Estudios de Caso


Nos recomendaron @RISK por sus excelentes resultados en una amplia variedad de proyectos. Flexible y rápido, también era el único programa de asistencia para tomar decisiones que permitía una compleja modelación y un profundo análisis de riesgo, necesarios para proporcionar una visión informada del riesgo general que presentaban las propuestas de inversión de SRC
Jozef Dančo, Consultor
Una compañía ferroviaria de Eslovaquia utiliza @RISK para determinar la posibilidad de invertir en nuevos vagones de ferrocarril

En 2005, Rail Slovakia, empresa en operación desde hace 160 años, se dividió en Slovak Rail Company (SRC) y Slovak Cargo. SRC, que es la única organización de transporte público propiedad del estado en el país, es responsable del transporte ferroviario nacional, regional y suburbano de pasajeros.

Para seguir ofreciendo un sistema de transporte ferroviario viable, el equipo ferroviario de SRC requería modernización, con el reemplazo de los vehículos que se encontraban al final de su vida útil por unidades de dos niveles eléctricas o diésel. Sin embargo, un riesgo clave a la hora de realizar esta operación era que el decreciente número de pasajeros que optaban por el transporte ferroviario no generaba unos ingresos suficientes para garantizar la inversión en nuevos vagones. El Ministerio Eslovaco de Transporte, el Ministerio de Economía y SRC, que iban a cofinanciar el proyecto con los fondos de financiación regional de la UE, debían usar una metodología basada en el riesgo antes de comprometerse a iniciar el proyecto.

El Banco Europeo de Inversión recomendó @RISK, el software para el análisis de riesgo de Palisade, para la tarea de modelar el transporte ferroviario potencial de los próximos 30 años. La Comisión de la UE también confirmó que SRC podía usar este método de asistencia para tomar decisiones para determinar si la inversión en nuevos vagones era viable.

Uso de @RISK para determinar los ingresos
La primera tarea consistía en usar @RISK para determinar si la compra de nuevos vagones tendría un impacto positivo o negativo sobre el resultado de los ingresos de SRC. Las variables relacionadas con los ingresos del modelo de @RISK eran los precios de los billetes (teniendo en cuenta los incrementos previstos), los subsidios estatales y las tendencias en el número de pasajeros. Se usaron datos históricos para predecir el uso futuro de los trenes, así como los efectos de los horarios revisados (diseñados para aumentar la frecuencia y conveniencia de los trenes e incentivar los desplazamientos en tren) y el resultado de introducir nuevos vagones. Esto se equilibró con las variables relacionadas con costos operativos como materiales, energía, salarios, cargos de uso de vías y costos de reparación y mantenimiento.

Además, las variables de @RISK incluían los resultados de la experiencia de los vecinos de Eslovaquia. La República Checa, Hungría y Austria, países que han experimentado un aumento en el número de pasajeros como resultado en cierta medida de la modernización de sus vagones.

@RISK calcula el impacto socioeconómico del aumento del uso del ferrocarril
Además, para modelar la viabilidad económica de la inversión en nuevos vagones, SRC necesitaba analizar el impacto socioeconómico de un aumento del uso del transporte ferroviario.

El competidor principal del transporte ferroviario es el transporte en automóvil, que ha experimentado un aumento del ocho al nueve por ciento anual en términos de desplazamientos y de número de vehículos en carretera en Eslovaquia. (Como ya indicamos, un factor clave que influye en este crecimiento es que los horarios de los trenes frecuentemente no resultan convenientes y generan largas esperas durante los desplazamientos ferroviarios).

Las previsiones de la estrategia revisada de SRC de adquirir nuevos vagones y actualizar los horarios daba como resultados varios beneficios. El aumento del número de trenes reduciría tanto los tiempos de espera como el número de transbordos necesarios durante un desplazamiento, convirtiendo el transporte ferroviario en una opción más atractiva. Además, había evidencia de que algunos viajeros estarían dispuestos a pagar más por la comodidad que ofrecían los nuevos vagones. Todos estos factores servían de variables para el modelo de @RISK. El ‘daño’ que causaban los desplazamientos en automóvil también se modelaron en @RISK.

El ‘daño’ que causaban los desplazamientos en automóvil también se modelaron en @RISK. Se utilizaron estadísticas históricas de desplazamiento por carretera para calcular la reducción de los accidentes de tráfico como resultado del mayor uso de la opción más segura del desplazamiento por tren. Además, el impacto medioambiental de un menor número de desplazamientos en automóvil, como es la reducción de la polución, se introdujo como un factor en el modelo de @RISK, así como la reducción de los costos de operación por el menor uso de las carreteras y de la necesidad de reparaciones.

Las ventajas socioeconómicas de los desplazamientos en tren justifican la inversión
El modelo financiero comenzó a determinar si la inversión en nuevo equipo ferroviario estaba justificada en términos de aumento de los ingresos para SRC. A pesar del aumento de viajeros, el modelo mostraba que la compañía ferroviaria no conseguiría beneficios y el sistema necesitaría subsidios.

Sin embargo, cuando se investigó el impacto socioeconómico de la inversión, el resultado siempre era positivo. Es decir, invertir en la modernización merecía la pena porque resultaba en ventajas obvias en términos de mayor calidad en los desplazamientos, menos accidentes de automóviles y menor polución.

El uso que SRC hizo de @RISK le permitió tomar decisiones informadas, y la Unión Europea y el Ministerio de Transportes de Eslovaquia aprobaron la inversión en nuevo equipo ferroviario. Algunos vagones ya están en operación, y las 32 unidades nuevas estarán en uso en 2013.

@RISK presenta una ‘imagen del riesgo’
Trabajando para Eurotarget, un negocio de consultoría que aconseja a SRC y al Ministerio de Transportes de Eslovaquia, Jozef Dančo fue consultor en el proyecto de SRC. El lo explica así: “Nos recomendaron @RISK por sus excelentes resultados en una amplia variedad de proyectos. Flexible y rápido, también era el único programa de asistencia para tomar decisiones que permitía una compleja modelación y un profundo análisis de riesgo, necesarios para proporcionar una visión informada del riesgo general que presentaban las propuestas de inversión de SRC”.

Información adicional
Distribuciones utilizadas:
Distribución normal. Tanto la probabilidad de número de pasajeros como la probabilidad de costo/precio se pueden representar con una curva de campana, y por lo tanto se usó la distribución normal.

Ilustraciones:

El total de ingresos se calculó a partir del número de pasajeros y del precio, pero se consideraba que el precio sólo cambiaba en intervalos.

El informe de resultados de @RISK relativo al FNPV (Valor actual neto económico):

» @RISK
» Slovak Rail Company (SRC)



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