Avaliação de aeronaves por inferência estatística, por Agnaldo Benvenho (UPAV 2016)


Agnaldo Benvenho é engenheiro mecânico pela USP, professor de Avaliação Econômica do IBAPE, Diretor Técnico do IBAPE Nacional, 3 vezes premiado no COBREAP e experiente avaliador de imóveis, empreendimentos, máquinas, equipamentos, complexos industriais, entre outros. E nos trouxe, nas telas da UPAV 2016, um estudo sobre a avaliação de aeronaves no contexto brasileiro.

Este tipo de avaliação nos EUA é feita por critérios subjetivos. Eles partem de valores médios publicados em catálogos de valor conhecidos como blue books sobre os quais são feitos ajustes de valor. Os valores dos blue books, que são várias publicações distintas, consideram a média de horas voadas por tipo e idade da aeronave.

O mercado de aeronaves no Brasil é muito ativo, e conseguimos aqui trabalhar com regressão linear para este tipo de avaliação de forma tranquila. São analisadas, para isso, os principais componentes do avião:

  • Propulsores
  • Asas
  • Fuselagem (estrutura), com forte impacto no valor de mercado
  • Ailerons
  • Flaps
  • Estabilizadores horizontal / vertical
  • Elevador
  • Cabine (cockpit)
  • Trens de pouso

E também sua documentação, sendo os principais:

  • Certificado de aeronavegabilidade (comparável ao documento de um carro)
  • Certificado de matrícula (propriedade)
  • Diário de bordo
  • Cadastro de célula
  • Cadastro de motor
  • Cadastro de hélice (se aplicável)
  • Ficha de Inspeção Anual (FIAN)
  • Ficha de peso e balanceamento
  • Licença de estação de aeronave

A manutenção da aeronave é avaliada por:

  • IAM (anual)
  • Meia-vida de motores (ou Time Between Overhaul, TBO)
  • Overhaul (fim da vida útil do motor. É desmontado e enviado para testes de laboratório, onde partes importantes do propulsor são substituídas). Este é o maior custo de manutenção. Como exemplo, um motor PTGA-21, Pratt Whitney utilizado num Cessna, tem custo de overhaul fixado em 230.000 dólares americanos.

Observados estes itens, é avaliado então o histórico da aeronave: danos, ocorrências (acidentes), pinturas (balanceamento e pesagem) e alterações.

O Brasil tem um mercado forte para aeronaves pequenas em função de nossa demanda por voos regionais não atendida pelas empresas de aviação comercial. O mercado internacional tem abertura para outras aeronaves também, como as de grande porte e caças militares.

As variáveis mais utilizadas costumam ser:

  • Ano
  • Horas de voo da fuselagem
  • Horas de voo do motor
  • Horas de voo da hélice (muito comum haver multicolinearidade entre estas quatro primeiras por motivos óbvios, mas lembrar que dizem coisas diferentes)
  • Ano da pintura
  • Aviônica / ILS
  • Histórico de danos
  • Estado de conservação
  • Quantidade de decolagens / aterrissagens (variável importante pelo impacto da pressurização na estrutura da fuselagem – vida remanescente)
  • Estado de conservação e acabamento interno
  • Acessórios

A multicolinearidade é muito frequente neste tipo de avaliação. Nossa NBR 14.653 limita a aceitação a 0,8, mas há contestação científica. Guajarati (2009), por exemplo, defende a aceitação até 0,9. Esta característica pode ser inerente ao próprio mercado, e cabe ao avaliador conhecê-lo bem para ganhar esta sensibilidade. Outras formas de resolver este problema são:

  1. Regressão auxiliar
  2. Teste de autovalor
  3. Teste paramétrico
  4. Inflação de variância (regressão de cada variável em relação às demais)

O fator de inflação de variância é dado por:

FIV = 1 / (1 – R2)

O FIV é calculado para cada variável. A multicolinearidade só afeta a robustez do modelo se FIV > 10 (embora alguns autores afirmem que um FIV até 40 ainda não desabone o modelo).

O valor obtido sofre ainda alguns tratamentos. por exemplo, a localização atual da aeronave pode interferir no valor. Benvenho citou um caso de impacto de 60% no valor de um Learjet.

Os principais motivadores deste tipo de trabalho são garantias bancárias, compra e venda, ou seguros.

Não é necessário ser piloto para avaliar aeronaves.

O ideal é que a amostra seja do mesmo modelo do avaliando. É possível misturar modelos na amostra, mas exige conhecimento aprofundado do mercado e muitos dados.

Na data da apresentação, o fator oferta encontrado estava em torno de 0,94.

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