Incerteza, no entanto, é um problema que pode ser reduzido a níveis com os quais se pode conviver mediante uso de informação e técnicas analíticas. No mercado financeiro, o conceito de incerteza faz parte do dia a dia, em que agentes a tratam pelo conceito de risco. Como? A diferença está na possibilidade de quantificação das características da incerteza. No âmbito agrícola, um bom exemplo é o clima. Quando se diz que pode ou não chover na última semana de setembro, tornando mais propícia a semeadura – viabilizando uma produtividade de x sacas por hectare e não y sacas caso não chova – está-se lidando com incerteza. Mas quando se utiliza uma série histórica de pluviosidade diária e se aplica análise estatística, consegue-se quantificar esse risco. Por exemplo: as análises poderiam mostrar que há 80% de probabilidade de chover na última semana de setembro. Assim, pode-se considerar para tomada de decisão que a produtividade esperada será uma média ponderada, dando-se 80% de peso a x sacas e 20% a y sacas por hectare.
A questão que está em jogo é “O Quanto?”. No mercado financeiro, o problema não é perder dinheiro, mas o quanto estou disposto a arriscar perder para ganhar determinada quantia. Qual é, enfim, o ganho ou perda que, em média, se pode esperar estatisticamente. Ou qual é a probabilidade de se obter determinado ganho? Ou, então, encontrar negócios com mesma remuneração média esperada e risco menores. Talvez, os gestores rurais ainda não estejam acostumados com essa visão para tomada decisão, mas é imprescindível ter em conta que todo empreendimento tem prejuízo em algum momento; portanto, seria interessante saber o tamanho desse potencial.
Na prática, análise de risco compreende prever o futuro a partir do conhecimento do passado, o que exige conhecimento estatístico e grande banco de dados. A ideia básica da análise é identificar as fontes de incerteza que afetam a produção e, a partir dos padrões de comportamento que tiveram no passado, inferir quanto a possíveis padrões futuros. Assim, quanto mais informações conhecemos sobre as variáveis de risco, melhor a capacidade de antecipar os comportamentos futuros. É como conhecer uma pessoa. No começo da relação não se tem ideia de que a deixa feliz, triste ou com fome, mas quanto mais tempo passar com ela, mais informações se recolhe e, então, se consegue prever o que a deixa feliz, triste, etc.
Diversos modelos matemáticos já foram desenvolvidos para medir risco no mercado financeiro, e uma pequena parte já provou ser aplicável ao contexto da produção rural. Os possíveis usos validados da análise de risco comtemplam, por exemplo: quantificar a probabilidade de prejuízo na escolha de culturas; calcular os riscos ambiental e econômico relacionados ao uso de produtos químicos e biológicos; dimensionar a capacidade operacional de máquinas que reduz o risco econômico; a forma de estrutura contratual de comercialização que minimiza risco de execução; o risco associado ao uso de irrigação, entre outros.
Com a evolução computacional, essas análises ficaram ainda mais exequíveis. Contudo, o maior desafio hoje na agricultura brasileira é como captar dados de forma eficiente para que essas análises tenham confiabilidade suficiente para auxiliar, de fato, o produtor na tomada de decisão. A experiência mostra que não é comum encontrar propriedades com banco de dados sistematizados de suas realizações, mas já se vê grandes propriedades preocupadas em como ter informação de todo o processo produtivo de forma rápida.
O mais importante é que trabalhar com análises de risco mudaria muito a forma de gestão do produtor rural, evitando surpresas e mostrando para o quanto deve estar preparado conforme as contingências. Exemplificando, qual deveria ser o montante de reservas financeiras necessárias para passar por crises, com base no histórico do negócio?
Avaliar risco poderia melhorar a capacidade de negociar recursos, pois mostraria aos agentes de fomento financeiro quais os potenciais ganhos e perdas do seu negócio. Ou seja, se o seu negócio é menos arriscado, deveria haver taxas menores de juros no empréstimo.
A gestão de risco também pode contribuir para encontrar quais variáveis apresentam maior variação de resultados e quando não for aceitável, decidir qual melhor ferramenta para mitigação. Por exemplo, poderia favorecer a busca por um seguro que suporte a probabilidade de perdas produtivas ou financeiras.
Propõe-se mudar o discurso para: o seu negócio tem potencial de no máximo “P” de prejuízo e pode chegar a lucrar “L”, sendo que em média remunera “Z”. Considera-se a incerteza e então se sabe o quanto se está arriscando.
