UMA ABORDAGEM SISTÊMICA PARA

VISUALIZAÇÃO DE PREÇOS DE

MINÉRIOS DE FERRO

Maria Isabel Wolf Motta Morandi (UNISINOS)

mmorandi@unisinos.br

Luís Henrique Rodrigues (UNISINOS)

lhr@unisinos.br

Daniel Pacheco Lacerda (UNISINOS)

dlacerda@unisinos.br

Em mercados competitivos e complexos como os de minérios de ferro

ter a capacidade de planejar cenários e vislumbrar o comportamento

do preço em cada um deles, constitui-se em uma vantagem competitiva

para as organizações. Dentro deste conttexto, esta pesquisa teve por

objetivo desenvolver um método para o entendimento dos fatores

chaves que impactam a precificação de commodities, através de uma

abordagem sistêmica, permitindo a estimação/avaliação de preços

futuros em diferentes cenários. A metodologia de pesquisa adotada foi

a pesquisa-ação, caracterizada pela aprendizagem coletiva e contínua.

Uma adaptação do método PSPC - Pensamento Sistêmico e

Planejamento de Cenários - aos objetivos desta pesquisa foi elaborada

e aplicada em uma indústria do mercado de minérios de ferro. A

primeira fase gerou o entendimento das principais variáveis

associadas ao preço; na segunda este aprendizado foi materializado

em um modelo computacional de dinâmica de sistemas que na terceira

e última etapa foi utilizado para a estimação/avaliação dos preços

futuros em alguns cenários alternativos. Paralelamente à avaliação

quantitativa, foram conduzidas entrevistas a fim de obter subsídios

para aceitação e refinamento do método proposto. Os resultados

obtidos, a aprendizagem relatada e as possíveis aplicações

identificadas para uso do modelo indicam que o método proposto

permite o entendimento da precificação de commodities através do

Pensamento Sistêmico e do Planejamento por Cenários.

Palavras-chaves: Pensamento Sistêmico, Planejamento por Cenários,

Precificação, Dinâmica de Sistemas

XXX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO Maturidade e desafios da Engenharia de Produção: competitividade das empresas, condições de trabalho, meio ambiente.

São Carlos, SP, Brasil, 12 a15 de outubro de 2010.

2

1. Introdução

A procura e oferta das commodities movem-se em ciclos com alguma regularidade. Isso

permite que seus preços possam ser previamente estimados. No entanto, o mercado – ofertas,

demandas e preços – nem sempre se comporta de maneira previsível. Por vezes, variáveis não

consideradas atuam sobre este “equilíbrio” (regularidade) impactando no preço das

commodities de modo que a variação nos preços ocorra diferente do que o esperado.

Nesse sentido, a preparação para estes acontecimentos, pouco previsíveis, é importante

quando se atua em um ambiente globalizado. Nesse ambiente as ações ou eventos (voluntários

ou involuntários) que ocorram nos mercados (produtores, consumidores) possuem impactos

nas partes envolvidas. Dessa maneira as organizações, desse setor, estão competindo em um

mercado regido por preço, como ocorre nas empresas que trabalham com commodities.

Estudos realizados (SAWIN et al., 2003) apresentam os mercados de commodities de

alimentos como sistemas dinâmicos. Como um sistema dinâmico as políticas de negócios

interagem com a cadeia alimentar, regras de negócios encontram ciclos de nutrientes e as

suposições culturais integram-se com fluxos da água e padrões meteorológicos. Embora com

foco diverso do objeto desta pesquisa, com base no estudo mencionado, se suscita a seguinte

questão: se os mercados de commodities são um sistema dinâmico onde as diversas forças

interagem em enlaces (reforçadores e/ou balanceadores), seria possível utilizar o método

PSPC (Pensamento Sistêmico e Planejamento por Cenários) para gerar aprendizagem e

visualizações sobre o comportamento de preços nesse mercado?

Dentro deste contexto, o presente artigo apresenta uma aplicação do método PSPC em uma

empresa produtora de minérios de ferro. O objetivo da aplicação do método PSPC, foi gerar

aprendizagem no entendimento da dinâmica de formação de preços e na visualização de

futuros cenários. As aprendizagens geradas contribuem para o desenvolvimento de estratégias

corporativas que possam proteger e sustentar as atividades da organização. O estudo foi

conduzido por meio da abordagem metodológica da Pesquisa-Ação. Essa abordagem

procurou suportar a operacionalização do método, nesse ambiente específico, e gerar a

interação necessária para a formação das aprendizagens coletivas.

A seguir se apresenta o referencial teórico que sustenta o método PSPC. Na seqüência, são

expostos os procedimentos metodológicos que orientaram a condução do estudo. Em seguida,

a construção e aplicação do método PSPC adaptado à visualização de preços de commodities

é relatado. Após isto, procura-se avaliar o método adaptado e tecer as conclusões do estudo.

2. Fundamentos Teóricos do Método PSPC

Embora o Pensamento Sistêmico seja normalmente associado às obras de Senge (1990; 1997;

2004), ele tem suas origens ligadas ao campo da Dinâmica de Sistemas (DS). A Dinâmica de

Sistemas foi desenvolvida por Jay W. Forrester na década de 1950 no MIT – Massachusetts

Institute of Technology. Nesta época, a General Eletrics enfrentava problemas de oscilação na

demanda, cujas causas não conseguiam entender completamente. Forrester (1989) simula o

problema, demostrando como as variáveis - estoques, empregados e pedidos - e as políticas de

decisão se inter-relacionavam (FORRESTER, 1989).

Kasper (2000), aborda a emergência do pensamento sistêmico como uma continuidade e uma

evolução do pensamento analítico, que foi a base da ciência moderna. A partir de Capra

(1996) argumenta que vários autores (Goethe, Kant e Von Humboldt) já demonstravam idéias

3

sistêmicas em suas obras. No entanto, Kasper (p. 36, 2000) afirma que na década de 1940 “o

clima intelectual se tornou propício à adoção de uma nova estrutura de referência”. Nesta

época aumentaram a complexidade das organizações sociais, com a ocorrência de

macroproblemas econômicos, sociais e políticos (KASPER, 2000).

Senge (1990) busca no pensamento sistêmico a possibilidade de construção de comunidades

comprometidas com o auto-aprimoramento dos seus membros. Senge (1990) propõe o que

seriam a essência, os princípios e as práticas de uma organização que busca o auto-

aprimoramento contínuo dos seus membros, ou seja, uma "organização que aprende"

(learning organization). O trabalho é essencialmente baseado no pensamento sistêmico, uma

das cinco disciplinas da organização que aprende. Senge (1997) contribui evidenciando

aspectos teóricos de base, apresentando casos e propondo exercícios a serem desenvolvidos.

Um dos principais modelos de funcionamento do pensamento sistêmico são os níveis de

percepção da realidade. Kemeny et al. (1997) sustentam que, particularmente em ambientes

organizacionais, um pensador sistêmico é aquele que pode ver os quatro níveis atuando

simultaneamente: i) eventos; ii) padrões de comportamento; iii) sistemas; e; iv) modelos

mentais. Os níveis da realidade fazem analogia a um iceberg, conforme a Figura 1.

Eventos

Padrões de

Comportamento

Estrutura

Sistêmica

Modelos

Mentais

Fonte: adaptado de Andrade et al, 2006a

Figura 1 – Os níveis da realidade ilustrados pela metáfora do iceberg

No primeiro nível os eventos ocorrem e são percebidos pelas pessoas envolvidas. Em geral, é

com base nestes eventos que as pessoas explicam situações - “quem faz o que a quem”, razão

pela qual, ações baseadas nesta percepção tendem a tomar aspectos reativos - o que, segundo

Senge (2004), é o tipo de ação mais comum. No entanto, tais eventos são parte integrante de

padrões de comportamento dos elementos da realidade descrita. Para que uma percepção

extrapole o nível dos eventos, seria preciso analisar as tendências de longo prazo e avaliar

suas implicações. Neste nível são utilizados gráficos, avaliando o comportamento passado das

variáveis e buscando evidências que possam indicar seu comportamento futuro ou desejado.

O terceiro nível invoca a compreensão estrutural da situação em questão (SENGE, 2004). Ele

indica a causa dos padrões de comportamento, buscando explicar como os elementos

influenciam-se. Este nível de ilustração é o mais rico e o que permite as melhores

intervenções em termos de alavancagem da mudança, já que a estrutura gera comportamento,

e mudando-se a estrutura, podem-se gerar diferentes padrões de comportamento.

Modelos mentais são idéias profundamente arraigadas, generalizações, ou mesmo imagens

que influenciam o modo de encarar o mundo, bem como as atitudes das pessoas (SENGE,

2004). Partindo do pressuposto de que estrutura gera comportamento, pode-se inferir que este

4

nível influencia os demais na medida em que os modelos mentais dos atores influenciam o seu

comportamento gerando estruturas sistêmicas da realidade. Assim, é preciso identificar como

eles geram ou influenciam as estruturas, para compreendê-las (SENGE, 2004).

Assim o Pensamento Sistêmico oferece uma linguagem para mapear as estruturas sistêmicas

da realidade e seus modelos mentais, permitindo avaliar as ações de alta alavancagem em

direção a mudanças duradouras e efetivas. Como diz Senge (p. 99, 2004), “o pensamento

sistêmico é uma disciplina para ver o todo. É um quadro referencial para ver inter-

relacionamentos, ao invés de eventos: para ver os padrões de mudança, em vez de fotos

instantâneas”.

Segundo Andrade (1998) o trabalho de Senge et al (1997) não apresenta um método

estruturado para aplicação do Pensamento Sistêmico. Porém, a partir de alguns casos e

exercícios é possível traçar um roteiro. Andrade e Kasper (1997) apresentam o método

chamado „Narração de Histórias‟, que permite através do diálogo entre os principais atores

organizacionais, aprofundar nos quatro níveis de pensamento. Ao aprofundar o entendimento

de uma situação, se procura estabelecer ações nos pontos de alavancagem do sistema.

Por sua vez, o planejamento de cenários tem início vinculado aos jogos de guerra militares,

passando para o domínio civil durante a II Guerra Mundial , através da Rand Corporation

com posterior desenvolvimento pelo Hudson Institute (HEIJDEN, 2004). A partir do final da

década de 1960 o planejamento de cenários começou a ser largamente utilizado no mundo

empresarial. A Royal Dutch/Shell uma das pioneiras e, até os dias atuais, uma das mais

consistentes usuárias da metodologia (HEIJDEN, 2004). Alguns autores (HEIJDEN,2004;

SCHOEMAKER,1995; SCHWARTZ, 2000 & WACK,1985) propuseram métodos para o

planejamento de cenários. Neste trabalho optou-se pela proposta de Schwartz (2000) que, de

acordo com Andrade et al (2006), sintetiza os passos comuns às diferentes abordagens.

Para Schwartz (2000), o planejamento por cenários propõe-se a abordar o futuro e suas

implicações para as organizações em um mundo complexo, dinâmico e, portanto, menos

previsível. Não se pressupõe que haverá certeza sobre o ambiente futuro em que a

organização estará inserida. Por meio da construção dos possíveis ambientes futuros, busca-se

entender as forças que moldam o desdobramento do presente (SCHWARTZ, 2000). Isto

fornece, aos tomadores de decisão, a capacidade de reconhecer os rumos dos desdobramentos,

possibilitando a correção de seus direcionamentos estratégicos, no presente (SCHWARTZ,

2000). Assim, o objetivo não é escolher um futuro mais provável e apostar ou se adaptar ao

cenário escolhido. Tampouco escolher um cenário preferido e esperar sua ocorrência. Busca-

se tomar decisões estratégicas adequadas ao maior número de futuros possíveis.

Passo Etapas

1 Identificar a questão ou decisão central.

2 Identificar os fatores-chave no ambiente local.

3 Avaliar o estado atual por meio do Pensamento Sistêmico

4 Identificar as forças motrizes fundamentais no ambiente local e global e o inter-

relacionamento sistêmico destas forças

5 Hierarquizar por grau de importância e incerteza

6 Selecionar e presenciar as lógicas dos cenários

7 Incorporar cenários

8 Selecionar indicadores e sinalizadores de cenários

9 Construir modelos e experimentar cenários

10 Promover visão de futuro

11 Determinar implicações, construir estratégias e decidir ações do presente

Fonte: adaptado de Andrade et al. (2006a)

5

Quadro 1 – Etapas do método PSPC (Pensamento Sistêmico e Planejamento por Cenários)

Schwartz (2000) define cenários como “uma ferramenta para ordenar as percepções de uma

pessoa sobre ambientes futuros alternativos, nos quais as conseqüências de sua decisão vão

acontecer”. Os cenários são um poderoso veículo para desafiar modelos mentais sobre o

mundo e “levantar as cortinas que limitam a criatividade e recursos” (SCHWARTZ, 2000). O

método de cenários pode servir como plataforma para conversações estratégicas. As

conversações estratégicas levam a contínua aprendizagem organizacional a respeito de

decisões-chave e prioridades da organização (SCHWARTZ, 2000).

O método chamado PSPC – Pensamento Sistêmico e Planejamento de Cenários – foi proposto

por Andrade et al (2006a) a fim de combinar as etapas do método sistêmico e do método de

planejamento de cenários. Esta proposta tem como pressuposto que o planejamento por

cenários pode fazer uso da abordagem sistêmica para gerar avaliações robustas. Por um lado,

o pensamento sistêmico, ao fazer uso da modelagem computacional, contribui para a vivência

e teste dos diferentes cenários propostos. Por outro lado, o planejamento de cenários

acrescenta ao pensamento sistêmico a capacidade de visualizar o futuro e criar melhores

estratégias. Na concepção original as estratégias ficariam restritas aos modos atuais de pensar,

não desafiando modelos mentais existentes na organização. As etapas do método PSPC

(Pensamento Sistêmico e Planejamento por Cenários) são evidenciados no Quadro 1.

Andrade et al (2006a) salientam que o método proposto tem como principais produtos: i) a

aprendizagem gerada; ii) o endereçamento de problemas críticos; iii) a construção do

planejamento estratégico; iv) o planejamento de mudanças profundas; v) o desenvolvimento

de uma visão de futuro da organização; vi) a exploração de oportunidades de mercado; e; vii)

a abordagem de projetos complexos. A seguir serão apresentados os procedimentos

metodológicos que orientaram a presente pesquisa.

3. Procedimentos Metodológicos

A pesquisa-ação (THIOLLENT, 1998) pode ser definida como um tipo de pesquisa social

concebida e realizada para a resolução de um problema, onde os pesquisadores e envolvidos

no problema trabalham de modo cooperativo ou participativo. No entanto, a participação

isoladamente não pode ser vista como a característica principal da pesquisa-ação e sim a

solução de um problema não-trivial envolvendo a participação dos diversos atores do

processo (JÄRVINEN, 2007).

6

Fonte: os autores (2010)

Figura 2 – Método de Trabalho

A pesquisa-ação (THIOLLENT, 1998) necessita atender dois objetivos básicos: i) o prático; e;

ii) o do conhecimento. O primeiro objetivo é a contribuição da pesquisa na solução do

problema em questão. O segundo é o conhecimento gerado a partir da solução do problema.

Conforme Thiollent (1998) o planejamento de uma pesquisa-ação é flexível, não havendo

uma série de fases rigidamente ordenadas. Para Thiollent (1998), considerando o fator

temporal, apenas a primeira e a última fase são fixas, ficando as demais sujeitas à dinâmica da

pesquisa. A Figura 2 apresenta as etapas em que foi desenvolvida esta pesquisa, respeitando

as etapas recomendadas por Thiollent (1998).

A primeira fase, denominada exploratória, consiste em “descobrir o campo de pesquisa, os

interessados e suas expectativas e estabelecer um primeiro levantamento (ou diagnóstico) da

situação, dos problemas prioritários e de eventuais ações” (THIOLLENT, p. 53, 1998).

Também fazem parte desta etapa a constituição da equipe de pesquisa e a definição de

possíveis apoios institucionais e financeiros que se fizerem necessários (THIOLLENT, 1998).

No presente trabalho a fase exploratória foi composta das atividades listadas no Quadro 2.

Por sua vez, a fase de avaliação contemplou abordagens quantitativas e qualitativas. Durante a

aplicação do método, a função matemática construída para estimação dos preços, foi avaliada

através da construção de um modelo computacional. No modelo computacional o

comportamento da série histórica de preços real foi comparado àquele dos preços estimados a

partir da função. A avaliação qualitativa foi realizada por meio de entrevistas com os

participantes das reuniões, onde se procurou captar as percepções sobre o método aplicado.

Fase Atividade Descrição

Ex

plo

rató

ria

1

Seleção da Empresa para o Desenvolvimento da Pesquisa, tendo como requisitos: i) possuir

entre seus produtos ou matérias-primas relevantes pelo menos uma commodity que pudesse

ser alvo do estudo; ii) possuir uma área de inteligência de mercado que pudesse contribuir

com a seleção dos fatores chaves; iii) dados para elaboração dos padrões de comportamento;

iv) ter uma cultura que facilite a formação de um grupo multidisciplinar, no qual o saber

informal e formal possam se complementar para a geração de aprendizagem

2 Definição do apoio institucional e financeiro

3 Seleção da equipe de pesquisadores

7

Fase Atividade Descrição

Ap

rofu

nd

am

ento

da

Pes

qu

isa

1 Concepção do método de trabalho: nesta etapa foi elaborada a primeira versão de adaptação

do método do PSPC à visualização de preços de commodity

2

Conhecimento do ambiente interno: realizado através de visita às instalações da empresa

onde foi possível conhecer o processo de produção e entender as dinâmicas básicas dos

mercados de minério de ferro e aço

3 Definição da commodity alvo

4 Conhecimento do ambiente externo: a partir da leitura de documentos relativos aos

mercados de minérios de ferro e de aço, disponibilizados pela empresa

Fonte: os autores (2010)

Quadro 2 – Atividades de condução nas Fases Explotória e de Análise

Na fase de ação foi aplicado o método proposto, o que ocorreu em sete reuniões principais e

em atividades realizadas entre os encontros. A partir das contribuições da fase de avaliação o

método PSPC, aplicado à visualização de preços de commodities originalmente proposto e

aplicado durante a pesquisa, foi revisto para gerar a versão final proposta neste artigo.

4. O método PSPC adaptado à visualização de preços de commodities: concepção inicial

O método PSPC para visualização de preços de commodities, foi concebido com 3 (três)

fases, a saber: i) o entendimento da situação; ii) o desenvolvimento do precificador sistêmico;

e; iii) a visualização de cenários e preços, conforme evidencia o Quadro 3. Embora

didaticamente, as fases sejam apresentadas e descritas em seqüência, é esperado que, devido à

estreita inter-relação entre as atividades, algumas etapas de fases distintas ocorram

simultaneamente, conforme ilustra a Figura 3.

A primeira fase visa, a partir da aplicação do método sistêmico, a criação de um ambiente de

compartilhamento dos conhecimentos individuais e de explicitação de conhecimentos tácitos

a fim de construir um entendimento conjunto da situação, ou seja, da dinâmica de formação

de preços no mercado da commodity em questão. Nesta fase busca-se penetrar nos diversos

níveis de realidade, através da análise de eventos e discussão dos padrões de comportamento.

Se procura, assim, construir a estrutura sistêmica que reflita o entendimento do grupo a cerca

dos mecanismos e das inter-relações que atuam na precificação

8

Fonte: os autores (2010)

Figura 3 – O método PSPC adaptado à precificação de commodities

Fases Atividades

I – Entendimento da

Situação

Definição da situação de interesse, eventos e fatores chave

Análise dos padrões de comportamento

Construção da estrutura sistêmica

II – Desenvolvimento

do Precificador

Sistêmico

Definição das variáveis-chave

Construção/validação da função matemática

Integração com o modelo computacional

III - Visualização de

Cenários e

Precificação

Construção do modelo computacional

Desenvolvimento e análise de cenários

Visualização dos cenários com o uso do modelo

Desenvolvimento de planos de ação

Fonte: os autores (2010)

Quadro 3 – Fases do Método PSPC para Visualização de Preços de Commodities

A fase de desenvolvimento do precificador sistêmico tem como objetivo a construção e a

validação da função matemática de estimativa de preço, tendo como base a estrutura sistêmica

consolidada. Algumas técnicas de análise multivariada de dados tais como: i) análise fatorial;

ii) análise de regressão múltipla; iii) modelagem de equações estruturais podem ser utilizadas

na seleção de variáveis, na construção da função matemática e em parte da validação. A

função matemática resultante é posteriormente utilizada no modelo computacional

desenvolvido na Fase III.

A última fase (III) tem como objetivo a visualização dos preços em diferentes cenários

futuros. A construção do modelo computacional, a definição e a caracterização dos cenários e

a visualização de preços com o uso do modelo constituem as atividades previstas para esta

fase. A partir dos exercícios de visualização de cenários, as aprendizagens estratégicas são

compartilhadas entre os participantes e um plano de ação é desenvolvido. O objetivo é a

9

construção de estratégias (ações) robustas que se mostrem apropriadas para os cenários

futuros possíveis. A seguir se apresenta a aplicação do método.

5. A aplicação do método em uma empresa de minério de ferro

O presente trabalho foi desenvolvido em 2007 em empresa de lavra, beneficiamento,

pelotização e exportação de minério de ferro. O processo produtivo tem início em Minas

Gerais, onde a empresa opera uma mina a céu aberto. O minério extraído é transportado até a

usina de concentração por meio de correias transportadoras. Na usina de beneficiamento, o

minério de itabirito (baixo teor de ferro) é concentrado, ou seja, perde impurezas e tem o seu

teor de ferro elevado. A polpa de minério de ferro resultante é composta por 70% de minério

concentrado e 30% de água, o que permite que seja levada, por mineroduto, até a unidade no

Espírito Santo, onde ficam as usinas de pelotização e o porto da empresa. Assim sendo, o

principal produto é a pelota de ferro para as rotas de auto forno e redução direta.

Secundariamente, exporta o Pellet Feed, minério de ferro sem o processo de pelotização.

O método apresentado na seção anterior foi aplicado sistematicamente nessa empresa. O

objetivo é apresentar evidências que suportem o atendimento dos objetivos, conforme o

método proposto e descrito anteriormente. A primeira reunião teve por objetivo a definição da

situação de interesse – definição do foco de trabalho. A partir do foco se desdobraram as

questões norteadoras e a definição do horizonte – o levantamento dos eventos passados

ligados ao tema e o desdobramento de variáveis. A situação de interesse foi sintetizada na

seguinte frase: o entendimento da dinâmica de formação dos preços da pelota e de finos,

visando a sua estimativa e os impactos na estratégia da Empresa. Este tema central foi

desdobrado em questões norteadoras, apresentadas no Quadro 4 que configuram-se em pontos

a serem respondidos pelo projeto.

Questões Norteadoras Subquestões

1. Quais são os fatores de

competitividade da indústria

de mineração e pelotização?

Qual o nível de preço que provocaria novos entrantes em minério de ferro?

Qual o nível de prêmio que provocaria novos entrantes em pelotização?

Entender como a estrutura de preço influencia a estrutura da indústria e vice-

versa?

2. Quais seriam os

determinantes do preço?

Qual a importância das variáveis macro-economicas na formação do preço?

Como as questões ambientais e tecnológicas afetarão o preço da pelota?

Qual a tendência do processo de consolidação da siderurgia x mineração e

como isto influencia o preço?

Quais as alavancas do prêmio pelota?

Quais os fatores que impactam no preço da pelota Direct Reduction?

3. Quais as ações que a

emoresa deveria tomar para

maximizar os impactos das

variáveis que afetam a

precificação?

Como a empresa poderá se proteger quando o preço de pelota cair?

Como a empresa pode influir na definição do prêmio pelota?

De que forma a empresa poderia tornar-se definidora do preço?

Fonte: os autores (2010).

Quadro 4 – Questões Norteadoras

Após definição do horizonte de análise – 1990 a 2020, os eventos considerados relevantes

para a situação de interesse do projeto foram descritos e, posteriormente, desdobrados em

variáveis. No total, foram listados 57 eventos passados e identificadas 60 variáveis associadas

aos eventos. O Quadro 5 apresenta alguns exemplos de variáveis desdobradas dos eventos.

Para cada variável foram coletados dados e elaborados os gráficos para análise dos padrões de

comportamento. Através de questões tais como: “O padrão evidenciado é compatível com o

10

esperado?”; “O que explica o comportamento crescente (ou decrescente, ou oscilante) desta

variável?”; “Há semelhança entre os padrões de duas variáveis”, busca-se provocar o grupo

para reflexão sobre o comportamento dos dados coletados e promover o nivelamento entre os

participantes, uma vez que, por se tratar de uma equipe multidisciplinar, o conhecimento

sobre dados é heterogêneo.

Evento Variável

Primeira crise do petróleo

Entrada da China no mercado mundial

Crises financeiras

Aumento da disponibilidade de finos

para pelotização

Preço do barril de petróleo

Volume de importação de minério de ferro

pela China

PIB mundial

Volume de produção mundial de pellet feed

Fonte: os autores (2010)

Quadro 5 – Exemplos de Variáveis e Eventos Listados

De posse das séries de dados foram calculadas as correlações pareadas. O cálculo das

correlacões serviu de subsídio para o primeiro exercício de construção da estrutura sistêmica.

A Figura 5 apresenta alguns exemplos de relações identificadas e os respectivos coeficientes

de correlação. Além disso, se busca exemplificar a transcirção para a linguagem utilizada para

representação da da estrutura sistêmica.

Fonte: os autores (2010)

Figura 4 – Exemplo Estrutura Sistêmica Parcial

A estrutura sistêmica foi enriquecida com a utilização de arquétipos (SENGE, 2004;

ANDRADE et al., 2006) e do conhecimento dos participantes, utilizando a tabela de

correlações para confirmar, empiricamente, as relações. A partir da estrutura sistêmica foi

elaborado o diagrama de caminho, apresentado na Figura 5. Essa estrutura serviu de base para

a construção da função matemática estimadora de preços e, posterior, incorporação ao modelo

computacional. Duas versões de modelo computacional foram desenvolvidas: o modelo de

11

verificação e o modelo de visualização. O primeiro tinha como objetivo a validação da função

matemática estimadora através da comparação dos dados reais de preço com os dados

produzidos pelo modelo. Já o modelo de visualização permitiu a simulação de cenários

futuros, a partir das premissas definidas pelo grupo.

A construção dos cenários iniciou-se com a identificação das forças motrizes, que na

seqüência, foram classificadas em tendências pré-determinadas e incertezas críticas. Esses

procedimentos estão de acordo as recomendações de Schwartz (2000). Foram identificadas 25

forças motrizes, das quais 19 foram classificadas como incertezas críticas. Destas foram

consideradas como as de maior impacto para a construção de cenários: i) PIB (Produto

Interno Bruto); e ii) Poder de Barganha - definido como sendo a relação entre a concentração

do mercado de mineração e a concentração do mercado siderúrgico.

Fonte: os autores (2010)

Figura 5 – Diagrama de Caminho

A seguir são apresentados os resultados do modelo e avaliação crítica do mesmo. Por fim, são

explicitadas as conclusões do presente estudo.

6. A avaliação do método

A avaliação do método abrangeu as abordagens quantitativa e qualitativa. Do ponto de vista

quantitativo, os critérios adotados foram a qualidade dos modelos de regressão linear e a

comparação gráfica dos dados calculados com os dados históricos reais. Quanto ao modelo de

regressão, adotou-se como critério de aceitação a significância estatística dos modelos e

coeficiente de determinação – R2 > 0,8, tendo sido obtidos valores acima desse parâmetro. A

Tabela 1 ilustra o alto coeficiente de determinação obtido pela função estimadora do Preço

Spot. Para o cáculo foi utilizado o pacote estatítico SPSS v. 16.

Fonte: os autores (2010)

12

Tabela 1– Coeficientes do modelo de regressão linear do modelo

A comparação gráfica foi obtida como saída do modelo de verificação, no qual os preços do

período de 1994 a 2006 foram calculados a partir das variáveis independentes. Com base nas

funções estimadoras construídas pela análise de regressão e, posteriormente, comparados aos

dados históricos reais. Os critérios utilizados para análise do gráfico de verificação para

considerar o modelo estão presentes no Quadro 6.

Critérios Descrição

Formatos das curvas o formato da curva do preço calculado deve acompanhar o da curva de preços

reais, incluindo tendências de crescimento, queda, os “picos” e “vales”

Intensidade das variações os níveis máximos e mínimos devem apresentar magnitudes semelhantes

Defasagens as defasagens no comportamento das curvas do preço calculado e real não deve

ser superior a um ano

Fonte: os autores (2010)

Quadro 6 – Critérios para avaliação do gráfico gerado pelo modelo computacional

Com base nestes critérios, o modelo foi considerado adequado conforme está evidenciado na

Figura 6. A avaliação qualitativa teve por objetivo descrever e analisar a percepção dos

participantes. Quanto à importância das atividades realizadas para o alcance dos objetivos os

entrevistados apontaram a Fase I – Entendimento da Situação - como sendo a principal

contribuição. Para ajustes nas atividades realizadas, foi sugerido que a definição das variáveis

chave e validação da função matemática, por serem técnicas, sejam conduzidas por grupo

específico. Cabe informar que os gráficos foram gerados a partir de um modelo de dinâmica

de sistemas operacionalizado no software IThink 9.0.

Fonte: os autores (2010)

Figura 6 – Verificação quantitativa do modelo

O modelo desenvolvido em 2007 passou por duas avaliações empíricas. Os erros nas

estimativas para 2008 (ano em que este mercado foi influenciado pela crise) e 2009 foram

inferiores a 5 pontos percentuais, ou seja, por exemplo, para o início de 2008 o modelo havia

13

previsto um aumento de 65% no preço, sendo o valor real na ordem de 61%. Em 2009, ano

impactado pela crise financeira internacional, o modelo estimou uma redução de 42% no

preço, havendo uma diminuição de 46%. A seguir são expostas as conclusões do estudo.

7. Conclusões

Esta pesquisa apresentou como questão central: se os mercados de commodities são um

sistema dinâmico onde as diversas forças interagem em enlaces, seria possível utilizar o

método PSPC (Pensamento Sistêmico e Planejamento por Cenários) para gerar aprendizagem

sobre o comportamento de preços nesse mercado? Nesse sentido, foi elaborada uma proposta

de adaptação do método PSPC para a precificação de commodities. Após isso foi realizada

uma aplicação, do método PSPC adaptado, no mercado de minérios de ferro na empresa

estudada. A partir dos resultados quantitativos e da avaliação qualitativa obtida, nesta

aplicação, pode se inferir que se obteve a resposta ao problema central desta pesquisa e o

atendimento do objetivo geral deste trabalho. Assim sendo, o método PSPC adaptado à

visualização de preços de commodities foi capaz de gerar o entendimento necessário sobre a

precificação dos minérios de ferro de maneira satisfatória.

Do ponto de vista empírico, a presente pesquisa pretendia permitir à organização ampliar o

conhecimento a partir da aplicação do Pensamento Sistêmico e do Planejamento por Cenários

suportado por modelos de Dinâmica de Sistemas. As percepções dos participantes fornecem

subsídios para inferir que tais objetivos foram satisfeitos. Este estudo permitiu, por meio da

aplicação do método do PSPC, a identificação das variáveis chaves cujo comportamento

influencia a dinâmica de formação de preços. Além disso na seqüência, suas inter-relações

foram formalizadas em um estrutura sistêmica (Pensamento Sistêmico). Uma das

contribuições da pesquisa, foi a tradução destas relações em equações de regressão e a

integração destas ao modelo computacional (Dinâmica de Sistemas). Isso permitiu, para além

da confirmação das relações, a identificação da existência de defasagem no comportamento de

algumas variáveis – caso verificado no efeito do fator de utilização da capacidade instalada

sobre o preço. Esse entendimento foi considerado fundamental para a compreensão do

impacto de suas decisões, em particular, e as repercussões no mercado, em geral.

O modelo computacional representou a materialização do aprendizado. Com efeito, sua

utilização possibilita o entendimento do impacto e das repercussões de cada uma das

variáveis, individuais ou conjuntas, no modelo como um todo. Além disso, o modelo

computacional (Dinâmica de Sistemas) permite a simulação do comportamento do preço nos

diferentes cenários a serem visualizados. A inclusão das defasagens de tempo, cuja avaliação

um modelo de dinâmica de sistemas permite, traz contribuições importantes para a

temporalidade das repercurssões das decisões no presente. Tal aspecto é central para o

planejamento por cenários. Portanto, esta é uma contribuição importante do Pensamento

Sistêmico, em geral, e da Dinâmica de Sistemas, em particular.

Outra contribuição da pesquisa é a construção do modelo a partir do Pensamento Sistêmico,

ele não só materializa o aprendizado como permite a sua evolução. O resultado deste estudo

reflete a visão compartilhada dos participantes, construída em um processo colaborativo de

aprendizagem coletiva. Esse processo de aprendizagem considerou os conhecimentos

individuais e os modelos mentais dos envolvidos – as quatro disciplinas da aprendizagem

organizacional definidas por Senge (2004) como a base para o Pensamento Sistêmico.

Desta forma o grupo é o legítimo proprietário do modelo, capaz de promover a sua

atualização e aprendizado contínuo. O grupo pode, portanto, refletir sobre as alterações que

venham a ocorrer na dinâmica de formação de preços neste mercado. Há algumas limitações

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presentes durante a realização da pesquisa. Primeiro, a ausência de alguns dados e o tamanho

reduzido da série histórica para a análise estatística. Espera-se que esta limitação seja

atenuada com a continuidade e atualização do modelo computaconal. Outra limitação está

relacionada com a confiabilidade da estimativa, a qual está diretamente associada a asserção

dos parâmetros definidos para os cenários futuros.Neste sentido, seria necessário o constante

monitoramento dos movimentos de mercado, principalmente das variáveis explicativas da

equação de regressão.

Tendo em vista a natureza complexa e dinâmica dos mercados e a necessidade de adaptação

das organizações, esta pesquisa demonstrou sua relevância ao prover um método de

aprendizagem coletiva materializado em um modelo que permite às organizações estarem

melhor preparadas para enfrentar às constantes mudanças de forma competitiva.

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