Benchmarking modeling for cost incentive regulation of Brazilian electricity companies

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Aline Veronese Da Silva
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1843/31516
Resumo: A regulação tem um papel importante em mercados classificados como monopólios naturais, tais como a distribuição e a transmissão de energia elétrica. Um processo regulatório robusto assegura o balanço econômico-financeiro das empresas do sistema, e ao mesmo tempo define tarifas justas para o consumidor. Para atingir esses objetivos, o regulador de energia brasileiro (ANEEL) tem usado modelos de benchmarking para definir os custos operacionais eficientes das empresas de distribuição e transmissão. Esses parâmetros compõem uma parte significativa das receitas das empresas e da tarifa de energia. Embora reguladores do mundo todo também utilizem modelos de benchmarking para o mesmo propósito, o caso brasileiro tem especificidades que o tornam notadamente desafiador. As dimensões continentais do país e as dissimilaridades entre as empresas comparadas requerem o uso de soluções específicas no processo de modelagem, a fim de assegurar a geração de escores de eficiência confiáveis. Nesse contexto, variáveis ocultas no processo podem causar um grande dano aos resultados finais. Sendo assim, o objetivo desse trabalho é avaliar a modelagem de benchmarking usada para a regulação por incentivos para custos das empresas brasileiras do setor elétrico. Primeiro, apresentamos uma proposta para inclusão de variáveis ambientais no modelo de benchmarking das distribuidoras de energia. Para isso, utilizamos um modelo de erro composto em uma abordagem de Data Envelopment Analysis (DEA) em dois estágios. Essa solução, contudo, não se mostra aplicável ao caso das transmissoras de energia elétrica. Para modelar adequadamente esse último segmento, nós primeiro analisamos a efetividade da regulação por incentivos para custos implementada pelo regulador nos últimos 17 anos. Apontamos os principais mecanismos que foram bem-sucedidos em incentivar a redução de custos. Na sequência, apresentamos uma detalhada análise do modelo de benchmarking utilizado para regular as transmissoras brasileiras, e propusemos melhorias conceituais ao modelo. Uma última proposta diz respeito a uma abordagem para a inclusão dos efeitos das variáveis ambientais na modelagem por meio da correção da variável de entrada do DEA. Todas estas avaliações ajudam a ter um melhor entendimento do problema de modelagem de benchmarking das empresas brasileiras de energia elétrica. As contribuições que propomos ajudam a melhorar a confiabilidade dos escores de eficiência, garantindo um processo regulatório justo.
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As dimensões continentais do país e as dissimilaridades entre as empresas comparadas requerem o uso de soluções específicas no processo de modelagem, a fim de assegurar a geração de escores de eficiência confiáveis. Nesse contexto, variáveis ocultas no processo podem causar um grande dano aos resultados finais. Sendo assim, o objetivo desse trabalho é avaliar a modelagem de benchmarking usada para a regulação por incentivos para custos das empresas brasileiras do setor elétrico. Primeiro, apresentamos uma proposta para inclusão de variáveis ambientais no modelo de benchmarking das distribuidoras de energia. Para isso, utilizamos um modelo de erro composto em uma abordagem de Data Envelopment Analysis (DEA) em dois estágios. Essa solução, contudo, não se mostra aplicável ao caso das transmissoras de energia elétrica. Para modelar adequadamente esse último segmento, nós primeiro analisamos a efetividade da regulação por incentivos para custos implementada pelo regulador nos últimos 17 anos. Apontamos os principais mecanismos que foram bem-sucedidos em incentivar a redução de custos. Na sequência, apresentamos uma detalhada análise do modelo de benchmarking utilizado para regular as transmissoras brasileiras, e propusemos melhorias conceituais ao modelo. Uma última proposta diz respeito a uma abordagem para a inclusão dos efeitos das variáveis ambientais na modelagem por meio da correção da variável de entrada do DEA. Todas estas avaliações ajudam a ter um melhor entendimento do problema de modelagem de benchmarking das empresas brasileiras de energia elétrica. As contribuições que propomos ajudam a melhorar a confiabilidade dos escores de eficiência, garantindo um processo regulatório justo.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorengUniversidade Federal de Minas Geraishttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/info:eu-repo/semantics/openAccessData envelopment analysisVariáveis ambientaisRegulação de mercados de energiaModelagem de benchmarkingEngenharia de produçãoAnálise envoltória de dadosBenchmarking (Administração)Energia elétrica - TransmissãoBenchmarking modeling for cost incentive regulation of Brazilian electricity companiesModelagem de benchmarking para regulação por incentivos dos custos das empresas brasileiras do setor elétricoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisAline Veronese Da Silvareponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGhttp://lattes.cnpq.br/9627739201460002Marcelo Azevedo Costahttp://lattes.cnpq.br/0843501351619189Aureliano Angel BressanAna Lúcia Miranda LopesBruno de Almeida VilelaHeinz AhnRegulation plays an important role in natural monopoly markets, such as energy electricity distribution and transmission. A robust regulatory process assures the economic-financial balance of the system utilities while sets fair tariffs to consumers. In order to achieve these objectives, the Brazilian Energy regulator (ANEEL) has been using benchmarking models to define the efficient operational costs of distribution and transmission companies. These benchmarking models affect a significant portion of the companies’ revenues and the electricity tariff. Although regulators worldwide use benchmarking techniques for the same purposes, the Brazilian case is especially challenging, due to its specific features. The continental dimension of the country and the dissimilarities among the compared companies require the use of specific solutions in the modeling process to assure reliable efficiency scores. In this context, omitted variables may cause great damage in the final results. Thus, the objective of this study is to evaluate the benchmarking modeling for cost incentive regulation of Brazilian distribution and transmission companies. First, we present a proposal for including environmental variables in the benchmarking modeling of distribution companies. To do that, we propose a compound error second-stage Data Envelopment Analysis (DEA) approach. Nevertheless, this solution is not suitable for the benchmarking modeling of transmission system operators (TSOs). To better model this latter segment, we first analyze the effectiveness of the incentive cost regulation implemented by the regulator in the previous tariff review cycles. We point out the main mechanisms which were successful to incentive the cost reduction. Then, we present a detailed analysis of the benchmarking model used to regulate Brazilian TSOs and propose methodological improvements. A final proposal regards an approach to include environmental variables in the model through the correction of the input variable. All these evaluations help to better understand the problems within the benchmarking modeling process of Brazilian utilities. The proposed methods improve the reliability of the efficiency scores, ensuring a fair regulatory process.https://orcid.org/0000-0003-4335-5963BrasilENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA PRODUÇÃOPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de ProduçãoUFMGORIGINALAlineVeroneseDaSilva_Tese_de_Doutorado.pdfapplication/pdf4154665https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/6d5294ee-54a7-4f3a-a686-b841845c84f7/downloadf26810dbff0d352c689176e825e9be71MD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdfapplication/octet-stream811https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/892306d3-cd73-4b6f-a6db-b27201b048ca/downloadcfd6801dba008cb6adbd9838b81582abMD52falseAnonymousREADLICENSElicense.txttext/plain2119https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/2b5ef06c-9017-4a72-b459-2d1b5a33fd49/download34badce4be7e31e3adb4575ae96af679MD53falseAnonymousREADTEXTAlineVeroneseDaSilva_Tese_de_Doutorado.pdf.txttext/plain286121https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/93a4383f-8091-4dd0-a8d8-cba84f4c146b/downloadfbc09084f8e1525823ffaf7d626beab2MD54falseAnonymousREAD1843/315162025-09-08 21:24:15.831http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/Acesso Abertoopen.accessoai:repositorio.ufmg.br:1843/31516https://repositorio.ufmg.br/Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oairepositorio@ufmg.bropendoar:2025-09-09T00:24:15Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)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