Estimação dos principais direcionadores dos custos operacionais das empresas brasileiras de transmissão de energia elétrica utilizando modelos de regressão e programação linear

dc.creatorIgor Mazzeto Resende Soares
dc.date.accessioned2023-10-04T16:40:56Z
dc.date.accessioned2025-09-09T01:28:04Z
dc.date.available2023-10-04T16:40:56Z
dc.date.issued2023-08-25
dc.description.abstractThe Brazilian Electricity Regulatory Agency (Agência Nacional de Energia Elétrica - ANEEL) has published the subsidy taking document - TS 14/2022 to gather information regarding the database to be used in the regulatory operational cost benchmarking study for transmission agents. The calculation of these costs is carried out using Data Envelopment Analysis (DEA), with operational cost as input and eight variables as explanatory variables (drivers) of costs. However, due to the strong linear correlation among the explanatory variables, a traditional regression model may generate inconsistent values for the estimated coefficients. An alternative approach to address this issue involves the utilization of linear programming and inequalities constraints to estimate the model parameters. In this context, this work proposes a methodology that combines linear regression with linear programming and cross-validation techniques to evaluate the main drivers of operational costs for Brazilian electricity transmission companies. The results indicate that the linear programming model proved to be the most suitable, with a predictive coefficient of determination of 0.80, and that only five out of eight explanatory variables were identified as the primary drivers of operational costs. This suggests redundancy in the current methodology for calculating costs, which could potentially compromise efficiency estimates.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/59124
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/pt/
dc.subjectEstatística.
dc.subjectProgramação Linear.
dc.subjectEnergia elétrica, Distribuição de.
dc.subjectEnergia elétrica – Custos.
dc.subject.otherRegressão linear
dc.subject.otherProgramação linear
dc.subject.otherCustos operacionais
dc.subject.otherTransmissão de energia elétrica
dc.subject.otherRevisão periódica
dc.titleEstimação dos principais direcionadores dos custos operacionais das empresas brasileiras de transmissão de energia elétrica utilizando modelos de regressão e programação linear
dc.title.alternativeEstimation of the main drivers of operating costs of brazilian electricity transmission companies using regression models and linear programming
dc.typeMonografia de especialização
local.contributor.advisor1Marcelo Azevedo Costa
local.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0843501351619189
local.contributor.referee1Tiago Silveira Gontijo
local.description.resumoA Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) publicou a Tomada de Subsídios – TS nº 14/2022 para a obtenção de informações sobre a base de dados que será utilizada no estudo de benchmarking dos custos operacionais regulatórios dos agentes de transmissão. O cálculo desses custos é feito por meio da Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis), utilizando o custo operacional como insumo e oito produtos como variáveis explicativas (drivers) dos custos. No entanto, devido à forte correlação linear entre as variáveis explicativas, o modelo de regressão pode gerar valores inconsistentes para os coeficientes estimados. Uma alternativa para lidar com esse problema é a utilização de programação linear e restrições nas inequações para estimação dos parâmetros do modelo. Nesse contexto, este trabalho propõe uma metodologia que combina a regressão linear com a programação linear e técnicas de validação cruzada para avaliar os principais direcionadores dos custos operacionais das empresas brasileiras de transmissão de energia elétrica. Os resultados indicam que o modelo de programação linear se mostrou o mais adequado apresentando coeficiente de determinação preditivo de valor igual 0,80 e que apenas cinco entre oito variáveis explicativas foram identificadas relevantes para estimação dos custos operacionais, sugerindo redundância na metodologia atual de cálculo dos custos, podendo comprometer as estimativas de eficiência.
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentICEX - INSTITUTO DE CIÊNCIAS EXATAS
local.publisher.initialsUFMG
local.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística

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