[pt] Esta tese apresenta os principais resultados de medidas de
eficiência dos custos operacionais de 60 distribuidoras
brasileiras de energia elétrica. Baseado no esquema
yardstick competition, foi utilizado uma Rede Neural d e
Kohonen (KNN) para identificar grupos de empresas
similares. Os resultados obtidos pela KNN não são
determinísticos, visto que os pesos sinápticos da rede são
inicializados aleatoriamente. Então, é realizada uma
simulação de Monte Carlo para encontrar os clusters mais
frequentes. As medidas foram obtidas por modelos
DEA (input oriented, com e sem restrições aos pesos) e
modelos Bayesianos e frequencistas de fronteira estocástica
(utilizando as funções Cobb-Douglas e Translog). Em todos
os modelos, DEA e SFA, a única variável input refere-se ao
custo operacional (OPEX). Os índices de eficiência destes
modelos representam a potencial redução destes custos de
acordo com cada concessionária avaliada. Os
outputs são os cost drivers da variável OPEX: número de
unidades consumidoras (uma proxy da quantidade de serviço),
montante de energia distribuída (uma proxy do produto
total) e a extensão da rede de distribuição (uma proxy da
dispersão dos consumidores na área de concessão).
Finalmente, vale registrar que estas técnicas
podem mitigar a assimetria de informação e aprimorar a
habilidade do agente regulador em comparar os desempenhos
das distribuidoras em ambientes de regulação incentivada. / [en] This thesis presents the main results of the cost
efficiency scores of 60 Brazilian electricity distribution
utilities. Based on yardstick competition scheme,
it was applied a Kohonen Neural Networks (KNN) to identify
and to group the similar utilities. The KNN results are not
deterministic, since the estimated weights are randomly
initialized. Thus, a Monte Carlo simulation was used in
order to find the most frequent clusters. Therefore was
examined the use of the DEA methodology (input oriented,
with and without weight constraints) and Bayesian and non-
Bayesian Stochastic Frontier Analysis (centered on a Cobb-
Douglas and Translog cost functions) to evaluate the cost
efficiency scores of electricity distribution utilities. In
both models the only input variable is operational cost
(OPEX). The efficiency measures from these models reflect
the potential of the reduction of operational costs of each
utility. The outputs are the cost-drivers of the OPEX: the
number of customers (a proxy for the amount of service),
the total electric power supplied (a proxy for the amount
of product delivered) and the distribution network size (a
proxy of the customers scattering in the operating
territory of each distribution utility). Finally, it is
important to mention that these techniques can reduce the
information assimetry to improve the regulator´s skill to
compare the performance of the utilities in incentive
regulation environments.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:12361 |
| Date | 17 October 2008 |
| Creators | MARCUS VINICIUS PEREIRA DE SOUZA |
| Contributors | REINALDO CASTRO SOUZA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0023 seconds