Taller Tasas De Descuento m3px

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 de datos.

Canastas Creadas

Selección de la canasta de empresas

Cálculo del beta ( 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 las empresas que no cumplan el criterio de observaciones: Tener al menos el 87,5% de los datos.

• Estimar el 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 s de uso residencial que reconoce inversión.

𝐃𝐀𝐎𝐌(𝐀𝐔𝐑)

Cargo de distribución para s 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 s de uso residencial. Demanda real anual de s 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 s de uso no residencial que reconoce inversión.

𝐃𝐀𝐎𝐌(𝐀𝐔𝐍𝐑)

Cargo de distribución para s 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 s 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 final de gas natural Pesos constantes feb-2014

Variación tarifa 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

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