Modelo de Evaluación de Flujo de Caja para Proyectos de Generación con Fuentes Alternativas

El objetivo de este proyecto es proponer una metodología y un modelo computacional en Excel para identificar y reificar los riesgos de cada alternativa de inversión en generación para poder compararlos en una misma base y así ayudar a los agentes en sus decisiones de inversión. Se propone utilizar una metodología basada en el concepto de riesgo-retorno para comparar todos los proyectos, donde se determina la TIR bajo condiciones de riesgo, teniendo en cuenta la complementariedad resultante de una cartera diversificada. El enfoque está en proyectos de energías renovables, pero el sistema computacional es lo suficientemente genérico para acomodar otras fuentes de generación, así como sinergias con la cartera de Light.

Inicialmente, se realiza un mapeo de factores de riesgo y precios de proyectos: en esta etapa se identifican los principales factores de riesgo de cada tecnología de generación, como el riesgo hidrológico, el riesgo ambiental, el riesgo de construcción, tecnológico, de tipo de cambio y de combustible. Para cada uno de estos elementos, se propone traducir los factores de riesgo en escenarios con sus respectivas probabilidades de ocurrencia. De esta manera, el sistema permite al usuario modelar la incertidumbre del costo de inversión a través de escenarios con diferentes valores de costo de inversión, cada uno de ellos asociado a diferentes valores de probabilidad. Además, el usuario puede generar diferentes escenarios de evolución de los indexadores, para captar el riesgo de la indexación de la inversión y combinarlo con otros riesgos también modelados. La entidad reguladora (en el caso brasileño, ANEEL) establece una serie de estrictas penalidades financieras en caso de retraso en la entrada en operación de la central. El modelado de estas penalidades y la simulación de posibles escenarios de retraso están incluidos en este sistema. El usuario puede modelar la incertidumbre en la fecha de entrada en operación de la central a través de escenarios con diferentes períodos de retraso y diferentes costos asociados a este retraso (pudiendo este costo incluso estar vinculado al PLD), cada uno de ellos asociado a diferentes valores de probabilidad. Con esto, el usuario puede simular el impacto en la rentabilidad del proyecto de estos posibles retrasos, combinando este riesgo con otros riesgos también modelados. A continuación, se propone un modelo de evaluación de inversiones bajo incertidumbre, que determina la competitividad de un proyecto de generación considerando sus riesgos, incertidumbres y de acuerdo con el grado de aversión al riesgo del emprendedor. Finalmente, la última parte propone una metodología para comparar distintas tecnologías de inversión en generación considerando sus incertidumbres y riesgos intrínsecos, ilustrando cómo calcular la prima de riesgo de cada alternativa de inversión y verificando el impacto de cada incertidumbre intrínseca del proyecto en la varianza de su retorno esperado. La metodología también puede extenderse para analizar una cartera de proyectos, determinando la ganancia de la combinación en una misma cartera de las diferentes inversiones en activos de generación frente a los proyectos candidatos individualmente.