Modelo de cobrabilidad para el control y gestión de la deuda para empresas de distribución de energía eléctrica

El presente trabajo de título trata el problema de la incidencia de distintos factores operacionales en el nivel de deuda de una empresa de distribución eléctrica. El objetivo principal consiste en construir una herramienta que permita medir y asociar diferentes factores de cobrabilidad y su aporte a la predicción de escenarios en función de los comportamientos operacionales. La metodología que se utilizará corresponde a la administración de riesgo operacional. Esta permitirá complementar la visión clásica de riesgo y aplicarla en empresas de distribución de energía eléctrica, explicando la relación que existe entre el nivel de deuda y factores que inciden en la incobrabilidad del negocio. Ella consta de 5 etapas: (1) identificación del riesgo, en este caso riesgo de crédito por la venta de energía; (2) medición y análisis de riesgo, análisis cuantitativo de los procesos que intervienen en el proceso de recaudación; evaluación de estrategias, (3) creación de una herramienta de control que permita medir la cobrabilidad; planificación e implementación de estrategia, (4) ejecución de la herramienta diseñada (etapa la cual no está considerada en este proyecto de titulo); y por ultimo (5) monitoreo y revisión, control del estado de los riesgos y las acciones realizadas para administrarlo. Para la construcción del modelo de cobrabilidad se analizó tanto el entorno externo, como interno del negocio, para identificar el origen y los efectos que generan la incobrabilidad en este tipo de empresas. En el análisis microeconómico se realizó la representación del calendario mensual del proceso de facturación para medir el comportamiento de éste y todos los saldos que inciden en el mes observado. Se pudo diferenciar los tipos de deuda generados por el calendario de facturación, la deuda al día en los que en los últimos ocho sectores al cierre contable del mes, su tiempo de pago de consumo no ha caducado; deuda vencida, donde al cierre contable el vencimiento de la boleta ya se ha efectuado y mes trece con el consumo de suministro no facturado al cierre de mes. En el análisis macroeconómico se representó el proceso completo de facturación, estimando el comportamiento de pago de los clientes de los tres segmentos (Masivo, Grandes Clientes y Municipios), mediante el método de máxima log-verosimilitud con el modelo comportamental Beta-Geométrica Desplazada. Con lo anterior, se logro determinar los montos de deuda vencida y castigos para cada grupo en base a la facturación mensual de los últimos doce meses. Los análisis finales se centraron en validar la herramienta con datos reales de una empresa de distribución de energía eléctrica, obteniendo un buen desempeño en los segmentos Masivo y Grandes Clientes, descartando el uso de esta herramienta para el segmento Municipios debido a la volatilidad de los pagos de sus clientes y la amplia diferencia con lo modelado. Para el caso de Masivos, la deuda al día resultante fue 4,0%, deuda vencida un 4,8% y castigos un 0,6% respecto a las ultimas doce facturas. En el caso de Grandes Clientes la deuda al día arrojo 1,4%, deuda vencida un 1,9% y castigos un 0,03%, respecto a las ultimas doce facturas.