Un estudio de la eficiencia medida a través de los costos de las empresas distribuidoras de energía eléctrica del Paraguay en el período 2011-2015
Bibliographic record
Abstract
En Paraguay el sector eléctrico está integrado de forma vertical, y es administrado casi en el 100% por la Administración Nacional de Electricidad (ANDE) en todas las etapas. La gran cantidad de energía producida por el país no es aprovechada debido a las pérdidas ocurridas principalmente en la distribución eléctrica. Por dicha razón, esta investigación analizó la eficiencia de la ANDE y la Compañía de Luz y Fuerza Sociedad Anónima (CLYFSA), a través del estudio de los costos de distribución. Esta investigación tuvo un enfoque descriptivo-analítico, presentando la evolución de los costos de ambas empresas y mediante la comparación de distintos índices se determinó qué modelo de gestión es más eficiente, utilizando técnicas estadísticas con base en datos oficiales. Conforme a los resultados hallados, en principio analizando sólo los costos operativos, se observó que la ANDE presentó una mejor gestión en los costos operativos como resultado de los favorables efectos de las economías de escala que posee en razón a la mayor dimensión del mercado en que opera. No obstante, al analizar los costos por pérdida de energía la situación resulta diametralmente opuesta, ya que la ANDE tiene grandes problemas respecto al elevado volumen de sus costos por pérdidas de energía lo que contrasta con el manejo más eficiente de este componente por parte de CLYFSA. Comprobándose que pese a las ventajas de economía de escala en los costos operativos de la ANDE, la mejor gestión de costos por pérdidas de energía termina por configurar a CLYFSA como la más eficiente
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".