metodología para el cálculo de tasas de descuento

METODOLOGÍA PARA EL
CÁLCULO DE TASAS DE
DESCUENTO
Septiembre de 2014
Principio de suficiencia financiera
Propender por que las empresas reguladas recuperen sus
costos y gastos propios de operación, incluyendo la expansión,
la reposición y el mantenimiento.
Reconocer una adecuada remuneración para el capital propio,
en la misma forma en la que se le habría remunerado a una
empresa eficiente, en un sector de riesgo comparable.
Contenido
1. Metodología y cálculo
2. Preguntas
Fórmula General
Tasa
de
descuento
Tasa
descuento
Tasa
dede
descuento
real
nominal antes de
nominal
antesimpuestos
de impuestos
Porcentaje de capital
propio (equity)
Costo del capital propio
(equity)
𝑊 ∗𝐾
𝑊𝑑 ∗ 𝐾𝑑 +𝑊𝑒𝑒 ∗ 𝐾𝑒𝑒 − 𝜋
𝑇𝑥 + 𝑊 ∗ 𝐾
∗𝐾
𝑾𝑨𝑪𝑪 = 𝑊𝑑 ∗ 𝐾1𝑑 −
+ 𝑇𝑥1 −
𝑒
𝑒
1+
𝜋 𝑇𝑥𝑑
1−
Porcentaje de deuda
financiera
Costo de la deuda
𝑇𝑥: Tasa de impuesto de renta.
𝜋: Tasa de inflación.
Estructura de capital
𝑊𝑑 = Deuda 40%
𝑊𝑒 = Patrimonio 60%
Señal 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
metodología vigente.
Fórmula General
Tasa de descuento real
antes de impuestos
𝑾𝑨𝑪𝑪 =
𝑊𝑒 ∗ 𝐾𝑒
−𝜋
1 − 𝑇𝑥
1+𝜋
𝑊𝑑 ∗ 𝐾𝑑 +
Costo de la deuda
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 año anterior a la fecha de cálculo.
Información solicitada mediante circular 019 del 11 de abril de
2014.
Kd = 7.94%
Vida media de 7.81 años
COP 13,870,516.2 millones
21 empresas reportaron información
Tasas de interés equivalentes
Fórmula general
Tasa de descuento real
antes de impuestos
𝑾𝑨𝑪𝑪 =
𝑊𝑒 ∗ 𝐾𝑒
−𝜋
1 + 𝑇𝑥
1+𝜋
𝑊𝑑 ∗ 𝐾𝑑 +
𝑇𝑥: Impuesto de renta.
𝜋: Inflación.
Tasa de impuestos e inflación
𝜋
Colombia
Tasa Fija
COP
Tasa Fija
UVR
Tasa Fija
USD
𝜋
USA
Breakeven
Inflation
(1+𝑇𝑎𝑠𝑎𝑛𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙 )
(1+𝑇𝑎𝑠𝑎𝑟𝑒𝑎𝑙 )
Tasa de impuesto en Colombia
𝑻𝒙 = 𝟑𝟑%
Tasa Fija
TIPS
1
Fórmula General
Costo del capital propio
(equity)
Tasa de descuento real
antes de impuestos
𝑾𝑨𝑪𝑪 =
𝑊𝑒 ∗ 𝐾𝑒
−𝜋
1 − 𝑇𝑥
1+𝜋
𝑊𝑑 ∗ 𝐾𝑑 +
Costo del capital propio
Beta apalancado
𝑲𝒆 = 𝑅𝑓 + 𝑅𝑚𝑘𝑑𝑜 ∗ 𝛽𝐿 + 𝑅𝑝
Tasa libre
de riesgo
Prima de
mercado
Prima por
riesgo país
Tasa libre de riesgo
Mid yield del bono de los Estados Unidos de América a 10 años.
Ticker Bloomberg: USGG10YR Index
Los criterios que fundamentan esta selección son la calidad crediticia del país, la liquidez
del activo de referencia y la disponibilidad de la información de precios sobre el activo.
Costo del capital propio
𝑲𝒆 = 𝑅𝑓 + 𝑅𝑚𝑘𝑑𝑜 ∗ 𝛽𝐿 + 𝑅𝑝
Prima de
mercado
Prima de mercado
Retorno anual
del S&P 500
Retorno anual
del Treasury
Bond 10Y USA
Tal como se ha acogido por otros reguladores de la región, en la metodología propuesta se
utiliza para el cálculo del retorno promedio aritmético y un periodo de tiempo que inicia
en el año 1928.
𝒚
𝒓𝒎,𝒙 − 𝒓𝒇,𝒙
𝑹𝒎𝒌𝒅𝒐,𝒕 = 𝒙=𝟏𝟗𝟐𝟖
𝒚 − 𝟏𝟗𝟐𝟖
Costo del capital propio
Beta apalancado
𝑲𝒆 = 𝑅𝑓 + 𝑅𝑚𝑘𝑑𝑜 ∗ 𝛽𝐿 + 𝑅𝑝
Beta apalancado
Transmisión y Distribución de Energía Eléctrica
*21 Empresas
Transporte de Gas Natural
*20 Empresas
Distribución de Gas Natural
*28 Empresas
• El beta corresponde al valor de la pendiente de la
recta estimada.
• Medida del riesgo que no puede ser diversificado.
• El procedimiento de cálculo se realiza por medio
de un panel de datos.
Canastas
Creadas
Selección de la canasta de empresas
Cálculo del beta (Panel de datos)
1
2
3
4
5
rm
• En Bloomberg, aplicar los filtros por sector para la
creación de las canastas de empresas.
rj
• Generar la información de precios diaria (días de
transacción) de los últimos 60 meses.
Fecha
Activo 1
Índice
Fecha
Activo 2
Índice
Fecha
Activo n
Índice
• Calcular los retornos diarios de cada empresa y del
índice de referencia.
• Eliminar del panel las empresas que no cumplan el
criterio de observaciones: Tener al menos el 87,5% de
los datos.
• Estimar el panel de datos con la ayuda de un paquete
de software estadístico.
Costo del capital propio
𝑲𝒆 = 𝑅𝑓 + 𝑅𝑚𝑘𝑑𝑜 ∗ 𝛽𝐿 + 𝑅𝑝
1 − 𝑇𝑥 ∗ 𝑊𝑑
𝛽𝐿 = 𝛽𝑈 + ∆𝛽 ∗ 1 +
𝑊𝑒
Delta beta
Análisis y valoración de riesgos - ∆ Beta
Identificación
Análisis
Valoración
Identificación
Valoración
Aumento
losimpacta
gastos eficientes
AOM odel
RIESGO:
Eventode
que
el retornode
esperado
capital propiodisminución
siempre quede
el la
modelo
de remuneración
demanda
,
que
aplique
a la actividad
no sea
de retorno.
frente
a los niveles
utilizados
en eltasa
cálculo
de cargos.
Flujo de caja
base
Análisis - Matriz de Riesgo
Riesgo Descripción Causas Efecto Análisis Mitigantes
Energía eléctrica ingreso regulado
Energía eléctrica precio máximo
Modelación
de eventos
Generación
de escenarios
Distribución de gas combustible
Transporte de gas natural
Transporte de GLP por propanoductos
Estimación
del Db
EE – Actividades con ingreso regulado
EE – Actividades con ingreso regulado
EE – Actividades con ingreso regulado
Parámetros de modelación:
Composición AOM
𝐼𝐴𝑇 = 𝐶𝐴𝐸𝐴 + 𝐴𝑁𝐸 + 𝐶𝐴𝐸𝑇 + 𝐶𝐴𝐸𝑆 − 𝑂𝐼 + 𝑉𝐴𝑂𝑀
𝐼𝐴𝑇
𝐶𝐴𝐸𝐴
Ingreso anual del transmisor.
Costo anual equivalente de los activos
eléctricos.
Personal
21%
Misceláneos
37%
Edificios
2%
Materiales y
Equipos
40%
𝐴𝑁𝐸
Activos no eléctricos.
𝐶𝐴𝐸𝑇
Costo anual de terrenos.
𝐶𝐴𝐸𝑆
Gastos de AOM
Media
Desvest
Costo anual de servidumbres.
Personal
0.00%
2.34%
Ingresos de otros negocios.
Materiales y Equipos
2.50%
10.99%
Valor anual de los gastos de AOM.
Edificios
0.00%
5.76%
Misceláneos
0.00%
15.14%
𝑂𝐼
𝑉𝐴𝑂𝑀
Variación SMLV
Variación IPC
Single Variable Distributional Fitting
35%
30%
Statistical Summary
25%
20%
Fitted Distribution Normal
Mean
0.36%
Sigma
1.78%
15%
10%
Kolmogorov-Smirnov Statistic
P-Value for Test Statistic
0.14
0.5570
5%
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
0%
Mean
Standard Deviation
Skewness
Excess Kurtosis
Actual Theoretical
0.26%
0.36%
2.12%
1.78%
-2.71
0.00
9.97
0.00
Generación de escenarios
Parámetros de modelación:
Las simulaciones se utilizan para analizar el comportamiento de variables con componente
aleatorio. Para esto es usual considerar un movimiento Browniano de la forma:
𝑑𝑥 = 𝜇𝑥 𝑑𝑡 + 𝜎𝑥 𝑑𝑡 ∗ 𝑍
El proceso que sigue la variable, mediante el cual se generan las trayectorias que dan lugar a cada
uno de los escenarios probables, está dado por:
𝑋𝑡 = 𝑋𝑡−1 ∗ 𝑒
𝜇−
𝜎2
∆𝑡+𝜎 ∆𝑡∙𝑍
2
Donde el valor esperado está dado por:
𝐸 𝑋𝑡 = 𝑋𝑡−1 ∗ 𝑒 𝜇∆𝑡
𝑍~𝑁(0,1)
Modelo de simulación Montecarlo
Parámetros de modelación:
Ym×n = Xm×n ∗ LTn×n ~N 01×n , An×n
Xm×n ~N 01×n , In×n
Identificación de las variables
sobre las cuales se van a
generar los escenarios y
determinar el tipo de
distribución que siguen los
retornos.
Calcular la matriz de
correlación de los retornos.
Pers
Mat y Eq
Edif
Pers
1.00
Mat y Eq
0.05
1.00
Edif
-0.41
-0.24
1.00
Misc
0.71
-0.26
-0.72
Misc
1.00
Construir la matriz de
números aleatorios que
tengan las características de la
modelación y las variables
que se van a simular.
Costo del capital propio
𝑲𝒆 = 𝑅𝑓 + 𝑅𝑚𝑘𝑑𝑜 ∗ 𝛽𝐿 + 𝑅𝑝
1 − 𝑇𝑥 ∗ 𝑊𝑑
𝛽𝐿 = 𝛽𝑈 + ∆𝛽 ∗ 1 +
𝑊𝑒
Costo del capital propio
𝑲𝒆 = 𝑅𝑓 + 𝑅𝑚𝑘𝑑𝑜 ∗ 𝛽𝐿 + 𝑅𝑝
Prima por
riesgo país
Prima por riesgo país
Mid yield del CDS de 10 años de Colombia.
Ticker Bloomberg: COLOM CDS USD SR 10Y Corp
Se hace la estimación de la prima por riesgo país a través de la cotización de
mercado de los credit defaults swaps (CDS) para Colombia.
Costo del capital propio
𝑲𝒆 = 𝑅𝑓 + 𝑅𝑚𝑘𝑑𝑜 ∗ 𝛽𝐿 + 𝑅𝑝
Fórmula General
Tasa de descuento
Tasa
descuento
Tasa
dede
descuento
real
nominal antes de
antes nominal
de impuestos
impuestos
𝑊 ∗𝐾
𝑊𝑑 ∗ 𝐾𝑑 +𝑊𝑒𝑒 ∗ 𝐾𝑒𝑒 − 𝜋
𝑇𝑥 + 𝑊 ∗ 𝐾
∗𝐾
𝑾𝑨𝑪𝑪 = 𝑊𝑑 ∗ 𝐾1𝑑 −
+ 𝑇𝑥1 −
𝑒
𝑒
1+
𝜋 𝑇𝑥𝑑
1−
Tabla resumen
Variable
Fuente
Periodo
𝑅𝑓
Bloomberg
Promedio últimos 90 días
𝑅𝑚𝑘𝑑𝑜
Damodaran
Promedio aritmético
desde 1928
𝛽𝐿
Bloomberg
Creg
Últimos 60 meses
datos diarios
𝑅𝑝
Bloomberg
Promedio últimos 90 días
𝐾𝑑
Regulados
Dic. del año anterior
𝜋𝐶𝑂𝐿
Infovalmer
Promedio últimos 90 días
𝜋𝑈𝑆𝐴
Bloomberg
Promedio últimos 90 días
𝑇𝑥
Estatuto Tributario
Vigente
EE – Actividades con precio máximo
EE – Actividades con precio máximo
EE – Actividades con precio máximo
EE – Actividades con precio máximo
EE – Actividades con precio máximo
Parámetros de modelación:
DInv(Ni) =
𝐶𝐴𝐴𝐸𝑁𝑖 + 𝐴𝑁𝐸𝑁𝑖 + 𝑇𝑒𝑟𝑟𝑒𝑛𝑜𝑠𝑁𝑖 + 𝑂𝑗𝑁𝑖
EU𝑁𝑖
DAOM(Ni) =
AOM𝑁𝑖
EU𝑁𝑖
DInv(Ni)
Cargo de distribución que reconoce inversión.
DAOM(Ni)
Cargo de distribución que reconoce AOM.
CAAENi
Costo anual equivalente de los activos eléctricos del nivel de
tensión i.
ANENi
Costo anual de los activos no eléctricos del nivel de tensión i.
TerrenosNi
OjNi
AOMNi
EUNi
Gasto reconocido por los terrenos en donde están ubicados los
activos del nivel de tensión i.
Pago anual a otros operadores de red.
Gastos anuales de AOM asociados al nivel de tensión i.
Energía útil, en GWh, del nivel de tensión i.
EE – Actividades con precio máximo
Parámetros de modelación:
N1
N2
N3
Nivel de tensión
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%
3.7%
4.0%
0.5%
8.2%
Otros
Composición Demanda
Total
Media
Desvest
Demanda
0.00%
0.73%
Misceláneos
0.00%
17.88%
Personal
0.00%
12.20%
Equipos
3.75%
8.31%
Materiales
3.75%
15.74%
Otros
8%
Cial.
21%
Ind.
25%
Resid.
46%
Composición AOM
Materiales
4%
Miscelaneos
28%
Equipos
36%
Edificios
2%
Personal
30%
EE – Actividades con precio máximo
Parámetros de modelación: Cambio en el nivel de tensión
Nivel de Tensión (NT)
N1
N2
N3
Probabilidad de ocurrencia del cambio en el NT (𝒑)
En donde: 𝑷𝒓𝒐𝒃 𝑿 = 𝒕 = 𝒑 𝟏 − 𝒑 𝒕−𝟏
10%
20%
30%
26.2%
76.2%
96.5%
10%
60%
25%
Valor esperado DDA que cambia de NT
𝑬 ∆𝑵𝑻𝒊 = 𝑫𝑫𝑨𝑺∆𝑵𝑻𝒊 ∗ 𝒑𝒊 ∗ 𝒊𝒎𝒑𝒂𝒄𝒕𝒐𝒊
0.26%
9.14%
7.24%
Participación de la DDA por NT en la DDA total
66.43%
19.04%
14.53%
DDA sujeta a cambio de nivel de tensión
𝑫𝑫𝑨𝑺∆𝑵𝑻 = 𝑫𝑫𝑨 𝑰𝒏𝒅 𝒚 𝑪𝒐𝒎 𝑫𝑫𝑨 𝑵𝑻
Impacto
N1+N2+N3
Valor esperado de la DDA total que cambia de NT
𝑬 ∆𝑵𝑻𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 = 𝑬 ∆𝑵𝑻𝟏 𝒘𝟏 + 𝑬 ∆𝑵𝑻𝟐 𝒘𝟐 + 𝑬 ∆𝑵𝑻𝟑 ∗ 𝒘𝟑
2.97%
EE – Actividades con precio máximo
Parámetros de modelación: Figura de autogenerador
DDA con opción de autogeneración
𝑫𝑫𝑨𝑺𝑨 = 𝑫𝑫𝑨 𝑰𝒏𝒅 𝒚 𝑪𝒐𝒎 𝑫𝑫𝑨 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍
Probabilidad de cambio a la figura de autogenerador
(Prob. Acum.)
En donde: 𝑷𝒓𝒐𝒃 𝑿 = 𝒕 = 𝒑 𝟏 − 𝒑 𝒕−𝟏
45.9%
t=3
37.0%
t=4
23.3%
t=5
14.7%
Prob. Acum.
75.0%
Impacto
18.15%
Valor esperado de la disminución de la energía distribuida
por efecto de la autogeneración
𝑬 ∆𝑨𝑮 = 𝑫𝑫𝑨𝑺𝑨 ∗ 𝑷𝒓𝒐𝒃. 𝑨𝒄𝒖𝒎.∗ 𝒊𝒎𝒑𝒂𝒄𝒕𝒐
6.25%
Periodos de caída de la demanda
3
Forma de caída de la demanda
Lineal
Distribución de gas combustible
Distribución de gas combustible
Distribución de gas combustible
Distribución de gas combustible
Distribución de gas combustible
Parámetros de modelación:
DInv(AUR) =
IBMERP
IBMERSk
+
QT
(QNoResRS +Q Res )
DAOM(AUR) =
AOMRP
AOMRS
+
QT
(QNoResRS +Q Res )
𝐃𝐈𝐧𝐯(𝐀𝐔𝐑)
Cargo de distribución para usuarios de uso residencial que reconoce inversión.
𝐃𝐀𝐎𝐌(𝐀𝐔𝐑)
Cargo de distribución para usuarios de uso residencial que reconoce AOM.
𝐈𝐁𝐌𝐄𝐑𝐏
Inversión base de la red primaria.
𝐈𝐁𝐌𝐄𝐑𝐒
Inversión base de la red secundaria.
𝐀𝐎𝐌𝐑𝐏
Gastos anuales eficientes de AOM para la red primaria.
𝐀𝐎𝐌𝐑𝐒
Gastos anuales eficientes de AOM para la red secundaria.
𝐐𝐓
𝐐𝐑𝐞𝐬
𝐐𝐍𝐨𝐑𝐞𝐬𝐑𝐒
Demanda real total anual.
Demanda real anual de usuarios de uso residencial.
Demanda real anual de usuarios de uso no residencial conectada a la red
secundaria.
Distribución de gas combustible
Parámetros de modelación:
Dinv(AUNR) =
IBMERP IBMERS(No Res)
+
QT
(QT −QRes )
DAOM(AUNR) =
AOMRP AOMRS(No Res)
+
QT
(QTk −QRes )
𝐃𝐢𝐧𝐯(𝐀𝐔𝐍𝐑)
Cargo de distribución para usuarios de uso no residencial que reconoce inversión.
𝐃𝐀𝐎𝐌(𝐀𝐔𝐍𝐑)
Cargo de distribución para usuarios de uso no residencial que reconoce AOM.
𝐈𝐁𝐌𝐄𝐑𝐏
𝐈𝐁𝐌𝐄𝐑𝐒(𝐍𝐨 𝐑𝐞𝐬)
𝐀𝐎𝐌𝐑𝐏
𝐀𝐎𝐌𝐑𝐒(𝐍𝐨 𝐑𝐞𝐬)
𝐐𝐓
𝐐𝐑𝐞𝐬
Inversión base de la red primaria.
Inversión base de la red secundaria de uso no residencial.
Gastos anuales eficientes de AOM para la red primaria.
Gastos anuales eficientes de AOM para la red secundaria de uso no residencial.
Demanda real total anual.
Demanda real anual de usuarios de uso residencial.
Distribución de gas combustible
Parámetros de modelación:
Media
Desvest
Demanda
0.0%
4.8%
35%
Misceláneos
0.0%
13.9%
30%
Personal
0.0%
9.2%
25%
Equipos
2.0%
8.0%
Materiales
2.0%
34.3%
Variación SMLV
Variación IPC
20%
15%
10%
5%
Composición Demanda
Comercial
9%
0%
Residencial
31%
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
Otros
2%
GNV
14%
Single Variable Distributional Fitting
Statistical Summary
Industrial
44%
Fitted Distribution Normal
Mean
0.36%
Sigma
1.78%
Composición AOM
Equipos
36%
Equipos
19%
Edificios
2%
Misceláneos
41%
Kolmogorov-Smirnov Statistic
P-Value for Test Statistic
Mean
Standard Deviation
Skewness
Excess Kurtosis
Personal
25%
0.14
0.5570
Actual Theoretical
0.26%
0.36%
2.12%
1.78%
-2.71
0.00
9.97
0.00
Distribución de gas combustible
Parámetros de modelación: Incentivos GNV
DDA afectada por política de incentivos
𝑫𝑫𝑨𝑷𝑰 = 𝑫𝑫𝑨 𝑮𝑵𝑽 𝑫𝑫𝑨 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍
Probabilidad de modificación en la política
de incentivos a la demanda de GNV
En donde: 𝑷𝒓𝒐𝒃 𝑿 = 𝒕 = 𝒑 𝟏 − 𝒑 𝒕−𝟏
13.9%
Industrial
44%
Particular
4%
𝑝 = 0.05
GNV
14%
Impacto
𝑫𝑫𝑨 𝑻𝒓𝒂𝒏𝒔𝒑𝒐𝒓𝒕𝒆 𝑫𝑫𝑨 𝑮𝑵𝑽
72%
Periodos de caída de la demanda
7
Forma de caída de la demanda
Lineal
Residencial
31%
Otros
11%
Trasporte
10%
Distribución de gas combustible
Parámetros de modelación: Elasticidad precio de la demanda
DDA sujeta a variación por cambios en el
precio del gas natural
𝑫𝑫𝑨𝑺𝑽 = 𝑫𝑫𝑨 𝑰𝒏𝒅 𝒚 𝑪𝒐𝒎 𝑫𝑫𝑨 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍
20%
53.2%
100%
16%
80%
Prob(x)
f.d.p.
12%
Simulación
histórica
Variación del precio del gas natural 𝚫%𝑷
8%
40%
4%
20%
0%
0%
-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%
ℇ𝑝 = −1.41
Elasticidad precio de la demanda
60%
Tarifa usuario final de gas natural
Pesos constantes feb-2014
Variación tarifa usuario final de gas natural
Pesos constantes feb-2014
11%
25.000
23.000
7%
21.000
3%
-5%
feb-14
feb-13
ago-13
feb-12
ago-12
feb-11
ago-11
feb-10
ago-10
feb-09
ago-09
ago-08
feb-08
feb-07
ago-07
feb-06
ago-06
feb-05
ago-05
feb-04
ago-04
feb-03
ago-03
15.000
-9%
feb-14
feb-13
ago-13
ago-12
feb-12
feb-11
ago-11
ago-10
feb-10
feb-09
ago-09
ago-08
feb-08
feb-07
ago-07
ago-06
feb-06
feb-05
ago-05
feb-04
ago-04
feb-03
-1%
17.000
ago-03
19.000
Transporte de GLP por propanoductos
Transporte de GLP por propanoductos
Parámetros de modelación:
TInv(P) =
𝐶𝐴𝐸𝑃 + 𝑅𝐸𝑃
DDA𝑝
TAOM(P) =
Ductos𝑃 + Terrenos𝑃
DDA𝑃
𝐓𝐈𝐧𝐯(𝐏)
Cargo de transporte que reconoce inversión en propanoductos.
𝐓𝐀𝐎𝐌(𝐏)
Cargo de transporte que reconoce AOM en propanoductos.
𝐂𝐀𝐄𝐏
Costo anual equivalente de la inversión en propanoductos.
𝐑𝐄𝐏
Rentabilidad anual del lleno de línea de propanoductos.
𝐃𝐮𝐜𝐭𝐨𝐬𝐏
𝐓𝐞𝐫𝐫𝐞𝐧𝐨𝐬𝐏
𝐃𝐃𝐀 𝐏
Gastos anuales de AOM correspondiente a propanoductos.
Gasto anuales de AOM correspondiente a terrenos.
Demanda anual, en kilogramos, de GLP por propanoductos.
Transporte de GLP por propanoductos
Parámetros de modelación:
Composición AOM
Media
Desvest
Desvest
histórica simulaciones
Demanda
0.0%
7.1%
7.1%
Misceláneos
0.0%
40.8%
0.0%
Personal
0.0%
38.6%
38.6%
Materiales
10%
Personal
12%
Edificios
5%
Miscelaneos
73%
Composición Demanda
Galán - Puerto
Salgar
24%
Materiales
0.0%
395.2%
0.0%
Edificios
0.0%
0.0%
0.0%
Poliuductos
62%
Propanoductos
38%
Puerto Salgar Mansilla
14%
Transporte de GLP por propanoductos
Parámetros de modelación: Aparición de una fuente
DDA de transporte afectada
Probabilidad que en el año t
aparezca una nueva fuente
En donde: 𝑷𝒓𝒐𝒃 𝑿 = 𝒕 = 𝒑 𝟏 − 𝒑
37.7%
𝒕−𝟏
𝑝 = 0.108
Impacto
95%
Periodos de caída de la demanda
1
Transporte de gas natural
Transporte de gas natural
Transporte de gas natural
Transporte de gas natural
Transporte de gas natural
Parámetros de modelación:
TInv(F) =
IE𝑡 + 𝑉𝑃 𝑃𝑁𝐼𝑡 + 𝐼𝐴𝐶𝑡 , 𝑇𝑘𝑐
∗ %𝐶𝐹
𝑉𝑃 𝐷𝐷𝐴 𝐶𝐴𝑃𝑡 , 𝑇𝑘𝑐 ∗ 365
TInv(V) =
IE𝑡 + 𝑉𝑃 𝑃𝑁𝐼𝑡 + 𝐼𝐴𝐶𝑡 , 𝑇𝑘𝑣
∗ %𝐶𝑉
𝑉𝑃 𝐷𝐷𝐴 𝑉𝑂𝐿𝑡 , 𝑇𝑘𝑣
TInv(F)
Cargo fijo de transporte que reconoce inversión.
TInv(V)
Cargo variable de transporte que reconoce inversión.
TAOM
Cargo de transporte que reconoce AOM.
IE𝑡
Inversión existente.
𝑉𝑃 𝑃𝑁𝐼𝑡 + 𝐼𝐴𝐶𝑡 , 𝑇𝑘𝑐
Valor presente del programa de nuevas inversiones y las inversiones en
aumento de capacidad, descontadas a la tasa 𝑇𝑘𝑐.
𝑉𝑃 𝑃𝑁𝐼𝑡 + 𝐼𝐴𝐶𝑡 , 𝑇𝑘𝑣
Valor presente del programa de nuevas inversiones y las inversiones en
aumento de capacidad, descontadas a la tasa 𝑇𝑘𝑣.
𝑉𝑃 𝐴𝑂𝑀𝑡 , 𝑇𝑘𝑐
Valor presente de los gastos de AOM descontados a la tasa 𝑇𝑘𝑐.
Transporte de gas natural
Parámetros de modelación:
TAOM =
𝑉𝑃 𝐴𝑂𝑀𝑡 , 𝑇𝑘𝑐
𝑉𝑃 𝐷𝐷𝐴 𝐶𝐴𝑃𝑡 , 𝑇𝑘𝑐 ∗ 𝑇𝑀𝑅 ∗ 365
𝑉𝑃 𝐷𝐷𝐴 𝐶𝐴𝑃𝑡 , 𝑇𝑘𝑐
Valor presente de la demanda de capacidad, expresada en Kpcd,
descontada a la tasa 𝑇𝑘𝑐.
𝑉𝑃 𝐷𝐷𝐴 𝑉𝑂𝐿𝑡 , 𝑇𝑘𝑣
Valor presente de la demanda de volumen, expresada en Kpc, descontada a
la tasa 𝑇𝑘𝑣.
𝑇𝑘𝑐
Tasa promedio de costo de capital remunerado por servicios de capacidad.
𝑇𝑘𝑣
Tasa promedio de costo de capital remunerado por servicios de volumen.
En donde 𝑇𝑘𝑣 = 𝑇𝑘𝑐 + 2.67%.
%𝐶𝐹
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%.
%𝐶𝑉
Porcentaje variable de una pareja de cargos fijo-variable. %𝐶𝑉 = 1 − %𝐶𝐹
𝑇𝑀𝑅
Tasa representativa del mercado.
Transporte de gas natural
Parámetros de modelación:
Desvest
Demanda de capacidad
5.1%
Demanda de volumen
4.0%
Misceláneos
Composición AOM
Edificios
2%
Materiales y
Equipos
41%
Miscelaneos
40%
13.9%
Personal
9.2%
Materiales y equipos
8.0%
Edificios
Personal
17%
34.3%
350.000.000
1.200.000
430.000
Vol Kpc
AOM millones de pesos
Cap Kpcd
300.000.000
1.100.000
410.000
250.000.000
1.000.000
390.000
200.000.000
900.000
370.000
800.000
350.000
150.000.000
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Transporte de gas natural
Parámetros de modelación:
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
Parámetros de modelación: Declinación de una fuente
Demanda de
capacidad
Año del posible pico de producción
Probabilidad para determinar el año de inicio en la
declinación de una fuente después del pico de producción
En donde: 𝑷𝒓𝒐𝒃 𝑿 = 𝒕 = 𝟏 𝒏
10
1
𝑛 = 0.045
Plazo de mitigación mediante contratos
11
Forma de caída de la demanda
Tasa anual de declinación
Exponencial
6%
Fuente: Sorrell
Fuente: Miller y Höök
Transporte de gas natural
Parámetros de modelación: Agotamiento súbito de una fuente
Demanda de capacidad
Demanda de Demanda de
volumen
capacidad
Probabilidad que en el año t se presente
el agotamiento súbito de una fuente
En donde: 𝑷𝒓𝒐𝒃 𝑿 = 𝒕 = 𝒑 𝟏 − 𝒑 𝒕−𝟏
𝑝 = 0.027
Promedio Simulación
Base
1
Impacto
12.5%
12.3%
Plazo de mitigación mediante contratos
0
11
Periodos de caída de la demanda
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Demanda de volumen
2
Promedio Simulación
Forma de caída de la demanda
Lineal
Base
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
Contenido
1. Metodología y cálculo
2. Preguntas
GRACIAS
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