A análise de sensibilidade está comummente associada à análise da viabilidade de projetos de investimento. Porém, na prática, é fácil (e útil) aplicar a análise de sensibilidade a diversos tipos de decisões que envolvam riscos e cujos resultados queremos analisar. O planeamento de vendas, campanhas publicitárias, lançamento de novos produtos ou serviços são alguns exemplos de decisões cujo impacto é importante estudar. Uma ferramenta que parece permanecer largamente desconhecida e que nos pode ajudar nestas situações são as tabelas de dados do Excel.

O lançamento de um novo produto

Vamos assumir que a nossa empresa está a planear introduzir no mercado um novo tipo calçado confortável para a próxima estação.

Em função dos seus dados históricos, prevê que este lançamento tenha um custo fixo total de €100.000. Espera vender cada par de sapatos entre os €65 e os €85, embora tenha dúvidas sobre qual o nível de preço que conduzirá ao máximo resultado.

O custo variável padrão é de €50 o par e a procura depende do preço de venda porque o público-alvo é relativamente sensível ao preço, na relação expressa pela seguinte fórmula:

Procura = 125.000 - 1.500 * preço

Assim, a empresa tem uma certa margem para definir o preço de venda e quer saber até que ponto os custos variáveis podem flutuar e de que modo isso implicará os resultados.

Numa primeira abordagem, define a seguinte demonstração de resultados previsional:

O preço de venda de €70 o par deverá originar uma procura de 20.000 unidades, conforme a curva da procura acima determinada. Mas o que acontecerá se o preço de venda oscilar entre os €65 e os €85? E se os custos variáveis oscilarem entre os €45 e os €55 por unidade?

Entram as tabelas de dados na análise de sensibilidade

Estas duas variáveis atuam em conjunto na determinação dos resultados operacionais e, por si só, permitem a construção de múltiplas análises de sensibilidade. Para avaliarmos rapidamente todos os cenários possíveis que resultariam da oscilação das duas variáveis, podemos recorrer às tabelas de dados do Excel.

Apesar de ser uma ferramenta bastante simples de utilizar, tenho verificado nas ações de formação avançada em Excel para finanças que poucos a conhecem. O processo é simples:

1. Começamos por criar um modelo cujo resultado a analisar (neste caso os resultados operacionais) depende de uma ou duas variáveis independentes (neste caso, o preço de venda e os custos variáveis por unidade). Quer resultados quer variáveis independentes têm de estar relacionados entre si,
2. De seguida, selecionamos uma área retangular e colocamos no canto superior esquerdo um link para os resultados. Na linha de cima listamos um intervalo à nossa escolha para uma das variáveis independentes (por exemplo, para o preço de venda) e na coluna da esquerda fazemos o mesmo para a outra variável independente (por exemplo, para os custos variáveis unitários).
3. Por fim, selecionamos a área retangular correspondente à área de resultados e introduzimos as referências às células com as variáveis independentes, para a linha e coluna, respetivamente.

O resultado final é uma área de resultados que contempla N análises de sensibilidade. De uma forma instantânea, é possível verificar o que acontece aos resultados operacionais em função do efeito conjunto do preço de venda e dos custos variáveis unitários:

Repare no nosso ponto de partida: preço de venda a €70 o par e custos variáveis unitários de €50. Esta combinação conduz a resultados de €300.000. No entanto, a tabela demonstra que para cada nível de custos variáveis unitários, o máximo resultado é obtido dentro de um intervalo de preço de venda.

Aumentar o preço reduzirá a procura aumentando a margem de contribuição unitária influenciando positivamente os resultados. Mas há um limite a partir do qual deixará de compensar pois a procura baixará até ao limite de zero com um preço superior a €83,5 o par.

As tabelas de dados do Excel podem ser utilizadas com uma ou duas variáveis e são uma boa introdução aos modelos de otimização. A título de curiosidade, o preço de venda ótimo para um nível de custos variáveis unitários seria de €66,6 por par e conduziria a um resultado operacional esperado de €316.667!