a praticamente eliminar a possibilidade de tais erros de alocação virem

a ocorrer.

Ainda no âmbito da análise das alternativas existentes para a condução do assunto, procurou-

se também considerar o significativo tempo que, do ponto de vista operacional, teria de ser

despendido para a realização de estudos setoriais, seja com a utilização de uma metodologia

tradicional, seja com a utilização dos conceitos desenvolvidos por Porter.

8.3. AS DEFINIÇÕES E RECOMENDAÇÕES EFETUADAS

Em primeiro lugar, os decisores consultados optaram por definir previamente quais os setores

a serem considerados para efeito da determinação de um risco setorial ( ver a relação de

111

setores apresentada no ANEXO 1): nesta definição, prevaleceu a adoção do critério

tradicional de nomeação de setores, tendo em vista o produto principal colocado no mercado

por um conjunto de empresas. O conjunto de setores selecionado corresponde, na verdade, ao

que é atualmente adotado pelo BNDES para efeito da administração interna da atividade de

classificação de risco.

Definiu-se também que o conhecimento setorial a ser obtido com vistas à determinação do

risco de um Setor deveria levar em conta os conceitos para tanto desenvolvidos por Porter.

Para efeito do presente estudo, um sumário de tais conceitos foi apresentado no item 6.

Como já mencionado, optou-se, igualmente, pela não realização de estudos setoriais.

Considerou-se, aqui, que a realização de tais estudos com vistas à definição do risco de um

Setor acarretaria, no âmbito do BNDES, um gargalo operacional no processo de definição da

classificação de risco de uma empresa e, conseqüentemente, no processo decisório para a

concessão de colaboração financeira. Assim, optou-se pela obtenção de conhecimento setorial

através do desenvolvimento de um modelo simples, a ser especificamente desenvolvido com

tal finalidade. O conhecimento de especialistas setoriais seria, então, “capturado” através das

respostas dadas a um Questionário que lhes seria submetido. Entendeu-se que a aplicação de

tal Questionário, tanto para a obtenção inicial como para as sucessivas e posteriores

atualizações de conhecimento setorial, seria muito mais rápida e prática que a realização de

estudos setoriais, a despeito da metodologia que, para tanto, se viesse a utilizar. “Para que

sistemas baseados no conhecimento venham a ser efetivos, é também necessário que suas

bases de dados venham a ser continuamente atualizadas” (DUTTA, 1993).

As perguntas componentes de tal Questionário seriam cuidadosamente formuladas, de forma

tanto a viabilizar um diagnóstico setorial que refletisse os conceitos desenvolvidos por Porter,

como a possibilitar uma mensuração do risco do Setor. Esta mensuração do risco do Setor,

por outro lado, seria efetuada a partir da pontuação conferida a cada uma das respostas do

Questionário: neste sentido, fica patente, então, a necessidade de concepção de um modelo

simples e ágil, com vistas a viabilizar tanto a obtenção de informações, através da aplicação

de um Questionário, como a sua quantificação. A necessidade de mensuração do risco de um

Setor, além de afetar a própria concepção das perguntas do Questionário (ver ANEXO 2),

levou a que:

112

(i) tivessem de ser previamente definidas Respostas Alternativas, para cada uma das

Perguntas do Questionário;

(ii) viessem a ser estabelecidos Pesos para cada uma das Perguntas, de acordo com a

importância que lhes foram atribuídas, tendo em vista a mensuração do Risco do

Setor;

(iii) se associasse um nível de risco setorial (Setor de Risco Alto / Setor de Risco

Médio / Setor de Risco Baixo) para cada uma dessas Respostas Alternativas;

(iv) se associasse uma Faixa de Pontos para cada Resposta Alternativa e seu

correspondente nível de Risco Associado: à alternativa de resposta associada a um

Setor de Risco Baixo corresponderia uma Faixa de Pontos de 8 até 10 pontos; à

alternativa associada a um Setor de Risco Médio corresponderia uma Faixa de 4

até 7 pontos; e à alternativa associada a um Setor de Risco Alto corresponderia

uma Faixa de 0 até 3 pontos.

A concepção das alternativas de resposta pré-estabelecidas para cada pergunta do

Questionário procurou atentar tanto para uma simplificação da sua aplicação, como para a

viabilização de sua quantificação. Assim, para cada pergunta, se procurou definir apenas duas

ou três alternativas de resposta variáveis, de forma a que, para cada resposta dada, se

associasse uma Faixa de Pontos correspondente a um risco alto, médio ou baixo. Escolhida a

resposta de uma pergunta pelo especialista setorial, este, num segundo momento, define a

pontuação que lhe deve ser conferida, considerando a faixa de Pontos correspondente.

Por outro lado, duas alternativas de respostas (“Não há informações suficientes para

responder” e “Indagação não pertinente ao Setor”) foram mantidas fixas para todas as

perguntas do Questionário, de forma a se garantir uma qualidade para a informação obtida. A

cautela refletida pela introdução dessas duas alternativas fixas de resposta decorre do fato de

se estar concebendo um Questionário de caráter geral, para aplicação em setores com

características bem distintas. É inevitável, pois, para um ou outro Setor, a ocorrência, por

exemplo, de perguntas que não lhe sejam pertinentes e que, portanto, não tenham sentido para

efeito da determinação do Risco do Setor.

113

As definições efetuadas configuram um fluxo operacional, no BNDES, para efeito da

determinação da classificação de risco de uma empresa. Este fluxo operacional contempla:

(i) recebimento de uma solicitação de apoio financeiro;

(ii) enquadramento automático dessa empresa, tendo em vista seu produto principal,

em um dos setores previamente definidos (ver ANEXO 1); e

(iii) a associação a essa empresa de um risco setorial previamente apurado através da

aplicação de Questionários junto a especialistas setoriais.

No que diz respeito à “forma” como o risco setorial apurado para uma determinada empresa

deve vir a afetar a sua classificação de risco final, prevaleceu a idéia de que ela deva ser

simples e ter uma influência complementar à atual forma adotada pelo BNDES para a

apuração da classificação de risco, a qual, como já visto anteriormente (ver item 5), reflete

essencialmente o risco financeiro e o risco de gestão administrativo-financeira da empresa.

A avaliação do risco de um Setor deve, contudo, ter um grande peso para a atribuição de uma

classificação de risco máxima. Assumindo-se a posição da S&P sobre o assunto, entendeu-se

que deva vir a ser particularmente difícil para uma empresa receber uma classificação de risco

muito alta, no caso de essa empresa estar inserida em um Setor cujo nível de risco seja

avaliado acima da média, independentemente de quão conservadora seja sua postura

financeira (ver comentários efetuados no item 7).

8.4. APRESENTAÇÃO E DESCRIÇÃO DO MODELO CONCEBIDO

Todas as proposições efetuadas no presente trabalho com vistas à determinação do risco de

um determinado setor estão expressas, para efeito de uma eventual implementação, em uma

planilha Excel, a qual deve vir a ser entendida como uma expressão final da presente

dissertação.

A planilha Excel acima referida é composta pelas seguintes pastas, algumas delas

reproduzidas como anexos ao presente trabalho:

114

Questionário (ANEXO 2);

Entrevista 1;

Entrevista 2;

Entrevista 3;

Entrevista 4;

Entrevista 5;

Consolidação das Entrevistas (ANEXO 3);

Matriz de Performance (ANEXO 5); e

Determinação Final (ANEXO 6).

No ANEXO 2, pode ser visto, na íntegra, o Questionário proposto para ser aplicado junto a

cada especialista setorial. No item 8.5, a seguir, é efetuada uma descrição pormenorizada do

Questionário.

As cinco pastas que, então, se seguem na planilha (Entrevista 1,..., Entrevista 5) têm por

objetivo registrar e manter arquivados os resultados, para um determinado setor, de cada uma

das entrevistas realizadas. Para efeito de facilitar a entrada de dados e eventuais consultas que

se mostrem necessárias sobre uma entrevista específica, estas pastas reproduzem o texto das

perguntas constantes no Questionário.

A título meramente ilustrativo, as pastas referentes a cada Entrevista apuram um resultado

para a mesma, em termos de risco do setor analisado. Contudo, na metodologia ora proposta,

este resultado só será considerado no âmbito da consolidação de todas as entrevistas

realizadas.

Na pasta Consolidação das Entrevistas (ver ANEXO 3), busca-se, em primeiro lugar, para

cada uma das perguntas, resumir o resultado de todas as entrevistas realizadas, apurando-se,

inclusive, a média dos pontos obtida em cada pergunta.

115

Tomando por base o resumo das informações referentes às entrevistas realizadas, estão

previstos dois campos nesta pasta para registrar a manifestação do grupo de decisores

(analista de risco), para cada pergunta, com relação a uma definição sobre a Resposta

“Adotada” para a Pergunta e do Número de Pontos Adotado. Na sua manifestação final sobre

cada uma das perguntas, o grupo de decisores (analista de risco) poderá, inclusive, considerar

como prejudicada uma pergunta, quando, no resumo das informações das entrevistas, verificar

uma inconsistência nas respostas obtidas.

A pontuação global a ser obtida pelo Setor levará em conta apenas essas manifestações finais

do grupo decisor (analista de risco), para cada uma das perguntas.

Para a mensuração do risco do setor, tanto nas pastas referentes às Entrevistas como na

referente à sua Consolidação, foram utilizados vários critérios, os quais são

pormenorizadamente descritos no item 8.6, a seguir.

Na pasta Matriz de Performance (ANEXO 5) da planilha Excel desenvolvida, são

apresentadas, para cada critério (pergunta) considerado, as avaliações médias obtidas pelo

setor em todas as Entrevistas realizadas, bem como todos os cálculos necessários para a

aplicação do Método Electre Tri e as suas correspondentes sugestões de alocação para o Setor

Pesquisado, segundo os Procedimentos Otimista e Pessimista.

Na pasta Determinação Final (ANEXO 6), é então registrado o posicionamento final do grupo

decisor, consideradas (i) as sugestões efetuadas por cada um dos entrevistados isoladamente,

(ii) a alocação provisória a que chegou o próprio grupo decisor ao analisar as respostas de

cada um dos entrevistados, e (iii) as sugestões (Procedimentos de Alocação Otimista e

Pessimista) decorrentes da aplicação do Método Electre Tri.

Uma descrição detalhada das determinações efetuadas pelos agentes decisores, das fórmulas

de cálculo utilizadas na planilha Excel desenvolvida e dos Procedimentos de Alocação

utilizados com base no Método Electre Tri é apresentada no ANEXO 4.

116

8.5. APRESENTAÇÃO E DESCRIÇÃO DO QUESTIONÁRIO

O Questionário concebido para aplicação junto a especialistas setoriais (ver ANEXO 2) é

composto por 35 perguntas, que, ao procurarem abordar diferentes aspectos de um setor,

procuram extrair do especialista consultado o conhecimento setorial por ele detido. Como está

prevista a realização de três a cinco entrevistas por setor, poder-se-á obter, na verdade, uma

“média” do conhecimento setorial dos especialistas consultados.

O Questionário (ver ANEXO 2) é composto pelas seguintes partes:

(i) o texto de cada pergunta;

(ii) Respostas Alternativas tipo multiplo-escolha, previamente definidas para cada

pergunta;

(iii) o nível de risco setorial (Risco Associado) que, no modelo proposto, está sendo

considerado para cada Resposta Alternativa;

(iv) as Faixas de Pontos correspondentes a cada uma das Respostas Alternativas e

respectivo Risco Associado; e

(v) um espaço em branco reservado para as observações/comentários do especialista

sobre cada uma das perguntas.

Tendo sido concebido na forma de uma planilha Excel, há também dois campos tipo “Lista de

Valores” para o registro, pelo especialista setorial consultado, da sua resposta e do número de

pontos que ele entende lhe deva ser atribuída.

Na formulação das 35 perguntas que compõem o Questionário, se procurou considerar

fundamentalmente os conceitos desenvolvidos por Porter para a avaliação de um setor. Nestes

termos, as perguntas formuladas procuraram “varrer” os seguintes aspectos de um setor:

perspectivas de crescimento;

ciclicalidade do negócio;

117

vulnerabilidade à mudança tecnológica;

vulnerabilidade à interferência regulatória;

nível de intensidade de capital fixo;

nível de intensidade de capital de giro;

necessidade de gastos com ativo fixo;

necessidade de gastos com P&D;

integração vertical;

natureza e intensidade do ambiente competitivo;

dependência com relação a fornecedores e distribuidores;

dependência com relação a clientes;

barreiras à entrada e saída.

Espelhando tais aspectos, as 35 perguntas do Questionário foram divididas em três grupos: ao

primeiro grupo (Ambiente Competitivo), contemplado com 17 perguntas, foi atribuído pelos

agentes decisores um peso de 40%; ao segundo grupo (Inovação Tecnológica e Questões

Institucionais), com 10 perguntas, se atribuiu um peso de 30%; e ao terceiro grupo (Cadeia

Produtiva), com 8 perguntas, se atribuiu um peso de 30%. Considerando que o número

máximo de pontos que um setor pode vir a obter em uma Entrevista foi definido como 1000,

as perguntas que compõem, isoladamente, cada um dos grupos acabaram, na prática,

recebendo pesos iguais: cada uma das 17 perguntas do primeiro grupo recebeu um peso de

2,35; cada uma das 10 perguntas do segundo grupo recebeu um peso de 3,00; e cada uma das

8 perguntas do terceiro grupo recebeu um peso de 3,75.

A opção feita, no âmbito do presente trabalho, pela formulação prévia, para cada pergunta, de

Respostas Alternativas tipo multiplo-escolha, visou uma mais fácil e confiável aplicação do

Questionário, tendo em vista o tempo restrito que, imagina-se, geralmente lhe será atribuído

por um especialista, interno ou externo, para a sua resposta.

118

Considerando-se que o objetivo do presente trabalho se circunscreve à alocação dos setores da

economia em apenas três categorias de risco (alto / médio / baixo), pôde-se restringir o

número de Respostas Alternativas a no máximo cinco, levando em conta que duas delas foram

mantidas fixas para todas as perguntas, quais sejam as correspondentes à “Não há

Informações Suficientes para Responder” e “Indagação não Pertinente ao Setor”. Estas

alternativas de resposta fixas têm como objetivo vir a se utilizar unicamente de um

conhecimento setorial de qualidade.

O nível de risco setorial (Risco Associado) indicado no Questionário, para cada uma das

Respostas Alternativas não fixas, foi objeto de intensa discussão junto às pessoas diretamente

envolvidas, na instituição, com o assunto. Para cada Resposta Alternativa e seu

correspondente nível de risco setorial está sendo associada uma Faixa de Pontos, conforme já

descrito no item 8.3, cabendo ao especialista consultado, após a escolha de sua resposta,

também definir, dentro da Faixa de Pontos correspondente, o número de pontos que ele

entende deva ser atribuído para a sua resposta (Número de Pontos Estabelecido para a

Resposta).

Nos espaços em branco reservados para Observações, o especialista setorial poderá fazer

qualquer tipo de comentário sobre cada pergunta, inclusive sobre os pesos atribuídos a cada

grupo de perguntas e sobre o nível de risco indicado no Questionário para cada uma das

Respostas Alternativas.

8.6. OS CRITÉRIOS UTILIZADOS PARA A MENSURAÇÃO DO NÍVEL DE

RISCO DE UM SETOR

Os critérios descritos a seguir fazem sempre referência à planilha Excel desenvolvida para a

mensuração do risco setorial, em particular a pasta Consolidação das Entrevistas nela

constante (ver ANEXO 3).

Tendo por base a possibilidade de aplicação, para cada um dos setores previamente definidos

(ver ANEXO 1), de três a cinco Questionários (ver ANEXO 2), foram adotados, para efeito

da mensuração do risco de um setor, os seguintes critérios:

119

a) tratamento referente à alternativa de resposta fixa “Pergunta Prejudicada”,

constante apenas na pasta Consolidação das Entrevistas pertencente à planilha Excel

desenvolvida (ver ANEXO 3):

(i) no Número de Pontos Adotado referente a cada pergunta, se atribuiu a essa

alternativa de resposta 0 (zero) pontos;

(ii) para efeito do cálculo da pontuação média global de um setor, consideradas

todas as Entrevistas e perguntas, se promoveu um ajuste linear, de forma a

evitar o sub-dimensionamento da pontuação obtida que decorreria do

número de respostas prejudicadas (“Pergunta Prejudicada”).

b) tratamento referente à alternativa de resposta fixa “Não há informações

Suficientes para Responder”:

(i) em cada Entrevista, isoladamente, se atribuiu a tal alternativa de resposta 0

(zero) pontos;

(ii) cada Entrevista, isoladamente, só foi considerada como Válida se o número

de perguntas não respondidas em decorrência de uma falta de informações

foi inferior a 25% do total de perguntas do Questionário;

(iii) na apuração da média de pontos de cada pergunta, quando se consideram

todas as Entrevistas realizadas, se atribuiu 0 (zero) pontos para as respostas

referentes a Entrevistas não Válidas;

(iv) considerando todas as Entrevistas e perguntas realizadas, só se atribuiu um

risco para o Setor que, como Resposta “Adotada” para a Pergunta, obteve

um número de respostas não válidas (soma das respostas “Não há

informações suficientes para responder” e “Pergunta Prejudicada”) inferior a

25% do número total de perguntas do Questionário.

c) tratamento referente à alternativa de resposta fixa “Indagação não pertinente ao

Setor”:

(i) em cada Entrevista, isoladamente, se atribuiu a tal alternativa de resposta 0

(zero) pontos;

120

(ii) na apuração da média de pontos de cada pergunta, quando se consideram

todas as Entrevistas realizadas, se atribuiu 0 (zero) pontos para a pergunta

contemplada com um número de respostas não pertinentes (“Indagação não

pertinente ao Setor”) superior a 50% do número total de Entrevistas;

(iii) para efeito do cálculo da pontuação média global de um setor, consideradas

todas as Entrevistas realizadas, se promoveu um ajuste linear, de forma a

não sub-dimensionar a pontuação obtida, em decorrência do número de

respostas não pertinentes (“Indagação não pertinente ao Setor”).

d) tratamento para a mensuração da média de pontos de cada pergunta,

considerando-se todas as Entrevistas:

(i) foi apurada, para cada pergunta, o Nº Médio de Pontos por ela obtido em

todas as Entrevistas, observados os tratamentos anteriormente descritos para

as chamadas alternativas fixas de resposta (“Indagação não pertinente ao

Setor” e “Não há informações Suficientes para Responder”);

(ii) no caso em que, alternativamente, as respostas de todos os especialistas para

uma determinada pergunta foram “não pertinentes” ou “não válidas”

(insuficiência de informações) se atribuiu para tal pergunta 0 (zero) pontos;

(iii) para a apuração do Nº Médio de Pontos de cada pergunta, os pontos obtidos

nas perguntas referentes a Entrevistas não Válidas (insuficiência de

informações) foram considerados como 0 (zero);

(iv) para o cálculo do Nº Médio de Pontos de uma determinada pergunta, a soma

de pontos obtida, observados os critérios descritos nos itens anteriores, foi

dividida pelo menor número existente entre os representativos de Nº de

Entrevistas Válidas (suficiência de informações) e Nº de Respostas

Pertinentes.

e) O número de Entrevistas a serem realizadas para a definição do risco de um Setor foi

deixado em aberto, embora se tenha em mente a necessidade de realização de um

mínimo de 3 a 5 Entrevistas. A expectativa é de que, de início, não venham a ser

conhecidos muitos especialistas setoriais para serem consultados. A implementação do

121

modelo proposto, portanto, não irá demandar um tratamento estatístico mais sofisticado

para as informações obtidas com a aplicação dos Questionários, o que, contudo, não

deve vir a ser necessariamente descartado no futuro.

f) O Número Médio de Pontos e a correspondente Resposta “Média” de todos os

Entrevistados, obtidos em cada uma das perguntas do Questionário de acordo com todos

os critérios anteriormente descritos, deverão ser sempre entendidos como meras

sugestões, na medida em que refletem a informação de conhecimento setorial obtida

com as Entrevistas. As sugestões referentes a número de pontos e resposta média, para

cada pergunta, deverão passar, então, pelo crivo final de um analista ou de um grupo

decisor, constituindo, ao serem confirmadas ou alteradas, a Resposta “Adotada” para a

Pergunta e o Número de Pontos Adotado, o qual, multiplicado pelo peso da pergunta,

corresponderá à Nota Ponderada Adotada.

g) A soma das Notas Ponderadas Adotadas referentes a todas as perguntas (Total de

Pontos) passará, então, por um ajustamento linear final, na medida em que se considera

a relação percentual entre “respostas não consideráveis” (respostas não pertinentes e/ou

respostas prejudicadas) e o número total de perguntas. Chega-se, assim, ao Total de

Pontos Ajustado. No âmbito do modelo concebido para a determinação do risco

setorial, as chamadas respostas prejudicadas ocorrem, a juízo do analista, na sua

manifestação para cada pergunta, ao final de todas as entrevistas realizadas.

h) Para efeito da determinação final do nível de risco setorial, o Total de Pontos Máximo,

considerando-se todas as perguntas, foi dividido em 3 faixas: uma faixa inferior – de

zero a 300 pontos – correspondendo a um Setor de Risco Alto; uma faixa intermediária

– de 300 até 700 pontos – correspondendo a um Setor de Risco Médio; e uma faixa

superior – de 700 até 1.000 pontos – correspondendo a um Setor de Risco Baixo.

i) o Total de Pontos Ajustado referente a todas as Entrevistas realizadas constitui, então, a

base para a definição do risco do Setor: ao Total de Pontos Ajustado situado na faixa

inferior se associará um Setor de Risco Alto; ao Total de Pontos situado na faixa

intermediária se associará um Setor de Risco Médio; e ao Total de Pontos situado na

faixa superior se associará um Setor de Risco Baixo.

122

j) na determinação do risco setorial, consideradas todas as Entrevistas e perguntas

realizadas, se o número de respostas não válidas (insuficiência de informações) somado

com o de respostas não consideráveis (prejudicadas) for maior que 25% do número total

de perguntas, se concluirá pela impossibilidade de se definir um risco para o Setor,

tendo por base o Questionário aplicado e as Entrevistas realizadas. Este critério se

sobrepõe, pois, ao Total de Pontos Ajustado apurado.

k) além de todas as informações anteriores, o analista ou grupo decisor levará em conta,

para a determinação final do nível de risco de cada setor , as “alocações” sugeridas

pelos Procedimentos Otimista e Pessimista decorrentes da aplicação ao problema do

Método Electre Tri (ver ANEXO 4 e os comentários efetuados no item 8.4 sobre a pasta

Matriz de Performance constante da planilha Excel desenvolvida).

l) o Questionário concebido pode e deve ser testado junto a especialistas setoriais, com

vistas à definição do risco de 1 (um) ou mais setores: os especialistas entrevistados

poderão então fornecer sugestões, que, eventualmente, podem vir a implicar em

aperfeiçoamentos tanto no texto das perguntas como em suas pontuações e pesos. A

estrutura concebida para o Questionário (ANEXO 2) foi apresentada e descrita no item 8.5.

8.7. O EFEITO DO RISCO SETORIAL NA CLASSIFICAÇÃO DE RISCO FINAL

DE UMA EMPRESA

São efetuadas a seguir algumas proposições, com vistas a se dimensionar o efeito que um

determinado risco setorial deva ter sobre a classificação de risco final de uma empresa. Neste

sentido, buscou-se compatibilizar alguns comentários já efetuados no item 8.3 tanto com a

atual metodologia de classificação de risco adotada no BNDES como com a sua forma de

operacionalização.

Nestes termos, a idéia básica é de que o risco setorial venha a afetar o nível de risco

provisório decorrente de uma avaliação quantitativa e/ou de uma avaliação qualitativa, através

da incidência ou não de rebaixamento de níveis.

123

Conforme já colocado anteriormente (ver itens 1.4, 7 e 8.3), entende-se que uma empresa

pertencente a um setor de risco elevado não deva, a despeito de apresentar excelentes situação

financeira e gestão administrativa, vir a obter uma classificação de risco elevada.

Assim, a proposta inicial é de que – para todos os tipos de avaliação de risco realizadas no

âmbito do BNDES (análises simplificada, sumária e/ou abrangente) – só venha haver

rebaixamento no nível de risco provisório apurado com base nas avaliações quantitativa e/ou

qualitativa, quando o risco do setor referente à empresa avaliada for considerado alto ou

médio. Entende-se, pois, que, quando o risco setorial apurado for baixo, não deva se promover

nenhum rebaixamento de nível.

Quando o risco setorial mensurado for alto ou médio, a intensidade do rebaixamento a ser

efetuado no nível de risco apurado para a empresa pelas avaliações quantitativa e/ou

qualitativa deverá variar de acordo com o tipo de análise de risco efetuada. Isto decorre do

diferente número de níveis de risco associados a uma análise simplificada – seis – e às

análises sumária e abrangente – vinte e um.

A proposta, então, é de que riscos setoriais altos ou médios referentes a uma análise

simplificada venham a implicar em um rebaixamento de até dois níveis, considerado o nível

de risco apurado para a empresa pela avaliação quantitativa. O quadro a seguir procura

resumir as proposições referentes a uma análise simplificada.

124

Tabela 8.7.1 - Proposta de Efeito do Risco Setorial para uma Análise Simplificada.

Nível de Risco

Setorial

Nível de Risco Apurado

numa

Análise Simplificada

Nível de Risco

Final

Nº de níveis de

rebaixamento

Setor de Risco Alto

E E 0

D E 1

C E 2

B D 2

A C 2

AA B 2

Setor de Risco Médio

E E 0

D E 1

C D 1

B C 1

A B 1

AA A 1

Setor de Risco Baixo

E E 0

D D 0

C C 0

B B 0

A A 0

AA AA 0

Por outro lado, dado que, nas análises sumária e abrangente estão previstos vinte e um níveis

de risco, propõe-se que a ocorrência de riscos setoriais altos e médios venha a implicar em

rebaixamentos de até nove e cinco níveis, respectivamente, considerado o nível de risco

apurado para a empresa pelas avaliações quantitativa e/ou qualitativa. O quadro a seguir

procura resumir tal proposição para os casos de uma análise sumária ou abrangente.

125

Tabela 8.7.2 - Proposta de Efeito do Risco Setorial para Análises Sumária e Abrangente.

Nível de Risco Setorial


em Análises

Simplificada e Abrangente

Nível de Risco Final Nº de níveis de rebaixamento

Setor de Risco Alto

C C 0

CC C 1

CCC- C 2

CCC C 3

CCC+ C 4

B- C 5

B C 6

B+ C 7

BB- C 8

BB C 9

BB+ CC 9

BBB- CCC- 9

BBB CCC 9

BBB+ CCC+ 9

A- B+ 7

A BB- 7

A+ BB 7

AA- BB+ 7

AA BBB- 7

AA+ BBB 7

AAA BBB+ 7

126

Tabela 8.7.2 (cont.) - Proposta de Efeito do Risco Setorial para Análises Sumária e Abrangente .



em Análises




C C 0

CC C 1

CCC- C 2

CCC C 3

CCC+ C 4

B- C 5

B CC 5

B+ CCC- 5

BB- CCC 5

BB CCC+ 5

BB+ B- 5

BBB- B 5

BBB B+ 5

BBB+ BB- 5

A- BB 5

A BB+ 5

A+ BBB- 5

AA- BBB 5

AA BBB+ 5

AA+ A- 5

AAA A 5

127

Tabela 8.7.2 (cont.) - Proposta de Efeito do Risco Setorial para Análises Sumária e Abrangente.q



em Análises




C C 0

CC CC 0

CCC- CCC- 0

CCC CCC 0

CCC+ CCC+ 0

B- B- 0

B B 0

B+ B+ 0

BB- BB- 0

BB BB 0

BB+ BB+ 0

BBB- BBB- 0

BBB BBB 0

BBB+ BBB+ 0

A- A- 0

A A 0

A+ A+ 0

AA- AA- 0

AA AA 0

AA+ AA+ 0

AAA AAA 0

Na rotina do BNDES referente à determinação de uma classificação de risco, a forma de se

operacionalizar tais proposições poderia ser bastante simples, na medida em que se viesse a

criar, no próprio modelo de planilha referente a cada tipo de avaliação de risco, campos

próprios para a identificação do setor a que pertence a empresa avaliada e do seu respectivo

risco. A definição da classificação de risco final, incorporando o efeito do risco setorial,

poderia, então, ser efetuada, no modelo de planilha utilizado, pelo próprio analista,

considerando o efeito expresso nos quadros imediatamente anteriores.

128

8.8. AVALIAÇÃO DOS RESULTADOS DO TESTE REALIZADO

Quando consultados a respeito da possibilidade de realização de um teste com o modelo

concebido, os decisores entenderam que ele deveria ser efetuado com um setor que fosse

razoavelmente bem conhecido. A escolha recaiu então no setor de Papel e Celulose, para o

qual os decisores elaboraram uma lista preliminar dos especialistas setoriais que poderiam ser

consultados.

Foram então encaminhados Questionários para um total de 10 especialistas, dos quais 7

pertencentes aos quadros do BNDES e 3 externos. Do total de Questionários enviados, foram

respondidos 7, dos quais 6 referentes a especialistas internos e 1 referente a especialista

externo. Todos os Questionários respondidos foram considerados como válidos, ou seja, a

ocorrência de respostas circunscritas a uma insuficiência de informações para responder e/ou

a uma não pertinência ao setor pesquisado foi significativamente inferior ao limite de 25%

estabelecido.

Os decisores foram então novamente consultados, de modo a selecionar cinco Questionários

dentre aqueles que foram respondidos.

As respostas para cada uma das perguntas, referentes às cinco entrevistas selecionadas, foram

então registradas nas correspondentes pastas existentes na planilha Excel desenvolvida (ver

descrição detalhada da planilha desenvolvida efetuada no item 8.4).

A avaliação dos resultados das entrevistas selecionadas foi então objeto de uma reunião

específica realizada com o grupo de decisores. Nesta reunião, foram apresentadas aos

decisores as respostas dos entrevistados para cada uma das perguntas do Questionário, na

forma resumida apresentada na pasta “Consolidação das Entrevistas”, constante na planilha

Excel desenvolvida.

Analisando as respostas dadas pelos entrevistados, os decisores definiram, para cada pergunta,

uma Resposta e uma Nota, que passaram, então, a representar a posição do grupo decisor

sobre cada pergunta. Cabe lembrar aqui que os decisores - na medida em que viessem a

129

considerar como inconsistentes as diferentes respostas dadas pelos entrevistados para uma

determinada pergunta - tinham liberdade para, inclusive, considerá-las como prejudicadas,

caso em que o modelo então lhes atribuiria zero pontos.

A pasta “Consolidação de Entrevistas”, com os dados referentes ao teste realizado com o

setor de Papel e Celulose, é apresentada no ANEXO 3, onde podem ser então vistas, para

cada uma das perguntas do Questionário, as respostas dadas por cada um dos entrevistados

selecionados, bem como a posição final assumida, para cada uma das perguntas, pelo grupo

de decisores.

As Respostas e Notas atribuídas dessa forma pelo grupo decisor implicaram na obtenção pelo

setor de Papel e Celulose de um total de 674 pontos. Considerando tal número de pontos e as

faixas previamente estabelecidas para cada categoria de risco, o Posicionamento Provisório do

Grupo Decisor correspondeu, portanto, na caracterização do setor de Papel e Celulose como

um Setor de Risco Médio.

Ao se considerarem isoladamente cada uma das entrevistas realizadas, podem ser associadas,

para cada uma delas, as seguintes alocações para o setor de Papel e Celulose:

Tabela 8.8.1 - Níveis de Risco Associados pelos Entrevistados para o Setor de Papel e Celulose

Entrevistados Risco Associado ao Setor de Papel e Celulose

Entrevistado 1 Setor de Risco Baixo

Entrevistado 2 Setor de Risco Médio




Para a utilização do Método Electre Tri, foram registrados, na pasta “Matriz de Performance”

(ver ANEXO 5) constante da planilha Excel desenvolvida, as performances do setor de Papel

e Celulose para cada uma das perguntas (critérios) do Questionário, consideradas tais

performances como a média de pontos obtida pelo setor nas cinco entrevistas selecionadas.

130

Tendo por base tais performances, foram efetuados todos os cálculos necessários para a

aplicação do método Electre Tri (ver comentários efetuados no item 4 e ANEXO 5), o que

levou, então, a que o setor de Papel e Celulose, segundo os Procedimentos de alocação

Otimista e Pessimista, viesse a ser alocado às seguintes categorias de risco:

Tabela 8.8.2 - Electre Tri: Categorias de Risco Associadas ao Setor de Papel e Celulose segundo os

Procedimentos de Alocação Otimista e Pessimista

Procedimentos de Alocação do Electre Tri Risco Associado ao setor de Papel e

Celulose

Procedimento Otimista Setor de Risco Baixo

Procedimento Pessimista Setor de Risco Médio

Para efeito da definição final da categoria de risco a ser associada ao setor de Papel e

Celulose, o grupo decisor levou em conta as seguintes sugestões:

as sugestões de alocação efetuadas por cada um dos entrevistados individualmente;

a sugestão de alocação correspondente à avaliação provisória efetuada pelo próprio

grupo decisor, conforme anteriormente descrito; e

as sugestões de alocação – Procedimentos Otimista e Pessimista – decorrentes da

aplicação do Método Electre Tri.

Consideradas todas essas sugestões, o setor de Papel e Celulose foi então considerado pelo

grupo decisor como sendo, em instância final, um setor de Risco Médio, conforme se pode

ver resumidamente no ANEXO 6, reproduzido a seguir:

131

Tabela 8.8.3 - Níveis de Risco Associados ao Setor de Papel e Celulose pelos Entrevistados, Grupo Decisor e

Método Electre Tri

Item Risco Associado ao Setor Pesquisado

Entrevistas:

Entrevista 1

Entrevista 2

Entrevista 3

Entrevista 4

Entrevista 5






Posicionamento Provisório

do Grupo Decisor Setor de Risco Médio

Electre Tri:

Procedimento Otimista

Procedimento Pessimista



Posicionamento Final

do Grupo Decisor Setor de Risco Médio

Como pode ser visto pelos resultados apresentados na tabela anterior, houve uma razoável

identificação entre o resultado provisório a que chegou o grupo decisor e as sugestões

apresentadas pelo Método Electre Tri.

A expectativa aqui é de que, conforme já mencionado anteriormente, a aplicação contínua do

Método Electre Tri ao longo do tempo estabeleça uma relação de confiabilidade no Método,

de modo a viabilizar sua adoção de forma automática, dispensando a necessidade de o grupo

decisor realizar a análise das respostas dadas pelos entrevistados para cada uma das perguntas

do Questionário.

No âmbito do processo de decisão em apreço, os resultados a que o Electre Tri chegou –

considerados os seus procedimentos de alocação otimista e pessimista – foram objeto de uma

particular análise de sensibilidade, à luz de eventuais variações que possam ser consideradas

nos valores dos parâmetros (limites de tolerância e nível de corte) estabelecidos pelo grupo

decisor para a aplicação do Método.

132

Neste sentido, se procurou efetuar uma análise de sensibilidade dos resultados a que chegou o

Electre Tri, considerando-se variações percentuais nos valores dos parâmetros em apreço

(limite de indiferença, limite de preferência e nível de corte).

Nestes termos, os resultados de tal análise de sensibilidade foram, em resumo, os seguintes:

Tabela 8.8.4 - Análise de Sensibilidade do Modelo no teste realizado com o Setor de Papel e Celulose

Parâmetros

Alocação segundo o

Procedimento Otimista

Alocação segundo o

Procedimento Pessimista

Nível de

Corte

(λ)

Limite de Indiferença (q)

Limite de Preferência (p)

90% (*) 0,30 (*) 0,50 (*) Setor de Risco Baixo Setor de Risco Médio

95% 0,30 0,50 Setor de Risco Baixo Setor de Risco Médio

100% 0,30 0,50 Setor de Risco Baixo Setor de Risco Alto


















( * ) Valores definidos pelo grupo decisor para a aplicação do Método Electre Tri

133

Analisando-se os dados da tabela anterior, pode-se concluir que “o conjunto de soluções não

dominadas” correspondente ao setor de Papel e Celulose (Setor de Risco Médio e Setor de

Risco Baixo, conforme, respectivamente, os procedimentos de alocação pessimista e otimista)

praticamente não sofre alterações, o que permite configurar o modelo como de estabilidade

forte.

8.9. CONCLUSÕES

Entende-se que a contribuição maior da presente dissertação esteja circunscrita à possibilidade

de se obter uma melhoria na qualidade da análise de “rating” de empresas não financeiras

efetuada pelo BNDES, na medida em que se passe a considerar, nessa atividade, a influência

representada pela variável risco setorial.

Assim procedendo, a melhor qualidade obtida na classificação de risco efetuada pelo BNDES

se refletirá em uma seleção mais adequada dos créditos concedidos pela instituição, com a

obtenção de menores níveis de inadimplência financeira e, em conseqüência, de uma maior

disponibilidade de recursos financeiros no futuro. Tal fato viabiliza a promoção do

desenvolvimento econômico do País através de novas concessões de crédito em um patamar

superior.

Faz também parte dos méritos do presente estudo o fato de se estar “apresentando” ao

BNDES, no âmbito do modelo de determinação de risco setorial proposto, um método de

apoio à decisão (Electre Tri), o que, para a instituição, constitui uma novidade. Acrescente-se

a isso que essa “apresentação” está sendo efetuada não de um modo impositivo, mas na forma

de um mero subsídio para uma tomada de decisão da instituição com vistas à definição do

nível de risco a ser por ela atribuído a um determinado setor.

Na verdade, o modelo concebido no âmbito da presente dissertação procura promover, na

expressão cunhada por Belton (BELTON & STEWART, 2002), a integração de um método

simples de determinação de risco setorial - desenvolvido com base na participação direta dos

agentes decisores da instituição - com um método teoricamente mais sofisticado - o Electre

Tri, no caso. A eventual adoção pelo BNDES do modelo concebido poderá então implicar em

134

uma aprendizagem, tanto para os que o exercitarão na prática como para os estudiosos dos

métodos de apoio à decisão e, em particular, do Electre Tri.

Além disso, uma adoção continuada do modelo proposto - ao viabilizar sucessivas

comparações entre os resultados obtidos diretamente com a aplicação do Electre Tri e os

resultados decorrentes exclusivamente da participação dos tomadores de decisão - poderá

ensejar um grau de confiabilidade no Electre Tri que abra espaço no futuro para a utilização

deste ou de outro método apoio à decisão em outros campos de atividade do órgão.

Ao incorporar a utilização do Método Electre Tri, o modelo, conforme proposto, resgata, na

instituição, a importância que por ela sempre foi atribuída ao conhecimento setorial, tendo em

vista, no caso específico, a determinação do nível de risco a ser atribuído para um

determinado setor. Sugere, ademais, o modelo uma forma alternativa e muito mais prática em

termos operacionais para a obtenção desse conhecimento setorial, através da aplicação, junto

a especialistas setoriais, de um Questionário previamente elaborado.

O modelo proposto foi concebido junto aos executivos que, no âmbito da instituição, têm ou

tiveram poder de decisão sobre o assunto: foram ouvidas suas sugestões e acatadas, na forma

expressa pelos parâmetros do modelo, as definições por eles estabelecidas.

Deste modo, não constitui uma coincidência o fato de que a arquitetura do modelo concebido

seja plenamente compatível com a atual forma de determinação de “rating” adotada pelo

BNDES, o que significa que sua eventual implementação no futuro não deixará de ocorrer em

função da necessidade de adaptações significativas.

A utilização de uma planilha Excel para a concepção do modelo proposto – inclusive no que

diz respeito à utilização do Método Electre Tri - foi proposital, apesar de existir “software” já

desenvolvido para o método utilizado.

Optou-se, assim, por se seguir um caminho mais simples, de modo a assegurar um maior

envolvimento dos tomadores de decisão da instituição no processo de concepção do modelo.

Desta forma, foi muito mais fácil e produtiva a discussão do modelo com os decisores, tendo-

135

se como ‘pano de fundo” uma planilha Excel, ao invés de um “software” que, por mais

simples que viesse a ser, não seria do seu conhecimento prévio. Além disso, desenvolver o

modelo em uma planilha Excel já constituiria “meio caminho andado” para assegurar sua

adequação à atual metodologia de “rating” adotada pelo BNDES, também desenvolvida nesse

ambiente.

Por outro lado, o teste realizado com o modelo para o setor de Papel e Celulose mostrou-se

muito importante para todos os que com ele estavam envolvidos.

Com a aplicação do Questionário junto a especialistas setoriais e com a análise de suas

respostas pelos tomadores de decisão, por exemplo, os textos de algumas das perguntas

formuladas puderam ser aperfeiçoados, de modo a que distorções nas respostas decorrentes de

entendimentos distorcidos possam a vir a ser evitadas no futuro.

A realização de testes adicionais e/ou a adoção contínua do modelo, ao levarem em conta a

análise de seus resultados e/ou os comentários/observações efetuadas pelos próprios

entrevistados, implicarão certamente em contínuos aperfeiçoamentos do modelo.

Os resultados obtidos com o teste realizado para o setor de Papel e celulose foram bastante

significativos em termos de consistência, considerando-se os resultados a que chegaram os

decisores isoladamente e os resultados decorrentes da aplicação do Electre Tri. Entende-se

que somente repetidas ocorrências desse tipo ao longo do tempo é que virão conferir uma

confiança irrestrita no método de apoio à decisão utilizado, embora nada venha a desabonar a

utilização conjunta, na prática, das duas formas de tomada de decisão, uma subsidiando à

outra.

O teste realizado com o setor de Papel e Celulose atendeu, pois, seus objetivos, na medida em

que confirmou a adequação do Questionário utilizado e confirmou a pertinência, para o

problema em questão, da utilização do modelo proposto, e, em particular, do Método Electre Tri.

A análise de sensibilidade realizada com os resultados decorrentes da aplicação do Electre

Tri permitiu, por sua vez, configurar uma robustez ao modelo, na medida em que variações

136

significativas nos parâmetros utilizados não implicaram em praticamente nenhuma alteração

no conjunto de soluções encontradas.

137

RREEFFEERRÊÊNNCCIIAASS BBIIBBLLIIOOGGRRÁÁFFIICCAASS

1. BERGAMINI, Sebastião (1997). Classificação de Risco: O Modelo em uso no BNDES.

Revista do BNDES, Rio de Janeiro, v. 4, nº 8, p. 72 - 100, dezembro/1997.

2. BELTON, Valerie, STEWART, Theodor J. (2002). Multiple Criteria Decision Analysis:

an Integrated Approach. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers Group, 2002.

3. BNDES – Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (2001). Sistema de

Classificação de Risco. Rio de Janeiro: BNDES, 2001.

4. CHEN, Chun-Hsien, OCCENA, Luis G. (1999). A knowledge sorting process for a

product design expert system. Expert Systems – The International Journal of Knowledge

Engineering and Neural Networks, Oxford, v. 16, nº 3, p. 170 – 182, agosto/1999.

5. CLEMEN, Robert T., REILLY, Terence (2001). Making Hard Decisions with Decisions

Tools. 2ª ed. Duxbury: Thomson Learning Academic Research Center, 2001.

6. COOPER, Donald R., SCHINDLER, Pamela S. (2001). Business Research Methods. 7ª

ed. Singapore.:Mc Graw-Hill International Edtions, 2001.

7. DIAMANTIDIS, N.A., GIAKOUMAKIS, E.A. (1999). An interactive tool for knowledge

base refinement. Expert Systems – The International Journal of Knowledge

Engineering and Neural Networks, Oxford, v.16, nº 1, p. 2 - 10 , fevereiro/1999.

8. EL SAWY, Omar A. (2001). Redesigning Enterprise Processes for e-Businesses. New

York: Mc Graw-Hill Irwin, 2001.

9. EPPEN, G.D., GOULD, F.J., SCHMIDT, C.P., MOORE, Jeffrey H., WEATHERFORD,

Larry R. (1998). Introductory Management Science. 5ª ed. New Jersey: Prentice Hall, 1998.

10. GIARRATANO, Joseph, RILEY, Gary (1998). Expert Systems: Principles and

Programming. 3ª ed. Boston: ITP – International Thomson Publishing Inc. / PWS

Publishing Company, 1998.

138

11. GOMES, Luiz Flavio Autran Monteiro, GOMES, Carlos Francisco Simões, ALMEIDA,

Adiel Teixeira de (2002). Tomada de Decisão Gerencial – Enfoque Multicriterio. São

Paulo: Editora Atlas, 2002.

12. GOMES, Luiz Flavio Autran Monteiro, ARAYA, Marcela Cecilia Gonzales,

CARIGNANO, Claudia (2004). Tomada de Decisões em Cenários Complexos. São

Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2004.

13. HAMMOND, John S., KEENEY, Ralph L., RAIFFA, Howard (1999). Decisões

Inteligentes: como avaliar alternativas e tomar a melhor decisão. Tradução de Marcelo

Filardi Ferreira. 2ª ed. Rio de Janeiro: Editora Campus, 1999. 206 p. Título original:

Smart Choices.

14. JACKSON, Peter (1998). Introduction to Expert Systems. 3ª ed. Harlow: Addison

Wesley Longman Limited, 1998.

15. KATZ, Laura Feinland, SANSON, Solomon (2002). Ratings Corporations. [ S.I. ], 2002.

Disponível: < http://www2.standardandpoors.com >. Acesso em: 22/11/2003.

16. LIGHTFOOT, Jay M. (1999). Expert knowledge acquisition and the unwilling expert: a

knowledge engineering perspective. Expert Systems – The International Journal of

Knowledge Engineering and Neural Networks, Oxford, v.16, nº 3, p. 141 – 147,

agosto/1999.

17. MOUSSEAU, V., SLOWINSKI, R., ZIELNIEWICZ, P. (2002). Electre Tri 2.0: a

Methodological Guide and User’s Manual. Paris, 2002. Disponível em: < http:

www.lamsade.dauphine.fr /mcda /biblio / PDF / mous3doc /99 /pdf >. Acesso em:

14/11/2003.

18. NGO THE, An, MOUSSEAU, Vincent (2002). Using Assignment Examples to Infer

Category Limits for the Electre Tri Method. Paris, 2002. Disponível em: < http:

www.lamsade.dauphine.fr / mcda / biblio / PDF / ngo2tech00.pdf > . Acesso em:

20/11/2003.

139

19. O’BRIEN, James A. (2002). Sistemas de Informação e as Decisões Gerenciais na Era

da Internet. Tradução de Cid Knipel Moreira. Revisão Técnica de Luiz Eduardo de Abreu

da Cunha. São Paulo: Editora Saraiva, 2002. 436 p. Título original: Introduction to

Information Systems, 9th edition.

20. OLIVA, A., GOMES, L.F.A. M. (2001). Metodologia da Pesquisa: Redação do Texto

Científico. Rio de Janeiro, 2001. Disponível em: < http: www.intranet.ibmecrj.br /

mestrado / index.asp. Acesso em: 21/02/2002.

21. PASQUARELLI, Maria Luiza Rigo (2004). Normas para Apresentação de Trabalhos

Acadêmicos (ABNT / NBR – 14724, agosto 2002). 2ª ed. Osasco: EDIFIEO, 2004, 60p.

22. PORTER, Michael E. (1986). Estratégia Competitiva: Técnicas para análise de

industrias e da concorrência. Tradução de Elizabeth Maria de Pinho Braga. Revisão

Técnica de Jorge A. Garcia Gomez. 7ª ed. Rio de Janeiro: Editora Campus, 1986. 362

p.Título original: Competitive Strategy.

23. RAGSDALE, Cliff T. (2001). Spreadsheet Modeling and Decision Analisys. 3ª edição.

Cincinnati: South Western College Publishing, 2001.

24. ROY, Bernard, BOUYSSOU, Denis (1993). Aide Multicritère à la Decision: Methods et

Cas. Paris: Ed. Economica.

25. ROY, Bernard (1991). The Outranking Approach and the Foundation of Electre Methods.

Theory and Decision, v.31, nº 1, p. 49 – 73, julho / 1991.

26. ROY, Bernard (1996). Multicriteria Methodology for Decision Aiding. Dordrecht:

Kluwer Academic Publishers, 1996.

27. ROY, Bernard, VANDERPOOTEN, Daniel (1996). The European School of MCDA:

Emergence, Basic Features and Current Works. Journal of Multi-criteria Decision

Analysis, v.5, p. 22 – 38, 1996.

28. RUSSO, J.Edward, SCHOEMAKER, Paul J.H. (2002). Decisões Vencedoras. Tradução

de Hugo de Souza Melo. Rio de Janeiro: Editora Campus, 2002. 390 p. Título original:

Winning Decisions.

140

29. SAATY, Thomas L. (1991). Método de Análise Hierárquica. Tradução e Revisão

Técnica de Wainer da Silveira e Silva. São Paulo: Editora McGraw-Hill Ltda, 1991. 367

p. Título original: The Analytic Hierarchy Process: planning, priority setting, ressource

allocation.

30. SANTOS, Laurent Lacaze (2003). Apoio Multicriterio à Decisão Aplicado ao Processo

de Planejamento Salarial – uma abordagem da Metodologia Electre-Tri. 141 f. Rio de

Janeiro. Tese (Mestrado Profissionalizante em Administração). Faculdades Ibmec, Rio de

Janeiro, 2003.

31. SCHÄRLIG, Alain (1996). Pratiquer Electre et Prométhée. Lausanne: Presses

Polytechniques et Universitaires Romandes, 1996.

32. STANDARD & POOR’S (2001). Rating Methodology: Evaluating the Issuer. [S.l. ],

2001. Disponível em: < http:// www2.standardandpoors.com > . Acesso em: 22/ 11/ 2003.

33. STANDARD & POORS (2003). Corporate Ratings Criteria. [ S.l. ], 2003. Disponível

em: < http// www2.standardandpoors.com >. Acesso em: 22 / 11/ 2003.

34. WAGNER, William P., NAJDAWI, Mohammad K., CHUNG, Q.B. (2001). Selection of

knowledge acquisition techniques based upon the problem domain characteristics of

production and operations management expert systems. Expert Systems – The

International Journal of Knowledge Engineering and Neural Networks,Oxford. v. 18,

nº 2., p. 76 – 87, maio/ 2001.

35. WAGNER III, John A., HOLLENBECK, John R. (2003). Comportamento

Organizacional: criando vantagem competitiva. Tradução de Cid Knipel Moreira.

Revisão técnica de Laura Zacarelli. São Paulo: Editora Saraiva, 2003. 496 p. Título

original: Organizational Behavior – Securing Competitive Advantage.

36. VINCKE, Philippe (1989). L’Aide Multicritère à la Decision. Bruxelles: Éditions de

L’Université de Bruxelles, 1989.

141

AANNEEXXOO 11

Relação de Setores

Açucar e Alcool

Agropecuaria

Alimentos

Automotivo

Comercio e Serviços

Construção

Diversos

Eletroeletronico

Embalagens

Energia

Fertilizantes

Financeiro

Infra-Estrutura Transportes Diversos

Madeira e Moveis

Maquinas e Equipamentos

Material de Transporte

Metalurgia

Mineração

Minerais Não Metálicos

Papel e Celulose

Petroleo e Gas

Quimico e Petroquimico

Saneamento

Serviços Transporte Aereo

Serviços Transporte Naval

Serviços Transportes Diversos

Siderurgia

Telecomunicações

Textil e Confecções

142

AANNEEXXOO 22

QQUUEESSTTIIOONNÁÁRRIIOO

Setor:

Data : Empresa :

Nome do Entrevistado:

143

1

1- O nível de Integração Vertical do Setor pode ser considerado como:

Risco Associado Faixa de Pontos

Alto Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10

Médio Setor de Risco Médio 4 - 5 - 6 - 7

Baixo Setor de Risco Alto 1 - 2 - 3

Não há informações suficientes para responder - 0

Indagação não pertinente ao Setor - 0

Resposta:

Número de Pontos Estabelecido para a Resposta :

Ambiente Competitivo

OBSERVAÇÕES :

Respostas Alternativas:

144

2- A probabilidade de os Clientes do Setor virem a se integrar para trás pode ser considerada como:


Alta Setor de Risco Alto 1 - 2 - 3

Média Setor de Risco Médio 4 - 5 - 6 - 7

Baixa Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10



Nota Estabelecida para a Resposta :


Resposta:

OBSERVAÇÕES :

145

3- A probabilidade de os Fornecedores de matérias primas para o Setor virem a se integrar para frente pode ser considerada como:







Resposta:


OBSERVAÇÕES :


146

4- Há, no Setor, uma flexibilidade quanto à magnitude e à programação dos investimentos ?


Sim Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10

Não Setor de Risco Alto 1 - 2 - 3





Resposta:

OBSERVAÇÕES :

147

5- No Setor, o processo de produção exige uma necessidade de capital de giro:


Alta Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10


Baixa Setor de Risco Alto 1 - 2 - 3



Resposta:


OBSERVAÇÕES :


148

6- No Setor, o padrão de investimento em ciclo operacional (prazo líquido de bancagem financeira)

pode ser considerado como uma barreira à entrada:









Resposta:

OBSERVAÇÕES :

149

7- No Setor, os gastos correntes com a manutenção do ativo fixo são:


Altos Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10

Médios Setor de Risco Médio 4 - 5 - 6 - 7

Baixos Setor de Risco Alto 1 - 2 - 3



Resposta:


OBSERVAÇÕES :


150

8- No Setor, o padrão de investimento em capital fixo (instalação industrial) pode ser considerado como uma barreira à entrada:









Resposta:

OBSERVAÇÕES :

151

9- Em termos da competição existente entre as empresas, o Setor pode ser considerado como:


Competitivo (Setor fragmentado,grande nº de empresas) Setor de Risco Alto 1 - 2 - 3

Oligopolizado (poucas empresas controlando mercado) Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10



Resposta:


OBSERVAÇÕES :


152

10- No momento, o Setor pode ser caracterizado como:


Setor de Risco

Baixo8 - 9 - 10

Um Setor Maduro Setor de Risco Médio 4 - 5 - 6 - 7

Setor de Risco Alto 1 - 2 - 3



Resposta:



Um Setor Nascente (barreiras à entrada ainda baixas,

com tendência de aumento do número de empresas)

Um Setor em Declínio (rivalidade intensa, com redução

de lucros e possibilidade de convulsão)

OBSERVAÇÕES :

153

11- As barreiras de entrada institucionais (tarifas, cartas patentes, reservas de mercado, etc...)

existentes no Setor podem ser consideradas como sendo:


Significativas Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10

Normais Setor de Risco Médio 4 - 5 - 6 - 7

Inexistentes Setor de Risco Alto 1 - 2 - 3





Resposta:

OBSERVAÇÕES :

154

12- No Setor, o comportamento da Demanda ao longo do tempo é:


Equilibrado Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10

Muito Volátil (altas e baixas de demanda muito acentuadas) Setor de Risco Alto 1 - 2 - 3



Resposta:


OBSERVAÇÕES :


155

13- No Setor, as altas e baixas no nível de atividade dos negócios decorrem de:





Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10

- 0

- 0

Resposta:



Ciclos decorrentes de sazonalidades de Demanda (períodos de

reposição de produto )

Ciclos decorrentes de Variações da Oferta (padrão de expansão e

retração da oferta típico do setor)

Ciclos decorrentes de Variações nas Condições Climáticas

Não existem tais Ciclos no Setor

Não há informações suficientes para responder

Indagação não pertinente ao Setor

OBSERVAÇÕES :

156

14- As perspectivas do Setor indicam que as suas vendas, em termos de quantidade, irão:


Aumentar Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10

Ficar estáveis Setor de Risco Médio 4 - 5 - 6 - 7

Declinar Setor de Risco Alto 1 - 2 - 3





Resposta:

OBSERVAÇÕES :

157

15- As perspectivas do Setor indicam que as suas vendas, em termos de preço, irão:







Resposta:


OBSERVAÇÕES :


158

16- As perspectivas do Setor indicam que as suas vendas, em termos de faturamento, irão:









Resposta:

OBSERVAÇÕES :

159

17- O grau de ociosidade existente no Setor pode ser considerado como:


Abaixo do Normal Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10

Normal Setor de Risco Médio 4 - 5 - 6 - 7

Acima do Normal Setor de Risco Alto 1 - 2 - 3



Resposta:


OBSERVAÇÕES :


160

2

18- O produto do Setor pode ser caracterizado como homogêneo ou diferenciado ?


Homogêneo Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10

Diferenciado Setor de Risco Médio 4 - 5 - 6 - 7


Resposta:


OBSERVAÇÕES :


Inovação Tecnológica e Questões Institucionais

161

19- No Setor, a quantidade de nichos de mercado que pode ser identificada é:









Resposta:

OBSERVAÇÕES :

162

20- A velocidade da Mudança Tecnológica requerida pelo Setor é:







Resposta:


OBSERVAÇÕES :


163

21- Tem-se conhecimento, no Setor, de desenvolvimento tecnológico em curso, com vistas à criação

de um novo produto substituto ?


Sim Setor de Risco Alto 1 - 2 - 3

Não Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10





Resposta:

OBSERVAÇÕES :

164

22- No Setor, a ameaça representada por novos bens substitutos que estejam sendo desenvolvidos é:







Resposta:


OBSERVAÇÕES :


165

23- Dadas as características dos produtos do Setor, a necessidade de gastos com P&D, como

questão estratégica para a sobrevivencia das empresas do Setor, é:









Resposta:

OBSERVAÇÕES :

166

24- No Setor, o nível de interferência regulatória ( controle de preços, controle de qualidade de:

produtos, etc...) do Governo é:


Alto Setor de Risco Alto 1 - 2 - 3


Baixo Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10



Resposta:


OBSERVAÇÕES :


167

25- O nível de proteção recebido pelo Setor - em termos de política industrial ( subsídios,

incentivos fiscais, tratamento fiscal,proteção tarifária, política comercial ) - é:









Resposta:

OBSERVAÇÕES :

168

26- A expectativa de que o Setor venha a perder a proteção que - em termos de política industrial (subsídios,

incentivos regionais, tratamento fiscal,proteção tarifária, política comercial ) - lhe é atualmente concedida, é:







Resposta:


OBSERVAÇÕES :


169

27- As atividades desenvolvidas pelas empresas do Setor têm um potencial de impactos ambientais

negativos que pode ser considerado:


Alto Setor de Risco Alto 1 - 2 - 3


Baixo Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10





Resposta:

OBSERVAÇÕES :

170

3

28- O Segmento representativo dos Fornecedores de matérias primas para o Setor pode ser considerado como:


Competitivo (Setor fragmentado,grande nº de empresas) Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10

Oligopolizado (poucas empresas controlando mercado) Setor de Risco Alto 1 - 2 - 3



Resposta:


Cadeia Produtiva

OBSERVAÇÕES :


171

29- O poder de barganha do Setor com os seus Fornecedores de matérias primas é:









Resposta:

OBSERVAÇÕES :

172

30- A oferta de matérias-primas e/ou componentes para o Setor oriunda do mercado interno é:







Resposta:


OBSERVAÇÕES :


173

31- A oferta de matérias-primas e/ou componentes para o Setor oriunda do mercado externo é:









Resposta:

OBSERVAÇÕES :

174

32- No Setor, o número de Fornecedores de matérias primas é:







Resposta:


OBSERVAÇÕES :


175

33- A parcela do faturamento do Setor obtida junto ao setor público é:









Resposta:

OBSERVAÇÕES :

176

34- O Segmento de pessoas jurídicas (empresas distribuidoras ou empresas de vendas a varejo), representativo

dos consumidores do(s) produto(s) do Setor, pode ser considerado como:


Competitivo (Setor fragmentado,grande nº de empresas) Setor de Risco Baixo 8 - 9 - 10

Oligopolizado (poucas empresas controlando mercado) Setor de Risco Médio 4 - 5 - 6 - 7



Resposta:


OBSERVAÇÕES :


177

35- O poder de barganha do Setor com os seus Clientes (pessoas físicas, empresas

distribuidoras ou empresas de vendas a varejo) é:









Resposta:

OBSERVAÇÕES :

178

AANNEEXXOO 33

CCOONNSSOOLLIIDDAAÇÇÃÃOO DDAASS EENNTTRREEVVIISSTTAASS

Setor: Data : 19/11/04

674

Total de Pontos

Máximo :1.000

Número

Total de

Perguntas :

Número Mínimo

Necessário de

Respostas Válidas :

26

Número de

Respostas

Válidas :

35

Risco do

Setor

Alto 0 300

Médio 300 700

Baixo 700 1.000

Papel e Celulose

Total de Pontos Obtido pelo Setor na

Entrevista:Nível de Risco do Setor : Setor de Risco Médio

35

Nº de Pontos

Limite

Superior

Limite

Inferior

179

1

Número de

Perguntas do

Grupo:

Peso do

Grupo:

17 40%

1- O nível de Integração Vertical do Setor pode ser considerado como:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 9 1

Faixa de Pontos Entrevista 2 9 1

Entrevista 3 7 1

Alto 8 - 9 - 10 Entrevista 4 6 1

Médio 4 - 5 - 6 - 7 Entrevista 5 9 1

Baixo 1 - 2 - 3 5

Não há informações suficientes para responder 0 0

Indagação não pertinente ao Setor 0 5

Pergunta Prejudicada 0 8,00

8

Nº de Pontos

Adotado :8

Peso da Pergunta

:2,35

Ambiente Competitivo

Resultado das Entrevistas

Resposta de cada

Entrevista :

Alto

Respostas Alternativas: Alto

Médio

Médio

Alto

Nº Respostas Pertinentes :

Nº Respostas Não Pertinentes

Nº de Entrevistas Válidas :

Nº Médio de Pontos :

Nº médio de Pontos

Arredondado

Resposta "Média" de todos os

Entrevistados :Alto

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Alto

Nota Ponderada Adotada : 19

180

2- A probabilidade de os Clientes do Setor virem a se integrar para trás pode ser considerada como:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 8 1


Entrevista 3 9 1

Alta 1 - 2 - 3 Entrevista 4 8 1

Média 4 - 5 - 6 - 7 Entrevista 5 10 1

Baixa 8 - 9 - 10 5




9

Nº de Pontos

Adotado :9

Peso da Pergunta

:2,35


Resposta de cada

Entrevista :

Baixa

Respostas Alternativas: Baixa

Baixa

Baixa

Baixa






Arredondado


Entrevistados :Baixa

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Baixa


181

3- A probabilidade de os Fornecedores do Setor virem a se integrar para frente pode ser

considerada como:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 10 1


Entrevista 3 5 1



Baixa 8 - 9 - 10 4




7

Nº de Pontos

Adotado :8

Peso da Pergunta

:2,35


Resposta de cada

Entrevista :

Baixa

Respostas Alternativas: Indagação não pertinente

Média

Baixa

Baixa






Arredondado


Entrevistados :Média



182

4- Há, no Setor, uma flexibilidade quanto à magnitude e à programação dos investimentos?

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 8 1


Entrevista 3 8 1

Sim 8 - 9 - 10 Entrevista 4 8 1

Não 1 - 2 - 3 Entrevista 5 1 1



Pergunta Prejudicada 0 5

6,60

7

Nº de Pontos

Adotado :8

Peso da Pergunta

:2,35


Resposta de cada

Entrevista :

Sim

Respostas Alternativas: Sim

Sim

Sim

Não






Arredondado


Entrevistados :

Resposta Média está situada entre duas das Alternativas de

Resposta colocadas

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Sim


183

5- No Setor, o processo de produção exige uma necessidade de capital de giro:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 5 1


Entrevista 3 4 1



Baixa 1 - 2 - 3 5




6

Nº de Pontos

Adotado :6

Peso da Pergunta

:2,35


Resposta de cada

Entrevista :

Média

Respostas Alternativas: Alta

Média

Alta

Média






Arredondado



Resposta "Adotada" para a Pergunta : Média


184

6- No Setor, o padrão de investimento em ciclo operacional (prazo líquido de bancagem financeira)

pode ser considerado como uma barreira à entrada:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 9 1


Entrevista 3 5 1



Baixa 1 - 2 - 3 5




8

Nº de Pontos

Adotado :9

Peso da Pergunta

:2,35


Resposta de cada

Entrevista :

Alta


Média

Alta

Alta






Arredondado


Entrevistados :Alta

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Alta


185

7- No Setor, os gastos correntes com ativo fixo são:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 4 1


Entrevista 3 9 1

Altos 8 - 9 - 10 Entrevista 4 6 1

Médios 4 - 5 - 6 - 7 Entrevista 5 9 1

Baixos 1 - 2 - 3 5




8

Nº de Pontos

Adotado :7

Peso da Pergunta

:2,35


Resposta de cada

Entrevista :

Médios

Respostas Alternativas: Altos

Altos

Médios

Altos






Arredondado


Entrevistados :Altos

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Médios


186

8- No Setor, o padrão de investimento em capital fixo (instalação industrial) pode ser considerado

como uma barreira à entrada:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 9 1


Entrevista 3 10 1



Baixa 1 - 2 - 3 5




9

Nº de Pontos

Adotado :9

Peso da Pergunta

:2,35


Resposta de cada

Entrevista :

Alta


Alta

Alta

Alta






Arredondado


Entrevistados :Alta



187

9- Em termos da competição existente entre as empresas, o Setor pode ser considerado como:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 3 1


Entrevista 3 3 1

Competitivo (Setor fragmentado,grande nº de empresas) 1 - 2 - 3 Entrevista 4 8 1

Oligopolizado (poucas empresas controlando mercado) 8 - 9 - 10 Entrevista 5 2 1




4,80

5

Nº de Pontos

Adotado :3

Peso da Pergunta

:2,35


Resposta de cada

Entrevista :

Competitivo (Setor

Respostas Alternativas: Oligopolizado (poucas

Competitivo (Setor

Oligopolizado (poucas

Competitivo (Setor






Arredondado


Entrevistados :Resposta Média está situada entre duas das Alternativas colocadas

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Competitivo (Setor fragmentado,grande nº de empresas)


188

10- No momento, o Setor pode ser caracterizado como:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 6 1


Entrevista 3 6 1

8 - 9 - 10 Entrevista 4 6 1

Um Setor Maduro 4 - 5 - 6 - 7 Entrevista 5 4 1

1 - 2 - 3 5




5

Nº de Pontos

Adotado :5

Peso da Pergunta

:2,35

Um Setor Nascente (barreiras à entrada ainda baixas, com tendência

de aumento do número de empresas)

Um Setor em Declínio (rivalidade intensa, com redução de lucros e

possibilidade de convulsão)


Resposta de cada

Entrevista :

Um Setor Maduro

Respostas Alternativas: Um Setor Maduro

Um Setor Maduro

Um Setor Maduro

Um Setor Maduro






Arredondado


Entrevistados :Um Setor Maduro

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Um Setor Maduro


189

11- As barreiras de entrada institucionais (tarifas, cartas patentes, reservas de mercado, etc...)

existentes no Setor podem ser consideradas como sendo:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 0 1


Entrevista 3 4 1

Significativas 8 - 9 - 10 Entrevista 4 2 1

Normais 4 - 5 - 6 - 7 Entrevista 5 1 1

Inexistentes 1 - 2 - 3 5




2

Nº de Pontos

Adotado :2

Peso da Pergunta

:2,35


Resposta de cada

Entrevista :

Não há informações

Respostas Alternativas: Inexistentes

Normais

Inexistentes

Inexistentes






Arredondado


Entrevistados :Inexistentes

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Inexistentes


190

12- No Setor, o comportamento da Demanda ao longo do tempo é:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 8 1


Entrevista 3 9 1

Equilibrado 8 - 9 - 10 Entrevista 4 2 1

Muito Volátil (altas e baixas de demanda muito acentuadas) 1 - 2 - 3 Entrevista 5 8 1




6,00

6

Nº de Pontos

Adotado :3

Peso da Pergunta

:2,35


Resposta de cada

Entrevista :

Equilibrado

Respostas Alternativas: Muito Volátil (altas e

Equilibrado

Muito Volátil (altas e

Equilibrado






Arredondado



Resposta "Adotada" para a Pergunta : Muito Volátil (altas e baixas de demanda muito acentuadas)


191

13- No Setor, as altas e baixas no nível de atividade dos negócios decorrem de:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 3 1

Faixa de PontosEntrevista 2 3 1

Entrevista 3 8 1

1 - 2 - 3 Entrevista 4 2 1

1 - 2 - 3 Entrevista 5 2 1

1 - 2 - 3 5

Não existem tais Ciclos no Setor 8 - 9 - 10 0


Indagação não pertinente ao Setor 0 3,60

Pergunta Prejudicada 0

4

Nº de Pontos

Adotado :3

Peso da Pergunta

:2,35

Ciclos decorrentes de sazonalidades de Demanda (períodos

de reposição de produto )

Ciclos decorrentes de Variações da Oferta (padrão de

expansão e retração da oferta típico do setor)

Ciclos decorrentes de Variações nas Condições Climáticas


Resposta de cada

Entrevista :

Ciclos decorrentes de

Variações da Oferta

Respostas Alternativas:Ciclos decorrentes de


Não existem tais Ciclos

no Setor





(padrão de expansão e






Arredondado



Resposta "Adotada" para a Pergunta :Ciclos decorrentes de Variações da Oferta (padrão de expansão e

retração da oferta típico do setor)


192

14- As perspectivas do Setor indicam que as suas vendas, em termos de quantidade, irão:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 8 1


Entrevista 3 8 1

Aumentar 8 - 9 - 10 Entrevista 4 8 1

Ficar estáveis 4 - 5 - 6 - 7 Entrevista 5 5 1

Declinar 1 - 2 - 3 5




8

Nº de Pontos

Adotado :8

Peso da Pergunta

:2,35


Resposta de cada

Entrevista :

Aumentar

Respostas Alternativas: Aumentar

Aumentar

Aumentar

Ficar estáveis






Arredondado


Entrevistados :Aumentar

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Aumentar


193

15- As perspectivas do Setor indicam que as suas vendas, em termos de preço, irão:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 8 1


Entrevista 3 5 1







5

Nº de Pontos

Adotado :5

Peso da Pergunta

:2,35


Resposta de cada

Entrevista :

Aumentar

Respostas Alternativas: Ficar estáveis

Ficar estáveis

Não há informações

Ficar estáveis






Arredondado


Entrevistados :Ficar estáveis

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Ficar estáveis


194

16- As perspectivas do Setor indicam que as suas vendas, em termos de faturamento, irão:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 8 1


Entrevista 3 8 1







7

Nº de Pontos

Adotado :8

Peso da Pergunta

:2,35


Resposta de cada

Entrevista :

Aumentar

Respostas Alternativas: Aumentar

Aumentar

Aumentar

Ficar estáveis






Arredondado


Entrevistados :Ficar estáveis

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Aumentar


195

17- O grau de ociosidade existente no Setor pode ser considerado como:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 8 1


Entrevista 3 7 1

Abaixo do Normal 8 - 9 - 10 Entrevista 4 7 1

Normal 4 - 5 - 6 - 7 Entrevista 5 6 1

Acima do Normal 1 - 2 - 3 5




7

Nº de Pontos

Adotado :7

Peso da Pergunta

:2,35


Resposta de cada

Entrevista :

Abaixo do Normal

Respostas Alternativas: Normal

Normal

Normal

Normal






Arredondado


Entrevistados :Normal

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Normal


196

2

Número de

Perguntas do

Grupo:

Peso do

Grupo:

10 30%

18- O produto do Setor pode ser caracterizado como homogêneo ou diferenciado ?

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 7 1


Entrevista 3 4 1

Homogêneo 8 - 9 - 10 Entrevista 4 9 1

Diferenciado 4 - 5 - 6 - 7 Entrevista 5 9 1



5

7,20

7

Nº de Pontos

Adotado :8

Peso da Pergunta

:3,00

Inovação Tecnológica e Questões Institucionais


Resposta de cada

Entrevista :

Diferenciado

Respostas Alternativas: Diferenciado

Diferenciado

Homogêneo

Homogêneo






Arredondado


Entrevistados :Diferenciado

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Homogêneo


197

19- No Setor, a quantidade de nichos de mercado que pode ser identificada é:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 8 1


Entrevista 3 3 1



Baixa 8 - 9 - 10 5




6

Nº de Pontos

Adotado :7

Peso da Pergunta

:3,00


Resposta de cada

Entrevista :

Baixa

Respostas Alternativas: Média

Alta

Média

Baixa






Arredondado



Resposta "Adotada" para a Pergunta : Média


198

20- A velocidade da Mudança Tecnológica requerida pelo Setor é:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 9 1


Entrevista 3 6 1



Baixa 8 - 9 - 10 5




8

Nº de Pontos

Adotado :8

Peso da Pergunta

:3,00


Resposta de cada

Entrevista :

Baixa


Média

Média

Baixa






Arredondado





199

21- Tem-se conhecimento, no Setor, de desenvolvimento tecnológico em curso, com vistas à criação

de um novo produto substituto ?

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 8 1

Entrevista 2 3 1


Entrevista 4 9 1

Sim 1 - 2 - 3 Entrevista 5 9 1

Não 8 - 9 - 10 5




8

Nº de Pontos

Adotado :9

Peso da Pergunta

:3,00


Resposta de cada

Entrevista :

Não

Sim

Respostas Alternativas: Não

Não

Não






Arredondado


Entrevistados :Não

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Não


200

22- No Setor, a ameaça representada por novos bens substitutos que estejam sendo desenvolvidos é:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 6 1

Entrevista 2 8 1


Entrevista 4 9 1


Média 4 - 5 - 6 - 7 5

Baixa 8 - 9 - 10 0


Indagação não pertinente ao Setor 0 7,80

Pergunta Prejudicada 0

8

Nº de Pontos

Adotado :8

Peso da Pergunta

:3,00


Resposta de cada

Entrevista :

Média

Baixa


Baixa

Baixa






Arredondado





201

23- Dadas as características dos produtos do Setor, a necessidade de gastos com P&D, como

questão estratégica para a sobrevivencia das empresas do Setor, é:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 8 1


Entrevista 3 8 1



Baixa 8 - 9 - 10 5




8

Nº de Pontos

Adotado :8

Peso da Pergunta

:3,00


Resposta de cada

Entrevista :

Baixa

Respostas Alternativas: Média

Baixa

Baixa

Baixa






Arredondado





202

24- No Setor, o nível de interferência regulatória ( controle de preços, controle de qualidade de:

produtos, etc...) do Governo é:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 10 1


Entrevista 3 9 1



Baixo 8 - 9 - 10 5




9

Nº de Pontos

Adotado :9

Peso da Pergunta

:3,00


Resposta de cada

Entrevista :

Baixo

Respostas Alternativas: Baixo

Baixo

Baixo

Baixo






Arredondado


Entrevistados :Baixo

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Baixo


203

25- O nível de proteção recebido pelo Setor - em termos de política industrial ( subsídios,

incentivos regionais, tratamento fiscal,proteção tarifária, política comercial ) - é:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 8 1


Entrevista 3 2 1



Baixo 1 - 2 - 3 5




3

Nº de Pontos

Adotado :2

Peso da Pergunta

:3,00


Resposta de cada

Entrevista :

Alto


Baixo

Baixo

Baixo






Arredondado


Entrevistados :Baixo

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Baixo


204

26- A expectativa de que o Setor venha a perder a proteção que - em termos de política industrial (subsídios,

incentivos regionais, tratamento fiscal,proteção tarifária, política comercial ) - lhe é atualmente concedida, é:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 8 1


Entrevista 3 9 1



Baixa 8 - 9 - 10 4




6

Nº de Pontos

Adotado :0

Peso da Pergunta

:3,00


Resposta de cada

Entrevista :

Baixa


Baixa

Baixa

Indagação não pertinente






Arredondado



Resposta "Adotada" para a Pergunta : Indagação não pertinente ao Setor


205

27- As atividades desenvolvidas pelas empresas do Setor têm um potencial de impactos ambientais

negativos que pode ser considerado:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 8 1


Entrevista 3 5 1



Baixo 8 - 9 - 10 5




4

Nº de Pontos

Adotado :3

Peso da Pergunta

:3,00


Resposta de cada

Entrevista :

Baixo

Respostas Alternativas: Alto

Médio

Alto

Alto






Arredondado


Entrevistados :Médio



206

3

Número de

Perguntas

do Grupo:

Peso do

Grupo:

8 30%

28- O Segmento representativo dos Fornecedores do Setor pode ser considerado como:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 6 1


Entrevista 3 3 1


Oligopolizado (poucas empresas controlando mercado) 1 - 2 - 3 Entrevista 5 8 1




4,20

4

Nº de Pontos

Adotado :8

Peso da Pergunta

:3,75

Cadeia Produtiva


Resposta de cada

Entrevista :

Entre Competitivo e




Competitivo (Setor






Arredondado





207

29- O poder de barganha do Setor com os seus Fornecedores é:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 8 1


Entrevista 3 6 1



Baixo 1 - 2 - 3 5




5

Nº de Pontos

Adotado :8

Peso da Pergunta

:3,75


Resposta de cada

Entrevista :

Alto


Médio

Alto

Baixo






Arredondado





208

30- A oferta de matérias-primas e/ou componentes para o Setor oriunda do mercado interno é:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 8 1


Entrevista 3 8 1



Baixa 1 - 2 - 3 5




9

Nº de Pontos

Adotado :9

Peso da Pergunta

:3,75


Resposta de cada

Entrevista :

Alta


Alta

Alta

Alta






Arredondado


Entrevistados :Alta



209

31- A oferta de matérias-primas e/ou componentes para o Setor oriunda do mercado externo é:

Faixa de Pontos

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 8 1



Baixa 1 - 2 - 3 Entrevista 4 2 1

Não há informações suficientes para responder 0 Entrevista 5 2 1



5

3,80

4

Nº de Pontos

Adotado :3

Peso da Pergunta

:3,75


Respostas Alternativas:Resposta de cada

Entrevista :

Alta

Baixa

Média

Baixa

Baixa






Arredondado





210

32- No Setor, o grau de diversificação das fontes de matérias primas é:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 7 1


Entrevista 3 5 1



Baixo 1 - 2 - 3 5




4

Nº de Pontos

Adotado :8

Peso da Pergunta

:3,75


Resposta de cada

Entrevista :

Médio


Médio

Baixo

Baixo






Arredondado





211

33- A parcela do faturamento do Setor obtida junto ao setor público é:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 10 1


Entrevista 3 9 1



Baixa 8 - 9 - 10 5




9

Nº de Pontos

Adotado :9

Peso da Pergunta

:3,75


Resposta de cada

Entrevista :

Baixa


Baixa

Baixa

Baixa






Arredondado





212

34- O Segmento de pessoas jurídicas (empresas distribuidoras ou empresas de vendas a varejo), representativo

dos consumidores do(s) produto(s) do Setor, pode ser considerado como:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 7 1


Entrevista 3 8 1


Oligopolizado (poucas empresas controlando mercado) 4 - 5 - 6 - 7 Entrevista 5 9 1




8,00

8

Nº de Pontos

Adotado :8

Peso da Pergunta

:3,75


Resposta de cada

Entrevista :



Competitivo (Setor

Competitivo (Setor

Competitivo (Setor






Arredondado


Entrevistados :Competitivo (Setor fragmentado,grande nº de empresas)



213

35- O poder de barganha do Setor com os seus Clientes (pessoas físicas, empresas

distribuidoras ou empresas de vendas a varejo) é:

Pts.Validade da

Entrevista

Entrevista 1 5 1


Entrevista 3 5 1



Baixo 1 - 2 - 3 5




5

Nº de Pontos

Adotado :4 Peso da Pergunta : 3,75

654

674


Resposta de cada

Entrevista :

Médio

Respostas Alternativas: Médio

Médio

Alto

Baixo






Arredondado



TOTAL DE PONTOS :

TOTAL DE PONTOS AJUSTADO :

Resposta "Adotada" para a Pergunta : Médio


214

AANNEEXXOO 44

DDEETTEERRMMIINNAAÇÇÕÕEESS,, FFÓÓRRMMUULLAASS DDEE CCÁÁLLCCUULLOO EE PPRROOCCEEDDIIMMEENNTTOOSS

DDEE AALLOOCCAAÇÇÃÃOO UUTTIILLIIZZAADDOOSS NNOO MMOODDEELLOO PPRROOPPOOSSTTOO CCOOMM BBAASSEE

NNOO EELLEECCTTRREE--TTRRII

1. Determinações Efetuadas pelos Agentes Decisores

1.1. Pontuações dos Setores de Referência

As pontuações referentes às duas Alternativas (Setores) de Referência ( R1 e R2 ) necessárias

para a alocação dos Setores Pesquisados nas três Categorias de Risco (Alto, Médio e Baixo)

previamente estabelecidas pelos agentes decisores foram por eles definidas, para cada um dos

critérios (perguntas), como sendo 3 e 7, respectivamente. Nestes termos:

g i ( R 1 ) = 3 , e

g i ( R 2 ) = 7 , onde:

R 1 : Setor de Referência 1

g i ( R 1 ) : avaliação do Setor de Referência 1, considerando o critério i (“fronteira” entre as

Categorias de Risco Alto e Médio)

g i ( R 2 ) : avaliação do Setor de Referência 2, considerando o critério i (“fronteira” entre as

Categorias de Risco Médio e Alto)

i: critérios (perguntas) utilizados ( i= 1, 2,..., 35)

215

1.2. Limites de Tolerância

1.2.1. Limites de Preferência

Os limites de preferência ( p ) referentes a cada um dos Setores de Referência foram definidos

pelos agentes decisores como sendo valores constantes. Assim:

pk = 0,50, k = 1,2

1.2.2. Limites de Indiferença

Da mesma forma que os limites de preferência ( p ), os limites de indiferença ( q ) referentes a

cada um dos Setores de Referência foram definidos pelos agentes decisores como sendo

valores constantes. Nestes termos:

qk = 0,30, k = 1,2

1.2.3. Limites de Veto

Considerando que o modelo proposto leva em conta um total de 35 critérios (perguntas),

entenderam os agentes decisores que, na comparação de um Setor Pesquisado (P) com um

Setor de Referência ( R1 ou R2 ), as avaliações desses setores com referência a um critério

isolado – gk ( P ), gk (R1) , e gk (R2) – não deveriam vir a implicar, por mais discrepantes

que fossem, em uma relação de não superação, independentemente do que viesse a ocorrer

com os demais critérios.

A adoção de tal procedimento implica na necessidade de se determinar um valor para o limite

de veto ( v ) que, na prática, venha a implicar na sua não utilização, não se permitindo, assim,

a ocorrência de índices de discordância, para cada critério, iguais à unidade.

216

Desta forma, procurou-se definir o limite de veto considerando-se os valores que ele deveria

assumir para permitir a ocorrência de índices de discordância sempre diferentes da unidade.

Neste sentido, definindo dk ( P, Ri ) como sendo o Índice de Discordância do Setor

Pesquisado ( P ) em relação ao Setor de Referência i ( i = 1,2), vk teria de assumir os

seguintes valores para viabilizar a ocorrência de dk ( P, Ri ) 1, conforme demonstrado a

seguir.

Assim, para que dk ( P,Ri ) = 1 , seria necessário que:

gk ( R1 ) gk ( P ) + vk ( R1 )

vk ( R1 ) gk ( P ) - gk ( R1 )

vk ( R1 ) gk ( R1 ) - gk ( P )

vk ( R1 ) 3 - gk ( P )

Se gk ( P ) = 0 vk ( R1 ) 3 ;

Se gk ( P ) = 3 vk ( R1 ) 0 ;

Se gk ( P ) = 7 vk ( R1 ) - 4 ;

Se gk ( P ) = 10 vk ( R1 ) - 7 ;

vk ( R1 ) 3

Ou, dito de outra forma:

Para que dk ( P,Ri ) 1 :

217

vk (R1 ) > 3................................................................................. (6)

De forma análoga, poder-se-ia demonstrar que:

Para que dk (P,R2 ) 1 :

vk (R2 ) > 7................................................................................. (7)

Para que dk (R1, P ) 1 :

vk (R1 ) > 7................................................................................. (8)

Para que dk (R2 , P ) 1 :

vk (R2 ) > 3 ................................................................................ (9)

Considerando (6) , (7), (8) e (9), tem-se que:

vk (R1 ) > 7................................................................................. (10)

vk (R2 ) > 7................................................................................. (11)

Optou-se, então, por se considerar, no modelo proposto, um valor único para o limite de veto,

correspondente a 7,10, assegurando-se, dessa forma, a não ocorrência tanto de Índices de

Discordância correspondentes à unidade, como, em conseqüência, de índices de credibilidade

iguais a zero.

vk ( Ri ) = 7,10 , i = 1,2 .............................................................. (12)

218

1.3. Nível de Corte

Entendendo-se o Nível de Corte ( λ ) como o menor valor do Índice de Credibilidade (ver

fórmula de cálculo a seguir) para o qual se pode afirmar que uma alternativa supera outra, os

agentes decisores, dentro do intervalo entre 0,5 e 1, o definiram como sendo 0,90.

λ = 0,90 ...................................................................................... (13)

2. Fórmulas de Cálculo.

2.1. Índice de Discordância Parcial

No modelo proposto, foram apurados, para cada um dos critérios, quatro Índices de

Concordância Parcial referentes às relações de superação do Setor Pesquisado ( P ) com os

Setores de Referência utilizados ( R1 e R2 ), e vice-versa.

Assim, ao se comparar o Setor Pesquisado ( P ) com o Setor de Referência 1 (R1), pode-se

inferir que:

a) SE gi ( R1 ) – qi( R1 ) < gi( P ) P I R1 ou P > R1 P S R1 ci( P,R1 ) = 1

b) SE gi ( P ) gi ( R1 ) - pi ( R1 ) P < R1 R1 S P ci( P,R1 ) = 0

c) SE gi ( R1 ) - pi ( R1 ) < gi ( P ) gi ( R1 ) - qi( R1 ) R1 Q P 0 < ci ( P,R1 ) < 1

ci ( P, R1 ) =

1111

11

RpRgRqRg

RpRgPg

iiii

iii

ci ( P, R1 ) =

11

11

RqRp

RpRgPg

ii

iii

219

Assim, a fórmula de cálculo do Índice de Concordância Parcial de P em relação a R1 [ ci ( P,

R1) ], para cada critério, foi expressa, na planilha Excel, da seguinte forma:

ci ( P, R1) = SE ( gi ( P ) > gi ( R1 ) – qi ( R1 ); 1 ; SE (gi ( P ) gi ( R1 ) -

- pi ( R1 ) ; 0 ; ( gi ( P ) - gi ( R1 ) + pi ( R1 )) / ( pi ( R1 ) -

- qi ( R1 ))))

ci ( P, R1) = SE ( gi ( P ) + qi ( R1 ) > gi ( R1 ) ; 1 ; SE ( gi ( P ) + pi (R1 )

gi ( R1 ); 0 ; ( gi ( P ) – gi ( R1 ) + pi (R1 )) / ( pi (R1 ) -

- qi ( R1 )))) ............................................................ (14)

De forma análoga, as fórmulas de cálculo na planilha Excel dos demais Índices de

Concordância Parcial do modelo são as seguintes:

ci ( R1 , P ) = SE ( gi ( R1 ) + qi ( R1 ) > gi ( P ) ; 1 ; SE ( gi ( R1 ) + pi( R1 )

gi ( P ) ; 0 ; ( gi ( R1 ) + pi( R1 ) - gi ( P )) / ( pi( R1 ) -

- qi ( R1 )))) ................................................................ (15)

ci ( P, R2 ) = SE ( gi ( P ) + qi ( R2 ) > gi ( R2 ) ; 1 ; SE ( gi ( P ) + pi ( R2 )

gi ( R2 ) ; 0 ; ( gi ( P ) - gi ( R2 ) + pi ( R2 )) / ( pi ( R2 ) -

220

- qi ( R2 )))) ........................................................... (16)

ci ( R2 , P ) = SE ( gi ( R2 ) + qi ( R2 ) > gi ( P ) ; 1 ; SE ( gi ( R2 ) + ( pi ( R2 )

gi ( P ) ; 0 ; ( gi ( R2 ) + pi ( R2 ) - gi ( P )) / ( pi ( R2 ) -

- qi ( R2 ))))\ ............................................................ ( 17 )

2.2. Índice de Discordância Parcial

De forma análoga aos Índices de Concordância, foram apurados, no modelo proposto, para

cada um dos critérios utilizados, quatro Índices de Discordância Parcial referentes às relações

de superação do Setor Pesquisado ( P ) com os Setores de Referência definidos ( R1 e R2 ), e

vice-versa.

Assim, ao se comparar o Setor Pesquisado ( P ) com o Setor de Referência 1 ( R1 ), pode-se

inferir que:

a) SE gi ( P ) > gi ( R1 ) – pi ( R1 ) di ( P, R1 ) = 0

b) SE gi ( R1 ) - vi ( R1 ) gi ( P ) di ( P, R1 ) = 1

c) SE gi ( R1 ) - vi ( R1 ) < gi ( P ) gi ( R1 ) - pi ( R1 ) 0 < di ( P, R1 ) < 1

di ( P, R1 ) =

1111

11

RvRgRpRg

PgRpRg

iiii

ii

di ( P, R1 ) =

11

11

RpRv

PgRpRg

ii

iii

221

Assim, a fórmula de cálculo do Índice de Discordância Parcial de P em relação à

R1 [ di ( P, R1 ) ] para cada critério foi expressa, na planilha Excel, da seguinte forma:

di ( P, R1 ) = SE ( gi ( P ) > gi ( R1 ) - pi ( R1 ) ; 0 ; SE ( gi ( R1 ) -

- vi ( R1 ) gi ( P ) ; 1 ; ( gi ( R1 ) - pi ( R1 ) - gi ( P ) ) /

/ ( vi ( R1 ) - pi ( R1 ))))

di ( P, R1 ) = SE (gi ( R1 ) < gi ( P ) + pi ( R1 ) ; 0 ; SE ( gi ( R1 ) gi ( P ) +

+ vi ( R1 ) ; 1 ; ( gi ( R1 ) - pi ( R1 ) - gi ( P ) ) / (vi ( R1 ) -

- pi ( R1 )))) ...................................................... ( 18 )

De forma análoga, as fórmulas de cálculo na planilha Excel dos demais Índices de

Discordância Parcial do modelo são as seguintes:

di ( R1 , P ) = SE ( gi ( P ) gi ( R1 ) + pi ( R1 ); 0 ; SE ( gi ( P ) > gi ( R1 ) +

+ vi ( R1 ); 1 ; ( gi ( P ) - gi ( R1 ) - pi ( R1 )) / ( vi ( R1 ) -

- pi ( R1 )))) ............................................................... ( 19 )

di ( P , R2 ) = SE ( gi ( R2 ) < gi ( P ) + pi ( R2 ) ; 0 ; SE( gi ( R2 ) gi ( P )

+ vi ( R2 ) ; 1 ; ( gi ( R2 ) - pi ( R2 ) - gi ( P )) / ( vi ( R2 ) -

222

- pi ( R2 )))) .............................................................. ( 20 )

di ( R2 , P ) = SE ( gi ( P ) gi ( R2 ) + pi ( R2 ) ; 0 ; SE ( gi ( P ) > gi ( R2 ) +

+ vi ( R2 ); 1 ; ( gi ( P ) - gi ( R2 ) - pi ( R2 )) / ( vi ( R2 ) -

- pi ( R2 )))) ............................................................ ( 21 )

2.3. Índice de Concordância Global

No modelo proposto, foram apurados, para cada um dos critérios, quatro Índices de

Concordância Global referentes às relações de superação do Setor Pesquisado (P) com os

Setores de Referência ( R1 e R2 ) e de cada um destes com o Setor Pesquisado.

O Índice de Concordância Global corresponde a uma média aritmética ponderada dos

respectivos Índices de Concordância parcial, considerando-se, para tanto, os pesos atribuídos,

no modelo, para cada um dos critérios adotados.

No modelo proposto, foi utilizado um artifício para o cálculo do Índice de Concordância

Global, de modo a que só viessem a ser consideradas as perguntas (critérios) que obtiveram

respostas consideradas como válidas, ou seja, aquelas para as quais os entrevistados

atribuíram um número de pontos diferente de zero. Neste sentido, para as perguntas / critérios

em que o entrevistado optou pelas alternativas de resposta correspondentes a “Não há

Informações suficientes para Responder” ou “Indagação não Pertinente ao Setor”, se atribuiu,

exclusivamente para efeito do cálculo do Índice Concordância Global, um peso zero.

Nestes termos, as fórmulas de cálculo adotadas no modelo para a apuração dos Índices de

Concordância Global foram as seguintes:

223

C ( P , R1 ) =

35

1

35

1

1,.

i

i

i

ii

p

RPcp

........................................ ( 22 ),

onde:

C ( P , R1 ) : índice de concordância global do Setor Pesquisado (P) em relação ao Setor de

Referência 1 ( R1 )

pi : peso de cada critério i, considerando o artifício de cálculo descrito anteriormente.

i : critérios adotados ( i = 1, ...,35)

ci ( P, R1 ) : índice de concordância parcial, referente ao critério i, do Setor Pesquisado (P) em

relação ao Setor de Referência 1 ( 1R )

C ( P, R2 ) =

35

1

35

1 2

,.

i i

i ii

p

RPcp ................................ ( 23 )

C ( R1 , P ) =

35

1

35

1

1,.

i

i

i

ii

p

PRcp ............................... ( 24 )

C ( R2 , P ) =

35

1

35

1

2 ,.

i

i

i

ii

p

PRcp .............................. ( 25 )

224

2.4. Índice de Credibilidade

Considerando σ ( P , R1 ) como sendo o Índice de Credibilidade do Setor Pesquisado ( P )

em relação ao Setor de Referência 1 ( R1 ), tem-se:

d) Se para i , di ( P , R1 ) C ( P, R1 ) σ ( P , R1 ) = C ( P, R1 )

e) Se existe pelo menos 1(um) critério i em que di ( P , R1 ) > C ( P , R1 )

σ ( P , R1 ) = C ( P, R1 ) .

Fi

i

RPC

RPd

1

1

,1

,1 , onde:

F : conjunto de critérios i em que di ( P , R1 ) > C ( P, R1 )

A fração constante dentro do produtório ( π ) procura capturar o tamanho de cada uma das

discordâncias havidas, enquanto que o produtório em si, ao efetuar multiplicações de valores

sempre inferiores à unidade, procura refletir, no Índice de Credibilidade, a quantidade de

índices de discordância parciais que se mostram superiores ao Índice de Concordância Global

(quanto maior for essa quantidade, menor será o Índice de Credibilidade).

Para a definição, na planilha Excel, da fórmula de cálculo do Índice de Credibilidade, foi

necessária a elaboração de um cálculo intermediário, aqui denominado como Fator do Índice

de Discordância. As fórmulas de cálculo adotadas para tais fatores foram as seguintes:

Fator di ( P , R1 ) = SE ( gi ( P ) = 0 ; 1 ; SE ( di ( P, R1 ) C ( P, R1 ); 1 ;

(1 - di ( P, R1 )) / ( 1 - C ( P, R1 )))) ............... ( 26 )

225

Fator di ( R1 , P ) = SE ( gi ( P ) = 0 ; 1 ; SE ( di ( R1 , P ) C ( R1 , P ); 1 ;

(1 - di ( R1 , P )) / ( 1 - C ( R1 , P )))) ............... ( 27 )

Fator di ( P , R2 ) = (SE (gi ( P ) = 0 ; 1 ; SE ( di ( P, R2 ) C ( P, R2 ); 1 ;

(1 - di ( P, R2 )) / ( 1 - C ( P, R2 )))) ............... ( 28 )

Fator di ( R2 , P ) = SE ( gi ( P ) = 0 ; 1 ; SE ( di ( R2 , P ) C ( R2 , P ); 1 ;

(1 - di ( R2 , P )) / ( 1 - C ( R2 , P )))) .............. ( 29 )

Cabe notar que, nas fórmulas de cálculo dos Fatores, se utilizou um artifício adicional, de

modo a que só viessem a ser consideradas as perguntas (critérios) que obtiveram respostas

consideradas como válidas, ou seja, aquelas para as quais os entrevistados atribuíram um

número de pontos diferente de zero. Para tanto, adicionou-se à fórmula de cálculo do Fator

uma expressão condicional inicial, de tal forma que o Fator viesse a assumir o valor 1 quando

a performance correspondente a um determinado critério fosse zero.

Considerando as fórmulas de cálculo (26), (27), (28) e (29) referentes aos Fatores, as fórmulas

de cálculo do Índice de Credibilidade adotadas na planilha Excel foram as seguintes:

σ ( P, R1 ) = C ( P , R1 ) . (

35

1i

Fator 1, RPdi ) .......................... ( 30 ),

onde:

σ ( P, R1 ) : Índice de Credibilidade do Setor Pesquisado (P) em relação ao Setor de


226

C ( P , R1 ) : Índice de Concordância Global do Setor Pesquisado (P) em relação ao Setor de


Fator di ( P , R1 ) : Fator referente ao Índice de Discordância Parcial do critério i do Setor

Pesquisado ( P ) em relação ao Setor de Referência 1 ( R1 )

σ ( P, R2 ) = C ( P , R2 ) . (

35

1i

Fator 2, RPdi ) ....................... ( 31 )

σ ( R1 , P ) = C ( R1 , P ) . (

35

1i

Fator PRdi ,1 ) .................... ( 32 )

σ ( R2 , P ) = C ( R2 , P ) . (

35

1i

Fator PRdi ,2 ) ........................ ( 33 )

3. Procedimentos de Alocação

No modelo proposto, cada Setor Pesquisado é comparado, no Electre Tri, com Alternativas

(Setores) de Referência, previamente estabelecidas pelos agentes decisores.

Para efeito do procedimento de alocação de cada uma das Alternativas, não há nenhuma

restrição em se introduzir duas Alternativas de Referência adicionais R0 e R3, de tal forma

que, por definição:

P S R0 e não R0 S P

R3 S P e não P S R3

227

Figura A4.1 - As Categorias Estabelecidas para o Modelo Proposto.

Cada Setor Pesquisado (P) é então comparado, no modelo proposto, diretamente com as

Alternativas (Setores) de Referência R1 e R2, de forma a se poder alocá-lo em uma das três

Categorias de Risco (conjuntos de Setores de Risco Alto, Médio e Baixo) previamente

estabelecidas pelos agentes decisores.

No Electre-Tri, há dois procedimentos de alocação para as Alternativas (Setores) Pesquisados:

um Pessimista e outro Otimista (ver a representação esquemática de tais processos de

alocação nas Figuras 1 e 2, a seguir).

No Procedimento Otimista (Figura 1), para verificar Ri > P, se parte comparando primeiro o

pior Setor de Referência ( R1 ) com o Setor Pesquisado (P), seguindo-se, então, o processo de

comparação, caso isso ainda seja necessário, com o Setor de Referência 2 ( R2 ). O processo

de alocação só se encerra quando se encontra o Setor de Referência ( R1, R2 ou R3 ) que

supera o Setor Pesquisado ( P ) [ Ri > P ]: nesta situação, se aloca, então, o Setor Pesquisado

( P ) na Categoria de Risco limitada superiormente pelo Setor de Referência ( R1, R2 ou R3 )

que supera o Setor Pesquisado.

---- R3

Categoria de Risco Baixo

---- R2

Categoria de Risco Médio

---- R1

Categoria de Risco Alto

---- R0

228

No Procedimento Otimista, o processo de alocação só se dá por encerrado, pois, quando

ocorre Ri > P , i = 1 , 2, 3. Entenda-se, aqui, Ri > P como Ri S P e não P S Ri . Ri > P implica,

por outro lado, em:

σ (Ri , P) , e

σ (P, Ri )

Em qualquer outra situação diferente de Ri > P ( Ri I P , Ri P ), deve-se, então,

dar continuidade ao processo de comparação (de R1 para R2 e deste para R3 ): se ocorrer

R1 I P ou R1 P.

No Procedimento Pessimista (Figura 2), para verificar se P S Ri, se parte comparando

primeiro o Setor Pesquisado ( P ) com o melhor Setor de Referência (R2 ), seguindo-se, então,

a comparação com o Setor de Referência 1 ( R1 ), caso isso ainda seja necessário.

O processo de alocação acaba quando se encontra o Setor de Referência ( R1 , R2 ou R0 ) que

é superado pelo Setor Pesquisado (P S Ri): nesta situação, se aloca , então, o Setor Pesquisado

(P) na Categoria de Risco que tem como limite inferior o Setor de Referência

( R1 , R2 ou R0 ) que é superado pelo Setor Pesquisado.

Cabe lembrar que, no Electre Tri, os Procedimentos Pessimista e Otimista podem levar a

alocações diferentes para as alternativas pesquisadas, nos casos em que uma ou mais dessas

alternativas se mostrem incomparáveis com uma ou mais das alternativas de referência.

Qualquer que seja a forma pela qual se compara uma alternativa pesquisada com uma

alternativa de referência, os Procedimentos Otimista e Pessimista alocarão esta alternativa

pesquisada a uma única categoria. Nos casos de divergência de alocação entre os dois

procedimentos, a categoria estabelecida pelo procedimento otimista se mostrará sempre igual

ou superior à categoria definida pelo procedimento pessimista.

229

Na tabela a seguir, são apresentadas as diferentes alocações correspondentes, no modelo

proposto, aos Procedimentos Otimista e Pessimista, sendo nela destacados os casos de

divergência.

Tabela A4.1 - Electre Tri: As Alocações das Alternativas segundo os Procedimentos Otimista e Pessimista

No modelo proposto, a fórmula de cálculo adotada na planilha Excel para o procedimento de

alocação pessimista foi a seguinte:

SE ( σ ( P , R2 ) λ; SE ( σ ( R2 , P ) λ; “ P I R2 = Setor de Risco Baixo” ; “ P > R2

= Setor de Risco Baixo”);

Relações Binárias

Procedimento Otimista Procedimento Pessimista Relações Binárias

R1 I P e R2 I P

e R2 > P

e R2 R2

P R R2 e P I R1

R1 > P

Setor de Risco Alto

Setor de Risco Alto

Setor de Risco Alto

P < R2 e P < R1

P R R2 e P < R1

R1 P

e R2 R1

P > R2

P R R2 e P > R1

R1 R P e R2 I P

e R2 > P

e R2 R2

P R R2 e P R R1

230

SE ( σ ( R2 , P ) < λ; SE ( σ ( P , R1 ) λ; SE ( σ ( R1 , P ) λ;

“ P R R2 e P I R1 = Setor de Risco Médio” ; “ P R R2 e P > R1 = Setor de Risco Médio”);

SE ( σ ( R1 , P ) λ; “ P R R2 e P < R1 = Setor de Risco Alto” ; “P R R2 e P R R1 = Setor

de Risco Alto”));

SE ( σ ( P , R1 ) λ; SE ( σ ( R1 , P ) λ; “ P < R2 e P I R1 = Setor de Risco Médio” ; “

P < R2 e P > R1 = Setor de Risco Médio” ) ;

SE ( σ ( R1 , P ) < λ; “ P < R2 e P R R1 = Setor de Risco Alto” ; “ P < R2 e P < R1 =

Setor de Risco Alto” ))))

Alternativamente, a fórmula de cálculo adotada na planilha Excel para o procedimento de

alocação otimista foi a seguinte:

SE( σ ( R1, P ) ≥ λ; SE( σ ( P , R1 ) < λ; ” R1 > P = Setor de Risco Alto” ;

SE(σ ( R2, P ) λ; SE ( σ ( P , R2 ) λ ; “ R1 I P e R2 I P = Setor de Risco Baixo”;

“R1 I P e R2 > P = Setor de Risco Médio” );

SE ( σ ( P , R2 ) λ; “ R1 I P e R2 P = Setor de Risco Médio” );

SE (σ ( P , R2 ) λ;” R1 < P e R2 < P = Setor de Risco Baixo”; “ R1 < P e R2 R P = Setor

de Risco Baixo” ));

231

SE(σ (R2, P) λ; SE (σ ( P , R2 ) λ; “ R1 R P e R2 I P = Setor de Risco Baixo” ; “R1 R P

e R2 > P = Setor de Risco Médio” );

SE (σ ( P , R2 ) λ;” R1 R P e R2 < P = Setor de Risco Baixo”; “ R1 R P e R2 R P =

Setor de Risco Baixo” )))).

232

Figura A4.2: Procedimento Otimista

233

Figura A4.3: Procedimento Pessimista

234

AANNEEXXOO 55 -- MMAATTRRIIZZ DDEE PPEERRFFOORRMMAANNCCEE

235

AANNEEXXOO 66 -- DDEETTEERRMMIINNAAÇÇÃÃOO FFIINNAALL

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