Benchmarking de costos de operación en el sector eléctrico
Dada, entre muchos otros factores, la marcada asimetría de información existente en la negociación entre empresas distribuidoras de energía eléctrica y sus entes reguladores (lo cual es una característica de los mercados monopólicos regulados), se torna muy importante el desarrollo de herramientas t...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión aceptada para publicación |
| Fecha de publicación: | 2010 |
| País: | Argentina |
| Institución: | Universidad Católica de Córdoba |
| Repositorio: | Producción Académica (UCC) |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:pa.bibdigital.uccor.edu.ar:63 |
| Acceso en línea: | http://pa.bibdigital.ucc.edu.ar/63/1/TM_Curi.pdf |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | H Ciencias Sociales (General) HG Finanzas |
| Sumario: | Dada, entre muchos otros factores, la marcada asimetría de información existente en la negociación entre empresas distribuidoras de energía eléctrica y sus entes reguladores (lo cual es una característica de los mercados monopólicos regulados), se torna muy importante el desarrollo de herramientas técnicas que permitan determinar los niveles de costos eficientes de manera objetiva, justa y neutral. En tal sentido, en los últimos años se ha observado en el mundo un importante avance y una cada vez más generalizada aplicación de estudios de Benchmarking, donde se estima una frontera de costos eficientes con la cual evaluar y regular la eficiencia de cada empresa. La presente Tesis estudia en detalle el método no paramétrico de DEA (Data Envelopment Analysis), mediante el cual se calcula una frontera de costos eficientes para un conjunto de empresas. Luego de exponer el marco conceptual y los antecedentes de la metodología y herramientas utilizadas, se analizó y desarrolló un caso de aplicación práctica, calculando la frontera de eficiencia de costos operacionales de las empresas distribuidoras de energía eléctrica de Brasil, en base a un modelo de DEA en dos etapas. En una primera etapa se calculó la DEA considerando las variables endógenas de la distribuidora (Ventas –MWh-, longitud de líneas –km- y número de consumidores), obteniendo scores de eficiencia para cada empresa que luego son regresionados en la segunda etapa contra variables ambientales (exógenas, no gerenciables), ajustando la frontera de eficiencia en función de las características inherentes a cada región y concesionaria. Con el planteo de nuevas variables para considerar en el modelo y la contribución de realizar inferencia estadística sobre las mismas y sobre los escenarios evaluados se permite reconocer y seleccionar aquellos más significativos, dando robustez y fundamento a los resultados alcanzados. Asimismo, se incorpora un análisis simplificado de la aplicación de los resultados obtenidos y su efecto sobre la rentabilidad de algunas empresas, para identificar claramente la trascendencia que tiene la herramienta analizada sobre la marcha de los negocios de las mismas. |
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