modelos de demanda de líneas y tráfico proceso tarifario 2004-2009 noviembre 2003

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)


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


Ingreso

Precio propio

Cruzada Horario Reducido




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)


Estimación de demanda LDI salida para Chile


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)


Estimación de demanda LDN entrada


Ingreso

Precio propio

Precio cruzada con horario

reducido



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


Ingreso

Precio propio


-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


Ingreso

Precio propio (Prepago)

Cruzada con Fija a Móvil


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)


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)


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


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)


Proyección de demanda por tráfico fijo - móvil

Proyección de Demanda por Tráfico Móvil


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)


Proyección de demanda por tráfico IP Conmutado

Proyección de Demanda por Tráfico Internet Conmutado


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)


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


Barrio Beaucheff


Av. Vitacura

Comuna de Vitacura


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


Comuna de La Granja

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


Comuna de La Reina


Comuna de Las Condes


Talca


Arica


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


• 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


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


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


CobroCobroMarketing Ventas Atención

de Clientes


CobroMarketingMarketing AtenciónAtención

de Clientesde Clientes


CobroCobroProyecciones E.E. Tráficos AgregadosProyecciónModelos Consultor




– 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


CobroMarketingMarketing


CobroCobro

Distribución de Tráficos EE.ProyecciónModelos Consultor



– 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.


MarketingMarketing VentasVentasFacturaciónFacturacióny Gestión dey Gestión de

CobroCobroMarketing Ventas


CobroMarketingMarketing


CobroCobro

Distribución de Tráficos EE.ProyecciónModelos Consultor



– 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.


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


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.


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 :


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

modelos de demanda de líneas y tráfico proceso tarifario 2004-2009 noviembre 2003

Documents