Por medio de la cual se expide la Resolución Única de Regulación del Sector Eléctrico

SECCIÓN 1

Factor de eficiencia

ARTÍCULO 5.2.1.4.1.1. Factor de eficiencia. El factor de eficiencia aplicable a cada mercado de comercialización j corresponderá al límite superior del intervalo de confianza del 90 % predicho por el modelo de frontera estocástica que se describe a continuación. En la solicitud de que trata el artículo 21 de esta resolución, los agentes comercializadores deberán suministrar la información requerida para realizar la estimación de la eficiencia técnica a partir de modelo establecido en este anexo. En caso de que no sea posible predecir el factor de eficiencia de un mercado, este corresponderá al promedio aritmético de los restantes mercados para los cuales fue posible su predicción.

(Fuente: R CREG 180/14, ANEXO 1 Num. 1)

ARTÍCULO 5.2.1.4.1.2. MODELO GENERAL. El modelo corresponde a uno de costos con un producto (qit) y dos insumos en la producción (w1_it y w2_it) y cinco variables de caracterización de las empresas (z1_it, z21_it, z3_it, z4_it y z5_it), la expresión general es la siguiente:

Con a₁ + a₂ = 1

Se supone que la ineficiencia es invariante en el tiempo. La distribución empleada en la variable aleatoria de la ineficiencia u_it = |U|, donde U tiene distribución normal. La distribución empleada para la variable aleatoria del término de error í_it fue la distribución normal . El periodo de tiempo del modelo es 2009 a 2013.

(Fuente: R CREG 180/14, ANEXO 1 Num. 1.1)

ARTÍCULO 5.2.1.4.1.3. ESPECIFICACIÓN DE LAS VARIABLES. a) Variable dependiente, y_it

b) Variable independientes económicas, q_it, w1_it, w2_it

c) Variables de caracterización de los mercados z1_it, z2_it, z3_it, z4_it y z5_it

redrur_usu_it corresponde a la longitud de la red rural en kilómetros, con respecto a número de usuarios rurales, para la i-ésima empresa en el año t, con i =1,…, n y t = 1,…, Ti.

redurb_usu_it corresponde a la longitud de la red urbana con respecto a número de usuarios urbanos y de centro poblados, para la i-ésima empresa en el año t, con i =1,…, n y t = 1,…, Ti.

fact_usurur_it corresponde a la facturación total (número de facturas al año) con respecto al número de usuarios rurales, para la i-ésima empresa en el año t, con i =1,…, n y t = 1,…, Ti.

fact_bimp_it corresponde al número de facturas bimensuales con respecto a la facturación total (número de facturas al año), para la i-ésima empresa en el año t, con i =1,…, n y t = 1,…, T_i.

fact_trip_it corresponde al número de facturas trimestrales con respecto a la facturación total (número de facturas al año), para la i-ésima empresa en el año t, con i =1,…, n y t = 1,…, T_i. 1.3. Estimación del modelo de frontera estocástica. El modelo empleado en la estimación corresponde al de Battese & Coelli (1992) para datos de panel no balanceado, bajo distribución semi-normal en el término de ineficiencia y con la restricción de homogeneidad lineal de la función de costo.

d) Parámetros del modelo

Los valores de los parámetros del modelo son los siguientes:

Variable	Parámetro	Parámetro Estimado	Error Estandar	Z	Valor p
Intercepto		= 1,28290	0,63163	2,03110	0,042248
Log(q)		= 0,87500	0,04492	19,47790	<2,2e-16
Log(x1_u)		= 0,92268	0,03915	23,56870	<2,2e-16
Log(x2_u)		= 0,07732	0,03915	1,97490	0,048279
Log(redrur_usu)		= 0,18072	0,07186	2,51500	0,011902
Redurb_usu		= 34,7280	11,95000	2,90620	0,003658
Fact_usurur		= 0,00151	0,00032	4,64010	0,000003
Fact_bimp		= 1,84920	0,49023	3,77210	0,000162
Fact_trip		= 2,83990	0,81746	3,47400	0,000513
SigmaSq		= 0,08144	0,02513	3,24110	0,001191
Gamma		= 0,558150	0,14733	3,78830	0,000152
SigmaSqU		= 0,04545	0,02498	1,81980	0,068796
SigmaSqV		= 0,03598	0,00656	5,48900	0,000000

e) Estimación de la eficiencia. Bajo el modelo estimado, las eficiencias técnicas son calculadas usando el método de Battese y Coelli (1992), dado por

Donde:

y donde,

Ti =	número de observaciones de la empresa i
=	el promedio de los residuales de la empresa i, para los Ti datos

Siendo el residual es el valor de la función de distribución de la normal (0,1) evaluada en x.

Para la estimación de la eficiencia técnica, se reemplazan los parámetros por sus estimaciones dadas en el literal anterior. f) Determinación del nivel de confianza.

Los límites del intervalo de predicción del (1-) % aproximado para la eficiencia técnica de acuerdo con Horrace y Schmidt (1996) están dados por:

Límite inferior =

Límite superior =

Donde,

es el valor de la función de distribución de la normal (0,1) evaluada en x.

es el inverso de la función de distribución de la normal (0,1) evaluada en x.

(Fuente: R CREG 180/14, ANEXO 1 Num. 1.2)