Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-04-25T21:18:31Z No. of bitstreams: 1 LuisFilipeAzevedoDeOliveira_DISSERT.pdf: 2758518 bytes, checksum: 7f5afec1f5d1f9f925d4aac95380ba09 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-04-27T19:58:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 LuisFilipeAzevedoDeOliveira_DISSERT.pdf: 2758518 bytes, checksum: 7f5afec1f5d1f9f925d4aac95380ba09 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-27T19:58:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LuisFilipeAzevedoDeOliveira_DISSERT.pdf: 2758518 bytes, checksum: 7f5afec1f5d1f9f925d4aac95380ba09 (MD5) Previous issue date: 2014-02-24 / No Brasil, o agente regulador do setor de energia el?trica ? representado pela Ag?ncia Nacional de Energia El?trica. A revis?o das tarifas tem sido uma das suas principais atribui??es, ao estabelecer uma pr?tica tarif?ria em um n?vel compat?vel com a cobertura dos custos operacionais eficientes e a remunera??o adequada dos investimentos realizados pelas distribuidoras. As mudan?as nos procedimentos adotados pelo agente regulador para redefini??o dos custos eficientes, bem como os diversos estudos encontrados na literatura sobre os procedimentos utilizados na regula??o desse segmento denotam o desafio enfrentado sobre qual a melhor estrat?gia metodol?gica a ser empregada. Nesse contexto, esta pesquisa tem como objetivo propor um modelo para avalia??o de benchmarking, aplicado ao sistema de regula??o nacional no estabelecimento dos custos operacionais eficientes das concession?rias de distribui??o de energia el?trica. O modelo ? formulado para promover o desenvolvimento do mercado de energia el?trica, associado com pol?ticas governamentais e em benef?cio da sociedade. Para conduzir esta pesquisa, adota-se uma integra??o do modelo de An?lise Envolt?ria de Dados (DEA) com a An?lise de Fronteira Estoc?stica (SFA), em um procedimento que estabelece tr?s est?gios para corrigir a efici?ncia em termos dos efeitos ex?genos: (i) avalia??o por meio de DEA para mensurar as folgas nos custos operacionais das distribuidoras, em que as vari?veis ex?genas s?o omitidas; (ii) as folgas calculadas no primeiro est?gio s?o regredidas sobre um conjunto de vari?veis ambientais, por meio de SFA e os custos operacionais s?o corrigidos para contabilizar o impacto dos efeitos ambientais e o ru?do estat?stico; e, (iii) reavalia??o do desempenho das concession?rias de distribui??o de energia el?trica, respaldado pelo uso de DEA. A partir dessa metodologia foi poss?vel obter- uma avalia??o do desempenho exclusivamente expresso em termos de efici?ncia de gest?o, nos quais s?o controlados pelos efeitos do meio ambiente operacional e do ru?do estat?stico. A metodologia em tr?s est?gios alcan?ou o principal objetivo, ao nivelar os custos das concession?rias em termos do efeito ex?geno e aleat?rio, tornando o desempenho das concession?rias mais homog?neos. / In Brazil, the National Agency of Electric Energy (ANEEL) represents the energy regulator. The rates review have been one of its main tasks, which establish a pricing practice at a level to cover the efficient operating costs and also the appropriate return of the distributors investments. The changes in the procedures to redefine the efficient costs and the several studies on the methodologies employed to regulate this segment denote the challenge faced by regulators about the best methodological strategy to be employed. In this context, this research aims to propose a benchmarking evaluation applied to the national regulation system in the establishment of efficient operating costs of electricity distribution utilities. The model is formulated to promote the electricity market development, partnering with government policies ant to society benefit. To conduct this research, an integration of Data Envelopment Analysis (DEA) with the Stochastic Frontier Analysis (SFA) is adopted in a three stages procedure to correct the efficiency in terms of environmental effects: (i) evaluation by means of DEA to measure operating costs slacks of the utilities, in which environmental variables are omitted; (ii) The slacks calculated in the first stage are regressed on a set of environmental variables by means of SFA and operating costs are adjusted to account the environmental impact and statistical noise effects; and, (iii) reassess the performance of the electric power distribution utilities by means of DEA. Based on this methodology it is possible to obtain a performance evaluation exclusively expressed in terms of management efficiency, in which the operating environment and statistical noise effects are controlled.