4. LA GENERACIÓN DE ELECTRICIDAD BAJO EL PRISMA DE LA TEORÍA DE CARTERAS
4.2. Revisión de la literatura sobre teoría de carteras aplicada a la generación de
4.2.1. Rentabilidad como inversa del coste de generación
En Awerbuch (2000) y Awerbuch y Berger (2003) se puede encontrar la base teórica de este enfoque. El planteamiento, similar al propuesto por Humphreys y McClain (1998)143, considera la rentabilidad conjunta de la cartera obtenida a través de la suma ponderada de la rentabilidad de cada tecnología de generación, según la propuesta de la teoría de carteras. El rendimiento esperado de cada tecnología se obtiene a partir de la suma de la inversa de cada tipo de coste. Por su parte el rendimiento esperado de la cartera, 𝐸(𝑟𝑐), se obtiene a
partir de la esperanza matemática de los rendimientos esperados de cada tecnología que participa en la cartera. Vendría determinado por la siguiente expresión:
𝐸(𝑟𝑐) = 𝑥1𝐸(𝑟1) + 𝑥2𝐸(𝑟2) + … + 𝑥𝑛𝐸(𝑟𝑛) = ∑𝑛𝑖=1𝑥𝑖𝐸(𝑟𝑖 ) (Ex. 4.1)
donde las 𝑥𝑖serían las proporciones de participación de cada una de las 𝑛 tecnologías 𝑖 en la
cartera 𝑐 y las 𝐸(𝑟𝑖) los rendimientos esperados para cada tecnología 𝑖. Los autores optan por
una definición del rendimiento como aquella cantidad de output de generación producido (kWh) por unidad monetaria gastada. De esta forma podría interpretarse como la inversa de un coste medido en unidades monetarias gastadas por unidad de energía generada. En consecuencia, un menor coste equivaldría a un rendimiento superior. Como se tratará más adelante, en el punto 4.2.4, hay autores que apuestan por la definición de las tecnologías en función de sus costes, directamente, sin necesidad de calcular su inversa.
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Estudian la selección dinámica de carteras con el objetivo de reducir el impacto de la volatilidad del precio de la energía sobre la cartera de generación, reduciendo con ello los riesgos sobre la situación macroeconómica de los EE.UU. ante cambios repentinos en los precios de la energía. Los resultados indican una actuación de la industria eléctrica a partir de la década de 1980 cercana a la de la cartera de mínima varianza. Sin embargo, la situación del consumo energético en los EE.UU. estaría alejado de la eficiencia. Una mayor participación del carbón en la cartera reduciría la volatilidad de la cartera. Proponen la participación del regulador para modificar el consumo de combustibles a través de incentivos fiscales o ayudas.
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Awerbuch y Berger (2003) miden el riesgo de cada tecnología mediante la desviación típica de las variaciones relativas de sus costes por período144. Estos cambios por período responden a una medida similar a la del cálculo del rendimiento por período. Su cálculo toma datos históricos de los diferentes costes de generación por tecnología, para los que se asume normalidad. Vienen definidos por la siguiente expresión:
𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑣𝑎𝑠 𝑑𝑒 𝑐𝑜𝑠𝑡𝑒𝑠 𝑝𝑜𝑟 𝑝𝑒𝑟í𝑜𝑑𝑜 =(𝑐𝑜𝑠𝑡𝑒𝑡1−𝑐𝑜𝑠𝑡𝑒𝑡0)
𝑐𝑜𝑠𝑡𝑒𝑡0 (Ex. 4.2)
El riesgo de cada tecnología se calcularía como la desviación típica de la serie temporal que resulta al emplear la fórmula anterior para cada componente del coste de cada tecnología. Proponen el cálculo de la desviación típica a partir de la suma de los riesgos de cada coste al cuadrado ponderado por la participación que cada uno de ellos tiene en el coste total de cada tecnología.
El riesgo de la cartera es función de los riesgos individuales de cada tecnología, derivados a su vez de la variabilidad de sus distintos componentes del coste, y de la relación que pudiera haber entre los distintos tipos de coste considerados:
𝜎𝑐 = √∑𝑛𝑖=1∑𝑗=1𝑛 𝑥𝑖𝑥𝑗𝜎𝑖𝑗= √∑𝑛𝑖=1∑𝑗=1𝑛 𝑥𝑖𝑥𝑗𝜌𝑖𝑗𝜎𝑖𝜎𝑗= √∑ 𝑥𝑛𝑖=1 𝑖2𝜎𝑖2 + ∑ ∑𝑛𝑗=1𝑥𝑖𝑥𝑗𝜌𝑖𝑗𝜎𝑖𝜎𝑗 𝑖≠𝑗
𝑛
𝑖=1
(Ex. 4.3)
Donde 𝑥𝑖 representa la participación en tanto por uno de la tecnología 𝑖 en la cartera, 𝜎𝑖 la
desviación típica de los cambios porcentuales por período de los costes de la tecnología 𝑖 y 𝜌𝑖𝑗
es el coeficiente de correlación lineal entre los costes de las tecnologías 𝑖 y 𝑗. Se asume una distribución normal de los cambios porcentuales calculados (Awerbuch y Berger, 2003). El modelo genera así una frontera de carteras eficientes bajo el binomio rendimiento-riesgo. Otros autores que optan por este binomio son Arnesano et al. (2012), Kienzle et al. (2007), Rodoulis (2010), De Jonghe et al. (2011) y Roques et al. (2010).
Jansen et al. (2006), Roques et al. (2008), Hickey et al. (2010)145 o Delarue et al. (2011) enmarcan esta propuesta dentro de la perspectiva de maximización del bienestar social. Esta calificación se debe al objetivo del planteamiento, basado en obtener aquella cartera eficiente
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Aunque Awerbuch y Berger (2003) lo definen como rendimientos por período o Holding Period Return (en inglés), el resultado que muestran no es expresivo de un rendimiento, por cuanto no parte de la variación de precios del activo, sino de sus costes. Por ello el cálculo de esta medida ofrece información sobre los cambios porcentuales del coste y no del rendimiento.
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Proponen el objetivo más deseado por la sociedad a partir de la minimización de los costes considerando una serie de restricciones relativas a: fiabilidad, seguridad, flexibilidad, condiciones medioambientales, aceptabilidad social y capacidad de generación existente.
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de tecnologías de generación que implique exponer a la sociedad al mínimo nivel de coste y de riesgo necesarios derivados de la generación de electricidad.
El tratamiento del riesgo de las tecnologías renovables ha sido objeto de planteamientos diversos. Así Awerbuch y Berger (2003) identifican las tecnologías renovables como carentes de riesgo, asimilándolas al comportamiento del activo libre de riesgo de la teoría de carteras, por cuanto no presentan costes de combustible146. De hecho estas tecnologías no dependen del uso de combustibles fósiles, caracterizados por una elevada volatilidad147 en los precios, sino que emplean recursos naturales de libre disposición y con coste nulo de disposición (corrientes eólicas, marinas, precipitaciones o radiación solar). Así mismo no incurren en costes de emisión de CO2 por no ser fuentes emisoras –excepto la tecnología de biomasa-. Por todo ello las energías renovables tan sólo estarían sujetas a costes de inversión y de O&M. Awerbuch y Berger (2003) señalan que como la variación interanual que puedan experimentar estos costes puede ser considerada nula, estas tecnologías no presentarían riesgo.
Aunque la propuesta de Awerbuch y Berger (2003) en relación con la definición del riesgo de las tecnologías renovables es la que mayor aceptación tiene, otros autores como Arnesano et al. (2012) apuestan por caracterizar a las energías renovables como tecnologías con riesgo. Para ello vinculan el factor de capacidad148 de las tecnologías con la disponibilidad real del combustible natural eólico y solar fotovoltaica. Equiparan así el valor por tecnología del factor de capacidad con la variabilidad del precio de combustible para las fuentes renovables149. La difícil disponibilidad de series históricas de los diferentes tipos de coste de generación de las distintas tecnologías condiciona la mayor parte de los estudios en este campo. Los costes reales de las distintas compañías eléctricas son materia muy sensible y por ello de difícil acceso. Para solucionar la ausencia de datos muchos autores recurren a los recogidos en trabajos precedentes ya publicados, a agencias internacionales como la IEA o a la simulación. Awerbuch y Berger (2003), sin embargo, emplean una medida de riesgo financiero como proxy150 para los costes de O&M y establecen unos coeficientes de correlación entre el 0,1 y el 0,7151. Posteriormente Jansen et al. (2006) cuestionan la capacidad informativa de la medida
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Excepto la tecnología que emplea biomasa, que sí depende de combustible de tipo natural. 147
Para el caso del gas natural y del petróleo y sus derivados. 148
Para calcular el factor de capacidad eólico y solar fotovoltaica recurren a datos de series históricas de puntos de producción italiana.
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Distinto del valor 0 otorgado por Awerbuch y Yang (2007) para las energías eólica, solar fotovoltaica e hidráulica. 150
Suponen que los costes fijos de O&M fluctuarán en los mismos términos que una cartera de bonos empresariales, y los variables de O&M de forma similar a una cartera diversificada (como el Standard & Poor´s-500
Morgan Stanley Capital International Europe index). Ello da lugar a una desviación típica del 8,7% y del 20% para los
costes fijos y variables de O&M. 151
Awerbuch y Berger (2003) asumen un coeficiente de correlación de 0,7 para los costes de O&M de dos tecnologías. Se trata de un valor cercano a la unidad. Deciden asignar un valor no idéntico a la unidad para contemplar la posibilidad de que exista riesgo no sistemático en la relación establecida. Adicionalmente el coeficiente de correlación entre los costes fijos y variables de O&M se presume que tome un valor de 0,1.
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del riesgo propuesta por Awerbuch y Berger (2003) -la desviación típica de las variaciones relativas de costes por período- por carecer de dimensión, ya que se trata de una medida expresada en porcentaje. Critican además la escasa verosimilitud del uso de valores históricos del mercado financiero para estimar los diversos costes tecnológicos152, así como la aparente arbitrariedad empleada a la hora de distinguir entre fijos y variables. Además destacan que el modelo de Awerbuch y Berger (2003) no incorpora el coste de intermitencia vinculado con las renovables, los costes medioambientales153 ni la variación de eficiencia en las tecnologías. Jansen et al. (2006) proponen que la medida del riesgo tenga como dimensión el valor monetario en que se expresan los costes de producción. Optan por considerar directamente los costes de generación (en vez de su inverso como expresivo de rentabilidad). Se obtiene así una frontera de carteras eficientes coste-riesgo derivada de un modelo de minimización del riesgo. En caso de que no se disponga de información específica de la correlación entre los componentes del coste de cada tecnología, sugieren que la mejor opción pasaría por considerar independencia154 entre los diferentes tipos de coste, a excepción del coste de inversión, que suele presentar cierto grado de correlación entre las fluctuaciones anuales de los costes reales de inversión entre diferentes tecnologías.
Awerbuch en trabajos posteriores (Awerbuch y Yang, 2007; Awerbuch et al., 2008) parece asumir parte de los comentarios de Jansen et al. (2006) y apuesta por planteamientos coste- riesgo y por presentar nuevos cálculos para la desviación típica de las variaciones relativas de costes por período, esta vez no basados en emplear medidas de riesgo financiero como proxy para los costes de construcción y O&M.