Mineradoras: Um mergulho nas probabilidades

Os preços spot do minério de ferro em Qingdao subiram para níveis recordes, excedendo os US$ 230/t em maio. No último pregão, a commodity fechou em alta de +26% no ano e +101% nos últimos 12 meses, a US$ 202/t. As recentes altas históricas vêm sendo suportadas pela forte demanda da economia chinesa, além das medidas de estímulos em todo o mundo. Apesar da manutenção dos altos preços de minério de ferro, mantemos nossas estimativas para Vale (VALE3) e CSN Mineração (CMIN3). Confira o relatório


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Os preços spot do minério de ferro em Qingdao subiram para níveis recordes, excedendo os US$ 230/t em maio. No último pregão, a commodity fechou em alta de +26% no ano e +101% nos últimos 12 meses, a US$ 202/t. As recentes altas históricas vêm sendo suportadas pela forte demanda da economia chinesa, além das medidas de estímulos em todo o mundo. Adicionalmente, vemos que os recentes cortes na produção em Tangshan aumentaram a demanda por minério de alta qualidade e levaram as siderúrgicas a recompor seus estoques da commodity, uma vez que suas margens vem aumentando com os preços do aço também em forte alta.

As altas recentes, aliadas às mudanças no cenário global, vêm apresentando impactos significativos na curva futura de minério de ferro. A curva para o vértice de junho de 2021 indica uma cotação de US$201/t, ante US$160/t há dois meses. Já no vértice mais longo, os contratos para dezembro de 2024 estão sendo negociados a US$87/t, alta de US$10/t em comparação ao mesmo contrato negociado há dois meses.

Em continuação ao relatório publicado sobre os impactos da manutenção dos altos preços de minério de ferro nos resultados da Vale e CSN Mineração, resolvemos expandir a análise de sensibilidade para uma abordagem estocástica, a fim de incorporar algumas das incertezas envolvidas em nossa análise. Para isso, ao invés de utilizarmos a análise de sensibilidade convencional, simulamos 10.000 cenários diferentes pelo método de Monte Carlo.

Ressaltamos que as análises de sensibilidade realizadas a seguir apenas complementam nossa visão sobre as companhias e que as nossas estimativas para Vale (VALE3) e CSN Mineração (CMIN3) permanecem.

Para CSN Mineração, mantemos nossa tese de que (i) o potencial de crescimento ainda não está precificado pelo mercado, (ii) a redução da alavancagem, aliada à forte geração de caixa, poderá render altos dividendos e (iii) as ações de CMIN ainda negociam a múltiplos atrativos, abaixo da Vale e de suas pares australianas. Permanecemos com nossa recomendação de Compra, com preço-alvo de R$14 por ação.

Já para Vale, também reforçamos que nossa tese e estimativas seguem inalteradas. Acreditamos que o potencial de valorização da mineradora se dê (i) pela manutenção da forte demanda por minério de ferro na China, aliada a um cenário desafiador para a oferta da commodity, (ii) por entendermos que a oferta de um minério de melhor qualidade ajude a reduzir o desconto das ações em relação aos seus pares e (iii) pela negociação do múltiplo EV/EBITDA abaixo dos níveis históricos e também dos pares globais. Também permanecemos com nossa recomendação de Compra, com preço-alvo de US$25 por ADR.

Para compreender os detalhes das nossas teses de investimento para Vale e CSN Mineração, acesse as páginas:


Incorporando incertezas no modelo

Partindo de um modelo determinístico, ou seja, uma avaliação feita com estimativas estáticas para os próximos trimestres e anos, definimos os principais componentes que poderiam ser modelados de forma aleatória (ou estocástica), a fim de incorporar incertezas na nossa análise. Sendo assim, buscamos entender como as seguintes variáveis impactam no valor justo das ações de Vale e CSN Mineração:

  • Preço de minério de ferro (em US$ por tonelada)
  • Volume embarcado de minério de ferro (em milhões de toneladas)
  • Cotação do dólar

A tabela ao lado resume a abordagem adotada para cada um desses componentes do modelo das empresas, bem como o nosso cenário base (representando o valor esperado) e o desvio padrão histórico, calculado num horizonte de 10 anos (ou no horizonte máximo disponível).

Apesar de acreditarmos que exista uma relação linear entre o volume embarcado e o preço do minério, ambas as variáveis foram estimadas independentemente.

Para esse estudo, simulamos 10.000 cenários diferentes utilizando a metodologia de Monte Carlo. Dessa forma, obtemos uma distribuição de probabilidade do valor justo das ações. As hipóteses assumidas para cada variável estão descritas na tabela acima.

Modelagem dos componentes do modelo

Ressaltamos que esse estudo considera as incertezas em torno do nosso cenário base e não sobre essas variáveis incondicionalmente. Por conta disso, as simulações foram feitas em nível (preço de minério de ferro ao final de 2T21, por exemplo) e não em relação à variação trimestral ou anual. Dado o histórico de preços e de volume de vendas mais curto e, consequentemente, maior dificuldade de obter significância estatística sobre sua distribuição, optamos por utilizar a distribuição Normal. Já para a série do dólar, observamos que a cotação varia trimestral e anualmente com assimetria positiva, rejeitando qualquer teste de normalidade. No entanto, por simplicidade, também optamos por assumir distribuição Normal.

Qual o benefício da distribuição de preços-alvo? Por meio dessa avaliação, podemos estimar a probabilidade de determinada empresa estar subavaliada ou as chances que um investidor teria de auferir lucros sobre uma ação (assumindo a hipótese de que o preço de mercado converge para o preço considerado justo). Seguindo essa metodologia, chegamos nas conclusões a seguir:

Atenção! Antes de pularmos para as conclusões, reforçamos que essa se trata exclusivamente de uma análise de sensibilidade. Portanto, destacamos que o nossas recomendações e preços-alvo das ações permanecem inalterados. Ainda, probabilidades altas ou baixas nesse exercício de sensibilidade não devem ser consideradas como recomendação.

Vale

Considerando a cotação da Vale (ADR) em 7 de junho a US$ 22,2 por ADR, chegamos às seguintes conclusões:

  • 76% das combinações de cenários apontam para um valor considerado justo (não valor de mercado) acima da cotação atual das ações ao final de 2021;
  • 64% das combinações de cenários apontam para um valor considerado justo (não valor de mercado) acima do preço-alvo atual da XP (US$ 25 por ADR) ao final de 2021;
  • Segundo nossas simulações, o valor justo mais comum (maior número de ocorrências) para a ação é de US$ 28/ADR ao final de 2021.
CSN Mineração

Considerando a cotação da CMIN3 em 7 de junho a R$ 9,4 por ação, chegamos às seguintes conclusões:

  • 90% das combinações de cenários apontam para um valor considerado justo (não valor de mercado) acima da cotação atual das ações ao final de 2021;
  • 72% das combinações de cenários apontam para um valor considerado justo (não valor de mercado) acima do preço-alvo atual da XP, de R$ 14/ação, ao final de 2021.
  • Segundo nossas simulações, o valor justo mais comum (maior número de ocorrências) para a ação é de R$ 17/ação ao final de 2021.

Endereçando os riscos

Como mencionamos, a avaliação das mineradoras por meio da abordagem estocástica dentro do modelo fundamentalista nos permite quantificar os riscos associados às nossas premissas e os impactos nos preços que consideramos justos para as empresas. Pelo exercício realizado, vemos que os níveis atuais de preços de minério tem impacto direto e significativamente positivo nos preços de Vale e CSN Mineração. No entanto, precisamos estar atentos aos riscos da metodologia:

  • Não consideramos a interdependência entre as variáveis simuladas. Por simplicidade, modelamos o preço de minério de ferro, o volume de vendas e o dólar de forma independente. Por conta disso, acreditamos que podemos ter uma perda de acurácia no resultado final.
  • Podemos ter perda de acurácia pela hipótese de normalidade sobre as três distribuições. Por conta do tamanho da amostra das variáveis analisadas, optamos por assumir que a distribuição dos possíveis valores em torno do nosso cenário base seguiria uma distribuição Normal. Entendemos que essa hipótese pode não ser consistente para uma amostra maior.
  • Como qualquer modelo de avaliação de empresas, também estamos sujeitos a assumir premissas erradas. Independente da introdução dos componentes estocásticos no valuation, existe sempre um risco de que as premissas assumidas sejam inconsistentes e que não efetivamente venham a ocorrer.

Afinal, o que é uma distribuição de probabilidade?

Como o objetivo desse relatório era analisar a sensibilidade de algumas premissas sobre o preço das mineradoras brasileiras, optamos por não aprofundar nos temas de probabilidade. No entanto, resumimos alguns conceitos técnicos para os leitores que não estejam familiarizados com o assunto.

Antes de explicarmos o que é uma distribuição de probabilidade, é importante entender o conceito de uma variável aleatória. Em probabilidade, uma variável aleatória pode assumir diversos valores possíveis, podendo ser em tempo discreto ou contínuo. Já a distribuição de probabilidade, entenda como um resumo das probabilidades de todos os valores que determinada variável aleatória pode assumir. Essas distribuições possuem propriedades que podem ser medidas, como o valor esperado (média) e a dispersão dos valores em torno dessa média (variância).

Portanto, com essas informações, conseguimos estimar a probabilidade de algum evento ocorrer ou, no nosso caso, das chances de o investidor obter retorno sobre as ações ou de as cotações ultrapassarem determinados níveis de preço.

… e o que é uma simulação de Monte Carlo?

As simulações de Monte Carlo têm o nome do popular destino de jogos em Mônaco, uma vez que os resultados aleatórios são centrais tanto para a modelagem estatística, quanto para jogos roleta, dados e caça-níqueis. As técnicas de Monte Carlo foram desenvolvidas pela primeira vez na área de física estatística – em particular, durante o desenvolvimento da bomba atômica – mas agora são amplamente utilizadas em estatística, aprendizado de máquina, etc.

De modo geral, a simulação de Monte Carlo pode ser definida como uma metodologia que utiliza uma sequência de números aleatórios para gerar uma simulação. Trata-se de uma ferramenta de avaliação de risco que nos ajuda a avaliar as possíveis alterações de variáveis incertas em nossos modelos fundamentalistas. O método de Monte Carlo geralmente segue as seguintes etapas: (i) determina as propriedades estatísticas das variáveis de entrada, (ii) gera diversos cenários possíveis dessas variáveis de entrada, que seguem tais propriedades, (iii) análise dos resultados.

Confira abaixo uma comparação de como funciona um valuation tradicional e outro com componentes estocásticos. Pense as variáveis de entrada X1, X2 e X3 como as expectativas para o dólar, preço de minério de ferro e volume de vendas. Já para as variáveis Y1 e Y2, entenda como as saídas ou os resultados do modelo, como o preço-alvo e o EBITDA para determinado ano. Em um modelo tradicional, como as entradas assumem um único valor (premissa do analista), as saídas consequentemente também serão únicas. Por outro lado, no modelo com componentes estocásticos, como as variáveis de entrada possuem uma distribuição de probabilidade, as saídas também terão, o que nos permite analisar as probabilidades para a obtenção de determinado resultado.

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