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 www.creg.gov.co Tel (57)(1) 6032020