TRABAJO Título Técnicas de Evaluación de Proyectos de Inversión

TRABAJO
1/7
Título
Técnicas de Evaluación de Proyectos de Inversión bajo
Incertidumbres en Sistemas Eléctricos de Distribución
Nº de Registro (Resumen)
94
Empresa o Entidad
Instituto de Energía Eléctrica – Universidad Nacional de San Juan
Autores del Trabajo
País
e-mail
Ximena Patricia Gavela Guamán
Ecuador
pgavela@iee.unsj.edu.ar
Marlon Santiago Chamba León
Ecuador
schamba@iee.unsj.edu.ar
Jaime Cristóbal Cepeda Campaña
Ecuador
jcepeda@iee.unsj.edu.ar
Argentina
msamper@iee.unsj.edu.ar
Nombre
Mauricio Eduardo Samper
Palabras Clave
Evaluación de Proyectos de Inversión, Expansión de Distribución, Montecarlo, Incertidumbre.
RESUMEN
Las empresas eléctricas de distribución tienen la
responsabilidad de asegurar la disponibilidad de energía
para satisfacer la demanda de todos sus clientes y, a su
vez, realizar las inversiones necesarias que permitan
abastecer el crecimiento temporal y espacial de la
demanda, en base a requerimientos de calidad
establecidos por los reguladores. Para ello, las empresas
utilizan diferentes métodos de evaluación de proyectos
de inversión para determinar su factibilidad económica
(rentabilidad).
La evaluación de inversiones, en general,
enfrenta algún tipo de riesgo toda vez que intervienen
parámetros que no pueden determinarse a priori con
precisión (incertidumbre). Una correcta modelación de
las incertidumbres permite realizar un buen análisis de
riesgos en la toma de decisiones de inversión.
Es así que las empresas distribuidoras requieren
de herramientas que faciliten la toma de decisiones y les
permita actuar con la información más acertada y
disponible en ese momento, con el objetivo de aumentar
las ganancias o mitigar las pérdidas, según su perfil de
riesgo adoptado.
En este contexto, en el presente trabajo se
presentan herramientas modernas de evaluación
económica tales como métodos estocásticos y opciones
reales. Éstas consideran incertidumbres en los
principales parámetros de planificación (crecimiento de
la demanda, precios de energía, inflación) y permiten
realizar un análisis dinámico (flexible) de inversiones.
El objetivo es mostrar como de forma sencilla,
utilizando planillas de cálculo (Excel), se pueden
modelar procesos estocásticos (simulaciones de
Montecarlo) acorde al comportamiento de cada variable
en cuestión y evaluar de forma integral las inversiones.
Como ejemplo de aplicación, se plantea la
evaluación de dos alternativas de suministro para una
nueva zona de concesión de una empresa distribuidora
de Ecuador, la cual se encuentra aislada del Sistema
Nacional Interconectado. Las alternativas son: extender
su red de subtransmisión (138 kV) o instalar generación
local diesel.
_________________________
CIDEL-2010-Paper-Inversiones
1
1.
5,70 USD/kW-mes; y, la componente de energía, que
corresponde al promedio ponderado de los costos de
generación de corto plazo, para un período anual de
simulación del despacho de carga a mínimo costo.
Las distribuidoras y la transmisora, siendo
monopolios naturales, deben ser reguladas a fin de
evitar excesivas rentas. En el caso de análisis, se
aplica el esquema de regulación por incentivos basado
en Precios Máximos, mediante el cual se motiva a la
empresa a minimizar sus costos. En este esquema
regulatorio, los precios son limitados, lo que significa
mantener la tarifa regulada por un determinado
tiempo (un año para la TT y dos años para el VAD),
luego del cual se realizan las respectivas revisiones,
principalmente por motivos inflacionarios.
La ecuación (1) presenta el esquema de Precios
Máximos en función de la inflación anual [2].
INTRODUCCIÓN
Evaluar un proyecto de inversión, a través del
análisis de los flujos de ingresos y costos, permite
determinar su factibilidad económica, es decir, si es o
no rentable. Actualmente existen herramientas
modernas de evaluación económica que permiten
maximizar los beneficios del inversionista,
incluyendo la modelación de variables que involucran
riesgo y provocan incertidumbre.
En este artículo se realiza una descripción de
modelos estocásticos que permiten simular el
comportamiento
incierto
de
las
variables
involucradas. Además, se presenta un ejemplo de
aplicación empleando planillas de cálculo.
Se utilizan como criterios de evaluación
económica el Valor Actual Neto (VAN) y la Tasa
Interna de Retorno (TIR). Adicionalmente, se incluye
incertidumbre en ciertas variables críticas tales como
la demanda de energía eléctrica, el costo del
combustible, el Valor Agregado de Distribución
(VAD), la Tarifa de Transmisión (TT) y el Precio
Referencial de Generación (PRG). Efectuando para
ello un análisis estocástico con simulaciones de
Montecarlo y una evaluación del beneficio de diferir
la inversión utilizando Opciones Reales.
2.
1
Pt
Π
2.2.
Precios en el instante t
Índice de inflación
Demanda Eléctrica
La demanda de energía eléctrica presenta una
situación de crecimiento sostenido en el transcurso del
tiempo, el cual muestra variaciones debidas a la
dinámica propia del consumo de electricidad. Por este
motivo, la incertidumbre de estas variaciones se
puede modelar mediante un Movimiento Geométrico
Browniano (GBM) [3].
ANÁLISIS DE INCERTIDUMBRES
La incertidumbre de las variables críticas
puede ser incluida en un estudio de factibilidad
económica mediante un análisis de sensibilidad en
diversos escenarios posibles o a través de una
distribución de probabilidades del VAN y la TIR del
proyecto, empleando simulaciones de Montecarlo [1].
En el presente proyecto se simulan las
variables que inciden en los flujos de fondo
empleando Montecarlo. Éste es un método
probabilístico que, a través de números aleatorios,
permite aproximar el comportamiento de variables
mediante modelos matemáticos adecuados que
caracterizan a cada una ellas. A continuación se
describen los modelos utilizados.
2.1.
=
=
(1)
· exp
Δt
Qt
Σ
σ
µ
εt
2.3.
=
=
=
=
=
=
∆
√∆
(2)
Intervalo de análisis
Demanda en el instante t
Volatilidad del GBM
Desviación Estándar
Tasa de crecimiento (drift)
Distribución Normal Estándar
Precio del Combustible
Los precios de los combustibles fósiles tienen
la característica de variar con una tendencia a
revertirse a su valor esperado de equilibrio en el largo
plazo. Por tanto, su incertidumbre se puede modelar
con el método de Reversión a la Media [4, 5].
Tarifa Eléctrica
Los ingresos que recibe la distribuidora por
concepto de la comercialización de energía y potencia
eléctrica dependen directamente de las tarifas
aplicadas a los consumidores finales, las cuales deben
cubrir el precio referencial de generación, los costos
del sistema de transmisión y el valor agregado de
distribución [2].
El PRG, en Ecuador, está formado por dos
componentes: la componente de capacidad, que
corresponde al Precio Unitario de Potencia para
Remuneración, definido en base de un equipamiento
marginal de mínimo costo, para cubrir la demanda
máxima
del
sistema,
cuyo
valor
es
exp ln
ln
· 1
∆
η
2
=
=
exp
·
· exp
∆
∆
1
·
exp
2
σ
η
Velocidad de reversión a la media
Precio esperado de equilibrio
(3)
2.4.
Precio Referencial de Generación
Los precios de generación dependen,
principalmente, de las características operativas y
disponibilidad de las plantas generadoras, costos de
combustibles y la incertidumbre en la hidrología.
Estas variables provocan un precio temporal que
puede ser simulado considerando un modelo de
Reversión a la Media.
Otro aspecto a considerar es el ingreso de
proyectos de generación futura, lo cual provocaría un
repentino incremento o reducción (saltos) del precio.
Por tanto, un modelo adecuado para simular la
incertidumbre del precio de generación es el de
Reversión a la Media con Saltos [4, 5].
· exp
exp ln
1
exp
1
exp
∆
∆
ln
∆
·
σ
2
η
0
t
D
E
A
Tab la 1 : Cá lculo del WACC
Tasa Libre de riesgo Beta Equity Ecuador Prima Riesgo Mercado Riesgo País Promedio COSTO CAPITAL PROPIO Ke TASA DE ENDEUDAMIENTO Kd D/(D+E) E/(D+E) WACC ·
dq
De acuerdo a datos históricos de los boletines
estadísticos del Banco Central del Ecuador [6], la
inflación anual en los últimos 5 años ha mantenido un
comportamiento normalmente distribuido con una
media µ = 4,61% y una desviación estándar σ =
2,85%. La Fig.1. muestra el comportamiento esperado
en los próximos 10 años.
EJEMPLO DE APLICACIÓN
Para el año 2010 se ha previsto la adjudicación
de una nueva zona de concesión a la Empresa
Eléctrica de Distribución Riobamba S.A. de Ecuador
debido a que el actual proveedor de electricidad
necesita renovar sus instalaciones de generación y no
ha llegado a un acuerdo económico con el Consejo
Nacional de Electricidad de Ecuador (CONELEC).
La empresa ha propuesto como alternativas de
suministro la construcción de una red de
subtransmisión de 130 km, para conectarse al Sistema
Nacional Interconectado (SIN) a nivel de 138 kV o la
instalación de grupos de generación diesel para operar
como zona aislada.
3.1.
6,20% 48,13% 5,61% 12,32% 21,23% 20,67% 0,50 0,50 18,37% 3.1.2. Análisis de la Inflación
(4)
“dq” son los saltos que representan la entrada en
funcionamiento de la nueva central, con una tasa
media λ en un intervalo de tiempo Δt. La probabilidad
de la entrada en funcionamiento es λΔt y la
probabilidad de no entrada es 1-λΔt.
3.
Costo de deuda financiera
Costo de capital propio
Tasa de impuesto a las ganancias
Deuda financiera contraída
Capital aportado
Activos Totales (D + E)
En la Tabla 1 se muestran los resultados del
cálculo del WACC de acuerdo a la metodología
especificada en la referencia [1].
·
1
=
=
=
=
=
=
F ig .1 . Co mpo rta mien to d e la In fla ción Anua l
3.1.3. Pronóstico de la Demanda
Actualmente la zona de concesión presenta una
demanda en invierno de 14 MW con un factor de
carga de 0,73 y en verano de 10 MW con un factor de
carga de 0,52. Se estima un crecimiento de µ = 2,25%
anual con una desviación estándar de σ = 1%. En la
Fig.2. se presenta la dinámica de la demanda según un
proceso de tipo GBM en el período de análisis.
Comportamiento de las Variables Críticas
3.1.1. Determinación del Costo de Capital
El promedio ponderado del costo de capital
(WACC – weighted average cost of capital) es la tasa
de descuento que normalmente se aplica a los flujos
de fondos en el cálculo del VAN.
1
(5)
3
F ig .2 . Crecimiento Esto cá stico d e la Demanda
F ig . 4 . Simu la ción d el PRG
3.2.
3.1.4. Variación del Precio del Combustible
Evaluación de los Proyectos de Inversión
Para el análisis de las dos alternativas se
consideran las siguientes premisas:
a) Financiamiento del 50% con capital propio y 50%
con préstamo.
b) El VAD que cobrará la distribuidora es el mismo
ya que corresponde a un valor regulado.
c) El impuesto a la renta para compañías jurídicas es
del 25% [10].
d) Debido a la diferencia de vidas útiles se considera
un período de análisis de 10 años.
La determinación de los parámetros para el
método de reversión a la media se realiza a partir de
los precios mensuales del diesel de los últimos 4 años
obtenidos en la referencia [6]. Los valores obtenidos
son: ηmensual = 0,1; ηanual = 12ηmensual = 1,19; σ mensual =
0,15; σanual = √12σmensual = 0,535; = 96,84 USD/bbl
[5, 7]. En la Fig.3. se indica la evolución de los
precios en el tiempo.
3.3.
Alternativa 1: Línea de Subtransmisión
Para esta alternativa es necesaria la
construcción de una subestación reductora, cuyas
previsiones básicas, en conjunto con las de la línea, se
incluyen en la Tabla 2.
Tab la 2 . Previsi on es d e la Alterna ti va 1
LÍNEA DE SUBTRANSMISIÓN Nivel de Voltaje
Longitud
Vida Útil [11]
Número de ternas
F ig .3 . Esto casticidad del Precio del Diesel
3.1.5. Comportamiento del PRG
En Ecuador se encuentra en inicios de
construcción el proyecto hidroeléctrico Coca Codo
Sinclair (CCS) de 1500 MW, considerado como
prioritario y de alto interés nacional. Este proyecto
entrará en funcionamiento en el año 2014 y provocará
una significativa disminución del costo medio de
generación [8]. Las simulaciones empleadas para
estimar el comportamiento del PRG en el tiempo,
consideran el ingreso de esta central a través de saltos
en el modelo de reversión a la media. Los datos
históricos del precio de generación se tomaron de la
referencia [9].
Costo de Capital [12] Costo O&M [12]
138 kV
130 km
45 años
1
110 MUSD/km
530 USD/km
SUBESTACIÓN Nivel de Voltaje
Capacidad Vida Útil [11]
Costo de Capital [12, 13] Costo O&M [14]
138 / 13,2 kV
30 MW
30 años
76 MUSD/MW
4%
3.3.1. Flujo de Fondos Futuros
Los valores obtenidos son: ηmensual = 0,21;
ηanual = 12ηmensual = 2,46; σ mensual = 0,21; σanual =
√12σmensual = 0,73; = 5,94 USD¢/kWh; λ = 0,3 [4,
5, 7]. En la Fig.4. se puede observar la variación
estocástica del PRG en los próximos 10 años.
Los costos de suministro de energía eléctrica,
en el caso de sistemas interconectados, incluyen los
pagos al mercado eléctrico por conceptos de
generación y transmisión por tal motivo forman parte
del flujo de fondos correspondiente a la línea de
subtransmisión, el cual se detalla en la Tabla 3.
4
La Fig.6 presenta la distribución de
probabilidad de la TIR, cuyo valor esperado es
E[TIR] = 60,23% y su desviación estándar
σ = 6,38%.
Tab la 3 . Flujo de Efectivo - Alternativa 1
Año 0
Año 1
Año 5
Año 10
12,15
68,39
5,70
0,07
1,68
5,00
0,18
13,39
75,37
5,70
0,07
1,92
5,34
0,19
14,75
83,01
5,70
0,07
2,30
6,08
0,22
729,07
12.310,20
858,02
14.487,64
1.075,69
18.162,87
0,36
1,91
0,40
2,11
0,44
2,32
12,52
70,30
13,79
77,48
15,19
85,33
‐317,78
‐68,90
‐76,00
‐91,20
‐4.732,49
‐856,07
‐253,04
‐1.714
‐317,78
‐68,90
‐76,00
‐91,20
‐5.368,40
‐943,43
‐316,98
‐1.368
‐317,78
‐68,90
‐76,00
‐91,20
‐6.049,88
‐1.039,06
‐420,10
‐347
Utilidad (EBIT) [MUSD]
Impuestos (25%)
4.929,88
1.232,47
6.795,20
1.698,80
10.829,10
2.707,27
Utilidad Neta (NI) [MUSD]
Depreciaciones
Inversión
Préstamo
Amortización
Valor de Desecho
3.697,41
393,78
5.096,40
393,78
8.121,82
393,78
‐309
‐655
‐1.676
12.642,22
3.782,30
4.835,15
6.839,36
Datos Generales
Pot. Med. a remunerar (MW)
Energía Anual (GWh)
Costo de Potencia (USD/kW‐mes)
PRG Energía (USD/kWh)
Tarifa de Transmisión (USD/kW‐mes)
Cargo Fijo (USD/kW‐mes)
Cargo Variable (USD/kWh)
Ingresos (MUSD)
Demanda Pico
Energía Anual
Pérdidas
Pérdidas de Potencia (MW)
Pérdidas de Energía (GWh)
Energía y Potencia comprada al MEM
Potencia Media Pico (MW)
Energía Anual (GWh)
Costos (MUSD)
Depreciación Línea S/T
Costo O&M Línea S/T
Depreciación S/E
Costo O&M S/E
Pagos al Mercado por Energía
Pagos al Mercado por Potencia
Pagos al Mercado por Transporte Intereses
Flujo de Fondos Libre
600
500
400
Frecuencia
ITEM 200
100
0
TIR ‐ LÍNEA DE SUBTRASMISIÓN
F ig . 6 . TIR – Alternativa 1
3.4.
Alternativa 2: Grupo de Generadores Diesel
Actualmente existe una subestación que
entrega la energía del generador diesel al sistema de
distribución con la suficiente capacidad y vida útil
remanente para abastecer la demanda en el tiempo de
servicio del nuevo equipo a instalarse, razón por la
cual no se considera parte de la inversión. En la Tabla
4 se muestran las previsiones y características del
grupo de generadores.
‐16.580,00
8.290,00
‐8.290,00
300
3.3.2. Simulación de los retornos con el método de
Montecarlo
Una vez especificado el comportamiento
estocástico de cada variable, se realizan las
simulaciones
de
los
flujos
de
efectivo
correspondientes, determinándose las distribuciones
de probabilidad del VAN y la TIR con sus respectivos
valores esperados y desviaciones estándar.
La Fig.5 muestra la distribución de
probabilidad del VAN, cuyo valor esperado es
E[VAN] = 17,71 MMUSD y su desviación estándar
σ = 2,55 MMUSD.
Tab la 4 . Previsi on es d e la Alterna ti va 2
GRUPO DE GENERADORES Tipo de Servicio
Tipo de motor diesel
Velocidad
Número de Unidades
Potencia por unidad Vida Útil [12]
Costo de Capital [15] Costo O&M Fijos Costo O&M Variables Eficiencia Eléctrica
600
500
Prime Power
4 tiempos
514 ‐ 900 rpm
5
4 MW
15 años
600 USD/kW
12 USD/kW
2 USD/MWh
40%
Frecuencia
400
300
3.4.1. Flujo de Fondos Futuros
200
Los costos variables de generación dependen
directamente del precio del diesel y la eficiencia
eléctrica del equipo, por lo que éstos son incluidos en
el flujo de fondos, el cual se muestra en la Tabla 5.
100
0
VAN (MMUSD) ‐ LÍNEA DE SUBTRANSMISIÓN
F ig . 5 . VAN – Al t erna t iva 1
5
3.5.
Tab la 5 . Flujo de Efectivo – Alternativa 2
ITEM Año 0
Datos Generales
Pot. Med. a remunerar (MW)
Energía Anual (GWh)
Cargo Fijo (USD/kW‐mes)
Cargo Variable (USD/kWh)
Ingresos (MUSD)
Demanda Pico
Energía Anual
Costos (MUSD)
Costos Variables
O&M (lubricantes)
Combustibles Costos Fijos
O&M
Depreciaciones
Intereses
Año 1
Año 5
Año 10
12,29
69,18
5,00
0,18
13,68
77,01
5,53
0,20
15,56
87,58
6,07
0,22
737,51
12.452,81
908,26
15.335,88
1.133,84
19.144,81
‐138,36
‐154,02
‐8.949,37 ‐12.239,87
‐175,16
‐9.291,88
‐240,00
‐800,00
‐1.240
‐240,00
‐800,00
‐990
‐240,00
‐800,00
‐251
Utilidad (EBIT) [MUSD]
Impuestos (25%)
1.822,12
455,53
1.820,31
455,08
9.520,78
2.380,20
Utilidad Neta (NI) [MUSD]
Depreciaciones
Inversión
Préstamo
Amortización
Valor de Desecho
1.366,59
800,00
1.365,24
800,00
7.140,59
800,00
‐224
‐474
‐1.213
4.000,00
1.943,03
1.691,15
10.727,38
Flujo de Fondos Libre
La construcción de la línea produce costos de
suministro de energía más bajos respecto al gasto en
combustibles del grupo de generadores, lo que se
refleja en un VAN y TIR mayores.
El valor financiero de la instalación de
generación tiene una gran sensibilidad frente a la
volatilidad del precio del diesel, provocando un alto
riesgo en la inversión (σ = 17,69%); mientras que el
costo medio de generación presenta menor
variabilidad, lo que ocasiona un menor riesgo en la
inversión de la línea de subtransmisión (σ = 6,38%).
Sin embargo, la alternativa de generación
diesel tiene la posibilidad de diferir la instalación de
las unidades, situación que puede ser analizada a
través de opciones reales.
‐12.000,00
6.000,00
‐6.000,00
Análisis de Resultados
3.6.
Opciones Reales [1, 16, 17]
La técnica de opciones reales analiza las
oportunidades de inversión de un proyecto,
permitiendo obtener la decisión más acertada en
situaciones de gran incertidumbre. De esta manera
los proyectos se adaptan a un entorno de mayor
flexibilidad y menor riesgo.
Con el objetivo de dar flexibilidad al proyecto,
se aplica la opción de diferir la instalación de las
unidades de generación, considerando únicamente los
requerimientos de abastecimiento temporal de la
demanda. En este sentido, se plantea el esquema de
inversión mostrado en la Tabla 6.
3.4.2. Simulación de los retornos con el método de
Montecarlo
La Fig.7 muestra la distribución de
probabilidad del VAN, cuyo valor esperado es
E[VAN] = 5,83 MMUSD y su desviación estándar
σ = 5,55 MMUSD.
450
400
350
Frecuencia
300
Tab la 6 . Plan d e Inversión Diferida
250
200
150
Año de
Instalación Número Unidades Potencia (MW) Inversión (MUSD) 0
3
6
11
5
1
1
1
3 2 2 1 9000
1200
1200
600
100
50
0
VAN (MMUSD) ‐ GENERADOR DIESEL
*Para el precio de las unidades de generación se ha considerado un comportamiento lineal entre el coso y su potencia F ig . 7 . VAN – Al t erna t iva 2
Con estas premisas y la tasa libre de riesgo
mostrada en la Tabla 1 se determinaron los valores de
alza y baja, y las probabilidades neutrales al riesgo
resultantes de una opción de tipo americana,
expuestas en la Tabla 7.
La Fig.8 presenta la distribución de
probabilidad de la TIR, cuyo valor esperado es
E[TIR] = 38,19% y su desviación estándar
σ = 17,69%.
500
450
Tab la 7 . Pará metros d e Cá lculo -Árbol Bino mia l
400
E[VAN0] Desviación Estándar
Incremento de tiempo (Δt) VAFF0 *
Incremento del Activo U
D
P
1 – p
Frecuencia
350
300
250
200
150
100
50
0
TIR ‐ GENERADOR DIESEL
*
F ig . 8. TIR – Alternativa 2
6
7,73 MMUSD
22,81%
3 años
16,73 MMUSD
7,81%
1,485
0,674
0,655
0,345
Del análisis realizado para el ejemplo
propuesto, la alternativa de construir la línea de
subtransmisión es más rentable y de menos riesgo
para el negocio de la distribuidora.
La Fig. 9 presenta el árbol de decisión de la
opción de expandir, en función de las consideraciones
establecidas.
5.
F ig . 9 . Árbo l de Decisión
El Valor de la Opción Real (VOR) es de 1,28
MMUSD, lo que da un VAN flexible de 9,01
MMUSD, el cual es un 4,7% mayor al VAN
calculado inicialmente, con lo cual se determina que
la opción de diferir la inversión es beneficiosa para la
distribuidora. La opción de diferir provoca un
incremento del VAN obtenido sin considerar opciones
reales en un 54,4%.
4.
REFERENCIAS
[1]
M. Samper, C. Tascheret, “Evaluación y Análisis de
Proyectos de Inversión”, Curso de Postgrado Intensivo:
Economía y Mecanismos Regulatorios de los Mercados
Eléctricos, Módulo II, IEE, UNSJ, Junio 2009.
[2]
R. Aguilar, J. Cepeda, “Aplicación de Diferentes Esquemas
Regulatorios en la Determinación de las Tarifas Eléctricas en
el Ecuador”, XXIII Seminario Sector Eléctrico – SNSE
2008, Salinas, Mayo 2008.
[3]
Yi-Yu Liang, “Demand Modeling with the Geometric
Brownian Motion Process”, Technical Report NTU-IEChou-2003-T001, Mayo 2003.
[4]
A. K. Dixit, R. S. Pindyck, “Investment under Uncertainty”,
Princeton University Press, New Jersey, pp. 59 – 78, 1994,
ISBN 0-691-03410-9.
[5]
J. Duarte, “Valoración Económica de un Proyecto de
Inversión de Vertido Cero”, Doctorado en Finanzas de
Empresa, Universidad Complutense, Madrid, 2008.
[6]
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[Online] Available: www.bce.fin.ec.
[7]
Stochastic Processes with Focus in Petroleum Applications,
[Online]
Available:
http://www.pucrio.br/marco.ind/stochast.html.
[8]
Consejo Nacional de Electricidad, “Plan Maestro de
Electrificación 2007 – 2016”, Ecuador, Diciembre 2007.
[9]
Consejo Nacional de Electricidad de Ecuador, “Estadísticas:
Mercado Eléctrico Mayorista”, [Online] Available:
www.conelec.gov.ec.
[10] “Ley de Régimen Tributario Interno”, Ecuador, publicado en
Registro Oficial No. 497-S de 30 de Diciembre de 2008.
CONCLUSIONES
[11] “Codificación del Reglamento de Tarifas Eléctricas”,
Ecuador, Decreto Ejecutivo No. 1248 de 31 de Diciembre de
2003, publicado en el Registro Oficial No. 250 de 13 de
Enero de 2004.
Los procesos estocásticos permiten modelar
incertidumbres presentes en los proyectos de
inversión. Estos modelos pueden implementarse en
forma sencilla utilizando planillas de cálculo (Excel).
La inclusión de la incertidumbre de las
variables que determinan la viabilidad del proyecto,
permite establecer cuáles son las variables más
críticas para cada una de las alternativas. En el
análisis se consideró incertidumbre en las variables
detalladas en el acápite 3 del presente informe,
determinándose que las más influyentes son el PRG
para la línea de subtransmisión y el precio del diesel
para el grupo de generadores.
La flexibilidad de diferir la instalación de
unidades de generación de pequeña capacidad ofrece
un mayor VAN. Sin embargo, éste no supera el VAN
de la construcción de la línea y el riesgo causado por
el precio del diesel sigue siendo alto.
[12] Consejo Nacional de Electricidad, “Estudio de Costos de las
Empresas Eléctricas sujetas a Regulación de Precios –
2009”, Ecuador, Febrero 2009.
[13] LEVIN, “Administración de Bienes, Avalúos y
Abastecimientos de la Empresa Eléctrica Riobamba S.A.”,
Riobamba, Ecuador, 30 de Junio de 2004.
[14] Consejo Nacional de Electricidad, “Regulación No.
CONELEC – 009/00: Índices de gestión elaboración de
pliegos tarifarios”, Resolución No. 0180/00, 30 de Octubre
de 2000.
[15] “Estimated Capital Cost of Power Generating Plant
Technologies”, [Online] Available: www.jcmiras.net.
[16] G. López Dumrauf, “Tendencias en evaluación: 4 pasos para
incluir el valor de las opciones reales”, Octubre 2003,
[Online] Available: www.dumraufnet.com.ar.
[17] W. Bailey, A. Bhandari, S. Faiz, S. Srinivasan, H. Weeds,
“Valoración de las opciones reales”, primavera de 2004,
[Online] Available: www.slb.com.
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