Manejo de la cartera de activos para el crecimiento

Manejo de la cartera de activos
para el crecimiento estratégico
Tom Adams
Jeff Lund
Kerr-McGee Oil and Gas Corp.
Houston, Texas, EUA
La industria del petróleo y el gas está poniendo más énfasis en las diversas prácti-
Jack A. Albers
Burlington Resources International
Houston, Texas
los mismos, es una herramienta que puede resultar de gran utilidad.
Michael Back
Jason McVean
Calgary, Alberta, Canadá
John I. Howell III
Portfolio Decisions, Inc.
Houston, Texas
Se agradece la colaboración en la preparación de este
artículo a Fiona Macmillan, Londres, Inglaterra; Graeme
Simpson, Gaffney, Cline and Associates, Guildford, Surrey,
Inglaterra, y Jim Thorson, Resource Solutions, Denver,
Colorado, EUA.
Capital Planning y Peep son marcas de Schlumberger.
TERAS es una marca de Landmark.
10
cas de manejo de activos que en la reducción de costos. La optimización de la cartera de activos, una manera rápida y eficaz de analizar y mejorar el valor general de
Los altibajos en el negocio de exploración y producción (E&P) se aceptan como hechos naturales
en una industria conocida por sus riesgos. Es difícil predecir cuán altos son los altos y cuán bajos
son los bajos, y cuándo ocurrirán, pero se reconoce la naturaleza cíclica de los mismos. Cuando
los tiempos son buenos, las compañías crecen,
invierten en iniciativas más riesgosas y reciben
utilidades si la bonanza dura lo suficiente. Cuando
el ciclo entra en su etapa baja, las compañías
efectúan desinversiones y aplican medidas para
disminuir los costos. Dado lo impredecible de
estos cambios, ¿cómo puede la industria del
petróleo planificar un crecimiento a largo plazo?
Muchas compañías de E&P han descubierto
el valor de manejar sus activos como un conjunto
mixto, o cartera, considerando la interdependencia de los proyectos y no las inversiones para
cada uno de los proyectos.1 La práctica común es
que la compañía primero clasifique los proyectos
por su valor actual neto (VAN) a una tasa de descuento determinada, o mediante alguna otra
medida de valor, y a continuación, inicie los proyectos que se ajusten a su presupuesto de inversiones, comenzando con el proyecto más
promisorio.2 Este método supone que los proyectos son independientes, o que no tienen factores
en común.
Oilfield Review
El enfoque de manejo de la cartera de activos
aprovecha el hecho de que todos los proyectos
interactúan entre sí, ya sea que comprendan
exploración, desarrollo, producción o adquisición.
Entre los elementos que enlazan un proyecto con
otro están las fluctuaciones del mercado, los
objetivos de rendimiento y el riesgo técnico.
Incluso, si no hay un vínculo técnico aparente
entre los proyectos, éstos interactúan en el sentido de que emprender un proyecto puede impedir que se comience otro, o que el éxito de un
proyecto puede hacer que otros proyectos sean
posibles. La perspectiva de la cartera de activos
les permite a los responsables de tomar las deci-
Primavera de 2001
siones dentro de la organización entender cómo
interactúan los proyectos para satisfacer requisitos comerciales equilibrados.
Se puede ver el manejo de la cartera de activos como un puente entre la visión de una compañía, o estrategia de negocios, y el conjunto de
proyectos que harán que dicha estrategia sea fructífera. La base para ello está conformada por la
estrategia y los parámetros de medición de la
empresa—los estándares de medición utilizados
para cuantificar la estrategia—junto con los objetivos a largo plazo para cada parámetro de medición. Por ejemplo, los resultados del actual
negocio base de la compañía se pueden comparar
1. Ball BC y Savage SL: "Holistic vs. Hole-istic E&P
Strategies," Journal of Petroleum Technology 51, no. 9
(Septiembre de 1999): 74, 76, 78, 80, 82, 84.
Howell JI III, Anderson RN, Boulanger A y Bents B:
"Managing E&P Assests from a Portfolio Perspective," Oil
& Gas Journal 96, no. 48 (Noviembre 30, 1998): 54-57.
Anderson RN, Amaefule J, Forrest M, Howell JI III,
Nelson HR Jr y Rumann HA: "Quantitative Tools Link
Portfolio Management with Use of Technology," Oil &
Gas Journal 96, no. 48 (Noviembre 30, 1998): 48-50, 53-54.
2. El valor actual neto representa la diferencia entre los
valores actuales de los egresos de fondos durante la
vida del proyecto y los valores actuales de los ingresos
de fondos, todos los cuales se descuentan a una tasa de
interés seleccionada.
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450
400
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Millones de $
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Millones de barriles por año
Ganancias
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Año
Millones de barriles de petróleo equivalente
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Año
> Parámetros o estándares de medición y objetivos estratégicos para una cartera genérica de activos de exploración y
producción (E&P). Los parámetros para este estudio son las ganancias, la producción, el flujo de fondos neto y las
reservas. Los niveles objetivo para tales parámetros se indican como barras verticales. El área sombreada de color púrpura representa el curso normal del negocio, o el nivel alcanzado por el negocio base, en un período de 14 años. La disparidad entre los resultados del negocio base y los objetivos muestra dónde el rendimiento de la compañía resulta insuficiente. (Adaptado de Howell et al., referencia 1.)
con parámetros de medición de los objetivos tales
como las utilidades, el flujo de fondos neto, la producción y las reservas (arriba).3 Las diferencias
entre los resultados del negocio base y los objetivos, revelan problemas potenciales en el rendimiento del negocio, los que se deben corregir para
cumplir con los objetivos buscados. Sin embargo,
no es tarea fácil optimizar un conjunto de activos
y al mismo tiempo satisfacer múltiples parámetros
de medición que compiten entre sí.
El siguiente elemento estructural del puente
es la selección de los activos que se deben pretender, adquirir, abandonar y reconfigurar de
modo tal que la cartera cumpla con los objetivos
estratégicos (página siguiente, arriba). Los excedentes del flujo de fondos, por ejemplo, se pueden invertir para hacer que las reservas, la
producción y las utilidades se acerquen a los
niveles objetivo. Sin embargo, es improbable que
la selección de un proyecto aislado lleve los
resultados del negocio base a los niveles objetivo. Se debe seleccionar un subconjunto de proyectos de lo que es en general una variedad
mucho mayor de posibles proyectos. Los proyec-
12
tos potenciales pueden incluir oportunidades de
exploración, activos actuales en desarrollo y/o en
producción, y propiedad total o parcial de nuevas
adquisiciones, fusiones e intercambios. A
medida que aumentan las oportunidades de proyectos, los planificadores corporativos o financieros se enfrentan a la tarea cada vez más difícil de
escoger los proyectos que mejor satisfagan los
objetivos de la compañía.
Este artículo describe algunas de las técnicas
disponibles para analizar y optimizar las carteras
de activos, incluidos los programas de computación y servicios de consultoría que ayudan a clasificar las inversiones, seleccionar los proyectos
y predecir la probabilidad de éxito de la cartera.
Estas técnicas pueden utilizarse en múltiples
niveles por los encargados de tomar decisiones:
al nivel más alto, para desarrollar una estrategia
de negocios; a un segundo nivel, para evaluar
oportunidades de inversión, y a nivel de proyecto,
para apoyar negocios en curso. En primer lugar,
vemos cómo un método denominado análisis de
la frontera de eficiencia, diseñado para analizar
carteras de inversiones financieras, es adaptado
a los problemas de la industria del petróleo.
Luego, presentamos estudios de casos que
muestran la manera en que dos compañías petroleras comienzan a aplicar estos métodos de optimización para el manejo de la cartera de activos.
En la frontera de las carteras eficientes
El análisis de la frontera de eficiencia considera
el equilibrio entre el valor y el riesgo en la selección de carteras óptimas. La teoría de la frontera
de eficiencia se desarrolló originalmente hace
unos 50 años para analizar las carteras de valores, pero difiere en algunos aspectos cuando se
aplica a las carteras de la industria petrolera.4 La
idea original señala que una cartera puede tener
un valor mayor o menor que la suma de los proyectos que la componen y que no hay una cartera
que sea la mejor, sino una familia de carteras
óptimas que logran un equilibrio entre el valor y
el riesgo. Estos principios constituyen la base de
la teoría de la frontera de eficiencia en lo que se
refiere al campo petrolero.
Oilfield Review
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Millones de barriles por año
Ganancias
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Producción
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Millones de barriles de petróleo equivalente
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Reservas
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Año
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> Perspectiva de la cartera. La línea rosa muestra una solución de cartera optimizada que cumple con los objetivos
estratégicos, cerrando las brechas dejadas por el negocio base. (Adaptado de Howell et al., referencia 1.)
3. El negocio base es el curso del negocio si los proyectos
actuales se continúan, pero no se emprenden nuevos
proyectos.
4. McVean JR: "The Significance of Risk Definition of
Portfolio Selection," artículo de la SPE 62966, presentado
en la Conferencia Técnica y Exhibición Anual de la SPE
del año 2000, Dallas, Texas, EUA, Octubre 1-4, 2000.
5. Markowitz H: "Portfolio Selection: Efficient Diversification
of Investments," 2a. edición Oxford, Inglaterra: Blackwell
Publishing Co., 1991.
Bailey W. Couët B, Lamb F, Simpson G y Rose P:
"Riesgos medidos," Oilfield Review 12, no. 3, (Invierno de
2001): 22-37.
Primavera de 2001
n
Fro
ia
enc
fici
e
e
ad
ter
E
Valor
C
B
A
D
e
de
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e
t
on
a
enci
fici
Fr
Valor
Se dice que una cartera es eficiente si no hay
otra cartera que tenga mayor valor, teniendo un
riesgo igual o menor, y si no existe otra cartera con
mayor valor a igual o menor riesgo, y si no existe
otra, que tenga menor riesgo a igual o mayor valor
(derecha).5 A los efectos de este ejemplo, el valor
se define como el valor actual neto promedio de la
cartera, y el riesgo se define como la desviación
semiestándar del valor posible de la cartera. La
desviación semiestándar es una medida estadística de la distribución de los valores posibles que
puede tener una cartera, dado que el valor de la
Riesgo
Riesgo
> Teoría de la frontera de eficiencia. Las carteras de la industria del petróleo y el gas, representadas en función del riesgo y el valor, delinean la frontera de eficiencia. Una cartera es eficiente si ninguna otra cartera tiene
mayor valor por el mismo o menor riesgo, y si ninguna otra cartera tiene
menor riesgo por el mismo o mayor valor. Las carteras B, C, D, E y todos los
puntos azules son eficientes, mientras que la cartera A y los demás puntos
rosa no lo son. En la industria de las inversiones en valores, para la cual se
desarrolló la teoría de la frontera de eficiencia, la frontera de eficiencia es
una línea continua (inserto). (Adaptado de McVean, referencia 4.)
13
µ
σ 1/2
σ
0.09
125
0.08
0.06
0.05
75
0.04
50
Probabilidad
0.07
100
Frecuencia
utilizan los métodos de Monte Carlo para modelar
la incertidumbre inherente en cada uno de estos
proyectos. Si se requiere, en esta etapa se puede
establecer una correlación entre proyectos; como,
por ejemplo, el precio.
En el segundo paso, las estrategia de negocios se define en términos de requisitos económicos, estratégicos y físicos de la cartera. Las
limitaciones se pueden definir en términos de
costo máximo de capital, producción mínima,
mínimo incremento de las reservas, o cualquier
otro parámetro de medición estratégico, y se
pueden fijar por uno o más años de la vida de la
cartera. Otros factores, tales como la disponibilidad de equipos de perforación, la distribución
geográfica de los activos en la estrategia corporativa y las obligaciones contractuales, pueden
incluirse como limitaciones.
El tercer paso combina grupos de proyectos
para crear carteras, y luego compara y analiza los
resultados. Las carteras se pueden crear en forma
manual o mediante una serie de técnicas automáticas. Uno de estos métodos es el generador
aleatorio de carteras, que crea una selección de
carteras que satisface la estrategia de negocios.
También se pueden buscar mejores carteras
mediante la utilización de optimizadores más
0.10
150
0.03
0.02
25
0.01
0
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-2
0
2
4
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8
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20
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24
26
28
VAN, en miles de $
> Desviaciones estándar (s) y semiestándar (s1/2) de una cartera cuyo perfil de riesgo es típico. Para
una distribución de probabilidades como ésta, que se distribuye asimétricamente alrededor de la
mediana (m ), la desviación semiestándar es notablemente menor que la desviación estándar.
cartera es incierto. Se calcula de la misma manera
que la desviación estándar, pero sólo se utilizan
valores menores que la media (arriba).
En un diagrama de valor versus riesgo, el
límite superior del grupo de carteras se aproxima
a la frontera de eficiencia. En la industria de inversiones financieras, donde cada inversión puede
representar partes infinitesimalmente pequeñas
de un proyecto, la frontera de eficiencia se representa con una línea continua. En el caso de los
activos petroleros, los proyectos por lo general se
realizan o no se realizan y, en consecuencia, el
área definida por el valor y el riesgo es un conjunto de puntos, en lugar de un espacio continuo.
La frontera de eficiencia en sí se representa como
un conjunto de carteras, y no como una línea. En
este ejemplo, las carteras B, C y D son relativamente eficientes (están en o cerca de la frontera),
mientras que la cartera A podría ser más eficiente
mediante la reducción de su riesgo o el aumento
de su valor, o ambos.
400
>
Efecto de diferentes definiciones de
riesgo en el análisis de la frontera de eficiencia. La gráfica izquierda utiliza la
definición de riesgo común para las actividades de E&P; la desviación semiestándar del valor actual neto (VAN). Las
carteras eficientes son puntos azules, y
están indicadas como EP01 a EP56,
comenzando desde abajo. A la derecha
se grafican las mismas carteras, pero la
definición de riesgo es la probabilidad
de superar el límite de erogaciones de
capital durante el primer año de vida de
la cartera. Algunas carteras que eran
atractivas bajo las definiciones originales lo fueron menos a la luz de las nuevas definiciones, y viceversa. Las carteras que antes eran eficientes se indican
nuevamente como puntos azules. (Adaptado de McVean, referencia 4.)
14
Varias compañías y consultores han desarrollado paquetes de software para calcular y presentar los análisis de la frontera de eficiencia,
específicamente para carteras de activos de E&P.
Entre ellos se incluyen el paquete Perspectives de
Portfolio Decisions, Inc. (PDI), el software Capital
Planning de Merak, una compañía de
Schlumberger, y el módulo Portfolio del software
TERAS de Landmark.6 Merak y PDI han desarrollado una asociación comercial que combina los
servicios de consultoría de PDI y la funcionalidad
del paquete Perspectives con el software Capital
Planning de Merak, para crear un proceso más
avanzado de manejo de carteras.
En el paquete de software de Merak, el análisis de carteras en el dominio definido por el valor y
el riesgo sigue tres pasos: primero, se debe reunir
y evaluar el conjunto de proyectos que podrían
incluirse en una cartera. Las evaluaciones económicas se realizan con el software Peep de Merak,
un programa que puede realizar cálculos económicos para regímenes fiscales de todo el mundo. Se
EP47
VAN promedio, en miles de $
380
6. Para obtener una lista de proveedores de software y
servicios en el manejo de la decisión, el riesgo y la cartera, véase: Thorson J: "Opportunity Management
Resources," Exploration Business Journal 4, no. 3
(Tercer trimestre de 2000): 14-15.
7. Se puede considerar un algoritmo genético como un programa de búsqueda aleatoria guiado. Para conocer más
acerca de su uso en optimización de cartera, véase:
Fichter DP: "Application of Genetic Algorithms in Portfolio
Optimization for the Oil and Gas Industry," artículo de la
SPE 62970, presentado en la Conferencia Técnica y
Exhibición Anual de la SPE del año 2000, Dallas, Texas,
EUA, Octubre 1-4, 2000.
8. McVean, referencia 4.
9. Albers JA y Howell JI III: "Portfolio Balancing to Achieve
Long Term Strategic Goals," artículo presentado en el
Simposio Internacional Euroforum para el Manejo
Estratégico de Carteras de E&P de la Industria del
Petróleo y el Gas, Londres, Inglaterra, Marzo 22-23, 1999.
EP54 EP56
EP50 EP55
P13
P12
EP40
EP35
P11
EP30
360
P10
EP27
340
EP24
320
EP23
EP21
EP19
300
280 EP13 EP14
EP12
EP15
EP05
260
EP01
160
170
180
190
200
210
Desviación semiestándar del VAN
220
230
0
0.5
0.10
0.15
0.20
0.25
0.30
0.35
0.40 0.45 0.50
Probabilidad de inversión de capital que supere los $200,000,000
Oilfield Review
inteligentes. Por ejemplo, la programación
lineal—presente en el software Perspectives de
PDI y TERAS de Landmark—se puede utilizar
cuando la descripción del problema y sus limitaciones son lineales. La programación lineal proporciona soluciones optimizadas para una amplia
gama de problemas de negocios. Sin embargo,
para algunos problemas se requieren largos tiempos para hallar su solución y pueden generar
resultados menos que óptimos cuando se abordan con la programación lineal.
Otro optimizador, conocido como algoritmo
genético, tiene la capacidad de manejar problemas altamente no lineales.7 Debido a su robustez,
puede utilizarse para maximizar el valor o minimizar el riesgo en los casos en que el valor y el
riesgo se pueden definir de maneras prácticamente ilimitadas. Con estos métodos, es posible
examinar y ordenar miles de proyectos para compilar carteras candidatas.
Todas estas carteras, independientemente del
método con que se generen, se pueden comprar y
examinar de varias maneras. El software Capital
Planning ofrece herramientas gráficas, tabulares
y de manejo de datos para el examen y la comparación de carteras. Algunos analistas prefieren
los diagramas de frontera de eficiencia para evaluar carteras, mientras que otros ponen énfasis
en las probabilidades de cumplir los parámetros
de medición de los objetivos. Todas ellas son
herramientas útiles para explorar las fortalezas y
debilidades de las diferentes carteras.
La eficiencia de una cartera seleccionada, o su
posición en una gráfica de riesgo versus valor, depende de las definiciones de riesgo y valor.8 En la
industria de E&P, a menudo se define el valor como el VAN promedio a una tasa de descuento específica y se considera que el riesgo es la
desviación semiestándar del VAN, que representa
sólo la parte inferior de la variación del VAN, o sólo los resultados inferiores a la media. Un conjunto
de carteras puede tener una apariencia completamente diferente si se representa gráficamente utilizando distintas definiciones de riesgo y valor
(página anterior, abajo). En este ejemplo, un diagrama utiliza la definición de riesgo común de E&P,
y el otro cuantifica el riesgo como la probabilidad
de superar el límite de erogaciones de capital
durante el primer año de vida de la cartera. Debido
a que el costo de cada proyecto es incierto, existe
la posibilidad de no cumplir esta limitación al gastar en exceso en el primer año. Bajo esta definición
de riesgo, algunas carteras que antes parecían inadecuadas ahora parecen atractivas, y viceversa.
La selección de una cartera óptima depende en
gran medida de la definición de riesgo que se adopte. En consecuencia, es importante estudiar varias
definiciones de riesgo para comprender mejor la calidad de una cartera y, en definitiva, tomar decisiones acertadas acerca de qué proyectos emprender.
Avance hacia el manejo de carteras
En 1999, Burlington Resources International (BRI),
la división internacional de Burlington Resources,
comenzó a utilizar el enfoque del manejo de carteras para evaluar tanto los activos existentes como
las nuevas oportunidades. Después de una exitosa
implementación en la división internacional, las
modernas técnicas de manejo de carteras se están
aplicando hoy en toda la organización. Tradicionalmente, quienes tomaban las decisiones en esta
industria habrían basado las decisiones de evaluación de oportunidades en la intuición y la experiencia. Pero, estos elementos son subjetivos y
pueden dar origen a decisiones diferentes por
parte de distintos encargados de tomar decisio-
1200
600
400
200
Millones de $
800
Capital
Flujo de fondos neto
1000
Millones de $
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350
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Producción
Millones de $
200
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50
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Gastos de exploración
250
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Año
300
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Millones de barriles de
petróleo equivalente
Millones de $
400
1200
Ingresos netos
1000
Millones de barriles por año
nes. Bajo el nuevo enfoque, los proyectos se evalúan sobre la base de la información cuantitativa
en términos de su aporte a la estrategia a largo
plazo de la compañía y a cómo interactúan con
otros proyectos de la cartera.9
En BRI, el modelo de cartera se utiliza de
diversas maneras para identificar cómo y por qué
una oportunidad en particular puede resultar conveniente para la cartera. Se analizan las fronteras
de eficiencia de la cartera con y sin la nueva oportunidad para comprender su efecto en el valor
total de la cartera, el que puede ser mayor que el
VAN de la oportunidad sola. Se revisa el resultado
de la cartera para determinar por qué la nueva
oportunidad puede ser valiosa para la nueva
estrategia e identificar los riesgos potenciales. Se
estudian los niveles de confianza en el cumplimiento de las metas estratégicas con y sin la
oportunidad, para evaluar la manera en que el
nuevo proyecto afecta la probabilidad de cumplir
dichos objetivos. Luego, se caracteriza la oportunidad para el encargado de tomar la decisión, en
términos de su efecto en la rentabilidad comercial
total de la cartera.
Un ejemplo de la manera en que Burlington
Resources ha utilizado las herramientas de manejo
de carteras proviene de la evaluación de una decisión específica para adquirir un proyecto de producción. Como punto de partida, se analiza una
cartera original y optimizada de $5500 millones,
utilizando múltiples criterios. Luego, se agregan
datos económicos para el nuevo proyecto y se
repite el análisis.
El análisis inicial compara objetivos, valores
del negocio base y valores de la cartera para seis
parámetros de medición: ingresos netos, flujo de
fondos neto, capital, producción, gastos de exploración y reservas de petróleo (abajo). Varios de
4000
Reservas
3000
2000
1000
0
1999
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Año
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2013
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2011 2013
Año
> Comparación de parámetros de medición y objetivos para una cartera de $5500 millones de Burlington Resources International (BRI). El negocio base (sombreado púrpura) cumple o supera sólo algunos de los objetivos (barras verticales); por ejemplo, los ingresos netos y el flujo de fondos neto para los años 2002
al 2005. Mediante la inclusión de otros activos y actividades, se puede crear una cartera optimizada (línea rosa) que cumpla muchos más de los objetivos.
Primavera de 2001
15
Frontera de eficiencia
1200
1000
1000
Riesgo, Millones de $
Riesgo, Millones de $
Frontera de eficiencia
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800
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3500
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5500
800
600
400
200
0
3000
6000
3500
4000
1.0
0.8
Ingresos netos
0.2
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0.4
Flujo de fondos netos
0.2
0
1999 2001
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2005
2007
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0
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0.4
2003
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0
1999 2001
2013
Producción
0.2
0.6
0.4
0.2
2005
2007
Año
2009
2011
2013
Probabilidad
1.0
0.8
Probabilidad
1.0
2003
2005
0
1999 2001
Gastos de exploración
2003
2005
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Año
2007
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2013
2009
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2013
Año
0.8
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2003
Año
1.0
0.4
Capital
0.6
0.8
0.6
6000
0.2
Año
Probabilidad
Probabilidad
1.0
0.8
0.4
5500
del año 2006. Estos diagramas ayudan a quienes
toman las decisiones a comprender el efecto de
las incertidumbres del proyecto a nivel de cartera
y se pueden comparar con los resultados que
incluyen el nuevo proyecto en consideración.
Al agregarse al grupo de proyectos disponibles, el proyecto de adquisición-producción no pudo ser seleccionado para su inclusión en la cartera,
ya que las pruebas iniciales mostraron que violaba
la limitación sobre el capital para los primeros dos
años. Después del análisis con el encargado de
tomar la decisión y su aprobación, dicha limitación
se flexibilizó y el proyecto se agregó al grupo.
Las fronteras de eficiencia de las carteras que
incluyen y excluyen el nuevo proyecto, muestran,
sin lugar a dudas, que el nuevo proyecto agrega
valor (arriba a la derecha). La nueva frontera de
eficiencia se desplaza hacia abajo y hacia la dere-
1.0
Probabilidad
Probabilidad
tiene el mismo tipo de información que en las
fronteras de eficiencia anteriores, pero se transpone en forma simple (los paquetes de software
difieren en su estilo de presentación). La cartera
de $5500 millones se seleccionó como la cartera
de prueba original, debido a que tiene el máximo
valor para el nivel de riesgo que se puede tolerar.
Con la información de la incertidumbre suministrada por los especialistas técnicos, se analizó
la cartera original para determinar la probabilidad de cumplir cada objetivo de rendimiento
durante un período de 14 años (abajo). La cartera
tenía una baja probabilidad de cumplir los objetivos de flujo de fondos neto, producción e ingresos netos a corto plazo. Tampoco era muy
probable que cumpliera los objetivos de capital
entre el año 2002 y el 2010, y la probabilidad de
cumplir el objetivo de reservas disminuye a partir
0.8
0.6
5000
> Comparación de las fronteras de eficiencia con y sin el
nuevo proyecto de producción-adquisición. La frontera de
eficiencia de las carteras que incluyen el nuevo proyecto
(curva rosa) se desplaza hacia un valor más alto por el
mismo riesgo, en relación con la frontera de eficiencia de
carteras que no contienen el nuevo proyecto (curva negra).
> Frontera de eficiencia para el conjunto de carteras de Burlington Resources International (BRI). El trazado tiene una
forma diferente que el de las fronteras de eficiencia mostradas
anteriormente, debido a que los ejes están intercambiados. La
curva representa la familia de soluciones de mínimo riesgo y
máximo valor que cumplen los mismos requisitos de rendimiento. La cartera de $5500 millones tiene el valor más alto que
se puede alcanzar antes de que el componente de riesgo
aumente significativamente y se vuelva demasiado elevado.
estos objetivos se aplicaron como limitaciones a la
solución de la cartera. Por ejemplo, los objetivos
de ingresos netos y el flujo de fondos neto para los
años 2000 y 2001 fueron limitaciones y, por lo
tanto, obligaron a que la solución fuera exactamente igual a estos valores. De manera similar, el
gasto de exploración para el año 2005 y los objetivos de capital desde el año 2001 al 2004 coincidieron exactamente.
La cartera original optimizada es sólo una de
un conjunto de soluciones optimizadas que se
pueden crear utilizando el conjunto inicial de proyectos. Una frontera de eficiencia indica el conjunto de soluciones de carteras que cumplen los
mismos parámetros de medición de rendimiento,
pero tienen diferentes valores y riesgos (arriba a
la izquierda). Este diagrama, que indica el riesgo
en el eje vertical y el valor en el horizontal, con-
4500
Valor, Millones de $
Valor, Millones de $
2009
0.6
Reservas
0.4
0.2
2011
2013
0
1999 2001
2003
2005
2007
Año
> Probabilidad de cumplir o superar seis objetivos por la cartera optimizada. La cartera tiene una baja probabilidad de cumplir los objetivos de
ingresos netos, flujo de fondos neto y producción para el primer año o en el corto plazo. También tiene bajas posibilidades de cumplir el objetivo
de capital después de los dos primeros años y una probabilidad decreciente de cumplir el objetivo de reservas en el largo plazo.
16
Oilfield Review
1000
Ingresos netos
800
600
400
200
400
Flujo de fondos neto
800
600
400
200
0
2005
2008
2011 2013
200
100
0
1999
2002
2005
Año
2011
350
300
Millones de $
Producción
200
150
100
50
0
2002
2005
2002
2005
2008
2011
2013
2011
2013
4000
Gastos de exploración
250
200
150
100
2011 2013
2008
Año
50
0
1999
1999
2013
Año
300
250
2008
Millones de barriles de
petróleo equivalente
2002
Capital
300
0
1999
Millones de barriles por año
Millones de $
1200
1000
Millones de $
Millones de $
1200
1999
2002
2005
Año
2008
2011
Reservas
3000
2000
1000
0
1999
2013
2002
2005
Año
2008
Año
> Rendimiento de la cartera sin el nuevo proyecto. En ausencia del proyecto de producción-adquisición, en muchos casos la cartera no cumple
los objetivos. Por ejemplo, los ingresos netos en el año 2005 y el flujo de fondos neto en el año 2002 están debajo de los niveles objetivo. La limitación de capital para los primeros años del proyecto había sido flexibilizada.
la cartera y cuantifica la diferencia de rendimiento acumulado que aporta el nuevo proyecto.
Para comprender por qué este proyecto es
valioso para la estrategia, se puede analizar la
cartera recientemente optimizada sin el proyecto
adquisición-producción (arriba). Sin éste, la cartera no cumple con los objetivos de ingresos
netos en el año 2005, ni con el flujo de fondos
neto en el año 2002, ni con la producción y las
reservas en el año 1999. Estas contribuciones
fundamentales se pueden atribuir directamente
al nuevo proyecto, y muestran en qué punto agregan un valor único a la cartera.
El valor se define también comparando las
probabilidades de éxito de las carteras nuevas y
originales (abajo). Son claros los notables mejo-
1.0
0.8
0.8
0.6
0.4
Ingresos netos
0.2
2003
2005
2007
2009
2011
0.6
0.4
Flujo de fondos neto
0.2
0
1999 2001
2013
Probabilidad
1.0
0.8
0
1999 2001
0.6
0.4
0.2
2005
2007
2009
2011
2013
1999 2001
0.6
Producción
0.2
2005
2007
Año
2009
2011
2013
Probabilidad
1.0
0.8
Probabilidad
1.0
0.8
2003
2005
0.6
0.4
0.2
0
1999 2001
2007
2009
2011
2013
2009
2011
2013
Año
0.8
0
1999 2001
2003
Año
1.0
0.4
Capital
0
2003
Año
Probabilidad
ramientos en las probabilidades de cumplir los
objetivos de flujo de fondos neto, producción e
ingresos netos a corto plazo. Sin embargo, los
mejoramientos se ven contrarrestados por una
reducción marginal en la probabilidad de cumplir
el objetivo de reservas a largo plazo y el objetivo
de capital a corto plazo. Esto no debe sorprender
si se considera que dicha limitación se había
flexibilizado anteriormente.
Con estas técnicas de optimización de carteras, las incertidumbres en la información técnica
se pueden traducir en oportunidades de éxito.
Quienes toman las decisiones pueden cuantificar
el valor de cada proyecto en términos de su contribución al rendimiento total del negocio y su
interacción con otros proyectos.
1.0
Probabilidad
Probabilidad
cha en el dominio definido por el riesgo y el valor.
Para el mismo valor, una cartera del nuevo grupo
tiene menor riesgo y, para el mismo riesgo, tiene
más valor. El aumento del valor a un riesgo constante no es el mismo para todas las carteras.
Para las carteras de bajo riesgo y bajo valor—por
ejemplo, un nivel de riesgo de 480—el aumento
en la cartera es de cerca de $1500 millones, si se
incluye el nuevo proyecto. Para la cartera de
mayor riesgo y mayor valor; la de $5500 millones,
el valor agregado es de $250 millones.
Este ejemplo demuestra la diferencia entre el
valor de la cartera y el VAN de un proyecto. El
valor actual neto de un proyecto es constante y
mide las propiedades del proyecto solo. El valor
de la cartera de un proyecto varía en función de
Gastos de exploración
0.6
Reservas
0.4
0.2
0
2003
2005
2007
Año
2009
2011
2013
1999 2001
2003
2005
2007
Año
> Mayores probabilidades de que la nueva cartera cumpla los objetivos. En algunos años, las mejoras son pequeñas pero en general la nueva
cartera (línea rosa) tiene mayores probabilidades de cumplir los objetivos que la cartera original (línea azul). Específicamente, es más probable
que la nueva cartera cumpla los objetivos a corto plazo para ingresos netos, flujo de fondos neto y producción. Las probabilidades de cumplir los
objetivos a largo plazo para reservas y producción son marginalmente menores.
Primavera de 2001
17
Millones de barriles de petróleo equivalente por día
Estrategia del caso base antes de la optimización
Producción base
Desarrollo identificado
Exploración
Oportunidades comerciales
1991
1993
1995
1997
1999
2001
2003
2005
2007
Año
> Proyección de producción de petróleo y gas de Kerr-McGee antes de la optimización de
la cartera, que indica la producción base (rosa), desarrollo identificado (azul oscuro), exploración (celeste) y oportunidades comerciales (amarillo). Los volúmenes de producción
aumentan levemente desde el año 1999 hasta el 2007.
10. Adams T: "Using Portfolio Models to Optimise and
Communicate Strategy and Achieve Goals," artículo presentado en la Convención de Sociedades Geológicas de
la Asociación de las Costas del Golfo, Houston, Texas,
EUA, Octubre 26, 2000.
11. Hapeslagh PL: "Portfolio Planning: Uses and Limits,"
Harvard Business Review (Enero-Febrero 1982): 58-73.
18
renciales de rendimiento externos. El reto de
Kerr-McGee era el mismo que enfrentan todas
las compañías de petróleo y gas: generar un crecimiento controlado en una industria que se
caracteriza por el agotamiento de los recursos.
Un ejemplo representativo de cartera de E&P
ilustra la metodología de modelado de cartera
adoptada por Kerr-McGee. Entre los elementos
Estrategia optimizada
Millones de barriles de petróleo equivalente por día
Una estrategia de crecimiento
El enfoque de manejo de la cartera está ayudando a los gerentes de Kerr-McGee Oil & Gas
Corporation a probar y perfeccionar las estrategias para luego difundirlas dentro de su organización. La perspectiva de la cartera establece
una relación fundamental entre las opciones de
estrategia e inversión para los equipos que se
rigen por la idea del éxito definida por los altos
niveles de gerencia, y producen resultados que
sistemáticamente hacen que Kerr-McGee esté en
el cuartil superior entre compañías similares.
En 1997, Kerr-McGee comenzó un proceso
interno de estudiar las mejores prácticas de
compañías similares, y los altos niveles de
gerencia se propusieron estar dentro del cuartil
superior en la clasificación de las compañías de
petróleo y gas independientes.10 Para alcanzar
dicho objetivo, Kerr-McGee consideró todas las
opciones de inversión de valor agregado dentro
de sus dos negocios principales: el segmento de
E&P de petróleo y gas, y la producción y comercialización de productos químicos de dióxido de
titanio. También explotaron su experiencia en
aguas profundas, optimizaron la totalidad de los
activos existentes, e implementaron un esquema
de incentivos por rendimiento basados en refe-
que componen los modelos económicos típicos
de una compañía para proyectos disponibles, se
incluyen las propiedades comprobadas del petróleo y el gas, los proyectos de explotación y exploración, y las oportunidades comerciales. Una
muestra de una proyección genérica de la producción de petróleo y gas a partir de cuatro tipos
de activos—producción base, desarrollo identificado, exploración y oportunidades comerciales—indica un leve aumento en la producción
durante un período de ocho años (arriba). La comparación de los objetivos de producción para
dicho período que tienen la posibilidad de lograr
dichos objetivos—90% de probabilidad,
mediana y 10% de probabilidad—demostró que
no era probable que se cumplieran los objetivos
de producción con la combinación de activos
existentes en ese momento (página siguiente,
arriba a la izquierda).
El modificar la combinación de exploración,
oportunidades comerciales y otros proyectos
puede ayudar a identificar una estrategia optimizada (abajo). En este ejemplo, la nueva combinación de activos contiene un mayor equilibrio entre
las oportunidades de bajo riesgo y alta certeza,
con los proyectos de mayor riesgo y menor certeza. Esto da una proyección de la producción que
aumenta de manera significativa hasta el año
2007, cumpliéndose los objetivos a corto y largo
plazo y a la vez agregando un valor significativo a
la cartera. También aumenta la probabilidad de
lograr el objetivo de producción, así como otros
Producción base
Desarrollo identificado
Exploración
Oportunidades comerciales
1991
1993
1995
1997
1999
2001
2003
2005
2007
Año
> Una nueva combinación de activos para una estrategia optimizada. La inclusión de un mejor
equilibrio entre la exploración y las oportunidades comerciales de menor y mayor riesgo permite una proyección de producción que aumenta de manera significativa a lo largo del período
de ocho años (1999 a 2007).
Oilfield Review
Base típica antes de la optimización
Estrategia optimizada
10% de probabilidad
Mediana
90% de probabilidad
1999
2000
2001
10% de probabilidad
Mediana
90% de probabilidad
2002
2003
2004
2005
2006
2007
1999
2000
2001
Año
Primavera de 2001
2003
2004
2005
2006
2007
Año
> Objetivos de producción (barras verticales) y tres curvas que muestran las
probabilidades de alcanzar tales objetivos con la cartera original. La curva
del 90% de probabilidad cae muy por debajo de los objetivos, y las curvas de
la mediana y del 10% también quedan por debajo de los objetivos. La probabilidad de cumplir los objetivos es menor al 10%.
parámetros de producción (arriba a la derecha).
Los objetivos corresponden a los parámetros de
medición utilizados para definir el éxito; en este
caso, el rendimiento del cuartil superior.
Además de proporcionar una herramienta útil
para probar varias metas y objetivos en cuanto a
su factibilidad de generar resultados aceptables,
estos diagramas son una excelente manera de
comunicar los cambios requeridos, tanto al
presidente del directorio y los principales ejecutivos de la empresa, como a los vicepresidentes
regionales y al personal de soporte. El concepto
de modelado de cartera ayuda a cuantificar muchas preguntas que se deben responder al determinar la dirección estratégica y las metas de una
organización: ¿Es factible la estrategia? ¿Qué
probabilidades de éxito tiene la estrategia?
¿Cuán sensible es la estrategia a las variaciones
de precios o a eventos políticos? ¿Qué metas son
problemáticas? ¿Qué otras alternativas estratégicas existen?
En Kerr-McGee, la estrategia actúa como una
brújula, o dirección general, que la compañía puede seguir y sirve como punto para asegurarse de
que los resultados se dirijan hacia el cuartil superior. El método de manejo de la cartera sigue siendo una valiosa herramienta después de fijadas las
metas y objetivos, puesto que las variables internas y externas cambian, y surgen nuevas
oportunidades. El concepto de modelado de cartera también constituye un excelente mecanismo
para investigar las opciones de inversión, determinar ventajas comparativas entre las distintas
2002
> Objetivos de producción (barras verticales) y tres curvas que muestran las probabilidades de alcanzar tales objetivos con la cartera optimizada. Hay altas probabilidades de que la nueva cartera cumpla los objetivos de producción y existe cierta posibilidad de superar los objetivos.
oportunidades, y ayudar a los gerentes a tomar
mejores decisiones de negocios que agregan valor
a la cartera con un nivel de riesgo aceptable. Si
bien el concepto de modelado de cartera no da "la"
respuesta, sí agrega disciplina al proceso de toma
de decisiones.
La visión de la cartera
El manejo de la cartera ofrece una metodología
para que quienes toman las decisiones evalúen
las carteras de activos y las probabilidades de
cumplir los objetivos, y cerrar la brecha entre los
objetivos y los resultados que se pueden obtener
bajo la estrategia actual. Muchas industrias ya
utilizan estos métodos para lograr sus metas de
crecimiento a largo plazo. Los resultados de un
estudio realizado hace 20 años indican que varias
industrias impulsadas por los procesos, tales
como la industria química, de alimentos y de
fabricación de papel, así como la industrialización
del petróleo, ya tenían años de experiencia con la
perspectiva de la cartera.11 Hoy, 20 años después,
la industria de exploración y producción del petróleo finalmente puede aprovechar el método, gracias a las mejores herramientas de análisis y al
incremento del poder de cálculo.
El mismo estudio determinó que cuando las
compañías adoptaban un enfoque de cartera, su
punto de enfoque cambiaba del corto al largo
plazo. En lugar de colocar los objetivos de ganancias del año siguiente como los más importantes
del proceso de planificación, las prioridades fueron para los objetivos de ganancias a largo plazo.
Algunas compañías llegan rápidamente a la
etapa de manejo de la cartera—en unos tres
años—mientras que otras requieren más
tiempo. En todos los casos, un fuerte compromiso de los altos niveles de gerencia es clave
para una rápida implementación, y el éxito se
basa en el manejo de los problemas administrativos y organizacionales relacionados con el
enfoque de manejo de la cartera.
El éxito también requiere que la elegante teoría de manejo de la cartera se adapte a la compleja realidad del negocio de E&P. Varias
herramientas de optimización computacional,
tales como el software Capital Planning de
Merak, les permiten a quienes toman las decisiones centrarse en los aspectos que ayudan a equilibrar los resultados del negocio y manejar las
diversas oportunidades.
Mediante la utilización de técnicas tan sofisticadas como las que se encuentran en
otras áreas de E&P, tales como los paquetes
de modelado y simulación de yacimientos,
estas técnicas ayudan a simplificar los problemas complejos, haciendo que se puedan
manejar y analizar de manera coherente y
lógica.
—LS
19