Page 10 - 360.revista de alta velocidad Nº3

número 3. octubre 2015
Alberto García Álvarez, Ignacio González Franco y Álvaro Rubio García
El efecto perverso de la predeterminación de la tarifa en el análisis coste beneficio de las nuevas
infraestructuras de alta velocidad

Tabla 1. Clasificación de los datos de entrada en los análisis coste beneficio en función
de su posibilidad de gestión y de su certidumbre

SITUACION ACTUAL
Carácter en el Tratamiento: Sujeto a
Datos o criterio Carácter real
modelo analisis de sensibilidad
Velocidad para la que diseña la infaestructura Gestionable Predeterminado Normalmente no
Evolución PIB y datos socioeconómicos Aleatorio Predeterminado Siempre
Características de los trenes Gestionable Predeterminado Normalmente, no
Características de la oferta (tarifa) Gestionable Predeterminado Siempre
Costes unitarios Aleatorio (sobre todo, Predeterminado En ocasiones
coste energía)
Oferta de otros modos de transporte Objeto de decisión por Predeterminado Normalmente, no
terceros
Criterios del modelo (plazo, v. residual, tasas de descuento) Gestionable Predeterminado En ocasiones
SITUACION DESEABLE
Carácter en el Tratamiento: Sujeto a
Datos o criterio Carácter real
modelo tratamiento probabilístico
Velocidad para la que diseña la infaestructura Gestionable Objeto de optimización
Evolución PIB y datos socioeconómicos Aleatorio Predeterminado Necesario
Características de los trenes Gestionable Objeto de optimización
Características de la oferta (tarifa) gestionable Objeto de optimización
Costes unitarios Aleatorio (sobre todo, Predeterminado Solo energía
coste energía)
Oferta de otros modos de transporte Objeto de decisión por Predeterminado Posible aplicación teoria de
terceros juegos
Criterios del modelo (plazo, v. residual, tasas de descuento) Gestionable Predeterminado Posible aplicación teoria de
juegos
Fuente: Elaboración propia.

Las variables críticas con más efecto en los resultados

La guía del Análisis Coste-Beneficio de la UE sugiere que se consideren como
“críticas” aquellas variables que al cambiar en un 1% produzcan una variación igual o
superior al 5% en el VAN.

Jaro (2011) presenta las variables críticas con más influencia en los resultados en el
caso de los análisis realizados en España para las líneas de alta velocidad, y resultan
ser el importe de la inversión y la tarifa aplicada, por encima incluso de la variación
del PIB y del valor del tiempo.

Obsérvese estas dos variables con más incidencia en el resultado son “gestionables”,
y sin embargo actualmente se les aplica un carácter predeterminado aunque en
siempre sujeto a análisis de sensibilidad y riesgos.

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