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Necessitamos a flexibilidade oferecida pelo @RISK para poder construir uma variedade de modelos que lidem com a incerteza relacionada às mudanças climáticas e aos seus efeitos. O fato de que o software funciona de forma integrada com o Excel também facilita o uso e garante que os resultados produzidos sejam transparentes. Isso assegura que os outputs possam ser entendidos por qualquer pessoa.
Dr. Chris Hope,
Judge Business School,
Universidade de Cambridge
A Judge Business School da
Universidade de Cambridge
usa o @RISK da Palisade
para fornecer orientação
sobre mudanças climáticas


O Judge Institute of Management foi estabelecido em 1990 para fins de ensino e pesquisa em administração na Universidade de Cambridge. Além de representar o status e renome mundial da universidade, o trabalho deste instituto precisa ser relevante para o seu próprio pessoal acadêmico assim como para profissionais externos à instituição. Esse último grupo inclui órgãos governamentais como a OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development) e o DECC (Department for Energy and Climate Change), para quem o instituto realiza pesquisas. Em 2005, o instituto recebeu o novo nome de Judge Business School, e atualmente o seu foco administrativo também inclui análise técnica e científica.

@RISK usado em modelo de análise pelo Relatório Stern

Um dos tópicos tratados por essa publicação é o de mudanças climáticas; o Management Science Research Group contribuiu de forma substancial ao Relatório Stern sobre o Impacto Econômico das Mudanças Climáticas. Publicado em outubro de 2006, esse relatório elaborado por Lord Stern para o governo britânico trata do efeito das mudanças climáticas e do aquecimento global na economia mundial. É o maior relatório desse tipo, e o mais usado como referência.

O grupo de pesquisa desenvolveu um modelo de análise – PAGE 2002 (iniciais de Policy Analysis of the Greenhouse Effect – análise de políticas do efeito de estufa) usando o @RISK da Palisade. @RISK é um add-in ou suplemento do Excel que usa simulação Monte Carlo para apresentar todos os possíveis cenários e a probabilidade de ocorrência de cada um deles, fornecendo ao tomador de decisão o quadro mais completo possível da situação.

O PAGE 2002 foi usado pela equipe de Stern para estudar mudanças climáticas no mundo inteiro. Eles pesquisaram questões como os efeitos do aumento do nível do mar e da temperatura, que tornam as terras inférteis ou incultiváveis, e procuraram encontrar um equilíbrio entre esses efeitos e os custos das diversas alternativas disponíveis para lidar com o problema do aquecimento global. Em um extremo da escala, não fazer nada não custa nada, mas as consequências ambientais são graves. Por outro lado, medidas que diminuam a gravidade dos efeitos podem ser muito dispendiosas. O objetivo do modelo é capacitar as pessoas a tomarem decisões bem-informadas sobre a melhor maneira de tratar as mudanças climáticas (ou seja, o quanto da atividade prejudicial diminuir e que métodos usar).

O modelo @RISK PAGE 2002 é um modelo de avaliação integrado, pois agrega informações de diversas fontes e as usa como inputs. Por exemplo, o modelo usa conhecimento e estudos científicos para obter detalhes sobre a sensibilidade climática ao aumento de emissões de CO2, e combina essas informações com conhecimento econômico especializado para estudar o efeito do aumento da temperatura no produto nacional bruto (PNB).

O @RISK quantifica a incerteza das
variáveis de mudanças climáticas


Dr. Chris Hope, especialista em modelagem de políticas na Judge Business School, explica o seguinte: “Um problema fundamental no estudo das mudanças climáticas é que os diferentes efeitos dos vários fatores envolvidos são indeterminados. Por exemplo, com base em dados históricos não é possível saber exatamente qual será o aumento nas temperaturas globais se as emissões de CO2 aumentarem em dobro.  O @RISK permite aos pesquisadores quantificar essa incerteza para saber qual é a exatidão dos resultados obtidos.

Especificamente, o Relatório Stern analisou o custo social do carbono, medido em termos do impacto econômico do dano causado por cada tonelada adicional de CO2 na atmosfera. A partir disso, foi possível chegar à conclusão de que, por exemplo, se uma tonelada adicional produzir $100 de danos a longo prazo, qualquer atividade que custe menos de $100 resultará, no mínimo, em uma tonelada a menos de emissões e, portanto, será viável e desejável.

Um input fundamental do modelo baseado no @RISK é a sensibilidade climática que, segundo dados científicos, geralmente é considerada em termos do aumento da temperatura na faixa de 1,5 a 5 graus Celsius por cada tonelada adicional de CO2 liberada na atmosfera. Medições como estas são levadas em conta na avaliação do impacto econômico do aumento de emissões de CO2, ajudando a determinar as reduções desejadas na produção dos gases de estufa.

Outra incerteza do modelo é a que leva em conta o tempo necessário até a Terra reagir ao aumento dos gases de estufa – por exemplo, 20 anos ou 50 anos? Isso também é relevante para as medidas corretivas, pois ela também não têm efeito imediato.

Além disso, o objetivo do PAGE 2002 é modelar o ponto no qual ocorrem "catástrofes climáticas", como o derretimento da placa de gelo da região Oeste da Antártica ou a parada da Corrente do Golfo.  Referido como "o nível tolerável antes de descontinuar" (Tolerable Before Discontinuity), o parâmetro é definido como o aumento de 2 a 4 graus Celsius na temperatura global (como contexto: o aumento de temperatura desde a época pré-industrial até agora foi de 0,75 grau).

RISKOptimizer possibilita fornecer
recomendações quanto a medidas corretivas


A Judge Business School usa o elemento RISKOptimizer do @RISK para calcular detalhes mais específicos da quantidade ótima de redução das emissões de CO2. Por exemplo, até 2050, essa redução deve ser de 60% ou de 80%?

O próximo passo é calcular o custo das medidas corretivas nas diversas partes do mundo. Uma das opções é usar fontes alternativas de energia, como turbinas eólicas e estações de energia nuclear, para reduzir o trânsito e transporte e parar a destruição das florestas tropicais. Da mesma forma que com no caso dos efeitos das emissões, os custos exatos das medidas corretivas ainda são incertos. Contudo, o RISKOptimizer quantifica a incerteza e, ao interrelacionar os efeitos, as implicações de custo, o potencial de êxito de cada opção, ele fornece uma base para recomendações das reduções que serão mais eficazes.

O RISKOptimizer também pode levar em conta o fato de que informações mais exatas, como a maior precisão sobre a sensibilidade climática, se tornarão disponíveis à medidas que as pesquisas continuam. Ele pode, ainda, indicar o valor dessas melhores informações em termos do potencial de influenciar as recomendações como um todo.

A Judge Business School escolheu o @RISK devido ao conhecimento que o Dr. Hope já possuía do PRISM, o primeiro software de análise de risco da Palisade, cujo desenvolvimento e evolução resultou no @RISK. Ele confirma: "Necessitamos a flexibilidade oferecida pelo @RISK para poder construir uma variedade de modelos que lidem com a incerteza relacionada às mudanças climáticas e aos seus efeitos. O fato de que o software funciona de forma integrada com o Excel também facilita o uso e garante que os resultados produzidos sejam transparentes. Isso assegura que os outputs possam ser entendidos por qualquer pessoa."

Conclusões

O relatório Stern propôs que 1% do produto nacional bruto de todos os países seja investido anualmente para evitar os piores efeitos das mudanças climáticas. Se isso não for feito, é possível que o PNB global caia em 20%.

As mudanças climáticas continuam a ser uma questão global; a Judge Business School continua a usar a sua ferramenta de modelagem PAGE 2002 @RISK para fornecer orientação sobre como lidar com essa questão.

Mais informações

A Judge Business School usa a versão industrial do @RISK.

Principais recursos do @RISK usados pela Judge Business School no projeto:

  • Amostragem Hipercubo Latino foi usada para amostragem com incerteza
  • Recursos de elaboração de gráficos (especificamente para apresentação dos outputs)
  • Gráficos de tornado foram usados para mostrar quais inputs têm maior efeito em determinados outputs

Distribuições usadas pela
Judge Business School no projeto:

  • Distribuições triangulares foram as mais usadas porque são as distribuições não-simétricas mais simples. As distribuições não-simétricas são necessárias quando se sabe qual é o sinal de determinado efeito, mas a magnitude é incerta.
  • Distribuições logísticas log foram usadas para inputs com caudas longas: o potencial de ser muito diferentes do valor mais provável, mas apenas com pequena chance.

Exemplos



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   da Universidade de Cambridge




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