Modelos de Demanda de Líneas y Tráfico
Proceso Tarifario 2004-2009
Noviembre 2003
TEMARIO
• Modelos de Demanda de Líneas y Tráficos
MCG Consultores
• Líneas y Tráfico de la Empresa Eficiente
Modelo de Proyección de Líneas de Mercado
Contenido
• Marco Conceptual
• Estimación de Demanda por Líneas de
Mercado y Proyección
• Estimación de Demanda por Tráfico de
Telefónica CTC y Proyección
• Conclusiones del Estudio de Demanda
Marco Conceptual
( ), ,U u qc zd d=
( )r wq pc Md + + =
Max
Sujeto ac
q
u pu w
=
( ) ( )
*
*
0
, , , , , , ,q
s s p z M r w g q p z M r dq wq= = - -ò
Excedente del Consumidor:
1 si 0
0 si 0
s r
s rd
ì - ³ïïï= íï - <ïïî
Costos versus Beneficios
Marco Conceptual
[ ] [ ] [ ]Pr 1 Pr ' 0 Pr 'x v v xd b b= = + ³ = ³ -
Probabilidad de acceder al servicio:
[ ] [ ] ( )Pr 1 Pr ' 'v x F xd b b= = < =
Si la distribución de v es simétrica
( )1
,N
ii
L h xd b=
= =åEl número de suscriptores
( )'L
n G x vN
b= = +La tasa de penetración
Marco Conceptual
Ecuación a estimar
Si G(.) corresponde a la función logística
El efecto marginal de x en la tasa de penetración
La demanda por tráfico condicional a =1
( )1 'G n x vb- = +
( )1 ln1n
G nn
- æ ö÷ç= ÷ç ÷è ø-
( )1jj
nn n
xb
¶= -
¶
( ), , , ,Q Q p w M r z=
Demanda por Línea: Evidencia Internacional
Variable Elasticidad de Largo Plazo
Cargo de instalación -0,56 (-3,32)
Producto Interno Bruto 1,25 (3,19)
Precio local de uso -1,78 (-3,55)
Cargo Fijo -0,93 (-5,04)
Fuente: Rodríguez-Andrés y Pérez–Amaral (1998)
Demanda por Línea al Nivel de Hogares
Determinantes de la Tenencia de Teléfono Fijo en el Hogar (Modelo Logit)
Variable Coeficiente Desviación Marginal
Zona urbana
Existe celular
Log Ingreso Total
# de hijos
Escolaridad del jefe
Edad del jefe
(Edad del jefe) 2̂
2.066
-0.230
1.109
0.058
0.142
0.153
-0.001
0.006
0.003
0.002
0.002
0.001
0.001
5E-6
0.434
-0.058
0.277
0.015
0.035
0.038
-0.001
Pseudo R2=0.33 Observaciones=3832615 LogL=-1.8E6
Notas: Se incluyeron además dummies (no reportadas) por región, una
constante y otras características del jefe de hogar.
Demanda por Líneas en Chile y el Mundo
Modelos de Penetración en Chile y el Mundo (2000)
Variable Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4
PIB per cápita (log)
PIB per cápita (PPP, log)
Líneas (log)
1.59 (0.05) 1.47 (0.08)
0.10 (0.04)
1.11 (0.04) 1.02 (0.04)
0.11 (0.03)
R2
Observaciones
0.86
156
0.87
156
0.83
166
0.84
166
Notas: Se incluyó una constante. Las desviaciones estándar consistentes con heteroscedasticidad se
reportan en paréntesis.
Demanda por Líneas en Chile y el Mundo
.0
.1
.2
.3
.4
.5
.6
.7
.8
.9
6 7 8 9 10 11
Penetración Modelo 1 Modelo 2
PIB per capita(PPP, enlogs)
.0
.1
.2
.3
.4
.5
.6
.7
.8
.9
4 5 6 7 8 9 10 11
Penetración Modelo 3 Modelo 4
PIB per cápita(logs)
Metodologías y Datos
• Del modelo teórico se deriva una forma reducida para la demanda
• Series de tiempo: datos anuales 1990 – 2002
• Enfoque de general a particular
• La variable escala incluida fue PIB y la variable precio para el cual se encuentra una elasticidad precio estadísticamente significativa es cargo fijo
• Se obtienen resultados consistentes: elasticidades de corto plazo menores a las de largo plazo
• Se evalúan proyecciones fuera de muestra
Escenarios y Proyecciones de Líneas Totales
Proyecciones de líneas
PIB Cargo Fijo Intervalo de Confianza (miles de líneas)
Año 0 2.4 3.8 [3468 – 3468]
Año 1 3.3 10.0 [3332 – 3781]
Año 2 4.4 0.0 [3370 - 4024]
Año 3 5.0 0.0 [3492 - 4272]
Año 4 5.0 0.0 [3670 - 4516]
Año 5 4.6 0.0 [3870 - 4786]
Elasticidad ingreso: 1,25
Elasticidad Precio: -0.14
Proyecciones de Líneas por Regiones
Intervalos de Confianza de 95% para las Proyecciones de Líneas por Región (miles
de líneas)
Año I II III IV V RM
0 [86-86] [107-107] [38-38] [87-87] [370-370] [1975-1975]
1 [80-91] [99-112] [34-39] [81-92] [357-405] [1898-2154]
2 [81-96] [99-118] [34-40] [81-96] [360-430] [1917-2290]
3 [81-100] [102-125] [35-43] [83-101] [372-455] [1985-2428]
4 [84-103] [106-130] [36-45] [86-106] [388-477] [2083-2564]
5 [87-107] [111-137] [38-47] [90-111] [406-502] [2194-2713]
Año VI VII VIII IX X XI XII
0 [95-95] [96-96] [297-297] [108-108] [150-150] [16-16] [43-43]
1 [92-105] [91-103] [287-326] [107-121] [150-171] [16-19] [39-44]
2 [93-111] [91-109] [291-348] [110-131] [156-187] [17-21] [39-46]
3 [96-118] [94-115] [303-372] [116-142] [166-203] [19-23] [39-48]
4 [101-124] [99-122] [322-396] [125-153] [179-220] [20-25] [40-50]
5 [106-130] [105-129] [342-424] [134-166] [194-240] [22-28] [42-52]
Resultado Parque de Líneas País
Líneas de Mercado
3.467 3.549 3.685 3.864 4.074 4.306
0
3.000
6.000
Año 0 Año 1 Año 2 Año 3 Año 4 Año 5
Miles
Mercado
Penetración País
22,1% 22,4% 23,0% 23,8% 24,8% 26,0%
0%
25%
50%
Año 0 Año 1 Año 2 Año 3 Año 4 Año 5
CAGR Líneas Telefónicas Mercado = 4,4 %CAGR Penetración Telefónica = 3,2%
Modelos de tráficos
• Modelo empírico se basa en el marco conceptual presentado anteriormente
• Se estima una forma reducida para él tráfico que depende del ingreso y un vector de precios
• El efecto red queda implícito en el efecto de las variables de ingreso y precio
• Es importante considerar los cambios en el sector para reconocer los sustitutos que tiene la demanda por tráfico de telefonía fija
( ), , , ,Q Q p w M r z=
Competencia en el Sector
• Ingreso de nuevas compañías al sector– Entran zonas geográficas más atractivas desde el punto
de vista de tráfico– No estan sujetas al principio de obligatoriedad del
servicio– Pueden hacer paquetes de oferta para los clientes
• Masificación de la telefonía móvil
• El desarrollo de la Internet y la Televisión por cable– Tráfico VoIP (Voice over Internet Protocol)– Sistema permite ahorro de costos de 20% a 50%
(EE.UU.)– VoIP más e-mail ha llevado a sustituir tráfico local pero
también larga distancia
Evolución del Tráfico Total Telefónica CTC (en log)
23.4
23.6
23.8
24.0
24.2
24.4
24.6
1999:07 2000:01 2000:07 2001:01 2001:07 2002:01 2002:07
Tráfico CTC horario normal Tráfico CTC horario reducido
Evolución del Tráfico de Telefónica CTC (en log)
23.2
23.4
23.6
23.8
24.0
24.2
24.4
24.6
99:07 00:01 00:07 01:01 01:07 02:01 02:07
Tráfico CTC a CTC (horario normal)Tráfico CTC a CTC (horario reducido)
21.4
21.6
21.8
22.0
22.2
22.4
22.6
99:07 00:01 00:07 01:01 01:07 02:01 02:07
Tráfico CTC a Otra Local (horario normal)Tráfico CTC a Otra Local (horario reducido)
Evolución del Tráfico de Otras Locales a Telefónica CTC (en log)
21.6
21.8
22.0
22.2
22.4
22.6
22.8
23.0
99:07 00:01 00:07 01:01 01:07 02:01 02:07
Tráfico Otras Locales a CTC (H . normal)Tráfico Otras Locales a CTC (H . reducido)
Demanda por Telefonía Local: Evidencia Internacional
Estudio Variable
Dependiente.
Elasticidad
Precio
Elasticidad
Ingreso
Datos País
Das y Srinivasan
(1999)
UC -0.46 a –0.58
-0.46 a –0.58
-0,11 a -0,31
1.9 Series de
tiempo/ Panel
/ Corte
Transversal
India
Colombino (1998) Llamadas -0,19 N. R. Corte
Transversal
Italia
Nadiri y Nandi
(1997)
Llamadas -0,34 (CP)
-032 (LP)
0.184 (CP)
0.122 (LP)
Series de
Tiempo
(Comercial)
Estados
Unidos
Rappoport y Taylor
(1997)
Minutos -0,44 N. R. Corte
Transversal
Estados
Unidos
Abdala et al. (1996) Minutos -0,65 a -1,57
(CP)
-0,89 a –1,73
(LP)
N. R. Panel Argentina
Garín (1996) Gasto real -0,13 0.46 Panel España
Pérez et al. (1995) UC por línea -0,17 (CP)
-0,19 (LP)
1.02 (CP)
1.29 (LP)
Series de
tiempo
España
Notas: CP= Corto plazo, LP= Largo plazo, UC= Unidades de cargo, N.R. no reportado
* Estima gasto en telefonía local y larga distancia nacional como un todo
Modelos por tipo de tráfico
• El tráfico utilizado es de frecuencia mensual, está medido en minutos y es consistente con las estadísticas que maneja SUBTEL.
• El ingreso es aproximado a través del IMACEC
• Precio de tecnología de la información se utilizó para capturar la tercera fuente de competencia descrita anteriormente (Internet)
• Precio difícil de medir, ya que se trata generalmente de un cobro de renta plana por un servicio cuya calidad (velocidad de conexión) ha ido en aumento
• Variable proxy de este precio: componente “Información y Procesamiento de la Información Otro que Servicios Telefónicos” del IPC de Estados Unidos (cuyo identificador de serie es CUUR0000SEEE)
Precio de tecnología de la información
• Esta variable de precios tiene la particularidad de ser calculada consistente y homogéneamente para todo el periodo de nuestro análisis
• La integración creciente al mercado internacional en el
caso chileno, hace pensar que utilizar este índice (llevado a moneda local) sea también una variable proxy razonable del precio no observado.
• Este ítem esta compuesto por los siguientes componentes:– “Computadora personal y equipo periférico” (0.210%), – “Software de computación y accesorios” (0.045%), “– Servicios de procesamiento de información” (0.152%), – “Otros equipos de procesamiento de la información” (0.079) y– “Procesamiento de la información no muestral” (0.005%).
Demanda por tráfico salida Telefónica - Local
Elasticidades CTC a CTC
H. Normal
CTC a CTC
H. Reducido
CTC a Otra
H. Normal
CTC a Otra
H. Reducido
Ingreso
Precio Proprio
Cruzada con Móvil Contrato
Cruzada con Móvil Prepago
Cruzada con Tecnología de
la Información
1.000 (RL)
-0.191 (0.115)
0.436 (0.101)
0.863 (0.155)
1.000 (RL)
-0.283 (0.164)
0.423 (0.101)
1.003 (0.197)
1.000 (RL)
0.053 (0.024)
1.000 (0.497)
-0.765 (0.107)
0.069 (0.011)
Desviaciones estándares en paréntesis. RL: Restricción de largo plazo
Demanda por tráfico entrada Telefónica - Local
Elasticidades de largo plazo Horario Normal Horario Reducido
Ingreso
Precio propio
Precio Cruzada con Móvil Prepago
Precio tecnología de la información
2.700 (RL)
-0.033 (0.383)
0.206 (0.070)
0.000 (RL)
0.000 (RL)
0.568 (0.136)
Desviaciones estándares en paréntesis. RL: Restricción de largo plazo
Mercado de la larga distancia
• Se analizan dos tipos de tráficos: LDN y LDI
• Mayor competencia: – Ingreso del sistema multiportador– Telefonía móvil en el caso de la LDN y VoIP en ambos
casos. – Competencia dada por planes agresivos de las empresas
móviles y la cobertura nacional de este tipo de telefonía.– Bajos cargos de acceso que pagan los usuarios de móvil a
fija– Correo electrónico es más barato que el fax o una llamada
LD
• 10% del tráfico de LDI en Estados Unidos durante el último año fue hecho a través del sistema VoIP (TeleGeography)
Estudios de Demanda por LDN: Evidencia Internacional
Estudio Variable
Dependiente
Elasticidad
Precio
Elasticidad
Ingreso
Datos País
Appelbe et al (1988)* Ingreso real -0.21 a –0.49 0.16 a 0.45 Panel de
Datos
Canadá
Garín – Muñoz (1996) Gasto real -0,13 0.46 Panel de
Datos
España
PNR and Associates
(1994)*
Unidades de
pulso
-0.26 1.01 Series de
tiempo
España
Pérez et al. (1995) Unidades de
pulso
-0,24P)
-0,10(LP)
1.02 (CP)
1.29 (LP)
Series de
tiempo
España
Notas: CP= Corto plazo, LP= Largo plazo, UC= Unidades de cargo, N.R. no reportado
* Artículo citado por Garín Muñoz (1996) Este artículo estima gasto en telefonía local y larga
distancia nacional como un todo
Estudios de demanda LDI
Estudio Variable
dependiente
Elasticidad
Precio
Elasticidad
Ingreso
Datos País
Appelbe et al
(1988)*
Ingreso real -0,35 a –0.38
(H.N.)
-0.43 a –0.45
(H.R.)
Canadá a 4
regiones de
EE.UU,
Appelbe et al
(1988)*
Ingreso real -0.43 a –0.45
(H.N.)
-0.49 a –0.53
(H.R.)
Elasticidades
implícitas a
partir de
tráfico de
retorno
Regiones de
EE.UU a
Canadá
Acton y
Vogelsang (1992)
Minutos de
tráfico de
entrada y
salida
-0,36 a –0.49 1.69
(EE.UU.)
0,63
(Europa)
Estados
Unidos a 17
países
europeos
Das y Srinivasan
(1999)
-1,37 (C.P.)
-3,7 (L.P.)
N. D. Datos de Corte
transversal
India a resto
del mundo
* Estudios citados en Garín y Pérez Amaral (1998). H.R. es horario reducido, H.N. es horario
normal
Estimación de demanda LDN salida para Chile
Elasticidades de largo plazo Horario Normal Horario Reducido
Ingreso
Precio propio
Cruzada Horario Reducido
Cruzada con Móvil Contrato
Cruzada con Móvil Prepago
Precio tecnología de la información
1.000 (RL)
-1.291 (0.433)
1.213 (0.307)
0.711 (0.097)
0.521 (0.182)
1.000 (RL)
-0.640 (0.280)
0.290 (0.108)
0.809 (0.326)
Desviaciones estándares en paréntesis. RL: Restricción de largo plazo
Estimación de demanda LDI salida para Chile
Elasticidades de largo plazo Horario Normal Horario Reducido
Ingreso
Precio propio
Precio tecnología de la
información
1.000 (RL)
-0.598 (0.136)
0.583 (0.117)
1.700 (RL)
-0.486 (0.139)
0.770 (0.123)
Desviaciones estándares en paréntesis. RL: Restricción de largo plazo
Estimación de demanda LDN entrada
Elasticidades de largo plazo Horario Normal Horario Reducido
Ingreso
Precio propio
Precio cruzada con horario
reducido
Cruzada con Móvil Contrato
Cruzada con Móvil Prepago
Precio tecnología de la
información
0.958 (0.465)
-1.503 (0.727)
0.820 (0.345)
0.219 (0.085)
1.131 (0.228)
0.000 (RL)
-2.173 (1.100)
0.828 (0.571)
Desviaciones estándares en paréntesis
Demanda por tráfico Fijo - Móvil
21.3
21.4
21.5
21.6
21.7
21.8
21.9
22.0
2000:07 2001:01 2001:07 2002:01 2002:07
Tráfico móvil a fijo (H. normal)Tráfico móvil a fijo (H. reducidol)
21.2
21.4
21.6
21.8
22.0
22.2
22.4
99:07 00:01 00:07 01:01 01:07 02:01 02:07
Tráfico fijo a móvil (H. normal)Tráfico fijo a móvil (H. reducido)
Demanda por tráfico Fijo - Móvil y viceversa
Elasticidad de Demanda por Tráfico de Fija a Móvil
Elasticidades de largo plazo Horario Normal Horario Reducido
Ingreso
Precio propio
Cruzada con Móvil Prepago
-0.180 (0.318)
0.325 (0.162)
-0.051 (0.130)
0.354 (0.095)
Desviaciones estándares en paréntesis
Elasticidad de Demanda por Tráfico de Móvil a Fija
Elasticidades de largo plazo Horario Normal Horario Reducido
Ingreso
Precio propio (Prepago)
Cruzada con Fija a Móvil
Precio tecnología de la información
0.773 (0.583)
-0.088 (0.040)
1.348 (0.354)
2.300 (RL)
-0.149 (0.068)
2.340 (0.573)
1.000 (ND)
Desviaciones estándares en paréntesis. RL: Restricción de largo plazo
Demanda por tráfico IP Conmutado
• La conexión de Internet era lenta y no estaba exenta de problemas como abruptos y frecuentes términos de la conexión.
• La tecnología ADSL o de banda ancha ha venido a remecer este mercado, con conexiones más rápidas, seguras y baratas.
• El número de conexiones conmutadas de Internet muestra una disminución de 9,9% a diciembre del 2002 respecto de igual fecha del 2001, mientras que el de conexiones dedicadas aumentó en un 182,4% en igual período (SUBTEL).
• Se esperan cambios mayores en este mercado en la medida que la tecnología inalámbrica mejore y se transforme en un activo competidor en este mercado.
Evolución del Tráfico IP Conmutado (en log)
18.0
18.4
18.8
19.2
19.6
20.0
20.4
99:01 99:07 00:01 00:07 01:01 01:07 02:01 02:07
Tráfico IP
Demanda por tráfico IP Conmutado
Elasticidades de largo plazo
Ingreso
Precio propio
Precio Cruzada con Tecnología de la Información
1.000 (RL)
-0.744 (1.033)
0.816 (0.621)
Desviaciones estándares en paréntesis. RL: Restricción de largo plazo
Escenario de proyección
Tasas reales de crecimiento proyectadas de variables explicativas
Año PIB LDN LDI MOVIL SLM CTC TL+CPP INTERNET TI
HN HR HN HR Con Pre HN HR HN HR HN HR
1 3.3 0.0 0.0 0.0 0.0 -7.5 -6.0 20.0 20.0 2.4 0.6 21.8 21.8 -9.0
2 4.4 0.0 0.0 0.0 0.0 -5.0 -4.0 1.5 1.5 0.1 0.0 0.6 0.6 -9.0
3 5.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -4.4 -3.7 1.5 1.5 0.1 0.0 0.6 0.6 -9.0
4 5.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -3.8 -3.4 1.5 1.5 0.1 0.0 0.6 0.6 -9.0
5 4.6 0.0 0.0 0.0 0.0 -3.2 -3.1 1.5 1.5 0.1 0.0 0.6 0.6 -9.0
Proyección de demanda por tráfico local
Proyección de Demanda por Tráfico Local
(millones de minutos anuales)
Año CTC – CTC CTC – Otras Entrada CTC
0 8,676 ( - ) 1,726 ( - ) 2,562 ( - )
1 7,649 (206) 1,674 (32) 2,529 ( 44)
2 7,071 (291) 1,719 (49) 2,631 ( 84)
3 6,639 (271) 1,790 (51) 2,785 ( 94)
4 6,261 (255) 1,868 (53) 2,984 (105)
5 5,903 (240) 1,945 (55) 3,207 (118)
Desviación estándar en paréntesis
Proyección de demanda por tráfico LD
Proyección de Demanda por Tráfico LD
(millones de minutos anuales)
Año LDN
Salida Entrada
LDI
Salida
0 1,670 ( - ) 1,691 ( - ) 144 (-)
1 1,529 (35) 1,609 (24) 140 (3)
2 1,467 (60) 1,384 (43) 142 (4)
3 1,414 (56) 1,264 (45) 142 (4)
4 1,368 (54) 1,173 (42) 142 (4)
5 1,323 (52) 1,097 (41) 141 (4)
Desviación estándar en paréntesis
Proyección de demanda por tráfico fijo - móvil
Proyección de Demanda por Tráfico Móvil
(millones de minutos anuales)
Año MOVIL
Salida Entrada
0 1,277 ( -) 1,072 ( -)
1 1,192 (27) 1,110 (21)
2 1,202 (50) 1,138 (34)
3 1,190 (50) 1,176 (35)
4 1,176 (50) 1,217 (36)
5 1,163 (49) 1,254 (37)
Desviación estándar en paréntesis
Proyección de demanda por tráfico IP Conmutado
Proyección de Demanda por Tráfico Internet Conmutado
(millones de minutos anuales)
Año INTERNET CONMUTADO
TL + CA
0 6,519 ( - )
1 6,219 (111)
2 5,777 (216)
3 5,490 (220)
4 5,282 (212)
5 5,080 (206)
Desviación estándar en paréntesis
Conclusiones
• Este trabajo utiliza modelos econométricos parsimoniosos para identificar las demanda de líneas y distintas modalidades de tráfico y llamadas para telefonía fija, para luego proyectar demandas futuras.
• Los modelos estimados son consistentes (en un sentido amplio) con modelos teóricos estándar que los fundamentan.
• A pesar de las limitaciones típicas en trabajos de este tipo para los que no se cuenta con información de larga data o alta variabilidad, nos fue posible identificar elasticidades precio, ingreso y cruzadas que son similares a las encontradas por otros estudios para países desarrollados y en vías de desarrollo.
• En el caso de la demanda por líneas se proyecta un crecimiento relativamente similares al crecimiento de la economía y que se sitúan algo por debajo del 5%.
Conclusiones
• Los resultados obtenidos para el tráfico dan cuenta de que este sector ha sido fuertemente afectado por un incremento de la competencia en telefonía local proveniente de otras compañías locales, de la fuerte penetración de la telefonía móvil y del creciente accesos a Internet.
• Esto lleva a proyectar una disminución del tráfico de la salida de usuarios de Telefónica CTC a usuarios de la misma compañía y un aumento del tráfico hacia otras compañías. Consistente con la tendencia reciente el tráfico de LDN y LDI muestra suaves disminuciones en un horizonte a 5 años.
• El tráfico de fija a móvil proyecta una leve disminución mientras que el de Móvil a fija debiese incrementarse en el horizonte de proyección.
• Con el ingreso del sistema ADSL, el tráfico de Internet conmutado debiese seguir la tendencia del último año y mostrar disminuciones importantes en el horizonte de 5 años.
Líneas y Tráfico de la Empresa Eficiente
Proceso Tarifario 2004-2009
Noviembre 2003
Temario
1Proyección de líneas de la Empresa Eficiente
2Proyección de tráfico de la Empresa Eficiente por tipo de servicio
1Proyección de líneas de la Empresa Eficiente
Contenido
• Proyección de líneas de mercado por región (Consultor)
Determinación de líneas de la Empresa Eficiente
Distribución de esas líneas a nivel de:
Comuna / Localidad
Área de servicio
Área tarifaria
Agencia comercial
Condiciones BTE
• Los oferentes en una misma área de superposición son
de similar eficiencia en cuanto a la captación de nuevos
clientes.
• El mayor nivel de agregación para realizar la estimación
de demanda de líneas corresponderá al comunal (ó
localidad si correspondiese).
• La estimación de demanda de tráfico podrá utilizar como
mayor nivel de agregación la zona primaria.
Determinación de la demanda de líneas de la Empresa Eficiente
• Determinación de nuevas líneas
• Parque inicial de líneas
Determinación de nuevas líneas
• Proyección de líneas del consultor a nivel regional
• Distribución de líneas por comuna/localidad
Diciembre 2002 (cálculo de referencia)
• Áreas de superposición de redes por
comuna/localidad
• Ingreso de nuevos operadores
Consideraciones
Líneas de mercado por región
(fuente: Consultor)
Líneas de mercado por comuna/localidad
Superposición de redes por
comuna/localidad
Nuevas líneas por comuna/localidad
(Líneas mercado / N° operadores equivalentes)
Determinación de nuevas líneas
Número de operadores equivalentes
Distribución de líneas por comuna Dic-02
Tipificación de las localidades
Comunas/Localidades Total País
425
(100% de las líneas del mercado)
Localidades Principales
85
(90% de las líneas del
mercado)
Localidades Secundarias
340
(10% de las líneas del
mercado)Modelamiento de nuevos clientes:
Superposición de redes
Modelamiento de nuevos clientes:
Tasa de crecimiento del
parque de líneas equivalente
a la tasa de crecimiento de
la población a nivel país
Superposición de redes – año cero
Localidades
Principales
85
(90% del mercado)
51 localidades
SIGRAF
(75% del mercado)
17 localidades
Sólo empresa eficiente
(9% del mercado)
6 localidades
superposición del 100% entre
CNT y la empresa eficiente
(2% del mercado)
11 localidades cuya
superposición es el cuociente de
las líneas del operador y las
líneas de la empresa eficiente
(4% del mercado)
ValdiviaPuerto MonttCoyhaique
ValparaísoSantiagoConcepción …
AricaLa SerenaLos Angeles …
San FernandoCuricoLinares
SIGRAF
Sistema de Información Geográfico
Superposición de redes
Barrio Beaucheff
Barrio Beaucheff
Barrio Beaucheff
Superposición de redes
Av. Vitacura
Comuna de Vitacura
Superposición de redes
Comuna de Vitacura
Superposición de redes
Comuna de Vitacura
Superposición de redes
Comuna de Vitacura
Superposición de redes
Comuna de Vitacura
Superposición de redes
Comuna de Vitacura
Superposición de redes
Comuna de Vitacura
Superposición de redes
Comuna de Vitacura
T. CTC CMET Manquehue Entel VTR Telesat CNT
1.823 161 1.590 1.132 1.148 0 0
100% 9% 87% 62% 63% 0% 0%
Operador
Cobertura (hás)
Superposición (%)
ΣSuperposición i x 100N° Operadores Equivalentes = = 3,2
Ejemplo de cálculo de los competidores equivalentes
N° de competidores = 5
Superposición de redes
Comuna de La Granja
Superposición de redes
Comuna de La Granja
Comuna de La Granja
Superposición de redes
Comuna de La Granja
T. CTC CMET Manquehue Entel VTR Telesat CNT
940 0 0 34 0 0 0
100% 0% 0% 4% 0% 0% 0%
Operador
Cobertura (hás)
Superposición (%)
ΣSuperposición i x 100N° Operadores Equivalentes = = 1,04
Ejemplo de cálculo de los competidores equivalentes
N° de competidores = 2
Comuna de Valparaíso
Superposición de redes
Comuna de Valparaíso
Superposición de redes
Comuna de Valparaíso
Superposición de redes
Comuna de Valparaíso
Superposición de redes
Comuna de Valparaíso
Superposición de redes
Comuna de La Reina
Superposición de redes
Comuna de La Reina
Superposición de redes
Comuna de La Reina
Superposición de redes
Comuna de La Reina
Superposición de redes
Comuna de La Reina
Superposición de redes
Comuna de Las Condes
Superposición de redes
Superposición de redes
Comuna de Las Condes
Superposición de redes
Comuna de Las Condes
Superposición de redes
Comuna de Las Condes
Superposición de redes
Comuna de Las Condes
Superposición de redes
Comuna de Las Condes
Talca
Superposición de redes
Arica
Superposición de redes
Arica
Superposición de redes
Evolución de las áreas de
Superposición de Redes
• CMET, Manquehue, Telesat y CNT incrementan su cobertura sólo en
localidades donde tienen presencia en el año cero.
• VTR culmina expansión en la totalidad de las grandes ciudades hacia
el año 3.
• MI despliega telefonía en algunas comunas de las regiones
Metropolitana (año 2), V (año 3) y VIII (año 4).
• Entel Will culmina despliegue nacional hacia el año 3. Para efectos
de nuevos operadores no se diferencia entre Entelphone y Entel Will.
Ingreso de competidores
La Empresa Eficiente crece sólo
en el marco de su actual cobertura
• La cobertura de red de la Empresa Eficiente se mantiene en
el período del estudio.
• Las áreas de superposición de las redes crecen en función de
la tasa de crecimiento de las líneas de mercado de cada
región.
• El ingreso de un competidor impacta la superposición de las
redes de la localidad.
Evolución de la Superposición de redes
Determinación de la demanda de líneas de la Empresa Eficiente
• Determinación de nuevos clientes
• Parque inicial de líneas
Parque inicial de líneas
• Parque de líneas a Diciembre 2002.
• Tasas de altas y bajas de líneas del año 2002.
• Caracterización de localidades: Cantidad de líneas, número de
operadores.
• Impacto del ingreso de competidores sobre las tasas de altas y
bajas.
Consideraciones
Parque inicial de líneas
• Dada la evidencia histórica existente entre los años 1999 y
2002, la empresa eficiente mantiene el tamaño de su parque
inicial de clientes.
• Se reconoce el impacto del ingreso de competidores sobre las
tasas de altas y bajas de la empresa eficiente en cada
comuna/localidad.
El modelo reconoce la dinámica de la industria,
recomponiendo el parque de líneas por comuna
de la empresa eficiente
Parque inicial de líneas
La condición impuesta a la Empresa Eficiente es
que el total de clientes que pierde en una región,
se deben recuperar en dicha región.
Recomposición del parque de líneas hacia comunas
de menor competencia
Impacto de la competencia
Evolución de Líneas de la Empresa Eficiente en algunas comunas
1 2Comuna 0 CAGR4 53
16.248 15.999Vitacura 16.765 -0,8%15.991 16.07715.958
93.318 92.025Las Condes 96.296 -0,7%92.171 92.79691.904
34.225 34.468La Granja 32.971 2,5%36.156 37.25135.202
32.463 33.311P. A. Cerda 31.283 3,6%35.923 37.32634.560
21.701 21.308La Reina 22.398 -1,0%21.216 21.27321.210
• Parque de líneas en servicio
• Altas
• Bajas
• Suspendidas
• Traslados
Salida del Modelo de Líneas de la Empresa Eficiente
• 425 Localidades
• 340 comunas
• 20 áreas tarifarias
• 470 áreas de servicio
• 40 agencias
comerciales
2 Proyección de tráfico de la empresa eficiente por tipo de servicio
Contenido
• Proyecciones Consultor Tráficos Agregados
• Proyecciones E.E. Tráficos Agregados
• Distribución de Tráficos EE.
• Distribución Horaria
MarketingMarketing VentasVentas AtenciónAtenciónde Clientesde Clientes
FacturaciónFacturacióny Gestión dey Gestión de
CobroCobroMarketing Ventas Atención
de Clientes
Facturacióny Gestión de
CobroMarketingMarketing VentasVentas AtenciónAtención
de Clientesde Clientes
FacturaciónFacturacióny Gestión dey Gestión de
CobroCobro
Proyecciones Consultor Tráficos AgregadosProyecciónModelos Consultor
ProyecciónModelos EE.
Distribuciónde Tráficos EE.
NavegaciónModelos Excel
– Proyecciones de tráficos sobre la red de la EE, a nivel nacional.
– Modelos econométricos cuyas variables son: Ingreso, Precios Propios y de Sustitutos.
– Estos tráficos representan el 96% del tráfico total sobre la red de la EE. y corresponden a:
- Local
- LDN
- LDI (S)
- Fijo – Móvil
- Internet
MarketingMarketing VentasVentas AtenciónAtenciónde Clientesde Clientes
FacturaciónFacturacióny Gestión dey Gestión de
CobroCobroMarketing Ventas Atención
de Clientes
Facturacióny Gestión de
CobroMarketingMarketing AtenciónAtención
de Clientesde Clientes
FacturaciónFacturacióny Gestión dey Gestión de
CobroCobroProyecciones E.E. Tráficos AgregadosProyecciónModelos Consultor
ProyecciónModelos EE.
Distribuciónde Tráficos EE.
NavegaciónModelos Excel
– No se dispone de información suficiente para ser proyectados por Consultores.
– Modelos desarrollados en base a regresiones, series de tiempo y relaciones porcentuales.
– Estos tráficos representan el 4% del tráfico total sobre la red de la EE. y corresponden a:
- LDI (E): Relación con LDI (S), desbalance de tráfico.
- Itx. Rural: Serie de tiempo.
- SS.CC.: Relación con tráfico Local Intra red E.E.
- Nivel 103: Relación con tráfico Local Intra red E.E.
- Niveles 104 y 107: Holding Time Plataformas
MarketingMarketing VentasVentasFacturaciónFacturacióny Gestión dey Gestión de
CobroCobroMarketing Ventas
Facturacióny Gestión de
CobroMarketingMarketing
FacturaciónFacturacióny Gestión dey Gestión de
CobroCobro
Distribución de Tráficos EE.ProyecciónModelos Consultor
ProyecciónModelos EE.
NavegaciónModelos Excel
– Distribución a nivel de zona primaria según BTE.
– Se buscó un ponderador con base histórica por zona primaria, para distribuir tráficos agregados a nivel nacional de la EE.
– Para el 96% del tráfico se desarrollaron los siguientes modelos por tipo de tráfico:
- Serie de tiempo por zona primaria: Local, Móvil, Internet.
- Distribución porcentual: LDN y LDI.
– Para el 4% restante del tráfico se desarrollaron los siguientes modelos por tipo de tráfico:
- Serie de tiempo por zona primaria: Local, Móvil, Internet.
- Distribución porcentual: LDN y LDI.
Distribuciónde Tráficos EE.
MarketingMarketing VentasVentasFacturaciónFacturacióny Gestión dey Gestión de
CobroCobroMarketing Ventas
Facturacióny Gestión de
CobroMarketingMarketing
FacturaciónFacturacióny Gestión dey Gestión de
CobroCobro
Distribución de Tráficos EE.ProyecciónModelos Consultor
ProyecciónModelos EE.
NavegaciónModelos Excel
– Para el 4% restante del tráfico se desarrollaron los siguientes modelos por tipo de tráfico:
- Itx Rural: Distribución porcentual en base al perfil histórico de este tráfico por zona primaria.
- SS.CC.: Distribución porcentual en base al perfil Año 0 de este tráfico por zona primaria.
- Niveles: Distribución porcentual en base al perfil Año 0 de este tráfico por zona primaria.
Distribuciónde Tráficos EE.
Distribución Horaria de Tráficos
Empresa Eficiente
• Plan comercial del Estudio Tarifario define tres horarios.
– Agrega una hora al horario normal Decreto 187 (8 – 9 AM)
– Separa el horario reducido Decreto 187 en: Nocturno (0 – 7:59 AM) y Reducido (resto)
• Modelos de demanda proyectan el tráfico para los horarios normal y reducido definidos en el Decreto 187 (SLM, LD y Móvil).
• Se distribuye los tráficos estimados para cada año en las 24 horas del día para construír los tres horarios definidos en el estudio.
Estimación de Tráficos por horario
General.
• Base Información
– Se extrae una semana de tráfico para cada mes durante un período de 12 meses: septiembre 2002 - agosto 2003 (5 días hábiles, 1 sábado y 1 domingo – tercera semana).
– Se identifican todos los tipos de tráficos (local, móvil, larga distancia, internet, etc).
– Se extrapola el tráfico por hora de la semana al mes respectivo, usando el total de días del mes diferenciados por tipo de día.
– Se obtiene el tráfico total por hora para todo el período analizado
Estimación de Tráficos por horario
Metodología
– Distribución por horario
• En base al tráfico total obtenido, se construye una matriz horaria para cada tipo de tráfico con el porcentaje del tráfico total que le corresponde a cada hora (para día hábil, sábado y domingo y festivo).
• Aplicando la matriz horaria sobre las estimaciones para cada año de los modelos de tráficos se determina el tráfico para cada hora y tipo de día.
• Los nuevos horarios: normal, reducido y nocturno, se obtienen de la suma de los tráficos correspondientes a los horarios definidos para ellos.
Estimación de Tráficos por horario
Metodología
Navegación Planillas
Modelo Demanda de Líneas
de la Empresa Eficiente
• Operadores Existentes
Hoja: Comp x Loc Principal
Determinación Ganancia Neta de Líneas de la Empresa Eficiente
Fuente Consultor
ProyecciónLíneas de
Mercado a NivelRegional
Hoja
Consultor
Mercados Comunales 1- 5
Se mantiene estructura
comunal ’02 para
conformar los
mercados comunales
de los cinco años del
estudio.
Hoja
CTC Principal
Ganancia Neta Líneas Mercado
Comunal
Diferencia de parques
entre un año y otro
Hoja
CTC Principal
Líneas Nuevas
Empresa
Eficiente
Hoja
CTC Principal
Archivo : Proyec Lineas.xlsLineas de Mercado Archivo Consultor
Proyec
Mercado.xls
• Se fundamenta en :
Superposición de redes
Hoja : Superposición de Red
Ganancia distribuida
por igual entre
operadores
existentes
Distribución Ganancia Neta
deLíneas por BTE
Determinación del Parque de Línea de la Empresa Eficiente
Archivo: Proyec Lineas.xls
85 Localidades Principales
90% de las líneas de Telefónica aprox.
HojaReal 99-02 A_L_AS
340Localidades Secundarias
10% de líneas
de Telefónica aprox.
HojaReal 99-02 A_L_AS
Parque LocalidadesSecundariasParque Líneas en
servicio años 1 al 5
HojaProyec Parque Loc Secund
Tasas proyectadas de crecimiento de la
población a nivel país
Crecimiento del Parque
HojaPoblación
AltasLíneas Nuevas de
Mercado de la E.E.
más recuperación
de bajas
Hoja Proyec Parque Loc Principales
En función de tasa
histórica ajustada por
entrada de competencia
HojaTasa de Bajas por Loc Principal
Bajas
Parque
Inicial + Altas - Bajas
HojaProyec Parque Loc Principales
Parque Localidades Principales
Líneas CTC en servicio
Dic’02
Hoja
Real 99-02 A_L_AS
425 localidades
que agrupan a
470 áreas de
servicio
Parques reales
1999 al 2002 y
distribución año
2002 por Área
Primaria,
Localidades y
Áreas de Servicio
85 Localidades Principales
90% de las líneas de Telefónica aprox.
HojaReal 99-02 A_L_AS Salida
Modelo
Archivo Normalizadodel Modelo
Archivo : Lineas .xls
Salida del modelo
en valores
Salida Modelo Recoge total de Proyecciones de :
- Líneas en servicio
- Altas
- Bajas
- Suspendidas
- Traslados
Red
RRHH
Atención
Comercial
BB y SS
Hoja
Salida Modelo
Todas ellas abiertas por :
- 470 Áreas de servicio
- 425 Localidades
- 340 Comunas
- 40 Agencias Comerciales
- 20 Areas Tarifarias
Salida Modelo Demanda de Líneas de la Empresa Eficiente
Navegación Planillas
Modelo Demanda de Tráfico
de la Empresa Eficiente
Tráficos E.E.por
Zona Primaria
Archivo de Salida:
Tráfico Rep.xls
Modelo Archivo
LDI (E) TLDI_(E).xls
Itx Rural TRural.xls
SS.CC. TNivel + SS.CC.xls
Niveles TNivel + SS.CC.xls
Llam. 104/107 Llam 104 y 107.xls
Proyecciones E.E.
Navegación en Modelos Excel
Distribución de Tráficos por Zona Primaria
o Agencia
Modelo Archivo
Local Dist_Local.xls ST
LD Dist_LD.xls
F-M Dist_FM.xls
Internet Dist_TIP
Entrada Dist_T_(E).xls
Niveles TNivel + SS.CC.xls
SS.CC. TNivel + SS.CC.xls
Archivo : Mod_MCG.xls
Modelos: Local
LDN
LDI (S)
F-M
Internet
Llamadas
RESUMEN
ProyecciónConsultor
MCG
RED
BB y SS
Cálculo
Tarifario
Navegación en Distribución Horaria
Archivo: Dist_Horaria.xls
Archivo : Mod_MCG.xls
Modelos: Local
LDN
LDI (S)
F-M
Internet
Llamadas
RESUMEN
ProyecciónConsultor
MCG
Hoja
Resumen
Distribución del
Tráfico Mensual por horarios
Hoja
Extrapolación__
En base a
información de
10 meses
validos
Distribución de
TráficosProyectados
por horarios
Hoja
Dist___
Se aplica
mascara de
trafico anual
Cálculo
Tarifario