Decisão sob incerteza, hedge e cauda longa
Axioma 2.0 LBC, Learning by Consequence, v24
Projeto de 1 ano com ouro. Você paga R$ 16,8 milhões hoje. Preço e produção são incertos. Você pode usar derivativos de 1 ano e um seguro de produção.
Dica cruel: barras vermelhas são VPL < 0. Se o vermelho cresce, você piorou risco, mesmo que a média sorria.
Modelagem: retorno do ouro com Student-t df=4, cauda longa.
Você controla: drift, volatilidade, derivativos (100 troy oz ≈ 3,11035 kg) e seguro.
Painel, Monte Carlo e distribuição do VPL
Bins de mesmo tamanho. Zero é corte obrigatório.
Agora você explica isso para um sócio conservador, sem vender ilusão.
Tudo vem do mesmo motor. Sem recomputar em outra tela.
| Item | Valor |
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| DRE projetada (médias do MC) | t1 (R$) |
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| FCFF | t0 (R$) | t1 (R$) |
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Nota didática: aqui usamos o modelo do caso com capital de giro antecipado que volta no fim do ano.
| Balanço simplificado | t0 (R$) | t1 (R$) |
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| Componente | Valor |
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| Item | Valor |
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| Item | Valor |
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Forward vendido trava preço físico até a produção. Excesso vira overhedge e vira posição financeira.