{"id":1009205,"date":"2025-08-16T09:56:20","date_gmt":"2025-08-16T12:56:20","guid":{"rendered":"https:\/\/novosite.psr-inc.com\/projeto-pdi\/modelo-de-evaluacion-de-flujo-de-caja-para-proyectos-de-generacion-con-fuentes-alternativas\/"},"modified":"2026-02-05T16:31:34","modified_gmt":"2026-02-05T19:31:34","slug":"modelo-de-evaluacion-de-flujo-de-caja-para-proyectos-de-generacion-con-fuentes-alternativas","status":"publish","type":"projeto-pdi","link":"https:\/\/www.psr-inc.com\/es\/consultoria\/pesquisa-desenvolvimento\/projetos-pdi\/modelo-de-evaluacion-de-flujo-de-caja-para-proyectos-de-generacion-con-fuentes-alternativas\/","title":{"rendered":"Modelo de Evaluaci\u00f3n de Flujo de Caja para Proyectos de Generaci\u00f3n con Fuentes Alternativas"},"content":{"rendered":"<div class=\"vgblk-rw-wrapper limit-wrapper\">El objetivo de este proyecto es proponer una metodolog\u00eda y un modelo computacional en Excel para identificar y reificar los riesgos de cada alternativa de inversi\u00f3n en generaci\u00f3n para poder compararlos en una misma base y as\u00ed ayudar a los agentes en sus decisiones de inversi\u00f3n. Se propone utilizar una metodolog\u00eda 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 est\u00e1 en proyectos de energ\u00edas renovables, pero el sistema computacional es lo suficientemente gen\u00e9rico para acomodar otras fuentes de generaci\u00f3n, as\u00ed como sinergias con la cartera de Light.<\/p>\n<p>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 tecnolog\u00eda de generaci\u00f3n, como el riesgo hidrol\u00f3gico, el riesgo ambiental, el riesgo de construcci\u00f3n, tecnol\u00f3gico, 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 inversi\u00f3n a trav\u00e9s de escenarios con diferentes valores de costo de inversi\u00f3n, cada uno de ellos asociado a diferentes valores de probabilidad. Adem\u00e1s, el usuario puede generar diferentes escenarios de evoluci\u00f3n de los indexadores, para captar el riesgo de la indexaci\u00f3n de la inversi\u00f3n y combinarlo con otros riesgos tambi\u00e9n modelados. La entidad reguladora (en el caso brasile\u00f1o, ANEEL) establece una serie de estrictas penalidades financieras en caso de retraso en la entrada en operaci\u00f3n de la central. El modelado de estas penalidades y la simulaci\u00f3n de posibles escenarios de retraso est\u00e1n incluidos en este sistema. El usuario puede modelar la incertidumbre en la fecha de entrada en operaci\u00f3n de la central a trav\u00e9s de escenarios con diferentes per\u00edodos 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 tambi\u00e9n modelados. A continuaci\u00f3n, se propone un modelo de evaluaci\u00f3n de inversiones bajo incertidumbre, que determina la competitividad de un proyecto de generaci\u00f3n considerando sus riesgos, incertidumbres y de acuerdo con el grado de aversi\u00f3n al riesgo del emprendedor. Finalmente, la \u00faltima parte propone una metodolog\u00eda para comparar distintas tecnolog\u00edas de inversi\u00f3n en generaci\u00f3n considerando sus incertidumbres y riesgos intr\u00ednsecos, ilustrando c\u00f3mo calcular la prima de riesgo de cada alternativa de inversi\u00f3n y verificando el impacto de cada incertidumbre intr\u00ednseca del proyecto en la varianza de su retorno esperado. La metodolog\u00eda tambi\u00e9n puede extenderse para analizar una cartera de proyectos, determinando la ganancia de la combinaci\u00f3n en una misma cartera de las diferentes inversiones en activos de generaci\u00f3n frente a los proyectos candidatos individualmente.<\/p><\/div>\n<p><!-- .vgblk-rw-wrapper --><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El objetivo de este proyecto es proponer una metodolog\u00eda y un modelo computacional en Excel para identificar y reificar los riesgos de cada alternativa de inversi\u00f3n en generaci\u00f3n para poder compararlos en una misma base y as\u00ed ayudar a los agentes en sus decisiones de inversi\u00f3n. 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