Aplicación y comparación de algoritmos de valoración de opciones reales para la evaluación de proyectos de generación eléctrica bajo incertidumbre

Abstract

La presente memoria se centra en desarrollar una metodología de evaluación de proyectos, para uso en generación eléctrica, que captura las dinámicas del valor de un proyecto de inversión. Esto en base a la evolución de la principal variable de mercado que afecta la rentabilidad usando las técnicas de valoración, llamados Least Square Monte Carlo y Árboles Trinomiales. Esto porque, los proyectos en este rubro son priorizados respecto a la tecnología de desarrollo más eficiente disponible usando un análisis de Valor Actual Neto (VAN) que no considera las dinámicas a las cuales están sujetos los valores de los proyectos. Como se prevé que las instalaciones de generación eléctrica se mantendrán en operación por un 50% más de su vida útil pronosticada, se vuelve más significativa la evaluación dinámica para el largo plazo incorporando incertidumbre. Para ello, se hace un análisis empírico del comportamiento de los precios de electricidad, en un nodo representativo del Sistema Interconectado Central, el principal mercado eléctrico en Chile. Con esto, se estiman los parámetros de un modelo que incorpora estas características, conocido como Mean Reverting Jump Diffusion en conjunto con un modelo de simulación de operación para la determinación de expectativas de largo plazo en precios de electricidad. Para la aplicación del análisis de opciones reales, se utilizan los procedimientos Least Square Monte Carlo y árboles trinomiales basados en los parámetros encontrados del proceso de precios para diseñar la estrategia óptima de inversión en el largo plazo en generación de tecnologías disponibles en Chile. Los resultados incluyen un análisis de las estrategias de inversión de diversas centrales disponibles para la expansión de la matriz energética de Chile dadas las condiciones actuales del mercado. En particular, el análisis de árboles sugiere invertir inmediatamente en centrales Hidroeléctricas, térmicas de Carbón y Diésel y no invertir en tecnología de ciclos combinados. Por otra parte, el algoritmo de Least Square Monte Carlo sugiere esperar en todos los casos, ya que estima que el valor de estos proyectos incrementará en el futuro respecto a sus valores estimados actuales. Por ello, el análisis comparativo entre los modelos sugiere de un sesgo relativo hacia arriba por parte del algoritmo de Least Square Monte Carlo. Este sesgo es analizado en mayor profundidad, arribando a la conclusión que a medida que se aumentan las simulaciones consideradas, este sesgo relativo va disminuyendo, pero de manera desacelerada. Para complementar, se incluye un análisis de sensibilidad de los resultados usando parámetros de cobertura de riesgo, conocidos coloquialmente como las griegas , calculados a partir de los Árboles trinomiales. Los resultados de estos análisis indican que el valor del precio de la electricidad, la volatilidad y la duración de la oportunidad de inversión impactan positivamente en el proyecto, lo que es consistente con la teoría de opciones reales que postula que a mayor volatilidad, más valor se puede generar en un proyecto al aprovechar las flexibilidades inherentes.