Objetivo: implementar VPL e TIR em Python com numpy_financial e funções próprias, organizar utilitários reutilizáveis, validar com planilha (Excel/Sheets) e resolver um estudo de caso completo passo a passo.

1) O que você vai aprender

• Definir e calcular VPL e TIR com precisão.
• Evitar armadilhas comuns de planilhas (convenções de datas e do fluxo em t=0).
• Criar funções reutilizáveis para VPL, TIR, VPLX (com datas) e TIRX.
• Conduzir análise de sensibilidade.
• Documentar a solução e validar no Excel/Google Sheets.

Pré‑requisitos: noções de matemática financeira, Python básico, Jupyter/Colab ou VS Code, Excel/Sheets.

2) Conceitos essenciais

VPL (NPV): soma dos fluxos de caixa descontados por uma taxa r:

VPL(r)=∑t=0nCFt(1+r)t\text{VPL}(r) = \sum_{t=0}^{n} \frac{CF_t}{(1+r)^t}

TIR (IRR): taxa r* que zera o VPL: VPL(r*) = 0.

• Fluxos convencionais (desembolso inicial seguido de entradas): TIR única.
• Fluxos com várias trocas de sinal: podem ter várias TIRs ou nenhuma. Use VPLX/TIRX e gráfico VPL×r.

3) Estudo de caso

Projeto de 6 anos. Avaliação em FCFF (Free Cash Flow to Firm).

Hipóteses do caso