{"id":18118,"date":"2024-08-13T13:00:00","date_gmt":"2024-08-13T16:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/agenciainfra.com\/blog\/?p=18118"},"modified":"2024-08-14T11:48:19","modified_gmt":"2024-08-14T14:48:19","slug":"opiniao-a-importancia-da-capacidade-de-previsao-para-o-planejamento-e-gestao-de-investimentos-de-infraestrutura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/agenciainfra.com\/blog\/opiniao-a-importancia-da-capacidade-de-previsao-para-o-planejamento-e-gestao-de-investimentos-de-infraestrutura\/","title":{"rendered":"Opini\u00e3o \u2013 A import\u00e2ncia da capacidade de previs\u00e3o para o planejamento e gest\u00e3o de investimentos de infraestrutura"},"content":{"rendered":"\n

Pedro Fernandes* e Francisco Gildemir**<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Projetos de infraestrutura, em geral, s\u00e3o compostos por atividades complexas, envolvendo diferentes arranjos de cr\u00e9dito, de c\u00e2mbio, m\u00faltiplos financiadores.<\/p>\n\n\n\n

Um complicador adicional \u00e9 a caracter\u00edstica de execu\u00e7\u00e3o intertemporal. Isto \u00e9, do momento da concep\u00e7\u00e3o do projeto e do exerc\u00edcio da op\u00e7\u00e3o de sua execu\u00e7\u00e3o, at\u00e9 a sua conclus\u00e3o, e consequente in\u00edcio do ciclo de receitas podem se passar muitos anos.<\/p>\n\n\n\n

Neste interim, a capacidade de antecipar o futuro e, consequentemente, se preparar para eventuais conting\u00eancias, conduz a uma gest\u00e3o de projetos menos arriscada e com maior probabilidade de sucesso em termos de equil\u00edbrio financeiro e de execu\u00e7\u00e3o f\u00edsica.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, recentemente[1]<\/a>, o TCU (Tribunal de Contas da Uni\u00e3o), no escopo do processo TC 009.197\/2022-2, que versa sobre a carteira de obras financiadas com recursos p\u00fablicos do OGU (Or\u00e7amento Geral da Uni\u00e3o), encontrou que, das 21 mil obras existentes, 8,6 mil est\u00e3o paralisadas.<\/p>\n\n\n\n

Em compara\u00e7\u00e3o com os \u00faltimos tr\u00eas anos, a porcentagem saiu de 29% em 2020, para 41% em 2023. Este aumento de obras paradas se deu mesmo num cen\u00e1rio de eleva\u00e7\u00e3o do aporte de investimentos, que foi de R$ 75,95 bilh\u00f5es em 2020 para R$ 113,65 em 2023.<\/p>\n\n\n\n

A an\u00e1lise do TCU aponta que \u201co cen\u00e1rio \u00e9 reflexo de insufici\u00eancia de coordena\u00e7\u00e3o, planejamento, prioriza\u00e7\u00e3o, e de monitoramento e avalia\u00e7\u00e3o\u201d.<\/p>\n\n\n\n

\n

Gr\u00e1fico: panorama de execu\u00e7\u00e3o de obras financiadas pelo OGU<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"\"
Fonte: elabora\u00e7\u00e3o pr\u00f3pria com dados do TCU<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n

Em grandes obras, com per\u00edodo de conclus\u00e3o superior a um ano, o planejamento eficaz demanda a verifica\u00e7\u00e3o do fluxo esperado de receitas. Na esfera p\u00fablica, o or\u00e7amento \u00e9 aprovado anualmente.<\/p>\n\n\n\n

Isto \u00e9, a obra ter recursos aprovados para seu primeiro ano, n\u00e3o indica, n\u00e3o necessariamente, que dispor\u00e1 dos recursos para avan\u00e7ar o cronograma f\u00edsico dos anos seguintes. A instabilidade macroecon\u00f4mica inerente a economia brasileira demanda ainda maior cuidado com o futuro.<\/p>\n\n\n\n

O mesmo pode-se dizer de projetos de infra tocados via PPPs (Parcerias P\u00fablico-Privadas) ou concess\u00e3o a iniciativa privada. Vislumbrar para onde v\u00e3o os principais pre\u00e7os inerentes ao projeto, os juros b\u00e1sicos da economia, o que se pode esperar da atividade econ\u00f4mica no per\u00edodo subjacente ao cronograma da obra auxiliar \u00e9 fundamental para que a decis\u00e3o do seguir ou n\u00e3o com o projeto seja lastrada por uma racionalidade econ\u00f4mica.<\/p>\n\n\n\n

A evolu\u00e7\u00e3o da econometria, dos m\u00e9todos estat\u00edsticos, e principalmente, da capacidade computacional agregaram grande acur\u00e1cia nas estimativas. H\u00e1 centenas de m\u00e9todos diferentes, cada um com suas especificidades e aplica\u00e7\u00f5es. Por\u00e9m, todos com o objetivo de gerar uma boa estimativa sobre o futuro<\/p>\n\n\n\n

Contudo, os m\u00e9todos, por mais potentes que sejam, n\u00e3o constituem uma adivinha\u00e7\u00e3o. O produto da execu\u00e7\u00e3o de algoritmo de previs\u00e3o n\u00e3o \u00e9 um n\u00famero sem variabilidade e indiscut\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n

Trata-se, pois, em um \u201cchute no gol\u201d. Mas pode bater na trave, os m\u00e9todos podem aproximar mais e mais do gol a depender dos dados e de caracter\u00edsticas control\u00e1veis da economia.<\/p>\n\n\n\n

Assim, se um notici\u00e1rio indica que o PIB (Produto Interno bruto) de 2025 ir\u00e1 crescer 2,5%, n\u00e3o \u00e9 certo que isso ocorra, mas bem prov\u00e1vel. O produto da aplica\u00e7\u00e3o de m\u00e9todos estat\u00edsticos com foco em previs\u00e3o \u00e9 desvendar uma distribui\u00e7\u00e3o de valores poss\u00edveis para o futuro. Com essa informa\u00e7\u00e3o em m\u00e3os o executor dos projetos pode se preparar para v\u00e1rias poss\u00edveis conting\u00eancias.<\/p>\n\n\n\n

Outrossim relevante \u00e9 que n\u00e3o h\u00e1 o melhor m\u00e9todo em previs\u00e3o, e sim boas pr\u00e1ticas<\/span>. Isso principalmente pelos v\u00e1rios vieses que analistas e decisores possuem com cren\u00e7as e racionalidade limitadas.<\/p>\n\n\n\n

Sumariamente, estabelece-se o algoritmo estat\u00edstico a ser utilizado para previs\u00e3o com etapas que robuste\u00e7am a precis\u00e3o, ampliando os benef\u00edcios com m\u00ednimos custos<\/p>\n\n\n\n

Um algoritmo alicer\u00e7ado na boa literatura econom\u00e9trica, deve dispor da capacidade de padroniza\u00e7\u00e3o das vari\u00e1veis<\/span>, pois, \u00e0s vezes as estima\u00e7\u00f5es possuem vari\u00e1veis com diferentes unidades de conta, como volume exportado, pre\u00e7o, \u00edndices de mercado, ou de incerteza, e etc.<\/p>\n\n\n\n

Assim, ao padronizar as vari\u00e1veis, seja via lineariza\u00e7\u00e3o, ou por normaliza\u00e7\u00e3o por desvio padr\u00e3o, ou mesmo por componentes principais, contribui-se para a redu\u00e7\u00e3o da vari\u00e2ncia das estimativas, melhorando a qualidade informacional fornecida pela previs\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

Uma caracter\u00edstica fundamental, principalmente quando se tem uma diversidade elevada de vari\u00e1veis \u00e9 o algoritmo dispor de uma etapa de sele\u00e7\u00e3o de vari\u00e1veis<\/span>. \u00c9 poss\u00edvel, a t\u00edtulo de exemplo, que para estimar a receita tribut\u00e1ria de um estado brasileiro o analista tenha dispon\u00edvel 200 vari\u00e1veis observadas mensalmente em 10 anos.<\/p>\n\n\n\n

Usar todas essas vari\u00e1veis parece bem informativo, por\u00e9m demandar\u00e1 custo computacional elevado e pode resultar em problemas estat\u00edsticos de sub ou superestima\u00e7\u00e3o do efeito de alguma vari\u00e1vel. A solu\u00e7\u00e3o \u00e9 reduzir dimensionalidade, aplicando m\u00e9todos estat\u00edsticos para selecionar um subgrupo desse conjunto de vari\u00e1veis, digamos 20.<\/p>\n\n\n\n

Essa pr\u00e1tica em previs\u00e3o agrega qualidade estat\u00edstica, e informacional. Ha m\u00e9todos como LASSO, XGBT, ou Random Forest que, quando bem aplicados, executam muito bem esse papel com baixo custo computacional<\/p>\n\n\n\n

\u00c9 importante que o algoritmo disponha de um conjunto de m\u00e9todos avaliados num ambiente de treino e teste<\/span>. Permitindo, assim, que o erro dos modelos seja mensurado a partir de observa\u00e7\u00f5es que n\u00e3o estavam presente no conjunto de dados com o qual os m\u00e9todos foram treinados.<\/p>\n\n\n\n

Por exemplo, em um modelo de previs\u00e3o do PIB do Brasil \u00e9 pertinente que os m\u00e9todos sejam treinados usando valores at\u00e9 2022, e que se utilize as observa\u00e7\u00f5es de 2023 para testar o erro da previs\u00e3o de cada m\u00e9todo, avaliando a capacidade que cada um de identificar a din\u00e2mica do PIB do Brasil<\/p>\n\n\n\n

Ainda, \u00e9 crucial mencionar que a literatura econom\u00e9trica vem demonstrando, que n\u00e3o havendo um \u00fanico m\u00e9todo superior em tudo aos demais, \u00e9 importante que o algoritmo de previs\u00e3o conte com a capacidade de produzir combina\u00e7\u00f5es dos m\u00e9todos estimados.<\/p>\n\n\n\n

Ou seja, \u00e9 importante combinar as estimativas e produzir previs\u00f5es hibridas<\/span>. Em geral, pode-se produzir estimativas mais simples, como a m\u00e9dia entre os 5 melhores m\u00e9todos em termos de alguma medida de erro escolhida, ou pode-se ainda utilizar m\u00e9todos estat\u00edsticos para produzir essas combina\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

O importante aqui \u00e9 que a literatura demonstra que modelos h\u00edbridos, em geral, erram menos, e consequentemente s\u00e3o superiores a estimativas produzidas por m\u00e9todos espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n

Destaque-se, n\u00e3o s\u00f3 com conhecimento t\u00e9cnico sustenta a capacidade de previs\u00e3o. \u00c9 preciso que a equipe respons\u00e1vel pela produ\u00e7\u00e3o de estimativas esteja em contato com profissionais especialistas do setor<\/span>.<\/p>\n\n\n\n

Esses podem ajudar na constru\u00e7\u00e3o do banco de dados e no ajuste das estimativas a realidade com informa\u00e7\u00f5es conjunturais, de especificidade do setor, de aspectos ambientais, de aspectos institucionais, ou outros, que podem garantir fiabilidade aos resultados das previs\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n

Diante do exposto, \u00e9 necess\u00e1rio concluir que durante a fase de planejamento, e execu\u00e7\u00e3o do projeto, o uso da capacidade de previs\u00e3o econom\u00e9trica, notadamente, a habilidade de projetar cen\u00e1rios macroecon\u00f4micos com informa\u00e7\u00f5es-chave, como PIB, emprego, taxa b\u00e1sica de juros, d\u00f3lar e infla\u00e7\u00e3o permite a gest\u00e3o do projeto melhor e maior capacidade de administra\u00e7\u00e3o de risco.<\/p>\n\n\n\n

Riscos catastr\u00f3ficos podem ser evitados, situa\u00e7\u00f5es econ\u00f4micas adversas podem ser antecipadas e consideradas previamente na forma de conting\u00eancias. O que concede maior robustez e confiabilidade ao planejamento financeiro, sendo elemento definidor de bons resultados econ\u00f4micos, e sociais de projetos de infraestrutura.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

[1]<\/a> Em 18\/10\/2023 foi publicado o ac\u00f3rd\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

*Pedro Fernandes<\/strong> \u00e9 mestre em Teoria Econ\u00f4mica pelo CAEN\/UFC (p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o em Economia da Universidade Federal do Cear\u00e1); economista-chefe em Previs\u00f5es Macroecon\u00f4micas no IMB (Instituto Mauro Borges de Estudos Estat\u00edsticos e Socioecon\u00f4micos); e economista associado \u00e0 Funda\u00e7\u00e3o Ita\u00fa.<\/h6>\n\n\n\n
*Francisco Gildemir da Silva<\/strong> \u00e9 engenheiro civil pela UFC e Universidade de Wisconsin-Madison; mestre em Transportes pela UNB (Universidade de Bras\u00edlia); doutor em Economia pelo CAEN\/UFC; professor de Economia na UFC; e professor na UnB.<\/h6>\n\n\n\n
As opini\u00f5es dos autores n\u00e3o refletem necessariamente o pensamento da Ag\u00eancia iNFRA, sendo de total responsabilidade do autor as informa\u00e7\u00f5es, ju\u00edzos de valor e conceitos descritos no texto<\/h5>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Pedro Fernandes* e Francisco Gildemir** Projetos de infraestrutura, em geral, s\u00e3o compostos por atividades complexas, envolvendo diferentes arranjos de cr\u00e9dito, de c\u00e2mbio, m\u00faltiplos financiadores. Um complicador adicional \u00e9 a caracter\u00edstica de execu\u00e7\u00e3o intertemporal. 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