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42 NORMAS LEGALES Sábado 11 de junio de 2022 El Peruano / la especi fi cación del modelo es del tipo econométrico, donde la ecuación es una regresión múltiple y se recoge la varianza de las ventas de energía en función de las varianzas de los factores principalmente que la explican tales como población, PBI y tarifa; asimismo comprende el término de error ( μi) que sustituye o representa a todas las variables omitidas o ignoradas que puedan afectar a la variable endógena pero que no se incluyen (o no pueden incluirse) en el modelo de regresión, según lo indica (Gujarati & Porter; 2010), por lo que, el efecto que puede tener factores externos como el contexto de inestabilidad política del país, la pandemia, el con fl icto bélico entre Rusia y Ucrania, la in fl ación, entre otras variables estarían contenidas en esa perturbación estocástica o término de error estocástico, más comúnmente conocido en el argot técnico; Que, las razones de por qué el término de perturbación sería un sustituto de todas las circunstancias que se omitieron en el modelo, pero que, en conjunto, estarían afectando la demanda, son: (i) la falta de disponibilidad de datos; (ii) la existencia de variables representantes (proxy) inadecuadas; (iii) la aleatoriedad intrínseca en el comportamiento humano; y (iv) el principio de parsimonia, entre las principales; ello siguiendo a Gujarati & Porter; 2010. De igual forma, sobre la aleatoriedad intrínseca en el comportamiento humano, mencionan que, a pesar de que el modelo de regresión supone que las variables tanto endógenas como exógenas se miden con precisión, en la práctica, los datos pueden estar plagados de errores de medición. En relación al principio de parsimonia, precisan que, conviene mantener el modelo de regresión lo más sencillo posible. Si se explica “sustancialmente” el comportamiento de la variable explicada con dos o tres variables explicativas, y si la teoría no es bastante fuerte para indicar otras variables que pueden incluirse, no comprenden la necesidad de introducir más variables. Entonces que μi represente todas las demás variables, fi nalizan los autores; Que, la estimación econométrica presenta estimadores β1, β2 y β3 de MCO (Mínimo Cuadrado Ordinario) que cumplen con la propiedad de ser el Mejor Estimador Lineal Insesgado (MELI), el cual es un requisito esencial según Gujarati & Porter; Que, además la bondad de ajuste del modelo representado en su Coe fi ciente de Determinación es fuerte (R2 y R2 ajustado> 0,80); Que, considerando lo anterior, existe coherencia de las proyecciones de demanda de Osinergmin a partir de la representatividad y consistencia técnica-estadística; Que, FENIX a fi rma que la proyección de demanda en MW para el año 2022 es extremadamente optimista partiendo que en anteriores proyecciones la diferencia anual estaba entre 128 MW a 234 MW; sin embargo, si se lleva tal diferencia anual en MW a términos relativos, esto es, en porcentajes, se observa que dicha diferencia, es aceptable si se considera menor que 5%, toda vez que el nivel de signi fi cancia para construir un nivel de con fi anza del 95%, está alrededor también del 5% (aceptable); Que, Osinergmin advierte que las proyecciones de demanda se efectúan bajo un escenario macro del tipo económico y sectorial tomando en cuenta las herramientas proporcionadas por la econometría y la estadística, con las cuales se permiten resultados no sesgados. Asimismo, es preciso señalar que las estimaciones de la demanda vegetativa se veri fi can con el comportamiento del PBI histórico, debido a la alta correlación lineal; Que, la tendencia de las proyecciones que realiza el Osinergmin sigue la tendencia de las proyecciones del PBI, una variable económica que revela el crecimiento económico del país en términos macro; Que, respecto al desacople que, según FENIX, habría entre los valores registrados de máxima demanda mensual (reales) vs. la máxima demanda anual proyectada en MW, se precisa que en el artículo 137 del Reglamento de la Ley de Concesiones Eléctricas, se desprende que, para el cálculo del peaje unitario se debe considerar la máxima demanda anual proyectada, tal como viene realizando Osinergmin; Que, la comparación que FENIX realiza entre la máxima demanda anual proyectada por el Osinergmin y la máxima demanda mensual real del 2021 no es correcta, puesto que, el Osinergmin no realiza proyecciones mensuales de la máxima demanda. Por lo que, la comparación correcta debería ser considerando la máxima demanda anual real y compararla con la máxima demanda anual proyectada por el regulador; Que, en relación al Factor de Carga (“FC”), es importante distinguir entre FC a nivel SEIN y FC de la demanda vegetativa. Al respecto, es oportuno aclarar que en la hoja “Proyección GRT” se emplea el FC de la demanda vegetativa y no el FC a nivel SEIN. Asimismo, tal como ya se indicó en la sección V.6 Análisis de Opiniones y Sugerencias del Subcomité de Generadores del COES, punto V.6.7 Proyección de Demanda, del Informe Técnico que sustenta a la Resolución 057, no existe una fórmula para calcular el FC de la demanda vegetativa, debido a que no se dispone con datos de la máxima demanda vegetativa en potencia coincidente a la hora de Máxima Demanda Anual con el SEIN, datos con los que si se dispone en el caso de los usuarios libres. Por tanto, conociendo la máxima demanda del SEIN a nivel generación (Informe de Evaluación Anual del COES), así como la máxima demanda anual de los usuarios libres coincidente con la hora de Máxima Demanda Anual con el SEIN, lo que se realiza es ajustar el FC de la demanda vegetativa de tal manera que permita alcanzar el balance de Máxima Demanda Anual SEIN; Que, sin perjuicio de lo anterior, cabe señalar que el valor de FCA calculado (85,9%) es muy cercano al FC a nivel SEIN de 85,4% reportado por el COES en sus estadísticas anuales del año 2021, lo que demuestra que dicho valor se encuentra en concordancia con la realidad, contrariamente a lo que señala FENIX en su recurso de reconsideración; Que, por lo tanto, de acuerdo con el presente análisis, este extremo del petitorio debe ser infundado. 2.3 CONSIDERAR LA PARTIDAD DE COSTOS DE ADQUISIÓN DE TERRENOS PARA DETERMINAR EL PBP 2.3.1 ARGUMENTOS DE LA RECURRENTEQue, FENIX menciona que conforme lo dispuesto en el artículo 47, literales e) y f), de la Ley de Concesiones Eléctricas y el artículo 126 de su Reglamento, se debe considerar, al menos, los costos de inversión y costos fi jos de operación y mantenimiento de la unidad de punta, resaltado especialmente su ubicación en el sistema que permita su conexión y disponibilidad de generación, así como los costos de instalación de la unidad de generación y su conexión al sistema; Que, al respecto señala que la determinación de los costos de inversión de la unidad de punta se establece en los numerales 7.1.6 y 7.2.3 del Procedimiento PBP. Asimismo, señala que, en referencia al reconocimiento a la omisión de incluir dichos costos, el regulador señaló que estos se encontraban considerados en la partida de “obras civiles”; Que, agrega que no sería lógico concebir dicho propósito se materialice mediante la Resolución 057 cuando el Regulador se rehúsa, inmotivadamente, a contemplar dentro de sus cálculos a alguna de las variables del componente de adquisición de terrenos, dado que se estaría creando sistemas eléctricos modelos o ideales donde se desconoce la realidad que los generadores incurren en costos para adquirir; Que, señala, como parte del proceso regulatorio, el Subcomité de Generadores del COES presentó una estimación del costo del terreno y costos asociados a la gestión del mismo, con un valor de 2 834 mil USD, llegando a concluir que este es un costo de inversión omitido e identi fi cando un trato diferenciado, en tanto que dicha consideración si se aplica en las fi jaciones tarifarias; asimismo, FENIX detalla la forma de estimación del costo, que considera terrenos para el uso industrial en la zona sur de Lima; asimismo consideró un valor de USD 182/m2 por valor de adquisición del terreno de área; además que se utilizó un área necesaria de 14 000 m2; en base a ello y utilizando el respectivo factor de ajuste, obtuvo el valor de 2 834 mil dólares;