“uso del análisis factorial y de la metodología dea, en … · y ultrasonido utilización de...

Ing. Robinson González

“Uso del análisis factorial y de la metodología DEA, en

el desarrollo de una propuesta de remuneración de

AOM para empresas distribuidoras de energía eléctrica”

CONTENIDO

1. PRESENTACIÓN DEL PROBLEMA

2. ANTECEDENTES DE INVESTIGACIÓN

3. SOLUCIÓN PROPUESTA

4. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

Características del marco regulatorio actual

El enfoque de la regulación actual busca garantizar los principios de equidad y

compensación, en la prestación del servicio de energía eléctrica.

“El esquema de incentivos se complementará con un esquema de compensaciones a los usuarios “peor servidos” el cual busca disminuir la dispersión de la calidad prestada por el OR en torno a la calidad media, garantizando así un nivel mínimo de calidad a los usuarios ”

“A partir del año 2010 el porcentaje de AOM a reconocer al OR j, PAOMRj,k, se determinará con base en la información anual de los gastos AOM presentados por dicho OR y el comportamiento en los indicadores de calidad de su sistema.” CREG 097 de 2008


3


Diferencias en la atención de los grupos de calidad

GRUPO DE CALIDAD 1 (Grandes ciudades)

GRUPO DE CALIDAD 4 (Zonas rurales)

Redes altamente enmalladas Circuitos radiales de larga extensión

Fácil acceso para tareas de mantenimiento.

Alta dificultad de acceso a las redes de distribución.

Ambientes moderadamente corrosivos.

Ambientes altamente corrosivos (Altas temperaturas y humedad relativa )

Bajos niveles de vegetación. Vegetación abundante.

Existen notables diferencias en los requerimientos de mantenimiento según el grupo de calidad.

Grupo 1: Población de 100.000 habitantes ó más (Ciudades Grande) Grupo 2: Población mayor ó igual a 50.000 y menor a 100000 habitantes Grupo 3: Población menor a 50000 habitantes Grupo 4: Zona rural con menos de 1000 habitantes (Poblaciones pequeñas)

4


Avances en el mantenimiento y ampliación de las redes

Implementación de nuevas tecnologías

Instalación de red compacta Termografía

y ultrasonido

Utilización de postes plásticos

5


Avances en el mantenimiento y ampliación de las redes

1. Utilización de nuevos esquemas de tele-gestión y tele-control.

2. Desarrollo de nuevos modelos de análisis para la rápida detección de fallas.

3. Implementación de nuevos esquemas de evaluación de confiabilidad, para la ubicación de equipos de corte y maniobra.

4. Mejoramiento de los sistemas de gestión y almacenamiento de la información.

A partir de la innovación tecnológica y de la implementación de buenas practicas, las empresas distribuidoras han aumentado la eficiencia en los procesos.

Implementación de buenas prácticas

6

Investigaciones relacionadas y estado del arte

2. ANTECEDENTES DE INVESTIGACIÓN

En los últimos años se ha sugerido la utilización de índices de eficiencia, como factor de ajuste para la remuneración de AOM. Se han realizado varios trabajos relacionados con el tema, pero todos han sido aproximaciones generales hacia una solución aplicable en un contexto real.

Referencias Nacionales.

1. A. García., “Metodología para la remuneración de costos eficientes de administración, operación y mantenimiento de empresas de transmisión usando análisis envolvente de datos (DEA)”. Tesis de Maestría. Universidad de los Andes. Ingeniería Industrial 2007“

2. D. Benavides., “Evaluación de eficiencia relativa de costos AO&M en la actividad de distribución de energía eléctrica por medio de la metodología de análisis envolvente de datos (DEA)”. Tesis de Maestría. Universidad de los Andes. Ingeniería eléctrica 2007.

Referencias Internacionales.

1. R. E Sanhueza “Fronteras de eficiencia, Metodología para la determinación del valor agregado de distribución” Tesis doctoral. Pontificia Universidad Católica de Chile. (2003).

7

Implementación del análisis envolventes de datos (DEA)


ir

m

i

ri

s

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rr

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i

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vu

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xv

yu

aSujeto

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yu

hMax

,

,...,2,11

1

0

1

0

1

0

1

0

0,

El Análisis Envolvente de Datos (DEA) es una técnica no paramétrica basada en principios de programación lineal, que busca encontrar diferencias de desempeño entre individuos o entidades que realizan una misma actividad, y que se desenvuelven bajo condiciones similares de operación.

insumodeCantidad

productodeCantidadadroductividP

8

Implementación del análisis envolventes de datos (DEA)


VENTAJAS DESVENTAJAS

Caracteriza a cada unidad mediante

una única puntuación de eficiencia.

Es un análisis determinista que no

considera el efecto de posibles

errores en la información utilizada.

No es necesario el planteamiento de

una función matemática compleja,

que relacione los insumos con los

productos.

Un elevado número de variables en

los análisis puede ocasionar errores

en las evaluaciones de eficiencia.

Permite la incorporación de

diferentes unidades de medida en las

evaluaciones de eficiencia.

No permite el establecimiento de

valores de eficiencia absolutos.

9


El análisis factorial es una técnica estadística de reducción de datos, con la cual se busca reducir el número de variables en las que está inmersa la información.

1 •Estudio de factibilidad

2 •Extracción factorial

3 •Interpretación de resultados

Análisis factorial y la metodología DEA

10

La investigación partió de 166 variables y la metodología DEA requería menos de 8.

GRUPO No. De

variables

2004 2005 2006 2007

INDICE

KMO

INDICE

KMO

INDICE

KMO

INDICE

KMO

TÉCNICA

OPERATIVA

INFRAESTRUCTURA 10 0,80 0,72 0,71 0,80

CONFIABILIDAD 5 0,50 0,51 0,52 0,61

FINANCIERA

ACTIVOS 8 0,70 0,67 0,63 0,53

PASIVOS 6 0,84 0,69 0,81 0,82

BALANCE GENERAL 7 0,77 0,79 0,62 0,71

ESTADO DE

RESULTADOS 7 0,78 0,77 0,65 0,68

COMERCIAL

CONSUMO PROMEDIO 13 0,25 0,50 0,50 0,57

CONSUMOS 13 0,65 0,66 0,90 0,90

FACTURA MEDIA 12 0,28 0,61 0,66 0,50

FACTURA PROMEDIO 13 0,15 0,60 0,27 0,60

SUSCRIPTORES 12 0,65 0,40 0,90 0,90

TOTAL FACTURADO 12 0,65 0,6 0,58 0,6

VALOR CONSUMO 12 0,65 0,6 0,6 0,6

FACTURACIÓN Y

RECAUDO 18 - 0,50 0,90 -

SUBSIDIOS Y

CONTRIBUCIONES 11 0,55 0,57 0,51 0,53

ADMINISTRATIVA ADMINISTRACIÓN 7 0,60 0,60 0,57 0,79

bajomuyNAMKMO

bajoNAMKMO

aceptableNAMKMO

buenoNAMKMO

buenomuyNAMKMO

excelenteNAMKMO

5,0

6.05,0

7,06,0

8,07,0

9,08,0

0,19,0

Análisis factorial - Estudio de factibilidad


Se utilizó el índice KMO con el fin de clasificar el Nivel de Adecuación Muestral de la información.

11

Análisis factorial - Extracción factorial


Métodos de extracción factorial

Método del centroide

Factor principal

Máxima verosimilitud

Análisis de componentes principales

La extracción factorial consiste en identificar y extraer grupos de variables altamente correlacionadas, con el fin de crear nuevas variables de carácter sintético, y que buscan explicar la mayor cantidad de información en términos de la varianza acumulada.

12

Análisis factorial - Extracción factorial


Normalización de la información

La utilización de datos estandarizados evita que los factores tengan sentido físico.

Después de estandarizada la información, la varianza de todas las variables es la misma.

0ijk

1j

Selección del número de factores

CRITERIO DE LA VARIANZA EXPLICADA

Factor valor propio

(λ)

Varianza

explicada

(%)

Varianza

acumulada

(%)

1 13,167 50,641 50,641

2 4,169 16,034 66,674

3 2,545 9,790 76,464

4 1,859 7,151 83,615

5 1,485 5,711 89,327

6 1,076 4,139 93,466 13

Análisis factorial - Interpretación de factores


Tamaño

Número de usuarios

Consumo

En esta etapa del análisis se busca dar una interpretación cualitativa de los factores que componen la solución factorial.

FACTOR VARIABLE UNIDAD

1

Total alimentadores Unidad

Longitud de Red KMS Km

Número de circuitos Unidad

Propiedad Planta y Equipo Pesos

Cuentas Por Pagar Pesos

Total Activo Pesos

Ingresos Operacionales Pesos

Gastos de Administración Pesos

Provisiones Agotamientos

Depreciaciones y

Amortizaciones

Pesos

Salarios más Prestaciones Pesos


2

Suscriptores comerciales Unidad

Total suscriptores

residenciales Unidad


3

Consumo promedio

Residencial Total Pesos

Factura promedio

Residencial Total Pesos

14

Análisis factorial - Resultados


1. Se redujo el conjunto de variables inicial de 166 a tan solo 10.

2. Se identificaron las variables características de la etapa de distribución eléctrica.

3. Se mitigaron las debilidades de la metodología DEA, a partir de la adecuada selección de las variables.

15

METODOLOGÍA DEA – MODELOS BÁSICOS


0,

,...,2,11

1

1

0

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1

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I

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:

0

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Modelo RVE Input orientado en su forma

multiplicativa.


matricial.


envolvente.

insumodeCantidad

productodeCantidadadroductividP

16

0,,

11

:

0

0

0,,,

ss

sxX

syY

aSujeto

IsIszMinss


EMPRESA

Puntaje de

eficiencia

2004

Puntaje de

eficiencia

2005

CENTRAL HIDROELECTRICA DE CALDAS S.A. E.S.P 0,22121 0,38762

CENTRALES ELECTRICAS DE NARIÑO S.A. E.S.P. 0,21056 0,28067

CENTRALES ELECTRICAS DEL CAUCA S.A. E.S.P 0,70365 0,84021

CENTRALES ELECTRICAS DEL NORTE DE SANTANDER S.A. 0,41666 0,78133

CODENSA S.A. ESP 1,00000 1,00000

COMPAÑÍA DE ELECTRICIDAD DE TULUÁ S.A. E.S.P. 0,89434 0,72519

COMPAÑÍA ENERGÉTICA DEL TOLIMA S.A E.S.P 1,00000 1,00000

ELECTRIFICADORA DE LA COSTA ATLANTICA S.A. ESP 0,81886 1,00000

ELECTRIFICADORA DE SANTANDER S.A. E.S.P. 0,36552 0,39737

ELECTRIFICADORA DEL CAQUETA S.A. ESP 0,88902 0,78430

ELECTRIFICADORA DEL CARIBE S.A. ESP 0,58943 0,70923

ELECTRIFICADORA DEL HUILA S.A. E.S.P. 0,62875 0,52711

ELECTRIFICADORA DEL META S.A. E.S.P. 0,59596 0,64732

EMPRESA DE ENERGIA DE ARAUCA 0,39339 0,54118

EMPRESA DE ENERGIA DE BOYACA S.A. ESP 1,00000 1,00000

EMPRESA DE ENERGIA DE CUNDINAMARCA S.A. ESP 0,30353 0,29803

EMPRESA DE ENERGÍA DEL PACÍFICO S.A. E.S.P. 1,00000 1,00000

EMPRESA DE ENERGIA DEL QUINDIO S.A.E.S.P. 0,48121 0,50818

EMPRESA DE ENERGIA DEL VALLE DE SIBUNDOY S.A. E.S.P. 1,00000 1,00000

EMPRESA DISTRIBUIDORA DEL PACIFICO S.A. E.S.P 1,00000 0,71609

EMPRESA MUNICIPAL DE ENERGÍA ELÉCTRICA S.A-E.S.P 0,46395 0,52660

EMPRESAS MUNICIPALES DE CALI E.I.C.E E.S.P 0,06490 0,06819

EMPRESAS PÚBLICAS DE MEDELLÍN E.S.P. 1,00000 1,00000

RUITOQUE S.A. E.S.P. 1,00000 1,00000

Los resultados de las evaluaciones de eficiencia fueron coherentes con lo que se podría esperar intuitivamente. Sin embargo, los resultados presentados deben ser analizados únicamente desde un enfoque académico.

METODOLOGÍA DEA – MODELOS BÁSICOS

Número de

Unidades evaluadas.

24

Variables de

entrada

Gastos de

administración

Variables de salida

Longitud de las

redes

Propiedad Planta y

equipo

17


METODOLOGÍA DEA – Índice de Malmquist

21

1

11

11

1

11

1 ),(

),(

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t

I

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FGLRyxD

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yxD

yxD

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yxDIPM

CTCETotecnológicCambiotécnicaeficiencialaenCambioIPM *

El índice de productividad de Malmquist permite medir el cambio en la eficiencia técnica y la evolución tecnológica.

18

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I

Xx

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AS

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Xx

yY

AS

MinETPyxD

Adición de 2 problemas de optimización para evaluar el IPM en el caso de modelos DEA-RVE

METODOLOGÍA DEA – Índice de Malmquist


19

Empresa Cambio de

eficiencia

técnica (CE)

Progreso

tecnológico

(CT)

Índice de

productividad

de Malmquist

(IPM)

Factor de

compensación

por concepto de

IPM

Puntaje de

eficiencia

2004

Puntaje de

eficiencia

2005

CENTRALES ELECTRICAS DEL NORTE DE SANTANDER 1,89 0,82 1,54 1,00 0,41666 0,78133

CENTRAL HIDROELECTRICA DE CALDAS S.A. E.S.P 1,79 0,81 1,45 0,95 0,22121 0,38762

ELECTRIFICADORA DE LA COSTA ATLANTICA S.A. 1,47 0,75 1,11 0,78 0,81886 1

CENTRALES ELECTRICAS DE NARIÑO S.A. E.S.P. 1,39 0,81 1,12 0,73 0,21056 0,28067

EMPRESA DE ENERGIA DE ARAUCA 1,38 0,82 1,12 0,73 0,39339 0,54118

ELECTRIFICADORA DEL CARIBE S.A. ESP 1,36 0,79 1,07 0,72 0,58943 0,70923

EMPRESAS MUNICIPALES DE CALI E.I.C.E E.S.P 1,19 0,76 0,91 0,63 0,0649 0,06819

CENTRALES ELECTRICAS DEL CAUCA S.A. E.S.P 1,17 0,83 0,97 0,62 0,70365 0,84021

ELECTRIFICADORA DE SANTANDER S.A. E.S.P. 1,17 0,78 0,91 0,62 0,36552 0,39737

EMPRESA DE ENERGIA DEL VALLE DE SIBUNDOY S.A. 1,15 0,84 0,97 0,61 1 1

CODENSA S.A. ESP 1,14 0,93 1,07 0,61 1 1

EMPRESA MUNICIPAL DE ENERGÍA ELÉCTRICA S.A- 1,13 0,82 0,93 0,60 0,46395 0,5266

ELECTRIFICADORA DEL META S.A. E.S.P. 1,12 0,83 0,93 0,59 0,59596 0,64732

EMPRESA DE ENERGIA DEL QUINDIO S.A.E.S.P. 1,07 0,80 0,86 0,57 0,48121 0,50818

EMPRESAS PÚBLICAS DE MEDELLÍN E.S.P. 1,02 0,93 0,95 0,54 1 1

EMPRESA DE ENERGIA DE CUNDINAMARCA S.A. 1,01 0,84 0,85 0,53 0,30353 0,29803

EMPRESA DE ENERGÍA DEL PACÍFICO S.A. E.S.P. 1,00 0,92 0,92 0,53 1 1

COMPAÑÍA ENERGÉTICA DEL TOLIMA S.A E.S.P 1,00 0,86 0,86 0,53 1 1

RUITOQUE S.A. E.S.P. 0,93 0,87 0,81 0,49 1 1

EMPRESA DE ENERGIA DE BOYACA S.A. ESP 0,91 0,83 0,76 0,48 1 1

ELECTRIFICADORA DEL CAQUETA S.A. ESP 0,89 0,83 0,74 0,47 0,88902 0,7843

ELECTRIFICADORA DEL HUILA S.A. E.S.P. 0,88 0,82 0,72 0,47 0,62875 0,52711

COMPAÑÍA DE ELECTRICIDAD DE TULUÁ S.A. E 0,80 0,93 0,74 0,42 0,89434 0,72519

EMPRESA DISTRIBUIDORA DEL PACIFICO S.A. 0,70 0,75 0,53 0,37 1 0,71609

Los IPM plantean la posibilidad de crear un factor de ajuste de compensación, de acuerdo a la evolución en la productividad.


20

),(*% BAfAOMAOMAOMremuneradoAOM eficienciadadconfiabiliActivos

.:

.:

:

IPMporajustedefactorelesB

eficienciadeconceptoporajustedefactorelesA

donde

PROPUESTA DE REMUNERACIÓN DE AOM


21

La propuesta de remuneración plantea la inclusión de un factor de ajuste por eficiencia.


1. El esquema de remuneración propuesto es coherente y contiene principios de equidad tanto para los usuarios como para las empresas distribuidoras.

2. Es un esquema que plantea el mejoramiento de los procesos a partir de la innovación tecnológica, y de la implementación de buenas prácticas.

3. Se demostró que el uso de técnicas factoriales es adecuado como proceso de reducción y selección de variables, previo a la utilización de la metodología DEA.

4. Se logró comprobar que existen mecanismos de comparación de desempeño, capaces de ser utilizados como elemento de ajuste económico.

CONCLUSIONES

22


RECOMENDACIONES

1. Es necesario continuar realizando investigaciones relacionadas con los temas tratados, con el fin de validar la metodología desarrollada.

2. Se requiere mejorar la calidad de la información suministrada por las empresas distribuidoras a la SSPD, ya que los resultados obtenidos pueden tener sesgos debido a la mala calidad de la información en algunos casos.

23

GRACIAS

“uso del análisis factorial y de la metodología dea, en … · y ultrasonido utilización de...

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