Uma análise robusta de benchmarking utilizando o método de fronteira estocástica bayesiano aplicado às empresas brasileiras de distribuição de energia
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Tese de doutorado
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Primeiro orientador
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Tiago Alves Schieber de Jesus
Vinícius de Jesus Mayrink
Roberto de Barros Mesquita
José Francisco Moreira Pessanha
Vinícius de Jesus Mayrink
Roberto de Barros Mesquita
José Francisco Moreira Pessanha
Resumo
Um modelo de Análise Envoltória de Dados (DEA) é aplicado pelo regulador
brasileiro para definir os custos operacionais regulatórios para 61 concessionárias
de distribuição de eletricidade ou DSOs, desde 2015. O modelo atual DEA
compreende retornos não decrescentes de escala, um insumo, sete produtos e restrições
aos pesos. Os custos regulatórios foram estimados utilizando valores médios de 2011 a
2013. Em 2017, novos custos regulatórios foram estimados utilizando um conjunto de
dados atualizado e o modelo DEA anterior. Resultados recentes são semelhantes aos
resultados obtidos em 2015 e mostram evidências de que o atual modelo de benchmarking
ainda requer melhorias. Em suma, algumas DSOs têm baixíssimas eficiências, perto
de 25%, e as análises estatísticas mostram a presença de outliers na base de dados.
Além disso, o modelo ainda carece de ajustes ambientais. Esse estudo avalia o uso da
Análise de Fronteira Estocástica (SFA) como um modelo alternativo para definir custos
operacionais regulatórios. Prós e contras do modelo SFA são destacados. Os resultados
mostram que o SFA é mais flexível para lidar com outliers. No entanto, o SFA tem
grandes problemas de convergência se aplicado a amostras limitadas. Os problemas de
convergência podem ser superados utilizando métodos de computação Bayesiana ou de
verossimilhança penalizada. Em particular, é proposto um modelo SFA Bayesiano que é
robusto a problemas de convergência. Esse estudo defende o uso do DEA e do SFA como
as melhores alternativas para definir os custos operacionais regulatórios para as empresas
brasileiras de distribuição de eletricidade, conforme indicado pelos reguladores europeus.
Abstract
AData Envelopment Analysis (DEA) model is applied by the Brazilian regulator
to set regulatory operational costs for 61 electricity distribution utilities or DSOs,
since 2015. The current DEA model comprises non-decreasing returns to scale,
one input, seven outputs and weight restrictions. Regulatory costs were estimated using
average values from 2011 to 2013. In 2017, new regulatory costs were estimated using
an updated data set and the previous DEA model. Recent results are similar to results
achieved in 2015 and show evidence that the current benchmarking model still requires
improvements. In short, some DSOs have inconsistent low efficiencies, close to 25%, and
standard statistical analysis shows the presence of outliers in the data base. Furthermore,
the model still lacks environmental adjustments. This study evaluates the use of Stochastic
Frontier Analysis (SFA) as an alternative model to set regulatory operational costs. Pros
and cons of the SFA model are highlighted. Results show that the SFA is more flexible to
deal with outliers. However, the SFA has major convergence problems if applied to limited
samples. Convergence issues can be overcome using Bayesian computation or penalized
likelihood methods. In particular, a Bayesian SFA model is proposed that is robust
to convergence problems. This study advocates the use of both DEA and SFA as the
best alternatives to set regulatory operational costs for Brazilian electricity distribution
companies, as indicated by European regulators.
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Palavras-chave
Análise envoltória de dados, Análise de fronteira estocástica, Análise bayesiana
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