Principio de suficiencia financiera
Propender por que las empresas reguladas recuperen sus costos y gastos propios de operaciรณn, incluyendo la expansiรณn,
la reposiciรณn y el mantenimiento.
Reconocer una adecuada remuneraciรณn para el capital propio, en la misma forma en la que se le habrรญa remunerado a una
empresa eficiente, en un sector de riesgo comparable.
๐พ๐จ๐ช๐ช = ๐๐ โ ๐พ๐ +๐๐ โ ๐พ๐1 โ ๐๐ฅ
Fรณrmula General
๐พ๐จ๐ช๐ช =๐๐ โ ๐พ๐ +
๐๐ โ ๐พ๐1 โ ๐๐ฅ
โ ๐
1 + ๐
๐๐ฅ: Tasa de impuesto de renta. ๐: Tasa de inflaciรณn.
Porcentaje de capital propio (equity)
Costo del capital propio (equity) Tasa de descuento real
antes de impuestos
Porcentaje de deuda financiera
Costo de la deuda
๐พ๐จ๐ช๐ช = ๐๐ โ 1 โ ๐๐ฅ โ ๐พ๐ +๐๐ โ ๐พ๐
Tasa de descuento nominal
Tasa de descuento nominal antes de
impuestos
Estructura de capital
๐๐ = Deuda 40%
๐๐ = Patrimonio 60%
Seรฑal regulatoria orientada a que los agentes busquen estructuras de apalancamiento eficientes que les generen valor. Se mantiene la estructura de capital que viene de la metodologรญa vigente.
Fรณrmula General
๐พ๐จ๐ช๐ช =๐๐ โ ๐พ๐ +
๐๐ โ ๐พ๐1 โ ๐๐ฅ
โ ๐
1 + ๐
Costo de la deuda
Tasa de descuento real antes de impuestos
Costo de la deuda
El costo de la deuda se calcula como el promedio ponderado, por saldo vigente, de la deuda reportada por las empresas al 31 de diciembre del aรฑo anterior a la fecha de cรกlculo. Informaciรณn solicitada mediante circular 019 del 11 de abril de 2014.
21 empresas reportaron informaciรณn
COP 13,870,516.2 millones
Vida media de 7.81 aรฑos
Kd = 7.94%
Fรณrmula general
๐พ๐จ๐ช๐ช =๐๐ โ ๐พ๐ +
๐๐ โ ๐พ๐1 + ๐๐ฅ
โ ๐
1 + ๐
๐๐ฅ: Impuesto de renta. ๐: Inflaciรณn.
Tasa de descuento real antes de impuestos
Tasa de impuestos e inflaciรณn
๐ป๐ = ๐๐%
๐
Tasa Fija
COP
Tasa Fija
UVR
Colombia
๐
Tasa Fija
USD
Tasa Fija
TIPS
USA
Breakeven Inflation
(1+๐๐๐ ๐๐๐๐๐๐๐๐)
(1+๐๐๐ ๐๐๐๐๐) - 1
Tasa de impuesto en Colombia
Fรณrmula General
๐พ๐จ๐ช๐ช =๐๐ โ ๐พ๐ +
๐๐ โ ๐พ๐1 โ ๐๐ฅ
โ ๐
1 + ๐
Costo del capital propio (equity) Tasa de descuento real
antes de impuestos
Costo del capital propio
๐ฒ๐ = ๐ ๐ + ๐ ๐๐๐๐ โ ๐ฝ๐ฟ + ๐ ๐
Tasa libre de riesgo
Prima de mercado
Beta apalancado
Prima por riesgo paรญs
Tasa libre de riesgo
Los criterios que fundamentan esta selecciรณn son la calidad crediticia del paรญs, la liquidez del activo de referencia y la disponibilidad de la informaciรณn de precios sobre el activo.
Mid yield del bono de los Estados Unidos de Amรฉrica a 10 aรฑos. Ticker Bloomberg: USGG10YR Index
Costo del capital propio
๐ฒ๐ = ๐ ๐ + ๐ ๐๐๐๐ โ ๐ฝ๐ฟ + ๐ ๐
Prima de mercado
Prima de mercado
Tal como se ha acogido por otros reguladores de la regiรณn, en la metodologรญa propuesta se utiliza para el cรกlculo del retorno promedio aritmรฉtico y un periodo de tiempo que inicia en el aรฑo 1928.
Retorno anual del S&P 500
Retorno anual del Treasury
Bond 10Y USA
๐น๐๐๐ ๐,๐ = ๐๐,๐ โ ๐๐,๐๐๐=๐๐๐๐
๐ โ ๐๐๐๐
Costo del capital propio
๐ฒ๐ = ๐ ๐ + ๐ ๐๐๐๐ โ ๐ฝ๐ฟ + ๐ ๐
Beta apalancado
Beta apalancado
Transmisiรณn y Distribuciรณn de Energรญa Elรฉctrica
Transporte de Gas Natural
Distribuciรณn de Gas Natural
*21 Empresas
*20 Empresas
*28 Empresas
โข El beta corresponde al valor de la pendiente de la recta estimada.
โข Medida del riesgo que no puede ser diversificado.
โข El procedimiento de cรกlculo se realiza por medio de un panel de datos.
Canastas Creadas
Cรกlculo del beta (Panel de datos)
1 โข En Bloomberg, aplicar los filtros por sector para la
creaciรณn de las canastas de empresas.
2 โข Generar la informaciรณn de precios diaria (dรญas de
transacciรณn) de los รบltimos 60 meses.
3 โข Calcular los retornos diarios de cada empresa y del
รญndice de referencia.
4
โข Eliminar del panel las empresas que no cumplan el criterio de observaciones: Tener al menos el 87,5% de los datos.
5 โข Estimar el panel de datos con la ayuda de un paquete
de software estadรญstico.
rj
rm
Fecha Activo 1 รndice
Fecha Activo 2 รndice
Fecha Activo n รndice
Costo del capital propio
๐ฒ๐ = ๐ ๐ + ๐ ๐๐๐๐ โ ๐ฝ๐ฟ + ๐ ๐
๐ฝ๐ฟ = ๐ฝ๐ + โ๐ฝ โ 1 +1 โ ๐๐ฅ โ ๐๐
๐๐
Delta beta
Anรกlisis y valoraciรณn de riesgos - โ Beta
Identificaciรณn Anรกlisis Valoraciรณn
Identificaciรณn
Riesgo Descripciรณn Causas Efecto Anรกlisis Mitigantes
Anรกlisis - Matriz de Riesgo
Flujo de caja base
Modelaciรณn de eventos
Estimaciรณn del Db
Generaciรณn de escenarios
Energรญa elรฉctrica ingreso regulado
Energรญa elรฉctrica precio mรกximo
Distribuciรณn de gas combustible
Transporte de gas natural
Transporte de GLP por propanoductos
Valoraciรณn
RIESGO: Evento que impacta el retorno esperado del capital propio siempre que el modelo de remuneraciรณn
que aplique a la actividad no sea tasa de retorno.
Aumento de los gastos eficientes de AOM o
disminuciรณn de la demanda, frente a los niveles utilizados en el cรกlculo de cargos.
EE โ Actividades con ingreso regulado
Parรกmetros de modelaciรณn:
๐ผ๐ด๐ = ๐ถ๐ด๐ธ๐ด + ๐ด๐๐ธ + ๐ถ๐ด๐ธ๐ + ๐ถ๐ด๐ธ๐ โ ๐๐ผ + ๐๐ด๐๐
๐ผ๐ด๐ Ingreso anual del transmisor.
๐ถ๐ด๐ธ๐ด Costo anual equivalente de los activos elรฉctricos.
๐ด๐๐ธ Activos no elรฉctricos.
๐ถ๐ด๐ธ๐ Costo anual de terrenos.
๐ถ๐ด๐ธ๐ Costo anual de servidumbres.
๐๐ผ Ingresos de otros negocios.
๐๐ด๐๐ Valor anual de los gastos de AOM.
Gastos de AOM Media Desvest
Personal 0.00% 2.34%
Materiales y Equipos 2.50% 10.99%
Edificios 0.00% 5.76%
Miscelรกneos 0.00% 15.14%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
Variaciรณn SMLV Variaciรณn IPC
Fitted Distribution Normal
Mean 0.36%
Sigma 1.78%
Kolmogorov-Smirnov Statistic 0.14
P-Value for Test Statistic 0.5570
Actual Theoretical
Mean 0.26% 0.36%
Standard Deviation 2.12% 1.78%
Skewness -2.71 0.00
Excess Kurtosis 9.97 0.00
Single Variable Distributional Fitting
Statistical Summary
Personal 21%
Materiales y Equipos
40%
Edificios 2%
Miscelรกneos 37%
Composiciรณn AOM
Generaciรณn de escenarios
Parรกmetros de modelaciรณn:
Las simulaciones se utilizan para analizar el comportamiento de variables con componente aleatorio. Para esto es usual considerar un movimiento Browniano de la forma:
El proceso que sigue la variable, mediante el cual se generan las trayectorias que dan lugar a cada uno de los escenarios probables, estรก dado por:
Donde el valor esperado estรก dado por:
๐๐ฅ = ๐๐ฅ๐๐ก + ๐๐ฅ ๐๐ก โ ๐
๐๐ก = ๐๐กโ1 โ ๐๐โ
๐2
2โ๐ก+๐ โ๐กโ๐
๐ธ ๐๐ก = ๐๐กโ1 โ ๐๐โ๐ก
๐~๐(0,1)
Modelo de simulaciรณn Montecarlo
Parรกmetros de modelaciรณn:
Ymรn = Xmรn โ LnรnT ~N 01รn, Anรn
Xmรn~N 01รn, Inรn
Identificaciรณn de las variables sobre las cuales se van a generar los escenarios y determinar el tipo de distribuciรณn que siguen los retornos.
Calcular la matriz de correlaciรณn de los retornos.
Construir la matriz de nรบmeros aleatorios que
tengan las caracterรญsticas de la modelaciรณn y las variables
que se van a simular.
Pers Mat y Eq Edif Misc
Pers 1.00
Mat y Eq 0.05 1.00
Edif -0.41 -0.24 1.00
Misc 0.71 -0.26 -0.72 1.00
Costo del capital propio
๐ฒ๐ = ๐ ๐ + ๐ ๐๐๐๐ โ ๐ฝ๐ฟ + ๐ ๐
๐ฝ๐ฟ = ๐ฝ๐ + โ๐ฝ โ 1 +1 โ ๐๐ฅ โ ๐๐
๐๐
Costo del capital propio
๐ฒ๐ = ๐ ๐ + ๐ ๐๐๐๐ โ ๐ฝ๐ฟ + ๐ ๐ Prima por riesgo paรญs
Prima por riesgo paรญs
Se hace la estimaciรณn de la prima por riesgo paรญs a travรฉs de la cotizaciรณn de mercado de los credit defaults swaps (CDS) para Colombia.
Mid yield del CDS de 10 aรฑos de Colombia. Ticker Bloomberg: COLOM CDS USD SR 10Y Corp
Fรณrmula General
๐พ๐จ๐ช๐ช =๐๐ โ ๐พ๐ +
๐๐ โ ๐พ๐1 โ ๐๐ฅ
โ ๐
1 + ๐
Tasa de descuento real antes de impuestos
๐พ๐จ๐ช๐ช = ๐๐ โ ๐พ๐ +๐๐ โ ๐พ๐1 โ ๐๐ฅ
๐พ๐จ๐ช๐ช = ๐๐ โ 1 โ ๐๐ฅ โ ๐พ๐ +๐๐ โ ๐พ๐
Tasa de descuento nominal
Tasa de descuento nominal antes de
impuestos
Tabla resumen
Variable Fuente Periodo
๐ ๐
๐ ๐๐๐๐
๐ฝ๐ฟ
๐ ๐
๐พ๐
๐๐ถ๐๐ฟ
๐๐๐๐ด
Bloomberg
Damodaran
Bloomberg Creg
Bloomberg
Regulados
Infovalmer
Bloomberg
Promedio รบltimos 90 dรญas
Promedio aritmรฉtico desde 1928
รltimos 60 meses
datos diarios
Promedio รบltimos 90 dรญas
Dic. del aรฑo anterior
Promedio รบltimos 90 dรญas
Promedio รบltimos 90 dรญas
๐๐ฅ Estatuto Tributario Vigente
EE โ Actividades con precio mรกximo
Parรกmetros de modelaciรณn:
DInv(Ni) = ๐ถ๐ด๐ด๐ธ๐๐ + ๐ด๐๐ธ๐๐ + ๐๐๐๐๐๐๐๐ ๐๐ + ๐๐๐๐
EU๐๐ DAOM(Ni) =
AOM๐๐
EU๐๐
DInv(Ni) Cargo de distribuciรณn que reconoce inversiรณn.
DAOM(Ni) Cargo de distribuciรณn que reconoce AOM.
CAAENi Costo anual equivalente de los activos elรฉctricos del nivel de tensiรณn i.
ANENi Costo anual de los activos no elรฉctricos del nivel de tensiรณn i.
TerrenosNi Gasto reconocido por los terrenos en donde estรกn ubicados los activos del nivel de tensiรณn i.
OjNi Pago anual a otros operadores de red.
AOMNi Gastos anuales de AOM asociados al nivel de tensiรณn i.
EUNi Energรญa รบtil, en GWh, del nivel de tensiรณn i.
EE โ Actividades con precio mรกximo
Parรกmetros de modelaciรณn:
Miscelaneos 28%
Edificios 2%
Personal 30%
Equipos 36%
Materiales 4%
Composiciรณn AOM
N1 N2 N3 Total
Nivel de tensiรณn 66.4% 19.0% 14.5% 100.0%
Residencial 45.3% 0.6% 0.0% 45.9%
Industrial 3.8% 8.5% 12.7% 25.0%
Comercial 13.6% 6.0% 1.3% 20.9%
Otros 3.7% 4.0% 0.5% 8.2% Resid. 46%
Ind. 25%
Cial. 21%
Otros 8%
Composiciรณn Demanda
Media Desvest
Demanda 0.00% 0.73%
Miscelรกneos 0.00% 17.88%
Personal 0.00% 12.20%
Equipos 3.75% 8.31%
Materiales 3.75% 15.74%
EE โ Actividades con precio mรกximo
Parรกmetros de modelaciรณn: Cambio en el nivel de tensiรณn
Nivel de Tensiรณn (NT) N1 N2 N3
Probabilidad de ocurrencia del cambio en el NT (๐) En donde: ๐ท๐๐๐ ๐ฟ = ๐ = ๐ ๐ โ ๐ ๐โ๐
10% 20% 30%
DDA sujeta a cambio de nivel de tensiรณn ๐ซ๐ซ๐จ๐บโ๐ต๐ป = ๐ซ๐ซ๐จ ๐ฐ๐๐ ๐ ๐ช๐๐ ๐ซ๐ซ๐จ ๐ต๐ป
26.2% 76.2% 96.5%
Impacto 10% 60% 25%
Valor esperado DDA que cambia de NT ๐ฌ โ๐ต๐ป๐ = ๐ซ๐ซ๐จ๐บโ๐ต๐ป๐ โ ๐๐ โ ๐๐๐๐๐๐๐๐
0.26% 9.14% 7.24%
Participaciรณn de la DDA por NT en la DDA total 66.43% 19.04% 14.53%
N1+N2+N3
Valor esperado de la DDA total que cambia de NT ๐ฌ โ๐ต๐ป๐ป๐๐๐๐ = ๐ฌ โ๐ต๐ป๐ ๐๐ + ๐ฌ โ๐ต๐ป๐ ๐๐ + ๐ฌ โ๐ต๐ป๐ โ ๐๐
2.97%
EE โ Actividades con precio mรกximo
Parรกmetros de modelaciรณn: Figura de autogenerador
DDA con opciรณn de autogeneraciรณn ๐ซ๐ซ๐จ๐บ๐จ = ๐ซ๐ซ๐จ ๐ฐ๐๐ ๐ ๐ช๐๐ ๐ซ๐ซ๐จ ๐ป๐๐๐๐
45.9%
Probabilidad de cambio a la figura de autogenerador (Prob. Acum.)
En donde: ๐ท๐๐๐ ๐ฟ = ๐ = ๐ ๐ โ ๐ ๐โ๐
t=3 37.0%
t=4 23.3%
t=5 14.7%
Prob. Acum. 75.0%
Impacto 18.15%
Valor esperado de la disminuciรณn de la energรญa distribuida por efecto de la autogeneraciรณn
๐ฌ โ๐จ๐ฎ = ๐ซ๐ซ๐จ๐บ๐จ โ ๐ท๐๐๐. ๐จ๐๐๐.โ ๐๐๐๐๐๐๐
6.25%
Periodos de caรญda de la demanda 3
Forma de caรญda de la demanda Lineal
Distribuciรณn de gas combustible
Parรกmetros de modelaciรณn:
DInv(AUR) = IBMERPQT
+IBMERSk
(QNoResRS+QRes) DAOM(AUR) =
AOMRP
QT+
AOMRS
(QNoResRS+QRes)
๐๐๐ง๐ฏ(๐๐๐) Cargo de distribuciรณn para usuarios de uso residencial que reconoce inversiรณn.
๐๐๐๐(๐๐๐) Cargo de distribuciรณn para usuarios de uso residencial que reconoce AOM.
๐๐๐๐๐๐ Inversiรณn base de la red primaria.
๐๐๐๐๐๐ Inversiรณn base de la red secundaria.
๐๐๐๐๐ Gastos anuales eficientes de AOM para la red primaria.
๐๐๐๐๐ Gastos anuales eficientes de AOM para la red secundaria.
๐๐ Demanda real total anual.
๐๐๐๐ฌ Demanda real anual de usuarios de uso residencial.
๐๐๐จ๐๐๐ฌ๐๐ Demanda real anual de usuarios de uso no residencial conectada a la red secundaria.
Distribuciรณn de gas combustible
Parรกmetros de modelaciรณn:
Dinv(AUNR) =IBMERPQT
+IBMERS(No Res)
(QTโQRes) DAOM(AUNR) =
AOMRP
QT+AOMRS(No Res)
(QTkโQRes)
๐๐ข๐ง๐ฏ(๐๐๐๐) Cargo de distribuciรณn para usuarios de uso no residencial que reconoce inversiรณn.
๐๐๐๐(๐๐๐๐) Cargo de distribuciรณn para usuarios de uso no residencial que reconoce AOM.
๐๐๐๐๐๐ Inversiรณn base de la red primaria.
๐๐๐๐๐๐(๐๐จ ๐๐๐ฌ) Inversiรณn base de la red secundaria de uso no residencial.
๐๐๐๐๐ Gastos anuales eficientes de AOM para la red primaria.
๐๐๐๐๐(๐๐จ ๐๐๐ฌ) Gastos anuales eficientes de AOM para la red secundaria de uso no residencial.
๐๐ Demanda real total anual.
๐๐๐๐ฌ Demanda real anual de usuarios de uso residencial.
Distribuciรณn de gas combustible
Parรกmetros de modelaciรณn:
Miscelรกneos 41%
Personal 25%
Equipos 19%
Equipos 36%
Edificios 2%
Composiciรณn AOM
Comercial 9% Residencial
31%
Industrial 44%
GNV 14%
Otros 2%
Composiciรณn Demanda
Media Desvest
Demanda 0.0% 4.8%
Miscelรกneos 0.0% 13.9%
Personal 0.0% 9.2%
Equipos 2.0% 8.0%
Materiales 2.0% 34.3%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
Variaciรณn SMLV Variaciรณn IPC
Fitted Distribution Normal
Mean 0.36%
Sigma 1.78%
Kolmogorov-Smirnov Statistic 0.14
P-Value for Test Statistic 0.5570
Actual Theoretical
Mean 0.26% 0.36%
Standard Deviation 2.12% 1.78%
Skewness -2.71 0.00
Excess Kurtosis 9.97 0.00
Single Variable Distributional Fitting
Statistical Summary
Distribuciรณn de gas combustible
Parรกmetros de modelaciรณn: Incentivos GNV
DDA afectada por polรญtica de incentivos ๐ซ๐ซ๐จ๐ท๐ฐ = ๐ซ๐ซ๐จ ๐ฎ๐ต๐ฝ ๐ซ๐ซ๐จ ๐ป๐๐๐๐
13.9%
Probabilidad de modificaciรณn en la polรญtica de incentivos a la demanda de GNV
En donde: ๐ท๐๐๐ ๐ฟ = ๐ = ๐ ๐ โ ๐ ๐โ๐
๐ = 0.05
Impacto ๐ซ๐ซ๐จ ๐ป๐๐๐๐๐๐๐๐๐ ๐ซ๐ซ๐จ ๐ฎ๐ต๐ฝ
72%
Periodos de caรญda de la demanda 7
Forma de caรญda de la demanda Lineal
Otros 11% Residencial
31%
Industrial 44%
Particular 4%
Trasporte 10%
GNV 14%
Distribuciรณn de gas combustible
Parรกmetros de modelaciรณn: Elasticidad precio de la demanda
DDA sujeta a variaciรณn por cambios en el precio del gas natural
๐ซ๐ซ๐จ๐บ๐ฝ = ๐ซ๐ซ๐จ ๐ฐ๐๐ ๐ ๐ช๐๐ ๐ซ๐ซ๐จ ๐ป๐๐๐๐
53.2%
Variaciรณn del precio del gas natural ๐ซ%๐ท Simulaciรณn
histรณrica
Elasticidad precio de la demanda โ๐ = โ1.41
15.000
17.000
19.000
21.000
23.000
25.000
feb-
03
ago-
03
feb-
04
ago-
04
feb-
05
ago-
05
feb-
06
ago-
06
feb-
07
ago-
07
feb-
08
ago-
08
feb-
09
ago-
09
feb-
10
ago-
10
feb-
11
ago-
11
feb-
12
ago-
12
feb-
13
ago-
13
feb-
14
Tarifa usuario final de gas natural Pesos constantes feb-2014
-9%
-5%
-1%
3%
7%
11%
feb-
03
ago-
03
feb-
04
ago-
04
feb-
05
ago-
05
feb-
06
ago-
06
feb-
07
ago-
07
feb-
08
ago-
08
feb-
09
ago-
09
feb-
10
ago-
10
feb-
11
ago-
11
feb-
12
ago-
12
feb-
13
ago-
13
feb-
14
Variaciรณn tarifa usuario final de gas natural Pesos constantes feb-2014
0%
20%
40%
60%
80%
100%
0%
4%
8%
12%
16%
20%
-5,9
%
-5,0
%
-4,1
%
-3,2
%
-2,3
%
-1,4
%
-0,5
%
0,4%
1,3%
2,2%
3,1%
4,0%
4,9%
5,8%
6,7%
7,7%
8,6%
9,5%
10,4
%
11,3
%
Prob(x)
f.d.p.
Transporte de GLP por propanoductos
Parรกmetros de modelaciรณn:
TInv(P) = ๐ถ๐ด๐ธ๐ + ๐ ๐ธ๐
DDA๐ TAOM(P) =
Ductos๐ + Terrenos๐DDA๐
๐๐๐ง๐ฏ(๐) Cargo de transporte que reconoce inversiรณn en propanoductos.
๐๐๐๐(๐) Cargo de transporte que reconoce AOM en propanoductos.
๐๐๐๐ Costo anual equivalente de la inversiรณn en propanoductos.
๐๐๐ Rentabilidad anual del lleno de lรญnea de propanoductos.
๐๐ฎ๐๐ญ๐จ๐ฌ๐ Gastos anuales de AOM correspondiente a propanoductos.
๐๐๐ซ๐ซ๐๐ง๐จ๐ฌ๐ Gasto anuales de AOM correspondiente a terrenos.
๐๐๐๐ Demanda anual, en kilogramos, de GLP por propanoductos.
Transporte de GLP por propanoductos
Parรกmetros de modelaciรณn:
Miscelaneos 73%
Personal 12%
Materiales 10%
Edificios 5%
Composiciรณn AOM
Poliuductos 62%
Galรกn - Puerto Salgar 24%
Puerto Salgar - Mansilla
14%
Propanoductos 38%
Composiciรณn Demanda
Media Desvest
histรณrica
Desvest simulaciones
Demanda 0.0% 7.1% 7.1%
Miscelรกneos 0.0% 40.8% 0.0%
Personal 0.0% 38.6% 38.6%
Materiales 0.0% 395.2% 0.0%
Edificios 0.0% 0.0% 0.0%
Transporte de GLP por propanoductos
Parรกmetros de modelaciรณn: Apariciรณn de una fuente
DDA de transporte afectada 37.7%
Probabilidad que en el aรฑo t aparezca una nueva fuente
En donde: ๐ท๐๐๐ ๐ฟ = ๐ = ๐ ๐ โ ๐ ๐โ๐
๐ = 0.108
Impacto 95%
Periodos de caรญda de la demanda 1
Transporte de gas natural
Parรกmetros de modelaciรณn:
TInv(F) = IE๐ก + ๐๐ ๐๐๐ผ๐ก + ๐ผ๐ด๐ถ๐ก , ๐๐๐
๐๐ ๐ท๐ท๐ด ๐ถ๐ด๐๐ก , ๐๐๐ โ 365โ %๐ถ๐น TInv(V) =
IE๐ก + ๐๐ ๐๐๐ผ๐ก + ๐ผ๐ด๐ถ๐ก, ๐๐๐ฃ
๐๐ ๐ท๐ท๐ด ๐๐๐ฟ๐ก , ๐๐๐ฃโ %๐ถ๐
TInv(F) Cargo fijo de transporte que reconoce inversiรณn.
TInv(V) Cargo variable de transporte que reconoce inversiรณn.
TAOM Cargo de transporte que reconoce AOM.
IE๐ก Inversiรณn existente.
๐๐ ๐๐๐ผ๐ก + ๐ผ๐ด๐ถ๐ก , ๐๐๐ Valor presente del programa de nuevas inversiones y las inversiones en aumento de capacidad, descontadas a la tasa ๐๐๐.
๐๐ ๐๐๐ผ๐ก + ๐ผ๐ด๐ถ๐ก, ๐๐๐ฃ Valor presente del programa de nuevas inversiones y las inversiones en aumento de capacidad, descontadas a la tasa ๐๐๐ฃ.
๐๐ ๐ด๐๐๐ก, ๐๐๐ Valor presente de los gastos de AOM descontados a la tasa ๐๐๐.
Transporte de gas natural
Parรกmetros de modelaciรณn:
๐๐ ๐ท๐ท๐ด ๐ถ๐ด๐๐ก, ๐๐๐ Valor presente de la demanda de capacidad, expresada en Kpcd, descontada a la tasa ๐๐๐.
๐๐ ๐ท๐ท๐ด ๐๐๐ฟ๐ก , ๐๐๐ฃ Valor presente de la demanda de volumen, expresada en Kpc, descontada a la tasa ๐๐๐ฃ.
๐๐๐ Tasa promedio de costo de capital remunerado por servicios de capacidad.
๐๐๐ฃ Tasa promedio de costo de capital remunerado por servicios de volumen. En donde ๐๐๐ฃ = ๐๐๐ + 2.67%.
%๐ถ๐น Porcentaje fijo de una pareja de cargos fijo-variable. Para el desarrollo de este ejercicio se supone una pareja de cargos fijo-variable igual a 80%-20%.
%๐ถ๐ Porcentaje variable de una pareja de cargos fijo-variable. %๐ถ๐ = 1 โ%๐ถ๐น
๐๐๐ Tasa representativa del mercado.
TAOM = ๐๐ ๐ด๐๐๐ก, ๐๐๐
๐๐ ๐ท๐ท๐ด ๐ถ๐ด๐๐ก, ๐๐๐ โ ๐๐๐ โ 365
Transporte de gas natural
Parรกmetros de modelaciรณn:
800.000
900.000
1.000.000
1.100.000
1.200.000
150.000.000
200.000.000
250.000.000
300.000.000
350.000.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Vol Kpc
Cap Kpcd
350.000
370.000
390.000
410.000
430.000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
AOM millones de pesos
Miscelaneos 40%
Personal 17%
Materiales y Equipos
41%
Edificios 2%
Composiciรณn AOM Desvest
Demanda de capacidad 5.1%
Demanda de volumen 4.0%
Miscelรกneos 13.9%
Personal 9.2%
Materiales y equipos 8.0%
Edificios 34.3%
Transporte de gas natural
Parรกmetros de modelaciรณn: Medias Volumen Capacidad AOM
T2 2.35% -6.27% -0.27%
T3 7.67% -8.23% 2.54%
T4 2.00% 1.21% 3.72%
T5 6.07% 1.08% -3.27%
T6 5.58% 11.85% -3.53%
T7 2.51% 0.25% 5.28%
T8 -4.25% -3.73% -3.54%
T9 -0.06% -9.90% 0.65%
T10 1.96% -1.07% -0.69%
T11 2.73% 6.74% 0.53%
T12 -0.59% 3.27% 2.02%
T13 5.54% 4.72% 0.15%
T14 7.17% 0.00% 0.59%
T15 -6.61% -2.29% -2.70%
T16 2.65% -1.92% -0.77%
T17 4.72% 4.21% 5.15%
T18 6.30% 0.00% 0.97%
T19 -3.04% 0.00% -3.53%
T20 5.02% 0.00% 0.36%
Transporte de gas natural
Parรกmetros de modelaciรณn: Declinaciรณn de una fuente
Demanda de capacidad
Aรฑo del posible pico de producciรณn 10
Probabilidad para determinar el aรฑo de inicio en la declinaciรณn de una fuente despuรฉs del pico de producciรณn
En donde: ๐ท๐๐๐ ๐ฟ = ๐ = ๐๐
1๐ = 0.045
Plazo de mitigaciรณn mediante contratos 11
Forma de caรญda de la demanda Exponencial
Tasa anual de declinaciรณn 6% Fuente: Miller y Hรถรถk
Fuente: Sorrell
Transporte de gas natural
Parรกmetros de modelaciรณn: Agotamiento sรบbito de una fuente
Demanda de volumen
Demanda de capacidad
Probabilidad que en el aรฑo t se presente el agotamiento sรบbito de una fuente
En donde: ๐ท๐๐๐ ๐ฟ = ๐ = ๐ ๐ โ ๐ ๐โ๐
๐ = 0.027
Impacto 12.5% 12.3%
Plazo de mitigaciรณn mediante contratos 0 11
Periodos de caรญda de la demanda 2
Forma de caรญda de la demanda Lineal
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Demanda de capacidad
Promedio Simulaciรณn
Base
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Demanda de volumen
Promedio Simulaciรณn
Base