Формирование долгосрочных параметров регулирования: базового уровня операционных, подконтрольных расходов территориальных сетевых и индекса эффективности операционных, подконтрольных расходов с применением метода сравнения аналогов г. Владивосток июнь 2014 г. Докладчик: ______________________________ ФСТ России Р.В. Макин Содокладчик: начальник Управления реализации стратегии ОАО «Россети» А.В. Лисавин

Базовый подход к системе бенчмаркинга, принятый при разработке проекта методики На основе регрессионного анализа с использованием метода наименьших квадратов, по итогам множества итераций эконометрического моделирования на данных гг. по 95 крупным компаниям получена базовая модель расчета эффективности ОРЕХ: Тестирование модели подтвердило наличие устойчивой статистического зависимости расходов анализируемых компаний от выбранных «драйверов» и результаты позволили разработать проект методических указаний по применению системы бенчмаркинга в целях тарифного регулирования. 2 По итогам обсуждения проекта методических указаний было принято решение о расширении выборки компаний и проведении бенчмаркинга на отчетных данных за гг.

Тестирование формулы с учетом итогов годов и на расширенной выборке компаний требует поиска новых подходов к бенчмаркингу, обеспечивающих лучшую устойчивость результатов Элементы Статистическая значимость (данные за последний год 2011) Статистическая значимость (данные за последний год 2013) Статистическая значимость (данные за несколько лет ) Статистическая значимость (данные за несколько лет ) 1. стоимость потреб. корзины в регионе 2. средняя зарплата организаций в регионе 3. количество точек присоединения 4. плотность точек присоединения (отношение кол-ва точек присоединения к протяженности ЛЭП) 5. установленная трансыорматорная мощность 6. доля уст. трансы. мощности высокого напряжения 7. доля линий эл/передач высокого напряжения 8. показатель толщины стенки гололеда 9.средн. температура января (привет.) 10. количество переходов через ноль - Вывод: Из 10 показателей значимыми для модели остаются 4 показателя («Установленной трансыорматорной мощности», «Плотности сети», «Количества точек присоединения», «Количество переходов через ноль») 3

Анализ международного опыта применения бенчмаркинга при государственном регулировании в условиях высокой требовательности к исходным данным 4 Метод бенчмаркингаCOLS (MOLS) (метод наименьших квадратов) SFA (анализ динамических рядов групп) DEA (факторный анализ) Оценка удельных расходов Преимущества Целевой OPEX в виде формулы Модель отделяет неэффективность от статистического шума Не требует фиксации функции Низкая чувствительность к данным Недостатки Ошибка модели трактуется как неэффективность Результат метода: значение коэф. эф- ти, а не формула Нет возможности оценки качества модели Нет возможности оценки качества модели и тестирования гипотез Опыт применения Венесуэла Бельгия Высокая волатильность данных от года к году Англия Различие в учете, в периодах регулирования, в распределении активов Венгрия Австрия Финляндия Эстония Португалия Несовместимость данных Россия Метод оценки удельных расходов позволяет снизить влияние качества данных, используемых при бенчмаркинге.

Оценка преимуществ и недостатков моделей Решаемая задача Эконометрическое моделирование Анализ удельных показателей 1. Возможность применения при долгосрочном регулировании Применим 2. Возможность применения при необходимости пересмотра долгосрочных параметров в течение долгосрочного периода регулирования Не применим. Требует пересмотра базовой формулы при каждом перерегулировании. Применим 3. Возможность применения для вновь созданных компаний, не участвовавших в регрессионном анализе Применим. Требует утверждения индивидуальных «бета» коэффициентов на федеральном уровне Применим 4. Необходимость индивидуального подхода расчета эффективного уровня операционных подконтрольных расходов для нетипичных компаний Применим. Требует утверждения индивидуальных «бета» коэффициентов на федеральном уровне Применим 5. Наличие стимулов для укрупнения компаний, в том числе в целях сокращения их количества для реализации целей Стратегии развития электросетевого комплекса РФ Стимулы отсутствуют Стимулы могут быть заданы при формировании показателей 6. Позволяет сформировать целевой уровень эффективных операционных подконтрольных расходов Рассчитывается непосредственно Возможен опосредованный расчёт 5

Оценка базовой функции на данных компаний, входящих в группу ОАО «Россети» 6 Выполненный тестовый расчет на основе обновленных данных продемонстрировал несостоятельность получившейся функции: 14 компаний свою эффективность существенно не изменили; 16 компаний существенно повысили эффективность; 14 компаний существенно снизили свою эффективность. Основной причиной расхождения является высокая чувствительность модели к собранным данным

Оценка совместимости методов на данных компаний, входящих в группу ОАО «Россети» 7 При использовании в качестве удельных показателей значимых переменных возможен переход от первоначальной формулы к оценке эффективности деятельности компаний на основе оценки методом сравнения удельных расходов. КХ-фактор %0% …%…% …%…% …%…% X%X% Индекс эффективности для тарифного регулирования возможно сформировать на основе оценки (сравнения) нормированных коэффициентов, которые в свою очередь отражают суммарную эффективность деятельности электросетевой компании по набору удельных переменных

РЕЗЮМЕ 8 1. Анализ международной практики применения бенчмаркинга демонстрирует отсутствие единых стандартов и формирование индивидуальных, адаптированных подходов его применения; 2. По данным за годы была построена качественная эконометрическая модель, однако по итогам ее анализа на данных годов качество эконометрической модели не подтверждается. Количество значимых параметров модели сократилось с 10 до 4; 3. Основной причиной сокращения значимых показателей является высокая чувствительность модели к исходным данным (ошибки при заполнении, разность методик формирования ОРЕХ, необходимость уточнения требований к собираемым данным) и, возможно, появление новых драйверов затрат для предприятий попавших в расширенную выборку; 4. Необходимо совершенствование модели в части упрощения применения и снижения чувствительности к исходным данным.

СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ