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Realizando-se diversas iterações da simulação, será obtida uma distribuição de
frequências dos outputs, permitindo uma análise probabilística dos resultados. Cada amostra de

Figura 1 – Ilustração da Metodologia das Simulações de Monte Carlo (fonte: Dias, 2006)

valores aleatórios dos parâmetros de entrada corresponde a uma iteração do método, ilustrado
na figura a seguir:

Para modelar um orçamento de obra, o output de cada iteração é definido como o próprio
valor total do orçamento (PV) ou da faixa “A” da curva ABC de serviços desse orçamento, caso se
deseje limitar a análise apenas aos serviços mais relevantes, sendo a sua relação matemática com
as variáveis aleatórias (inputs) obtida pela seguinte equação:

As variáveis aleatórias de entrada CUi e Qi referem-se ao custo unitário e ao respectivo
quantitativo do serviço “i” da planilha orçamentária, que vão receber valores randômicos segundo
uma determinada distribuição de probabilidades. A quantidade de itens do orçamento avaliado (ou
da curva ABC) é dada por N.

Nas empreitadas por preço unitário, embora os quantitativos variem, apenas as incertezas nos
custos unitários representam risco para o construtor, devendo ser tratados como variáveis aleatórias.
Já nas empreitadas por preço global, tanto as variações dos quantitativos como dos custos unitários
podem onerar o construtor.

O Método de Monte Carlo realiza milhares de iterações, gerando vários cenários possíveis
do orçamento, permitindo que o montante da contingência a ser alocada no BDI seja quantificado
monetariamente mediante o uso de técnicas de inferência estatística. Segundo Fernandes (2005), o
erro total do método ( ) é dado por:

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