Recebido em 14/03/2018. Aprovado em
02/09/2018.  Avaliado pelo sistema double blind peer review. Publicado conforme normas da APA.

http://dx.doi.org/10.22279/navus.2019.v9n2.p07-23.740

Valoração de
ativos intangíveis com opções reais:

estudo de caso em uma
transferência de tecnologia da

Universidade Federal de
Minas Gerais

Gabriel
Augusto de Carvalho

Mestrando em Administração. Centro
Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais (CEFET-MG)
– Brasil. [email-masked]

Hudson
Fernandes Amaral

Doutor em Sciences de Gestion. Université
Pierre Mendés France Grenoble III –
França. [email-masked]

Pedro
Oliveira de Sena Batista

Mestrando em Administração.
Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) – Brasil.
[email-masked]

João
Eduardo Ribeiro

Mestrando em Administração. Centro
Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
(CEFET-MG) – Brasil. [email-masked]

RESUMO

O objetivo deste
estudo consistiu em analisar comparativamente os resultados da
valoração de ativos intangíveis pela abordagem das
opções reais, baseado no modelo de Black e Scholes, com o
método do fluxo de caixa descontado, no contexto de um software desenvolvido na Universidade
Federal de Minas Gerais. As flexibilidades consideradas no desenvolvimento
do trabalho foram a opção de abandono e a opção de
prorrogação do contrato de licenciamento. Os resultados mostraram
que o modelo das opções reais se adapta melhor a esse
cenário, pois incorpora ao valor final do ativo as opções
presentes desde o momento da Pesquisa e Desenvolvimento até o fim do
licenciamento e proteção da tecnologia. O valor esperado sob a
ótica das opções reais foi estatisticamente superior ao do
fluxo de caixa tradicional. Esse resultado mostrou que as contingências
relativas ao caso de estudo são relevantes e com isso devem ser
consideradas no processo de valoração. A maior proximidade desse
valor com a realidade representa benefícios tanto para a universidade
quanto para a empresa. Ademais, é importante ressaltar que uma
tecnologia protegida é capaz de criar uma grande vantagem competitiva e
que os ganhos com sua exploração podem ir muito além dos
financeiros.

Palavras-chave: Transferência de
Tecnologia; Opções Reais; Ativos Intangíveis; Pesquisa e
Desenvolvimento.

Valuation of intangible assets with real options:

a case study in a technology transfer from the

Federal University of Minas Gerais

ABSTRACT

The aim of this study was to compare
the results of the valuation of intangible assets by the real options approach,
based on the Black and Scholes model, with the discounted cash flow method, in
the context of a software developed at the Federal University of Minas Gerais.
The flexibilities considered in the development of the work were the
abandonment option and the option to extend the licensing agreement. The
results showed that the real options model fits better to this scenario, since
it incorporates the existing options from the moment of Research and
Development until the end of the licensing and protection of the technology.
The expected value from the real options perspective was statistically higher
than the expected value from the traditional cash flow perspective. This result
showed that the contingencies related to the case study are relevant and should
be incorporated into a valuation process. The greater proximity of this value
to reality represents benefits both for the university and for the company. In
addition, it is important to highlight that a protected technology can create a
great competitive advantage, and that the gains from the exploitation of this
knowledge can go far beyond the financial ones.

Keywords:
Technology Transfer; Real Options; Intangible Assets; Research and Development

1 INTRODUÇÃO

Damodaran (2002) destaca o ganho
de relevância dos ativos intangíveis, o que é evidenciado
pela importância de ativos como marcas, recursos humanos, know-how e direitos autorais. Esse fato
impacta o modo como essas empresas são valoradas, uma vez que boa parte
desses ativos não estão presentes nas demonstrações
contábeis, sendo esse um dos fatores que levam à
divergência entre valor contábil e valor de mercado dessas
empresas.

Os ativos intangíveis são tratados por Kayo e Famá (2004) como um
ativo sem corpo físico, capaz de gerar benefícios futuros para a
empresa. Em relação aos ativos de inovação, Faria
(2014) atribui grande importância às atividades de Pesquisa e
Desenvolvimento (P&D) para sua geração, o que tem como
consequência a produção de ativos de propriedade
intelectual, como patentes, marcas e softwares
para a proteção dos resultados desse processo.

A complexidade na valoração de ativos
intangíveis reside na escolha do melhor método e, também,
na seleção dos parâmetros para a construção
do fluxo de caixa esperado para a tecnologia. Em relação aos
métodos para a valoração, Borsatto
Junior, Correia e Gimenes (2015) destacam a relevância do fluxo de caixa
descontado (FCD), sendo esse o método mais empregado na literatura e no
mercado.

A teoria das opções reais (TOR) é
outra alternativa para esse processo, pois considera contingências que
impactam a capacidade de gerar benefícios futuros do ativo. Assim sendo,
o resultado da valoração por esse método incorpora as
opções presentes no projeto, o que, para Damodaran
(2002), se traduz em uma valoração mais precisa.

O processo de determinação do valor de ativos
de propriedade intelectual ganha importância ainda maior no contexto
brasileiro. Conforme destacado por Vasconcellos (2015), a universidade tem um
papel preponderante no desenvolvimento de novas tecnologias no Brasil. Faria
(2014) ressalta que a maior parte das inovações do país
são geradas pelo setor público, o que torna necessária a
Transferência de Tecnologias (TT) para que as empresas possam levar os benefícios
desse conhecimento a população.

Os dados do Instituto Nacional da Propriedade Intelectual
(INPI, 2012) comprovam que quem mais inova no Brasil são
instituições públicas sendo que, entre os dez maiores
depositantes de patentes residentes entre 2000 e 2012, tem-se seis
universidades públicas, além da Petrobrás e da Empresa
Brasileira de Pesquisa Agropecuária. A divergência de objetivos
entre o setor público e privado torna necessária uma análise
e adaptações dos modelos de valoração existentes
para esse contexto de aplicação.

A Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) destaca-se
nesses dados ao ocupar a quinta colocação entre os maiores
depositantes de patentes residentes, com 425 depósitos entre 2000 e
2012. Na UFMG, a Coordenadoria de Transferência e Inovação
Tecnológica (CTIT) exerce as atividades de gestão do conhecimento
científico e tecnológico. Entre as atividades atribuídas
à CTIT está a coordenação dos processos de TT que
envolvem tecnologias desenvolvidas na UFMG. Dado o destaque da UFMG no
desenvolvimento de novas propriedades intelectuais, diversos trabalhos foram
elaborados voltados ao estudo do tema na universidade, sendo possível
mencionar Faria (2014); Oliveira e Giroletti (2013);
Rodrigues Júnior, Lobato, Cedón e Silva
(2000); Bicalho (2011) e Roman, Thiebaut e Rios
(2015).

Dada a relevância das instituições
públicas na geração de conhecimento no Brasil e a
importância da TT para que seus benefícios sejam disponibilizados
para a população como um todo, essa pesquisa se justifica ao analisar
métodos para a valoração de ativos aplicados neste
contexto. A importância de uma valoração adequada reside na
necessidade de que, no processo de TT, a universidade seja adequadamente
remunerada pelos esforços e recursos destinados à
produção do conhecimento. Com isso, a contribuição
esperada com a pesquisa é a demonstração dos pontos fortes
e fracos de cada uma das abordagens estudadas, gerando apontamentos para
estudos futuros que visem construir novos métodos de
valoração ou adaptar os modelos existentes para o contexto do
processo de TT em universidades públicas brasileiras.

Para tanto, esse estudo tem como objetivo analisar
comparativamente os resultados da valoração de ativos
intangíveis pela abordagem das opções reais, baseado no
modelo de Black e Scholes, com o método do fluxo de caixa descontado, no
contexto de uma tecnologia desenvolvida na UFMG e licenciada pela CTIT.

Esse trabalho conta com 4 seções, além
dessa introdução. Na Seção 2 é apresentado
um referencial teórico, no qual discorre-se sobre os ativos
intangíveis e sobre a importância da TT para a
obtenção desses ativos pelas empresas, sendo então
apresentada a relevância da valoração no processo de TT. A
seção 3 dedica-se a apresentação da metodologia
utilizada nesta pesquisa, o caso de estudo e as premissas adotadas para o
desenvolvimento da simulação. Na sequência, a
seção 4 dedica-se a apresentação e análise
dos resultados encontrados. Por fim, a seção 5 apresenta algumas
breves considerações sobre o trabalho, além de evidenciar
limitações da pesquisa e sugestões para trabalhos futuros.

2 REFERENCIAL
TEÓRICO

Dado o objetivo
desse estudo, o referencial teórico está estruturado em
três subseções. No primeiro momento é destacado o
conceito de ativo intangível e a sua importância para a empresa
que o detém. Na segunda subseção discorre-se sobre o
processo de TT e os principais entraves relacionados à gestão da
tecnologia nas universidades. Por fim, são apresentados os principais
modelos para a valoração de ativos intangíveis.

2.1
Ativos Intangíveis

O ativo é conceituado por Schmidt e Santos (2002)
como um recurso controlado pela entidade que é capaz de gerar
benefícios presentes e futuros para a empresa. Ainda sobre a
definição de ativo, Martins (1972, p. 30) diz que “ativo
é o futuro resultado econômico que se espera obter de um
agente”. Tal definição inclui tanto os ativos
tangíveis, quanto os intangíveis.

Em relação aos ativos intangíveis,
Schmidt e Santos (2002, p. 14) os definem como “recursos
incorpóreos controlados pela empresa capazes de produzir
benefícios futuros”.
Assim, os intangíveis abrangem ativos como: marcas, capital
humano, direitos autorais, softwares,
P&D, patentes, dentre outros. Na definição de Lev (2001)
é destacado que além de não ter corpo físico o
ativo intangível não deve ter corpo financeiro, o que elimina
ações ou títulos de dívidas desse grupo. Reilly e Schweihs (1998), ainda
destacam que um ativo intangível é respaldado por algum fator
tangível, como uma patente, conforme exemplificado por Kayo e Famá (2004).

Sendo assim, Amaral, Iquiapaza,
Correia, Amaral e Vieira (2014) destacam que o gestor baseia suas
decisões na capacidade de um ativo gerar valor e crescimento para sua
empresa, independentemente de sua tangibilidade. Salienta-se também, que
os ativos intangíveis possuem elevado potencial de
valorização e desenvolvimento de novos negócios. Damodaran (2007) ressalta a ligação entre os
ativos intangíveis das empresas e seu valor de mercado, defendendo que
somente a marca justifica mais da metade do valor de empresas de bens de
consumo.

Kayo (2002) destaca a
importância dos intangíveis como fonte geradora de vantagens
competitivas para as empresas. O intangível da empresa estaria
então relacionado não somente a sua entrada no mercado, mas
também à manutenção de sua competitividade, por
relacionarem-se a fatores difíceis de serem copiados.

Schmidt e Santos (2002) destacam fatores que
contribuíram para o ganho de importância dos intangíveis,
sendo possível mencionar as marcas famosas, a expansão do setor
de serviços, a relevância assumida pelas pessoas e conhecimento
nas instituições, a pesquisa e desenvolvimento e patentes. Com o
maior destaque dos intangíveis, emergem problemas significativos sobre
sua valoração e tratamento contábil, principalmente em um
contexto de comercialização do mesmo.

Autores como Damodaran (2002),
Schmidt e Santos (2002) e Amaral et al. (2014) observam a
ampliação do gap entre
valor contábil e valor de mercado das empresas, diferença essa
que apresenta grande crescimento nos últimos anos e é
atribuída a elevação da importância dos ativos
intangíveis. Ainda de acordo com os referidos autores, esse
cenário gera problemas relacionados a valoração desses
ativos que não se adequam aos métodos tradicionais de
valoração. Segundo Damodaran (2002),
devido à elevada presença de intangíveis, diversos
analistas abandonam os modelos tradicionais de valoração em prol
de novos métodos.

Damodaran (2007) apresenta alguns
problemas que emergem do tratamento contábil dado aos ativos
intangíveis. O primeiro deles é a subestimação e
até mesmo desconsideração do valor dessa posse da empresa
pelos métodos contábeis tradicionais. Assim sendo, os
balanços patrimoniais das empresas pouco acrescentam em demonstrar esses
ativos. A segunda contrariedade está intimamente relacionada com as
consequências da dificuldade de valoração dos
intangíveis, os obstáculos à correta
valoração geram distorções nos indicadores de
lucratividade e de mercado.

A escassez de dados é outro obstáculo ao
processo de valoração de intangíveis. Damodaran
(2002) indica a necessidade de dados como histórico da empresa e
informações de mercado para embasar a valoração, no
entanto, em se tratando de intangíveis, principalmente de ativos de
propriedade intelectual, esse tipo de informação raramente
está disponível. Faria (2014) ainda frisa que mesmo quando
há dados disponíveis, esses estão sujeitos a
aproximações incorretas.

2.2
Transferência de Tecnologia

Conforme aponta Faria (2014), a P&D é uma
atividade geradora de capital intelectual, sendo a proteção
intelectual uma consequência natural desse processo. A posse de um ativo
desse tipo, como uma patente, por exemplo, garante à empresa os benefícios
futuros proporcionados pela exploração do conhecimento por ela
protegido.

A patente é definida pelo INPI (2015), como sendo
“um título de propriedade temporária sobre uma
invenção ou modelo de utilidade, outorgado pelo Estado aos
inventores ou autores ou outras pessoas físicas ou jurídicas
detentoras de direitos sobre a criação”. Ressalta-se ainda,
que o detentor da patente pode impedir terceiros de explorarem o conhecimento
protegido ou produto obtido diretamente por processo por ele patenteado.

O’Sullivan (2008) menciona
alguns motivos para as empresas investirem em inovação. Dentre
eles destacam-se aspectos importantes para o sucesso da empresa, como melhoria
de qualidade de produtos e processos; criação de novos mercados;
redução de custos e danos ambientais. Uma propriedade intelectual,
quando em posse da empresa, é capaz de favorecê-la com a
geração de benefícios futuros. Além disso, Faria
(2014) ressalta ainda que esse ativo é capaz de gerar uma vantagem
competitiva a seu detentor. Em vista disso, é primordial compreender
como as empresas investem em P&D e obtém suas
inovações.

Madeira (2015) ressalta os elevados gastos
necessários para o financiamento das atividades de P&D, em virtude
disso, a aproximação da universidade é uma alternativa
para a empresa fortalecer seu processo de inovação. A
utilização de fontes externas de conhecimentos no processo de
inovação das empresas é conhecida como
“inovação aberta”, em um termo proposto por Chesbrough (2003), sendo a transferência
tecnológica uma consequência natural desse processo.

Pereira, Melo, Dalmau e Harger (2009) ressaltam que a TT e a parceria
universidade-empresa é prática comum em economias desenvolvidas.
No caso de países emergentes, essa parceria e a troca de conhecimentos
dela decorrente mostram-se como uma importante forma de difusão de
tecnologias indutoras de desenvolvimento, dada a pouca capacidade de
financiamento de pesquisa da maior parte das empresas.

No Brasil, um marco para a TT é a Lei da
Inovação (Lei n. 10.973, 2004) que estimula a
criação de ambientes cooperativos de inovação e
também a participação mais efetiva das
Instituições Científica, Tecnológica e de
Inovação (ICTs) no processo de inovação.
Além disso, a lei determina que as ICTs tenham seu próprio
Núcleo de Inovação Tecnológica (NIT). Roman et al.
(2015) destacam a atuação do NIT como uma forma de alinhar os
interesses entre universidades e empresas, sendo que dentre suas principais
funções está o estudo da viabilidade e o suporte ao
lançamento da tecnologia no mercado.

Conforme ressalta Faria (2014), apesar da
conveniência da transferência do conhecimento, é importante
lembrar que a universidade e a empresa possuem objetivos distintos quanto
à inovação. Posto isso, os padrões de
valoração aplicáveis ao contexto do setor privado
não se adequam a realidade da universidade pública, sendo
necessária sua adaptação para a melhor fluidez do
processo.

Consoante com Young (2006) a TT é o processo pelo
qual o conhecimento gerado pela universidade é transferido a uma ou mais
empresas, objetivando a exploração comercial e a
geração de benefícios para a sociedade. Guimarães e
Kniess (2014) apontam ainda que esse processo gera
benefícios para a universidade que obtém com isso recursos
financeiros para financiamento de suas atividades, para a empresa, que ganha
uma vantagem competitiva, e para a sociedade, com a geração de
desenvolvimento econômico.

Em seu trabalho Roman et al. (2015) destacam as fases que
compõe o processo de TT, são elas: (i)
identificação das tecnologias; (ii) proteção da
tecnologia e (iii) estabelecimento de estratégias para a
viabilização e licenciamento da tecnologia, ou a
criação de uma empresa startup
que explore a tecnologia. A valoração da tecnologia enquadra-se
na terceira etapa, e é um procedimento de suma importância tanto
para viabilizar a exploração da tecnologia quanto para
proporcionar um retorno justo aos esforços de pesquisa da universidade.

Dada a importância desse processo, diversos trabalhos
dedicam-se a estudar suas etapas, analisando quais seriam as boas
práticas que facilitariam a difusão do conhecimento. Essa
afirmação é confirmada pelo trabalho de Closs, Ferreira, Sampaio e Perin (2012), que faz um estudo
exploratório das pesquisas publicadas sobre o tema no Brasil entre 2005
e 2009.

Ainda sobre o desenvolvimento de trabalhos que se dedicam a
estudar a TT, Garnica (2007) faz um estudo da
gestão da propriedade intelectual e TT em universidades públicas
de São Paulo. Pereira et al. (2009) traça um cenário
global da relação empresa-universidade e indica diretrizes para o
fortalecimento da TT nas universidades latino-americanas.

Já Roman et al. (2015) tratam da TT no contexto da
UFMG, em um trabalho que visa analisar o desempenho da CTIT. Através do
estudo é destacado que a universidade ainda não explora da melhor
maneira seu potencial cientifico-tecnológico. Contudo, ressalta-se que
apesar das dificuldades, as ações da CTIT tornaram a UFMG
referência em gestão da propriedade intelectual, além do
retorno financeiro gerado para a universidade com o licenciamento de suas
tecnologias.

2.3 Abordagens
para a Valoração de Ativos Intangíveis

A valoração é uma atividade de
difícil realização, seja pelo excesso de modelos, em
concordância com Damodaran (2007), seja pela
escassez de dados, como lembra Faria (2014), tais dificuldades estimulam uma ampla
produção intelectual sobre a valoração das
tecnologias, seus desafios e limitações. Damodaran
(2007) aponta para o problema do excesso de modelos para a
valoração de ativos. A figura 1, de Damodaran
(2007), mostra esquematicamente quatro vertentes para a avaliação
de ativos.

Figura 1 –
Modelos de Avaliação

Fonte: Damodaran (2007)

Damodaran (2007) e Faria (2014)
apontam que a valoração por abordagens contábeis ou
baseada em ativos observa o valor de liquidação do ativo ou
então seu custo de substituição. Essa metodologia
apresenta grandes limitações, gerando resultados que subestimam
ou até mesmo ignoram o valor dos ativos intangíveis. A grande
vantagem desse método é a simplicidade, no entanto sua
aplicabilidade é questionada em Vasconcellos (2015) que destaca que esse
método ignora o fluxo de caixa futuro da tecnologia.

A abordagem relativa ou valoração por
múltiplos valora o ativo por meio da comparação a ativos
similares. Com isso, observa-se uma TT realizada com uma tecnologia que possua similaridades
com a de interesse, sendo feitas adaptações para que se chegue a
uma estimativa plausível para o seu valor. Em relação as
vantagens dessa metodologia, Damodaran (2007)
ressalta a facilidade da análise e a aceitação pelo
mercado do valor gerado, dado que esse é extraído de um
preço já validado para um ativo similar. Damodaran
(2002) destaca que essa abordagem é limitada por não considerar o
fluxo de caixa do ativo e Vasconcellos (2015) ressalta a dificuldade de se
encontrar alguma tecnologia similar para comparação.

O modelo de fluxo de caixa descontado (FCD), conforme
destacado por Cerbasi (2003) e Faria (2014),
apresenta vantagem sobre os anteriores por considerar o potencial de
geração de caixa e os riscos relacionados ao ativo. Borsatto Junior et al. (2015) apontam que esse
método é consolidado na literatura e amplamente empregado no
mercado. No FCD o valor do ativo fundamenta-se no valor do dinheiro no tempo.
Dessa forma, o valor é dado pelo somatório dos fluxos de caixa
projetados, descontados a valor presente líquido (VPL) por uma taxa que
reflita o risco do projeto.

Cerbasi (2003) lembra que o FCD
ganha destaque por ser de fácil aplicação, sendo
necessário apenas os parâmetros para a construção do
fluxo de caixa. Faria (2014), no entanto, argumenta que tais modelos,
apresentam limitações para a valoração de patentes
devido à imprevisibilidade de seu fluxo de caixa. Ao desconsiderar as
contingências que podem surgir no desenvolvimento do investimento, o
resultado pode subestimar o valor do ativo.

Os modelos de direitos contingentes, de acordo com Damodaran (2007), consideram as opções que a
empresa proprietária do ativo possui. Vasconcellos (2015) destaca que ao
considerar as contingências, esses modelos oferecem um resultado mais
preciso. Essa metodologia é também conhecida como teoria das
opções reais (TOR), e surge a partir de uma crítica ao
método do FCD.

Santos e Pamplona (2005) enxergam um projeto como um ativo
real a ser avaliado pela TOR, a qual considera a possibilidade de investimento,
abandono, suspensão ou modificação da proposta a ser
executada. Caso o projeto seja de P&D, ele terá um custo inicial e
será desenvolvido somente se a fase de P&D for satisfatória.
A partir daí pode-se decidir pela comercialização ou
não do produto e avaliar se o mercado será favorável ou
desfavorável caso opte-se pela comercialização,
além de outras decisões relevantes para o sucesso do projeto.

Trigeorgis (1993) ressalta a
limitação do FCD ao ser estático e não considerar
as flexibilidades envolvidas na exploração de um ativo, o que
torna necessária uma noção ampliada de VPL que incorpore
ao valor do ativo tais flexibilidades. Dixit e Pindyck
(1995) comparam uma opção de investimento a uma
opção de compra que pode ou não ser executada pela empresa
de acordo com as informações que surgirem.

Castro (2000) chama a atenção para o
caráter dinâmico das opções reais, sendo essa mais
uma motivação para os resultados mais realistas desse modelo. O
mesmo autor, ao se referir às opções reais, descreve a
presença das flexibilidades nos projetos de investimento e o considera
como um conjunto de opções reais que impacta em um ativo
também real.

Vasconcellos (2015) argumenta que essa metodologia
apresenta como dificuldade a complexidade para a construção do
fluxo de caixa, obstáculo esse também presente no FCD.
Além de citar a dificuldade para a descrição das
opções que poderiam surgir durante a implantação do
projeto e da elevada complexidade matemática de sua
aplicação.

Nas opções reais existem modelos adequados a
variados contextos e Kim, Kim e Hong (2012) ressaltam três grupos
principais: os modelos binomiais, que possuem como principal referência
Cox, Ross e Rubistein (1979); modelos derivados do
trabalho de Black e Scholes (1973); e os modelos baseados em
simulações. Faria (2014) é outro exemplo disso, para
verificar esse fato, em seu trabalho o autor analisa a aplicabilidade dos
modelos binomial, Black e Scholes, Margrabe,
Datar-Mathews e Schwartz no contexto da avaliação de patentes da
UFMG.

Para tanto, Faria (2014) selecionou tecnologias de
diferentes áreas e as analisou à luz dos modelos supracitados
para então comparar os resultados. Em seu trabalho ficou claro que
existem diferenças significativas de acordo com a metodologia de
valoração utilizada, principalmente ao fazer a análise de
sensibilidade das variáveis. Um resultado importante levantado pelo
autor é o de que o ambiente da instituição e seus
contratos geravam oportunidades para exercer opções de abandono ou
prorrogação diante do cálculo de VPL estratégico
produzido pela modelagem.

Damodaran (2007) argumenta que a
posse de uma patente assegura à empresa a opção de
desenvolver e comercializar um produto, ou serviço derivado dela, dessa
forma adequando-se aos modelos de direitos contingentes. Faria (2014)
também destaca a opção de abandono que diz respeito sobre
a possibilidade de vender ou encerrar o projeto, situação comum
em P&D.

Autores como Shane (2005), Bogdan e Villiger (2007),
argumentam que apenas o FCD e as opções reais são
aplicáveis para valorar novas tecnologias, pois são
métodos que se baseiam no potencial de geração de caixa do
ativo. Tanto a valoração contábil quanto via
múltiplos são questionáveis por não considerarem a
geração futura de caixa, contudo, não podem ser
descartadas, pois seus resultados podem gerar insumos aplicáveis para o
processo de negociação da tecnologia e a aplicação
dos outros métodos.

No contexto de análise das metodologias para a
valoração de ativos, diversos trabalhos foram desenvolvidos a fim
de estudar a adequação dos diferentes métodos. Souza
(2009) emprega diferentes técnicas para valoração de
tecnologias em estágio final de desenvolvimento. Sua análise foi
desenvolvida através de estudo de caso, aplicado a duas tecnologias
desenvolvidas pela Petrobras. Como resultados de seu estudo, esse autor destaca
que o FCD é o método mais empregado nas empresas, sendo a TOR
apontada como uma alternativa cada vez mais presente no contexto da
valoração de tecnologias. Souza (2009) ressalta que ambas as
técnicas são aplicáveis nesse contexto, tendo como
principal limitação a dificuldade em se obter os dados
necessários para o desenvolvimento dos modelos.

Gonçalves e Ferreira (2008) fizeram uso da TOR, com
o apoio de simulações, em um estudo sobre a escolha de diesel ou
biodiesel dentro da matriz energética brasileira. A teoria foi capaz de
mensurar a criação de valor quando um determinado agente
substitui o diesel pelo biodiesel no seu dia a dia. Ou seja, a partir do
emprego dos métodos propostos pela TOR, os autores defendem que o uso do
biodiesel em si configura uma opção real que gera valor agregado
para a economia reduzindo os riscos inerentes da comercialização
do diesel. Em relação à TOR, os resultados desses autores
demonstram sua aplicabilidade em situações que vão
além da avaliação de projetos de investimentos, sendo suas
características favoráveis a contextos em que há a tomada
de decisão em condições de incerteza.

Zhu (2012) ressalta as limitações do FCD em
captar as incertezas presentes em um projeto de construção de uma
usina nuclear, para tanto o autor aplicou a TOR, juntamente com
simulações de Monte Carlo para a avaliação desse
tipo de projeto. Em cada estágio, o autor incorporou ao modelo
decisões a serem tomadas durante a construção da usina,
foi possível recalcular os investimentos necessários considerando
as incertezas como o preço da eletricidade para a usina funcionar
satisfatoriamente e possíveis acidentes durante o seu funcionamento.
Tamanhas são as variáveis consideradas que por si só
já justifica o uso da TOR para auxiliar os gestores do projeto a tomarem
a decisão de levá-lo adiante ou não, sendo a
incorporação dessas opções no modelo destacada como
a sua grande vantagem sobre os demais.

Wang, Wang e Wu (2015) aplicaram a TOR para estudar a
viabilidade de um biochip capaz de
facilitar diagnósticos clínicos como câncer cervical. Dessa
forma, os autores identificaram três estágios importantes para se
aplicar a TOR em projetos de P&D. O primeiro deles é identificar a
oportunidade dentro de um potencial de crescimento futuro, mas que
também leve consigo os aspectos necessários para criar
benefícios ao público-alvo. O segundo é o desenvolvimento
da oportunidade identificada, visando driblar os aspectos negativos relacionados
a sua incerteza. O terceiro estágio envolve atribuir valores
pecuniários à oportunidade dentro dos cenários
considerados para a sua comercialização.

O trabalho de Wang, Wang e Wu (2015) é importante
por ressaltar a necessidade de se estabelecer conexões entre P&D e
os desejos do mercado, de forma que o desenvolvimento de novas tecnologias
encontre, de fato, utilidade para os interessados. Outro ponto importante
levantado pelos autores é que o estudo de metodologias de valoração
de ativos intangíveis permite que as instituições
responsáveis pela P&D lidem melhor com riscos e oportunidades para o
futuro de todo o processo de geração de tecnologia.

Amaral et al. (2014) elabora um estudo de caso propondo
comparar os modelos do fluxo de caixa descontado às opções
reais quando aplicados a uma patente de uma Instituição de Ensino
Superior. A análise desenvolvida pelos autores procedeu-se com
simulações de Monte Carlo de forma a avaliar o efeito da patente
sobre o valor do projeto de P&D. Os autores ainda lembram que, apesar de
eficaz, metodologias que trabalham com dados reais apresentam dificuldades para
incorporar aspectos comportamentais e temporais associados ao processo de
negociação de patentes.

Amaral et al. (2014) deixam claro que existem
benefícios e custos associados ao se valorar ativos intangíveis
através de modelos teóricos e empíricos como o FCD e TOR.
Os autores citam que o processo de valoração é importante
para instituições de pesquisa e ensino por estar alinhado com o
objetivo principal de gerar retorno para a sociedade e amparar o
desenvolvimento econômico, fazendo conexões bem-sucedidas com o
setor privado. Em resumo, através do estudo conclui-se que o valor do
projeto com a patente é superior ao valor sem a mesma, sendo a teoria
das opções reais a melhor abordagem para esse tipo de
valoração.

3 METODOLOGIA

O trabalho é caracterizado como uma pesquisa
descritiva na qual, conforme destacam Gonçalves e Meirelles (2004),
não se objetiva explicar as razões de determinada
situação, sendo o foco principal desse tipo de pesquisa a
caracterização e o estabelecimento de relações
entre as variáveis envolvidas em determinado processo. Com isso em
mente, optou-se pelo estudo de caso que, conforme descreve Triviños
(1987), gera resultados válidos apenas para o caso em estudo, mas
permite comparações com situações similares e a
formulação de hipóteses. Apesar do foco da pesquisa
não se concentrar em detalhar os motivos de determinada
situação, os resultados podem contribuir para uma futura
explicação.

3.1 Amostra e Análise dos
Dados

Segundo a Coordenadoria de Transferência e
Inovação Tecnológica (CTIT/UFMG, 2016) sua
atuação já gerou mais de 1000 proteções
intelectuais com mais de 80 licenciamentos. A escolha do caso para estudo foi
baseada nos critérios de potencial de comercialização da
tecnologia, disponibilidade de dados e de benchmarks,
situação contratual do licenciamento e adequação da
tecnologia aos modelos de opções reais.

O caso de estudo trata-se de um software protegido e licenciado. É importante destacar que
as informações tratadas nesse trabalho envolvem dados sigilosos.
Desse modo será mantido o sigilo das informações, dados e
contratos analisados, expostos apenas os resultados obtidos com a
simulação feita para o desenvolvimento do estudo e descritos os
pressupostos adotados para sua estimativa.

Após compilados os dados iniciais optou-se por
estabelecer como benchmark a empresa Totvs devido a sua atuação no mesmo segmento
ao do caso em estudo. Foram utilizadas as demonstrações
contábeis da empresa que, além dos dados do contrato de
licenciamento da tecnologia, serviram como parâmetro na
construção do fluxo de caixa estimado para o software.

O fluxo de caixa para a tecnologia foi estimado
através de uma simulação de Monte Carlo, executada no
software Crystal Ball©. A simulação de Monte Carlo é
descrita por Bussab e Morettin
(2010, p. 235) como estudos que “tentam reproduzir num ambiente
controlado o que se passa com um problema real”, sendo os valores
simulados considerados uma amostra. Tendo sido elaborado o fluxo de caixa,
foram aplicados os modelos do FCD e da TOR.

Na comparação dos resultados do VPL do software pelo FCD e pela TOR foi
utilizado o intervalo de confiança para as médias. Além
disso, foi feito o teste de Kolmogorov-Sminorv para
verificar se a distribuição dos resultados segue uma normal para
então decidir entre o uso de um teste t ou o teste não
paramétrico de Wilcoxon para comparar os
resultados. Ambos os testes foram realizados com o apoio do software estatístico SPSS.

3.2 Modelos

3.2.1 Modelo de Fluxo de Caixa Descontado

A valoração por meio do FCD fundamenta-se no
valor do dinheiro no tempo. Assim, conforme descrito por Galdi, Teixeira e
Lopes (2008), o valor do ativo é dado pelo somatório dos valores
presentes do fluxo de caixa projetado. Assim, o modelo pode ser facilmente
descrito pela equação (1):

Em que, n é a vida útil do ativo; CFt é o fluxo de caixa projetado para o
período t; e r é a taxa de desconto refletindo o custo de
oportunidade e os riscos inerentes ao ativo.

Conforme destacado por Amaral et al. (2014), a taxa de desconto deve
refletir o risco do ativo. No caso de uma patente espera-se que seja gerado um
fluxo de caixa pelo menos durante o período que vigora a
proteção, dessa forma a taxa de desconto seria menor.

3.2.2 Modelo de Opção Real

O valor presente gerado
através das opções reais pode ser descrito de maneira simplificada
pela equação (2):

Em que, V(t) é o valor da tecnologia sob a
ótica do modelo das opções reais; VPL (tradicional)
é o valor presente calculado pelo FCD; e VPL (flexibilidade) é o
valor presente do fluxo de caixa das opções presentes no projeto.

Assim, para o uso desse método é
necessário que se identifique as opções relativas ao
ativo. Conforme ressaltado por Faria (2014), as opções de
abandono e de prorrogação são as flexibilidades observadas
com maior frequência e impacto na realidade das universidades
brasileiras. Essas serão então as flexibilidades consideradas
nesse estudo.

Primeiramente, a opção de abandono trata da
possibilidade de desistência da empresa licenciada de explorar o ativo,
tendo como consequência um novo licenciamento da tecnologia. Faria (2014)
destaca essa opção como a mais comum para patentes e lembra ainda
que o valor gerado por essa opção se relaciona a redução
de prejuízos para a empresa.

A segunda flexibilidade analisada é a
opção de prorrogação que trata da possibilidade da
renovação do contrato de licenciamento até a
expiração do período de proteção da
tecnologia. Faria (2014) ressalta que os retornos do ativo de propriedade
intelectual tendem a reduzirem severamente após sua
expiração. Todavia, é no fim do contrato que os retornos
são maiores devido à maturidade comercial do produto.

Em vista das opções apresentadas, Faria
(2014) destaca haver relações entre elas de modo que a
execução de uma opção pode levar a escolha ou
abandono por outra. Assim sendo, essas relações são
apresentadas na árvore de decisão descrita na figura 2.

Figura 2 –
Árvore de decisão para as opções avaliadas

Fonte: Adaptado de Faria (2014)

Como método de opção real para
mensurar o valor desse software foi
escolhido o modelo de Black e Scholes e tal escolha deve-se à sua
adequação ao contexto das opções acima descritas. A
versão do modelo aqui empregada, conforme descrito por Hull (2005),
apreça opções europeias, nessa modalidade a
opção somente pode ser executada na data de exercício
estabelecida de ativos que não pagam dividendos.

Faria (2014) aponta que uma das vantagens desse
método se concentra na não necessidade dos históricos de
negociação do ativo para precificá-lo. Assim sendo, a
análise da transferência de uma tecnologia da universidade para
uma empresa e todas as flexibilidades envolvidas nesse processo podem ser
encaradas como um portfólio de opções reais.

Hull (2005) destaca a formulação do modelo
Black e Scholes para o cálculo do preço das opções,
apresentada na equação (3). Ressalta-se que nesse trabalho
será apresentada apenas a fórmula para o cálculo do
preço da opção de compra (call), a qual dá o direito
ao seu dono de exercer a compra de um determinado ativo por um determinado
preço em um determinado dia, dado que as opções
identificadas acima assim se caracterizam.

Onde S0 é o preço do ativo; X
é o preço de exercício da opção (strike); T é o tempo até a
data de exercício da opção; r é a taxa de juros
livre de risco. Já N(d1) e N(d2) são
derivados da função de probabilidade cumulativa padronizada que
mede a probabilidade de uma variável com distribuição
normal padrão ser menor que “X”. Dessa forma, N(d1)
e N(d2) medem essa probabilidade para o momento em que X assume o
valor de d1 e d2, respectivamente.

Posto isso, d1 e d2 são
calculados através das equações (4) e (5) respectivamente.
As variáveis que compõe essas equações são
as mesmas presentes na equação 3, com o acréscimo da
volatilidade do preço do ativo (σ):

4 ANÁLISE DOS
RESULTADOS

A simulação de Monte Carlo empregada na
construção do fluxo de caixa contou com 10.000 rodadas assim como
em Amaral et al. (2014) e similarmente em Zhu (2012). Os resultados da
simulação geram um gráfico de distribuição
de probabilidades que descreve os valores esperados para a tecnologia.
Ressalta-se ainda que os valores apresentados nesses gráficos e nas
análises aqui desenvolvidas estão na unidade de mil reais.

O prazo considerado para a geração de caixa
foi de 15 anos, tempo de vigência do contrato de licenciamento sendo que
nos dois primeiros trimestres não é gerado caixa, pois esse
é o tempo destinado para o desenvolvimento e
disponibilização do produto ao mercado. Salienta-se que a
opção de abandono foi incorporada tanto na fase de
desenvolvimento como na fase de comercialização do software.

Segundo Amaral et al. (2014), a taxa de desconto pode ser
representada pelo custo de capital e ajuda a determinar os valores atuais dos
custos e fluxo de caixa. Dessa forma, a taxa considerada foi de 5,1% a.a.
acrescida taxa de juros de longo prazo (TJLP) que era a taxa praticada pelo
Banco de Desenvolvimento de Minas Gerais – BDMG quando do desenvolvimento
dessa pesquisa. Para a simulação foram considerados
cenários de queda e alta dos juros. Essa taxa é considerada uma proxy para o custo de capital e para a
taxa de desconto do modelo dado que, por ser calculada a partir de uma ampla
base de dados, ela é capaz de incorporar os diferentes riscos incorridos
para investimento.

Na figura 3 ilustra-se os resultados calculados para o
valor presente líquido (VPL) do software
sob a ótica do FCD. Sua média de R$ 41.884,16 representa a
média de todos os VPLs obtidos na simulação mostrando que
o projeto é viável dado o retorno médio esperado positivo.
Destaca-se também que tal investimento possui um risco elevado com
probabilidade de um resultado positivo de apenas 39,87%.

Os resultados são consistentes com o observado nos
trabalhos de Zhu (2012) ao analisar a viabilidade de construção
de uma usina nuclear. A alta incidência de valores próximos a R$
0,00 é uma evidência do risco do projeto, pois esse resultado
significa que a empresa optou por não explorar a tecnologia. Zhu (2012)
argumenta que, nesses casos, é possível que os investimentos sejam
elevados com a presença de riscos e incertezas que não podem ser
mitigados ao ponto de deixar o investimento atrativo. Em outras palavras, nesse
contexto a opção de abandono é exercida pelo gestor.

Figura 3 – VPL
Tradicional

Fonte: Elaborada pelos autores

Em relação ao modelo de Black e Scholes
empregado para valorar a opção de prorrogação, foi
utilizada como estimativa para o preço do ativo o VPL projetado para o
período de prorrogação do contrato; o strike foi mensurado pelo o custo de oportunidade da não
renovação e pelos royalties
que deixariam de ser recebidos pela universidade; a volatilidade foi calculada
através da volatilidade histórica das ações de
empresas que atuam no mesmo segmento da tecnologia dessa análise.

Ainda, para a taxa de juros livre de risco foi considerada
Selic e o tempo são os 15 anos até o momento opção
de renovação do contrato. Baseado nessas variáveis, o
modelo nos retorna o valor da opção para o período
anterior a renovação do contrato que é então
descontado a valor presente mostrando o preço da opção
hoje. Os resultados são apresentados na figura 4.

O gráfico apresenta a média de R$ 14.634,80,
mostrando que a flexibilidade agrega valor ao projeto. A ausência de
valores negativos nesse gráfico deve-se ao fato de que no caso de uma
expectativa de retorno negativo a empresa simplesmente não renovaria o
contrato. A moda em R$ 0,00 mostra que na maioria das vezes o desempenho da
tecnologia no mercado foi insatisfatório com a opção pela
não renovação, o que é condizente com o risco desse
ativo.

Figura 4 – Valor
da Opção de Prorrogação

Fonte: Elaborada pelos autores

O resultado da valoração sob a ótica
das opções reais é apresentado na figura 5 que considera o
valor do FCD acrescido do VPL gerado pela flexibilidade. O maior valor estimado
para o software nesse modelo é
consequência da possibilidade de renovar o contrato. Observou-se que a
média do valor do software
é de R$ 56.518,96, sendo que a certeza para valores positivos saltou
para 68,13%. Novamente a moda em R$ 0,00 mostra que a empresa desiste de explorar
o ativo na maior parte das vezes.

Figura 5 – VPL
Opções Reais

Fonte: Elaborada pelos autores

Esses resultados mostram-se importantes, em
consonância com Amaral et al. (2014) para o estudo de viabilidade do
projeto pela empresa, pois precifica de maneira mais precisa o retorno que pode
ser obtido com sua exploração. Segundo o autor, a TOR melhor
avalia ativos intangíveis, principalmente por levar em conta
estratégias para a sua exploração. Além disso,
Amaral et al. (2014) evidencia que o modelo do FCD não incorpora
incertezas que podem ser captadas pela TOR, principalmente no que tange a
opções de abandono e prorrogação como é o
caso dessa pesquisa. Desse modo, há mais insumos para a tomada de decisão
sobre os investimentos e projetos que anteriormente seriam rejeitados podem ser
aceitos, o que acarreta em maior desenvolvimento tecnológico para a
sociedade.

Os resultados também estão alinhados com as
conclusões obtidas por Faria (2014) já que, ao considerar
opções, valor esperado é acrescentado ao projeto do software caso seja levado adiante.
Considerar opções na modelagem não acarreta apenas em
benefícios financeiros, mas permite que os gestores decidam qual o
caminho a ser tomado de acordo com possíveis mudanças de cenários
no decorrer do tempo. Conforme argumentado por Faria (2014), as
diferenças entre os valores gerados em cada modelagem dessa pesquisa
podem ser explicadas pela característica estática do FCD que
subvaloriza o ativo intangível não levando em conta as
possibilidades de ganhos futuros, ao passo que a TOR considera cenários
flexíveis, o que pode ser visto também nos resultados produzidos
por Zhu (2012).

Para a universidade, esses resultados refletem de maneira
mais realista o valor de suas patentes. Com isso é possível
gerenciar melhor a alocação de recursos nas pesquisas, cabe
ressaltar, contudo, que isso é apenas uma das variáveis
relevantes para a gestão desses recursos. Por meio desse resultado
é possível que o licenciamento seja feito por um valor mais
justo, garantindo recursos para o financiamento de novos projetos de P&D.

Ademais, os resultados dessa pesquisa para a universidade
corroboram aqueles produzidos por Wang, Wang e Wu (2015) já que a
metodologia da TOR se torna uma verdadeira alternativa gerencial diante dos
vários cenários considerados no longo prazo para o desempenho do software em questão. Para os
autores, o processo de P&D apresenta uma evolução sob a
ótica das opções reais permitindo que os condutores desse
processo tomem decisões mais assertivas, capturando oportunidades
tecnológicas potenciais sob cenários de incerteza, como
considerado nesse trabalho.

A tabela 1 apresenta as estatísticas geradas para os
dois VPLs. Dentre os dados apresentados na tabela, destacam-se a maior
média das opções reais quando comparada ao modelo
tradicional e também o salto na mediana de R$ 0,00 para R$ 18.288,26,
consequência do maior número de vezes em que o projeto foi
aprovado. Esse resultado corrobora aqueles produzidos por Zhu (2012) em seu
estudo de caso ao considerar diferentes cenários para a
condução de projetos envolvendo energia nuclear. Boa medida para
o risco, o desvio-padrão possui um valor elevado em ambos os casos,
devido a ampla variabilidade dos retornos esperados.

VPL  Tradicional

VPL
Opções Reais

Avaliações

10.000

10.000

Caso
Base

R$0,00

R$9.537,05

Média

R$41.884,16

R$56.518,96

Mediana

R$0,00

R$18.288,26

Moda

R$0,00

R$0,00

Desvio-Padrão

R$299.679,39

R$300.003,23

Variância

R$89.807.736.639,35

R$90.001.936.435,18

Obliquidade

0,3096

0,3113

Curtose

4,76

4,77

Coeficiente
de Variação

7,15

5,31

Mínimo

-R$1.470.825,82

R$(1.460.940,13)

Máximo

R$1.715.894,37

R$1.722.788,86

Largura
do Intervalo

R$3.186.720,18

R$3.183.728,99

Erro
Padrão Média

R$2.996,79

R$3.000,03

Tabela 1. Estatísticas
VPL Tradicional x VPL Opções Reais

Fonte: Elaborada pelos autores

Sobre a diferença entre os dois valores em uma
análise do intervalo de confiança para as médias
observa-se que o limite superior do intervalo de confiança do VPL gerado
pelo FCD de R$ 47.758,47 é menor que o limite inferior para o intervalo
das opções reais, que é de R$ 50.638,29, evidenciando que
o valor gerado pela TOR é superior ao valor do modelo tradicional, sendo
essa então a melhor alternativa de valoração, assim como
observado também nos trabalhos de Zhu (2012), Wang, Wang e Wu (2015),
Gonçalves e Ferreira (2008), Faria (2014), Amaral et al. (2014) e
defendido por Trigeorgis (1993) e Castro (2000).
Também foi feito o teste de Kolmogorov-Sminorv
para atestar se a distribuição do valor presente em ambos os
casos segue uma normal, o p-valor encontrado de 0, em ambos os casos, permite a
rejeição da hipótese nula de que os valores seguem a
distribuição normal.

Dados os resultados do teste de normalidade, optou-se pelo
uso de um teste não paramétrico para amostras relacionadas para
comparar a igualdade entre os VPLs. Foi então empregado o teste de Wilcoxon que, com o p-valor de 0, permite a
rejeição da hipótese nula de igualdade entre os VPLs.
Assim afirma-se que o valor gerado sob a ótica da TOR foi
estatisticamente superior ao valor pelo FCD.

Contudo, os resultados dessa pesquisa estão em
conformidade com Damodaran (2002) e alertam para o
fato de que o modelo de valoração a ser utilizado deve ser
escolhido de acordo com o ativo considerado pelo gestor. Segundo o autor, tanto
as metodologias do FCD quanto da TOR podem ser utilizadas para valorar ativos
intangíveis, mas a escolha precisa considerar o desenvolvimento do ativo
em sua fase de P&D, do contrário, o valor observado não
refletirá as situações inerentes ao projeto. Os resultados
aqui apresentados levam em conta pontos-chave que possam ajudar gestores a
escolherem o melhor método de valoração de ativos
intangíveis dentre os analisados.

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

O objetivo deste estudo consistiu em analisar
comparativamente os resultados da valoração de ativos
intangíveis pela TOR a partir do modelo de Black e Scholes com os
resultados obtidos com o fluxo de caixa descontado, utilizando um estudo de
caso de um software desenvolvido na
UFMG e licenciado pela CTIT. As flexibilidades consideradas no desenvolvimento
do trabalho foram a opção de abandono e a opção de
prorrogação do contrato de licenciamento, em concordância
com Faria (2014).

Os resultados mostraram que a TOR se adapta melhor a esse
cenário, pois incorpora ao valor final do ativo as opções
presentes desde o momento da P&D até o fim do licenciamento e
proteção da tecnologia. O valor esperado sob a ótica da TOR
foi estatisticamente superior ao do fluxo de caixa tradicional e tal resultado
mostra que as contingências relativas ao caso de estudo são
relevantes devendo ser incorporadas no processo de valoração. A
maior proximidade desse valor com a realidade representa benefícios tanto
para a universidade quanto para a empresa.

Para a universidade, as opções reais
representam um parâmetro mais fidedigno do potencial de resultado
financeiro de suas pesquisas. O maior e mais preciso controle do valor dos
ativos que resultam das pesquisas é uma forma de mensurar resultados e
impactos, mas também permite que a universidade tenha mais
informações para a negociação do licenciamento da
tecnologia. Assim, a TT ocorre por um valor mais justo que viabilize a
exploração do conhecimento, mas que também conceda um
retorno apropriado à universidade.

Para a empresa que tem interesse em adquirir o direito de
exploração da tecnologia, a TOR fornece uma
informação acurada de modo que a expectativa de retorno da
empresa com a tecnologia seja mais realista. A consequência disso
é a redução do risco de a empresa aceitar e desenvolver um
projeto inviável financeiramente ou de rejeitar-se a explorar uma
tecnologia com capacidade de retorno. É importante ressaltar que uma
tecnologia protegida é capaz de criar uma grande vantagem competitiva e
que os ganhos com a exploração desse conhecimento podem ir muito
além dos financeiros.

Por fim, em concordância com Amaral et al. (2014),
lembra-se que apesar dos resultados, a TOR também possui
limitações como o fato do modelo não incorporar
variáveis comportamentais e temporais. Ressalta-se também a
limitação do uso de benchmarks
para o estudo de tecnologias inovadoras. Quando se trata de ativos
intangíveis opções estratégicas precisam ser
consideradas (expansão, abandono, prorrogação etc.). O
modelo de opções reais passa a ser mais recomendado por conseguir
trabalhar com diferentes cenários que podem surgir diante de incertezas.
Como limitação, esse modelo encontra dificuldade para incorporar
variáveis comportamentais e temporais.

Os resultados aqui encontrados não podem ser
generalizados, dado que se trata de um estudo de caso. Nesse sentido,
propõe-se novos estudos sobre a aplicação da teoria das
opções reais no contexto de universidades públicas com
destaque para a necessidade de explorar as fragilidades do modelo, buscando uma
forma de incorporar à TOR variáveis que reduzam os efeitos de
suas limitações. Nesse contexto, seria também interessante
considerar em trabalhos futuros alguns aspectos comportamentais relacionados ao
processo de negociação do ativo intangível, o que pode
influenciar nos resultados futuros de valoração.

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