Dinámica de inversión y competencia en generación eléctrica en un escenario de liberalización en el Perú: La importancia de los contratos de largo plazo
Bibliographic record
Abstract
En este artículo se analiza el comportamiento de los grupos de generación eléctrica que toman decisiones sobre inversión y producción en un escenario de mercado liberalizado introduciendo contratos de largo plazo, en un contexto donde hay alto nivel de concentración de mercado. Para ello, se emplea un modelo determinístico dinámico de competencia imperfecta (con estrategias open loop) que se resuelve utilizando un sistema de ecuaciones complementarias mediante el software GAMS, a fin de proveer simulaciones que muestren los impactos de las diferentes estructuras de mercado (monopolio, oligopolio con franja competitiva, oligopolio (Cournot) y competencia perfecta) sobre las decisiones de inversión y producción, asumiendo la existencia de dos bloques horarios (base y pico) y considerando la existencia de dos tecnologías a utilizarse para el despacho eléctrico (hidráulica y térmica) con datos del año base 2011 para un horizonte temporal de 10 años. Los resultados muestran que a pesar de que en los diferentes escenarios de análisis puedan existir indicios de poder de mercado, existe un efecto positivo importante sobre la inversión en capacidad, la producción por tecnología, y precios por bloque de horario.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".