Riesgos medidos. William Bailey Aberdeen, Escocia. Benoît Couët Ridgefield, Connecticut, EUA

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1 Riesgos medidos Tanto los ingenieros como los matemáticos y expertos en otras disciplinas, han ideado diversas herramientas que nos permiten comprender las incertidumbres, y evaluar y mitigar los riesgos. En la industria del petróleo y el gas abundan las incertidumbres y se enfrentan nuevos riesgos a cada momento, sin embargo, muchos de los responsables de tomar decisiones en el ámbito petrolero, tal vez gran parte de ellos, no recurren a estas nuevas técnicas. William Bailey Aberdeen, Escocia Benoît Couët Ridgefield, Connecticut, EUA Fiona Lamb Graeme Simpson Universidad de Aberdeen Aberdeen, Escocia Peter Rose Rose & Associates Austin, Texas, EUA Se agradece la colaboración en la preparación de este artículo a Ben Ball, Instituto detecnología de Massachusetts, Cambridge, EUA; Kent Burkholder, Merak, Londres, Inglaterra; Keith Leslie, McKinsey & Co., Londres, Inglaterra; Steve McColl, Conoco, Aberdeen, Escocia; Patrick McIntosh, Det Norske Veritas, Aberdeen, Escocia; David Morgan, Uncertainty Management, Hertford Heath, Hertfordshire, Inglaterra; Bill Pace, Imperial College de Ciencia, Tecnología y Medicina, Londres, Inglaterra; Sam Savage, Universidad de Stanford, California, EUA; Michael Walls, Escuela de Minas de Colorado, Golden, Colorado, EUA; y M.W. Whiteside, Indeva Energy Consultants, Henley-on-Thames, Inglaterra. En la industria del petróleo y el gas abundan los riesgos y las incertidumbres. Ambos aspectos revisten gran importancia en todas las etapas del negocio exploración, producción, mercadotecnia y distribución de combustibles razón por la cual la industria petrolera ejemplifica la necesidad de utilizar sofisticados enfoques para la evaluación de los riesgos. No obstante, la evidencia demuestra que si bien existen numerosas y rigurosas herramientas de evaluación, no se las utiliza al máximo de su potencial. Inclusive las grandes compañías, se basan usualmente más en la intuición y la experiencia en lugar de recurrir a la ciencia a la hora de evaluar oportunidades de inversión o decidir la disposición de fondos en determinados proyectos. La evaluación adecuada de los riesgos e incertidumbres representa una ventaja competitiva. En la Universidad de Aberdeen, Escocia, se llevó a cabo un trabajo de investigación acerca de los métodos utilizados en la práctica para la toma de decisiones en 20 compañías que operan en el Mar del Norte. En dicho trabajo, se establece una importante correlación entre el grado de sofisticación implícito en el análisis de las decisiones de las compañías y el éxito obtenido en las inversiones realizadas. La investigación también muestra que existen evidentes períodos de falta de uso de las herramientas disponibles. Estas herramientas, que se utilizan para hacer frente a los riesgos e incertidumbres de orden físico, son prácticamente ignoradas cuando se presenta un problema de riesgos e incertidumbres de orden económico. 1 Las herramientas de análisis de probabilidades se utilizan por ejemplo, para captar las incertidumbres relacionadas con la estimación de las reservas recuperables de un campo, pero no para evaluar la conveniencia económica de desarrollar un campo en condiciones de costos y precio del petróleo variables. 2 Muchas herramientas se encuentran disponibles para ayudar a las compañías con el fin de mantener una ventaja competitiva, mediante una correcta evaluación del riesgo y tomando una cantidad apropiada del mismo (véase "Estimación del riesgo o de las probabilidades de éxito," página 24). Clasificadas en el orden ascendente del grado de sofisticación, estas herramientas comprenden: el flujo de fondos descontado, el análisis de Monte Carlo, la teoría de la cartera de inversiones, y las teorías de las opciones y de las preferencias. En el presente artículo, se analiza en detalle cada una de estas técnicas y se presentan estudios de casos para demostrar su utilización en la evaluación del riesgo en la industria del petróleo y el gas. Flujo de fondos descontado El análisis del flujo de fondos descontado (DCF, por sus siglas en Inglés), que es la herramienta de evaluación de inversiones más utilizada en la industria petrolera, encarna un concepto que resulta fundamental para una industria cuyas 1. En este artículo, los términos riesgo e incertidumbre se utilizan con el mismo significado con que lo hace la mayoría de las personas relacionadas con la industria petrolera. Según el estudio de Aberdeen que se menciona en este artículo, "riesgo" significa la posibilidad, o probabilidad de que algo ocurra, e "incertidumbre" se refiere al rango de posibles valores o dimensiones de ese algo, si eso ocurre. Un grupo alternativo de definiciones, que es quizá mejor y más riguroso, pero que todavía no es de uso común en la industria, incluiría tres términos: posibilidad, incertidumbre y riesgo. "Posibilidad" es la probabilidad de que algo ocurra, "incertidumbre" incluye el rango de posibles resultados (suponiendo de que algo ocurra) y "riesgo" se refiere a la amenaza de pérdida implícita en una aventura comercial con un grado de incertidumbre considerable respecto del rango de posibles resultados. 2. Simpson GS, Lamb FE, Finch JH y Dinnie NC: The Application of Probabilistic and Qualitative Methods to Asset Management Decision Making, artículo de la SPE 59455, presentado en la Conferencia de la SPE del Pacífico Asiático sobre el Modelado Integrado para el Manejo de Activos, Yokohama, Japón, Abril 25 26, Oilfield Review

2 Invierno de

3 Flujo de fondos descontado. Este ejemplo muestra el crecimiento del valor actual neto (VAN) de $5000 invertidos, utilizando una tasa de descuento del 10%. [Adaptación de Jones DR: Some Basic Concepts, en Steinmetz R (ed): The Business of Petroleum Exploration. Tulsa, Oklahoma, EUA: Asociación Americana de Geólogos Petroleros (1992): 9.] < Año Total Inversión Ingresos Gastos Flujo de operativos fondos netos $5,000 $5,000 $2,500 $2,500 $2,500 $2,500 $2,500 $12,500 $500 $500 $500 $500 $500 $2,500 Flujo de fondos netos descontados al 10% Flujo de fondos netos descontados al 20% $5,000 $5,000 $5,000 $2,000 $2,000 $2,000 $2,000 $2,000 $5,000 $1,818 $1,653 $1,503 $1,366 $1,242 $2,582 $1,667 $1,389 $1,157 $965 $804 $982 escalas de tiempo de inversión, a menudo no se miden en años sino en décadas; esto es, el valor del dinero en el tiempo. El valor del dinero en el tiempo se basa en la idea de que una cantidad de dinero recibida en algún momento en el futuro, vale menos que la misma cantidad recibida hoy. En el Mar del Norte, transcurre un lapso promedio de siete años entre el momento de realizar los gastos de exploración iniciales y la toma del compromiso para desarrollar un descubrimiento. Transcurren otros tres o cuatro años más en comenzar la producción, y luego los campos producen normalmente por unos 20 años antes de ser abandonados. La mayor parte de los costos primarios, o egresos de fondos, se realizan en los primeros años de exploración y desarrollo, mientras que los ingresos de fondos se distribuyen a lo largo de la etapa de producción activa del campo. Los fondos recibidos más adelante en este caso, el dinero recibido por el petróleo producido valen menos que la misma suma pagada con anterioridad, ya que no se dispuso de ese dinero para devengar intereses durante los años intermedios. El análisis del DCF es una forma de determinar el valor actual del dinero invertido suponiendo que se trata de una operación exitosa a ser devuelto o recibido en el futuro. El concepto asociado de valor actual neto (VAN) le permite a los encargados de evaluar potenciales inversiones, determinar si conviene o no realizar una inversión. El valor actual neto es la suma de los flujos de fondos descontados y representa la diferencia entre los valores actuales (descontados) de los egresos de fondos a lo largo de la vida del proyecto y los valores actuales de los ingresos de fondos. Si el VAN es positivo, es probable que se obtenga la tasa de retorno requerida y, por lo tanto, el proyecto debería ser considerado viable. Si fuera negativo, en cambio, habría que rechazar el proyecto. Dentro del cálculo del VAN, el elemento clave es la tasa de descuento aplicada. Esto puede considerarse de varias formas. Por ejemplo, existe una tasa de retorno libre de riesgos, que un banco ofrecería para depositar dinero. Si se utiliza esa tasa en los cálculos y se obtiene un VAN negativo, entonces convendría poner el dinero en el banco. Un VAN positivo significa que invertir el dinero en el proyecto es más conveniente que poner el dinero en el banco. Una alternativa consiste en preguntar cuánto cuesta pedir el dinero prestado, ya sea a los accionistas o al banco, y luego calcular el descuento a dicha tasa. En la tabla se observa un ejemplo del análisis de flujo de fondos descontado (arriba). Utilizando una tasa de descuento del 10%, el valor de un flujo de fondos neto de $2000 ($2500 de renta menos $500 de gastos operativos) recibido en el año 5, como resultado de invertir $5000 hoy, vale $1242. En este ejemplo, el VAN total (la suma de todos los fondos netos descontados) es de $2582. En otras palabras, se recuperan los $5000, más un 10% de retorno, más $2582. Si se hubieran invertido los $5000 en un banco al 10% de interés, el retorno hubiera originado $2582 menos que una inversión en este proyecto. La utilidad del DCF se ve limitada por su insensibilidad a las circunstancias cambiantes y a los plazos propios de la industria petrolera. A estas desventajas, se agrega el hecho de que el DCF, a menudo se utiliza en conjunto con una técnica conocida como análisis de sensibilidad, mediante la cual se examinan las consecuencias Estimación del riesgo o de las probabilidades de éxito El primer paso en cualquier análisis racional de una oportunidad, consiste en realizar una estimación subjetiva de la menor probabilidad de que se obtenga un mínimo nivel de éxito; por ejemplo, la probabilidad de hallar petróleo y gas, en lugar de perforar un pozo seco. La probabilidad de éxito es binaria y se puede comparar a un interruptor: abierto o cerrado. Si la probabilidad de que algo ocurra se estima que es del X%, entonces la probabilidad de que no ocurra es del 100% menos X%. Por lo general, los cálculos de las probabilidades de éxito se pueden dividir en dos categorías: probabilidades en el subsuelo y probabilidades en la superficie. En el ámbito de exploración y producción (E&P), las estimaciones referentes al subsuelo constituyen la preocupación de los geocientíficos y los ingenieros, que consideran las evidencias geológicas como fuente de la probabilidad de la presencia de hidrocarburos, yacimientos, trampas y otros datos técnicos. Las estimaciones de probabilidades en la superficie pueden concentrarse en política, economía mundial y desarrollos tecnológicos que constituyen la esfera de acción natural de los expertos en asuntos gubernamentales, finanzas y tecnología. Por lo general, los expertos realizan todas las estimaciones de probabilidades, a menudo trabajando en forma conjunta, para lo cual toman en cuenta hechos conocidos, experiencias del pasado y todos los escenarios posibles. Resulta sorprendente que los exploracionistas tengan una actitud conservadora a la hora de estimar las probabilidades de éxito para proyectos intermedios, es decir aquellos que se consideran que tienen entre 25% y 60% de probabilidades de éxito. Tales proyectos resultan exitosos aproximadamente en un 35% a 75% de los casos. 1 No obstante, para los proyectos de alto riesgo, aquellos que se considera, tienen menos de un 20% de probabilidades de éxito, los exploracionistas se han mostrado siempre demasiado optimistas. En forma global, con estos proyectos se ha encontrado petróleo en menos del 5% de los casos. 1. Alexander JA y Lohr JR: Risk Analysis: Lessons Learned, artículo de la SPE 49039, presentado en la Conferencia y Exhibición Anual de la SPE, Nueva Orleáns, Luisiana, EUA, Septiembre 27-30, Otis RM y Schneidermann N: A Process for Evaluating Exploration Prospects, AAPG Bulletin 81, no. 6 (Julio de 1997): McMaster GE y Carragher PD: Risk Analysis and Portfolio Analysis: The Key to Exploration Success, Compendio de la 13ra. Conferencia en Exploración Petrolera, vol 2. El Cairo, Egipto: The Egyptian General Petroleum Corporation (1996): Oilfield Review

4 de los posibles cambios en las variables. En los cálculos se incluyen los cambios en las tasas de interés, los flujos de fondos y los tiempos para determinar el valor del proyecto; esto siempre que tales cambios ocurran realmente. Utilizado junto con el DCF, el análisis de sensibilidad permite plantear un número limitado de situaciones del tipo "qué ocurriría si", pero los cambios de las variables que se desean alterar y la forma de hacerlo es sumamente subjetiva. Si bien el DCF combinado con el análisis de sensibilidad le puede permitir a los responsables de tomar decisiones formarse una mejor idea de los potenciales resultados positivos y negativos de una inversión, ello no intenta cuantificar la probabilidad de un resultado determinado, información que resultaría extremadamente valiosa para la toma de decisiones. Simulación de Monte Carlo La simulación de Monte Carlo considera el riesgo y la incertidumbre como factores integrales dentro de los cálculos, en lugar de tomarlos como consideraciones secundarias. Lo más importante, es que incorpora el concepto de probabilidad. Se trata de una técnica estadística que responde a la pregunta: Si alguna cosa ocurre, cuál es el rango de resultados posibles? La técnica genera la probabilidad en función de las relaciones de valor para los parámetros clave. Se puede utilizar para responder preguntas técnicas Cuál es el rango de reservas recuperables y económicas de hidrocarburos en esta región? Cuál es la probabilidad de que el VAN de este proyecto potencial exceda el objetivo de $X millones? Resulta más fácil ver cómo funciona la simulación de Monte Carlo cuando se examina la tarea relativamente más directa de determinar las reservas recuperables de un posible prospecto subterráneo (arriba). Diversas formas de distribución. La más conocida es la curva normal, cuya forma fue reconocida por primera vez en el siglo XVII, por el matemático inglés de Moivre. Esta curva tiene la forma de una campana y es simétrica. Su media, moda y mediana se encuentran en el centro. La distribución normal se utiliza para describir muchos fenómenos naturales, como el coeficiente intelectual o la altura de las personas. Una distribución triangular describe una situación en la cual se conocen el mínimo, el máximo y los valores con mayor probabilidad de ocurrencia. En una distribución uniforme, la forma rectangular indica que todos los valores comprendidos entre el mínimo y el máximo tienen la misma probabilidad de ocurrencia. La habilidad del geólogo o del ingeniero, reside en decidir cuál de las curvas es la que mejor describe la situación que se está examinando, como la variedad de porosidades posibles en una roca reservorio. < Si los yacimientos fueran homogéneos, sería muy simple deducir las reservas recuperables de ese yacimiento, utilizando un valor único para cada parámetro. Pero, en la práctica, por lo general no es posible asignar valores únicos a cada parámetro. Los geólogos y los ingenieros tienen que estimar valores promedio a través de todo el volumen de un campo, para propiedades tales como la porosidad y el volumen total de la roca (GRV, por sus siglas en Inglés) sobre la base de información incompleta. Lo que ellos pueden hacer con los datos limitados con que cuentan, sin embargo, es trazar una curva de distribución, es decir, una curva que describe la probabilidad de que ocurra un valor determinado, para cada variable ingresada en el cálculo. Por ejemplo, si los valores de porosidades posibles para la arenisca oscilan por lo general entre 10% y 35%, la curva de distribución que relaciona la probabilidad (eje vertical), con el valor de porosidad (eje horizontal), describiría la probabilidad de que ocurra cada valor de porosidad. Se pueden trazar curvas de distribución similares para todos los otros datos. En una simulación de Monte Carlo, cada uno de estos datos se muestrea en forma arbitraria y los valores individuales se multiplican entre sí (procedimiento conocido como una "prueba"). El resultado de una prueba individual proporciona una respuesta posible para las reservas recuperables. Este muestreo arbitrario de cada distribución de datos ingresados se repite muchas veces, por lo general entre 1000 y 100,000 dependiendo del tipo de cálculo que se desea realizar. Con tantas pruebas, la simulación tomará los resultados más posibles de cada distribución, en lugar de los extremos, porque existen más ejemplos dentro de ese rango. Como resultado final se obtiene una nueva curva de distribución, que representa un rango de posibles cantidades de reservas recuperables y la probabilidad de que ocurra algún valor en particular. En un mundo ideal, las curvas de distribución individual se deberían basar en muchas mediciones. Pero, en la práctica, a menudo existe un Reservas recuperables N r =(GRV)f φ S h ε r B N r = reservas recuperables GRV = volumen total de la roca f = relación entre espesor neto y espesor total φ = porosidad S h = saturación de hidrocarburos ε r = eficiencia o factor de recuperación B = factor de encogimiento o de expansión > Fórmula para estimar las reservas recuperables de hidrocarburos. El volumen total de la roca es todo el volumen del "contenedor" mapeado por los geocientíficos. La relación entre el espesor neto y el espesor total es la proporción del contenedor formado por la roca reservorio (por ejemplo, arena) en contraposición a la roca que no actúa como reservorio (arcilla). La porosidad es una medida del espacio de almacenamiento de los fluidos, o poros en la roca reservorio. La saturación de hidrocarburos es la proporción de hidrocarburo que se encuentra en los espacios porosos. La eficiencia o factor de recuperación es la proporción de hidrocarburos que serán producidos por el yacimiento. El factor de encogimiento o de expansión, refleja el encogimiento o expansión del volumen de hidrocarburos en su ascenso a la superficie. Para los hidrocarburos, que son líquidos en el yacimiento, la liberación de presión que resulta del ascenso a la superficie, permite el desprendimiento de gases en solución dentro del petróleo líquido, por lo que el volumen de líquido se reduce. En el caso del gas, se produce la situación inversa: la reducción de la presión provoca la expansión del gas, de manera que los volúmenes de gas en la superficie exceden el volumen dentro del yacimiento. mínimo de datos disponibles. Los expertos en las distintas disciplinas que aportan su experiencia, sugieren la forma de la curva que concuerda con la limitada cantidad de datos disponibles. Por ejemplo, los geólogos a menudo establecen analogías entre la porosidad de las rocas que se examinan y la porosidad de las rocas de un área similar explotada previamente. La forma de las distribuciones puede variar enormemente (abajo). Una distribución triangular, por ejemplo, se podría elegir para la porosidad si los expertos pudieran asegurar que conocen los Normal Triangular Poisson Binomial Lognormal Uniforme Exponencial Geométrica Weibull Beta Hipergeométrica Específica Invierno de

5 Probabilidad Probabilidad VAN pronosticado, millones de dólares valores de porosidad mínima, máxima y más probable. Una distribución lognormal, podría parecer lo más apropiado para el GRV, lo cual indicaría que los expertos consideran que el rango es mayor para los valores altos que para los valores bajos. Si bien la simulación de Monte Carlo es ampliamente utilizada para estimar las reservas, sólo una cantidad limitada de compañías la adoptan como método para tomar decisiones económicas, o para evaluar riesgos políticos o de seguridad, si bien los principios son los mismos (véase "Riesgos no convencionales," próxima Porcentaje, % Valor, millones de $ VAN pronosticado, millones de dólares ,000 > Resultados de la simulación de Monte Carlo. Una simulación de Monte Carlo, que recibe este nombre por el casino de Monte Marlo, en Mónaco, donde a menudo se prueban sistemas para ganar en los diversos juegos de azar; muestra toda la gama de resultados posibles, como valores actuales netos (VAN) de un activo que aparece sobre el eje X y la probabilidad de alcanzar cada uno de ellos (arriba) sobre el eje Y. Sobre este mismo eje también se observa la frecuencia de cada resultado en 10,000 pruebas. La simulación no brinda una única respuesta, sino un rango de ellas. El responsable de tomar decisiones recibe un panorama general. En la tabla (centro) se observan varios ejemplos extraídos del pronóstico de la distribución y frecuencia de probabilidades. La distribución de la inversa de las probabilidades acumuladas, (abajo) muestra la probabilidad de obtener un VAN mayor, que un cierto valor sobre el eje X. 0 Frecuencia Frecuencia página). Esto sugiere una percepción inusual del riesgo, es decir, que el riesgo existe y que es importante en el mundo físico pero que, de alguna manera, está ausente en el mundo económico. Esto no es cierto en absoluto, como lo han demostrado las variaciones observadas en los precios del petróleo, de los costos, de las tasas de interés y de muchos otros factores financieros a lo largo de los años. En el siguiente ejemplo, se considera un campo hipotético con reservas recuperables de 150 millones de barriles [2.4 millones de m 3 ] de petróleo (MBO). La producción anual alcanza inmediatamente un nivel del 12% de las reservas totales, es decir, 18 MBO/año [2.8 millones m 3 /año] por 5 años; a partir de allí declina al 20% por año, hasta que se han producido los 150 MBO. Se necesitan cinco pozos productores, a un costo de $15 millones por pozo a lo largo de dos años. Los costos de instalación de la plataforma de producción y de las tuberías de conducción ascienden a $765 millones en el transcurso de tres años. Los costos operativos son de $75 millones por año y el gasto del abandono después de la última producción es de $375 millones. Los impuestos corporativos son del 30%, la inflación a lo largo de este período es del 3.5% y la tasa de descuento es del 10%. Se supone que el precio del petróleo es de $18 por barril y que aumenta según la tasa de inflación. Mediante un cálculo simple y determinístico del valor actual neto, se obtiene un valor actual neto nominal, descontando el flujo de fondos al 10% por año (VAN 10 ) de $125 millones. Este es un número positivo, de modo que la decisión de proceder con el desarrollo será muy sencilla. Una evaluación probabilística del mismo campo pone a consideración del responsable de tomar la decisión un panorama más amplio. Se supone que la evaluación probabilística utiliza las cifras anteriores como los datos más probables (que son los que se encuentran en la mitad del rango) pero también se sugieren otros valores como posibles datos a considerar: los gastos de perforación, las erogaciones de capital y los gastos operativos, que se supone se distribuyen en forma normal con una desviación estándar (SD) del 10% con respecto a la media. Los gastos de abandono normalmente se distribuyen con una desviación estándar del 20% de la media. Los volúmenes de producción también se distribuyen en forma normal, pero con una correlación positiva con respecto al gasto operativo. Se considera que la mejor manera de describir el precio futuro del petróleo durante el período de interés es con una distribución lognormal, con una SD del 10% en el primer año de producción, con un incremento del 2% anual, y alcanzando el 34% en el último año de producción. De esta manera se obtiene un precio constante bajo de aproximadamente $10 por barril, mientras que el precio alto asciende de $23 a $37.5 por barril durante la vida del campo. 3 Los resultados de las 10,000 pruebas de una simulación de Monte Carlo muestran la probabilidad de que ocurra un rango de resultados posibles (arriba). El valor promedio esperado es de $124 millones. Esto significa que una cantidad importante desde un punto de vista estadístico de opor- 26 Oilfield Review

6 tunidades idénticas, tendrían un valor promedio de $124 millones cada una, en términos del VAN. Sin embargo, también existe una amplia gama de resultados posibles y la posibilidad de obtener resultados completamente diferentes. Por ejemplo, el 10% de los casos comprendidos en la simulación, arrojó valores inferiores a $27 millones. Por lo tanto, el valor llamado P 10 del resultado, o el valor que posee un 10% de probabilidades de que el resultado sea inferior (ó 90% de probabilidades de que sea mayor), es de $27 millones en este ejemplo. El valor más bajo dado por cualquiera de las pruebas es -$112 millones, y alrededor del 5% de las pruebas, arrojó resultados de VAN negativos. Por otra parte, el P 90 fue de $223 millones, lo que significa que el 10% de las pruebas produjo valores superiores a $223 millones. Para este campo en particular, existe una pequeña probabilidad de alrededor del 5% de perder dinero, pero una probabilidad considerable de ganar una cantidad de dinero importante (por ejemplo, una probabilidad del 16% de ganar más de $200 millones). Si bien la decisión a tomar sería la de seguir adelante con el proyecto, el análisis de Monte Carlo, al poner de manifiesto la situación completa, le brinda a los responsables de tomar las decisiones, una mayor tranquilidad al saber que se han considerado todos los aspectos. El análisis de Monte Carlo es una herramienta poderosa, pero se debe utilizar con cuidado (véase "El análisis de Monte Carlo aplicado a las intervenciones," próxima página). Un error en la asignación justa de algún dato ingresado, como por ejemplo la variación del precio del petróleo, puede hacer que todo el análisis resulte erróneo. En un campo del Mar del Norte desarrollado en los años 80, el análisis de Monte Carlo podría haber dado como resultado un panorama totalmente ajeno a la realidad, ya que se tuvo en cuenta que el rango del precio del petróleo oscilaría alrededor de $35 por barril; valor que prevaleció a comienzos de la década. Pero a fines de los 80, el precio del barril era de $15 o menos. Teoría de la cartera de inversiones La mayoría de las compañías petroleras poseen muchos activos, como los campos petroleros, o intereses compartidos en otros campos, y hacen todo lo posible para adquirir y mantener la mejor combinación posible de tales activos. La teoría de la cartera de inversiones muestra cómo se pueden combinar los activos, de manera tal, que el riesgo quede minimizado para cualquier nivel de retorno esperado. Por otra parte, se puede definir como el estudio de la forma en que la compañía puede alcanzar una tasa máxima de Seguro Riesgoso Resultado Pozo seco Éxito Pozo seco Éxito VAN millones de $ Probabilidad independiente, % VANE seguro = 60% x $ % x ( $10) = $26 millones VANE riesgoso = 40% x $ % x ( $10) = $26 millones > Comparación de operaciones hipotéticas de E&P seguras y riesgosas. (Adaptado de Ball y Savage, referencia 4.) retorno, a partir de una cartera de inversiones, cada una de las cuales tiene un nivel de riesgo determinado en sí misma. Este sistema de la cartera de inversiones se basa en el trabajo de Harry Markowitz, que obtuvo el Premio Nobel de Economía en 1990 por sus teorías sobre la evaluación de riesgos y recompensas en los mercados financieros. Markowitz quería probar la conveniencia de contar con una cartera diversificada de activos financieros, constituida por una mezcla de inversiones para maximizar el retorno y minimizar el riesgo. Los analistas del sector energético, se dieron cuenta rápidamente de que existía un paralelismo entre la Bolsa de Valores, en la cual se comercializan papeles y acciones, y la actividad petrolera en la cual las compañías poseen y comercializan carteras de activos reales, por ejemplo, vendiendo y comprando acciones de proyectos compartidos. La teoría de la cartera de inversiones puede parecer contraria a la intuición. 4 Supóngase que se deben invertir $10 millones en proyectos de exploración y producción. Sólo dos proyectos están disponibles, y cada uno de ellos requiere invertir la totalidad de los $10 millones para obtener un 100% de interés. Uno de los proyectos es relativamente seguro, mientras que el otro es relativamente riesgoso (arriba). Las probabilidades de éxito son independientes. El valor actual neto esperado (VANE) para cada uno, que es el VAN del resultado satisfactorio multiplicado por la probabilidad de que ocurra dicho resultado más el VAN del resultado no satisfactorio (pozo seco) y la probabilidad de que esto ocurra, es el mismo: $26 millones. En este momento se pueden agregar las complicaciones realistas. Si se pierde el dinero, la confianza de los accionistas se derrumba. Existe un 40% de probabilidades de perder la confianza de los inversionistas con el proyecto seguro y un 3. La tasa de descuento seleccionada es del 10%. 4. Ball BC y Savage SL: Holistic vs. Hole Istic E&P Strategies, Journal of Petroleum Technology 51, no. 9 (Septiembre de 1999): Riesgos no convencionales En la industria petrolera, los modelos de riesgo e incertidumbre por lo general se ocupan de los pozos y los yacimientos. Sin embargo, se pueden utilizar modelos similares para explorar el impacto potencial de riesgos menos convencionales, tales como riesgos políticos, amenazas terroristas, decisiones en el ámbito legal, regulaciones ambientales, o relacionadas con la salud y la seguridad, y muchas otras. Para simular este tipo de incertidumbre, se utilizan muchas de las técnicas matemáticas comunes al análisis de riesgo financiero o físico más tradicional. Sin embargo, es necesario definir antes muchos intangibles adicionales, para poder encuadrar correctamente las cuestiones a las que debe apuntar el modelo de riesgo. No obstante, antes de asignar las probabilidades, como ocurre con los riesgos físicos o económicos, convendría recurrir a un equipo de expertos para desarrollar las distribuciones apropiadas. Por ejemplo, para evaluar la estabilidad política de un país en el cual desea operar una compañía, el equipo de riesgo puede establecer las distribuciones de las probabilidades de que se produzca una posible vulnerabilidad gubernamental, posibles desórdenes internos, problemas étnicos o religiosos, presiones demográficas o incluso la posibilidad de una guerra. Sobre la base de una correcta combinación y ponderación de las variables, una simulación de Monte Carlo podría proporcionar una gráfica de la probabilidad acumulada de, por ejemplo, el riesgo político total en un país. Este, a su vez, se podría comparar con el de otros países para ayudar a la corporación a tomar la decisión estratégica apropiada. Un correspondiente análisis cuantitativo de sensibilidad, también podría resaltar la importancia relativa asociada con los diversos riesgos. En la simulación de los riesgos no convencionales, el simulador trata de cuantificar las actividades y las emociones humanas, por lo que el modelo puede servir sólo como una guía relativa. Sin embargo, estos modelos pueden generar datos esenciales para el proceso general de tomar una decisión acertada. Invierno de

7 El análisis de Monte Carlo aplicado a las intervenciones En un campo maduro ubicado en el Mar del Norte, se propuso realizar un programa de intervención con tubería flexible con el objeto de extraer un tapón de un pozo, aislar una capa acuatizada y disparar (cañonear o punzar) una nueva zona productiva adicional. La experiencia previa indicaba que, teniendo en cuenta que era invierno, pensar que se podría completar el trabajo en sólo seis días resultaba sumamente optimista, por la probabilidad de que las malas condiciones climáticas aumentaran el tiempo improductivo (NPT, por sus siglas en Inglés). Se necesitó un modelo de simulación para determinar si las proyecciones iniciales eran realistas y cuánto tiempo podía durar la operación para que no resultara antieconómica. Se supuso que la viabilidad del trabajo, estaría determinada por un equilibrio entre el costo de realizarlo, comparado con las ganancias generadas por el petróleo adicional producido, ya fuera por incremento (ya que se ganaría acceso a nuevas reservas que de otra manera no se explotarían) o acelerado (ya que una producción acelerada, proveería un flujo de fondos más temprano que en el caso de no realizarse la operación). En el modelo construido para analizar el problema, se incluyeron las siguientes variables: precio del petróleo y costos de levantamiento VAN debido al clima y otros inconvenientes operativos que inciden en los costos. Los costos fijos de los productos y servicios no varían producción adicional de petróleo esperada después de una operación exitosa posibilidad de no completar el trabajo en forma exitosa probabilidad de diagnóstico correcto del problema, incluyendo la correcta localización del agua y el mecanismo de ingreso de la misma factor de descuento. Se utilizó este modelo para calcular el valor neto de la intervención, para 100 tiempos de trabajo distintos. Cada simulación de Monte Carlo incluía 5000 pruebas, con lo cual se obtuvieron un total de 500,000 pruebas separadas. Los resultados indican que si el tiempo necesario para completar el trabajo fuera de sólo 20 horas, existe un 50% de probabilidades (P 50 ), de que el valor neto para el cliente sea de 750,000 ó más (el P 90 es de más de 1 millón). Por otra parte, si el trabajo insumiera 100 horas, el modelo sugiere que habría un 32% de probabilidades de obtener beneficios. Asimismo, el análisis comprendía varias implicancias. 1 Los tiempos de trabajo razonables se podían definir de antemano. La sensibilidad a los diversos parámetros resulta obvia. La predicción de petróleo adicional fue el parámetro que tuvo el mayor impacto. El NPT tuvo el segundo lugar en incidencia. El análisis mostró que la proyección inicial de terminar el trabajo en seis días, era demasiado optimista y que era muy probable que resultara una pérdida neta. Los resultados fueron utilizados para definir un cegado del agua, como propuesta alternativa y un breve estudio para comprender mejor las posibilidades de producción adicional. 1. Este modelo simplifica la realidad al suponer la independencia de algunas de las variables. En otros análisis más complejos, las interdependencias se pueden ajustar utilizando los denominados métodos en cadena de Markov y Monte Carlo (MCMC). Este método representa correctamente la interdependencia de las variables que normalmente se tratarían como independientes o que, de lo contrario, serían correlacionadas con otras, utilizando los coeficientes de correlación durante el muestreo de Monte Carlo. En los cálculos del método MCMC, el valor de una variable influye sobre las distribuciones de probabilidad de las otras variables. Dentro de la industria petrolera, se considera que existen algunos tipos de problemas, tales como la evaluación de las fallas de las bombas electrosumergibles, que sólo se pueden resolver con métodos MCMC. 60% con el proyecto riesgoso. El VANE en ambos casos es de $26 millones; de manera que no existe una forma de aumentarlo eligiendo el proyecto riesgoso en lugar del seguro. Bajo estas circunstancias, el proyecto seguro constituye sin lugar a dudas la mejor opción. Para agregar una complicación adicional, se podría suponer que es posible separar la inversión en forma igualitaria entre los dos proyectos. Intuitivamente, parecería una mala idea quitar el 50% del proyecto seguro e invertirlo en el riesgoso. Pero, es la intuición una buena consejera? Existen cuatro resultados posibles (próxima página, arriba). El VAN esperado sigue siendo de $26 millones, pero la única forma de perder dinero y por lo tanto poner en peligro la confianza de los inversionistas, consiste en perforar dos pozos secos situación 4 para lo cual la probabilidad combinada es del 24% (multiplicando 40% x 60%). Esto reduce el riesgo de perder la confianza de los inversores casi a la mitad, comparado con la inversión del 100% en el proyecto seguro. Si se traslada el dinero de un proyecto seguro a otro riesgoso, en realidad se reduce el riesgo, lo cual constituye un resultado contrario a la intuición, dado por el efecto de diversificación. Resulta claro que el camino a seguir es la diversificación. No obstante dentro de la industria petrolera, muchos persisten en seguir haciendo otra cosa. Ellos clasifican los proyectos de exploración según el valor actual esperado. Aunque este método se basa en el sentido común, ignora los beneficios de la diversificación. En el ejemplo anterior, se habría optado por colocar la totalidad de los fondos en el proyecto seguro, lo que representa casi el doble de riesgo que la cartera de inversiones diversificada. El ejemplo se fundamenta en una suposición principal; que los proyectos son independientes. A menudo no lo son. Sus resultados pueden estar interrelacionados, lo cual se conoce más formalmente como estadísticamente dependientes. Por ejemplo, si ambos proyectos implican la perforación de pozos en la misma área de hidrocarburos, la falta de generación de hidrocarburos en esta área, haría malograr ambos proyectos. El ejemplo más simple de dependencia estadística 28 Oilfield Review

8 es la correlación, la cual puede ser positiva o negativa. La correlación es positiva cuando un resultado determinado para un proyecto, aumenta las probabilidades de que se produzca un resultado en la misma dirección para el otro resultado, lo cual disminuye el efecto de diversificación. Es negativa, cuando un resultado determinado para un proyecto disminuye la probabilidad de que se produzca un resultado en la misma dirección para el otro, con lo cual aumenta el efecto de diversificación. Aplicando este concepto en el ejemplo anterior, una correlación positiva sobre una separación por partes iguales entre las alternativas segura y riesgosa, significaría que si tiene éxito la opción segura, la opción riesgosa también tiene mayor probabilidad de ser exitosa, y si el proyecto seguro fracasa, también es más probable que fracase el otro. Existe todavía un 40% de probabilidades de que el proyecto seguro fracase, pero en ese caso, la probabilidad de que el otro proyecto también fracase será mayor del 60%. Entonces, la probabilidad de perder la confianza de los inversionistas es ahora superior al 24%. Siguiendo la misma lógica, si la correlación es negativa, la probabilidad de perder la confianza de los inversionistas, disminuye por debajo del 24%. El objetivo en el manejo de la cartera de inversiones, consiste en diversificar las inversiones en muchas oportunidades, mientras se buscan las correlaciones negativas y se evitan las positivas. La dependencia estadística puede tener diversos orígenes, que incluyen, por ejemplo, el lugar y el precio. Los resultados económicos de dos sitios cercanos pueden estar correlacionados en forma positiva a través de similitudes geológicas, como producir de una misma formación o depender de una misma fuente de hidrocarburos. Por otra parte, dos sitios muy distanciados tendrían poca o ninguna correlación geológica, por lo cual estarían más diversificados. Valor esperado B Frontera C A de eficiencia Riesgo Escenario Seguro Riesgoso Probabilidad, % Retorno, millones de $ Resultado Éxito Éxito Pozo seco Pozo seco Éxito Pozo seco Éxito Pozo seco VANE de la cartera = 24% x $ % x $ % x $ % x ( $10) = $26 millones Los precios del crudo tienden a ser similares en todo el mundo, de manera que los resultados económicos de los proyectos petroleros están correlacionados en forma positiva respecto de las fluctuaciones en los precios del crudo. Por el contrario, los precios del gas natural en diferentes localidades no tienden a seguir ni los precios del crudo, ni guardan relación entre ellos. Esto significa que, una cartera de inversiones que contenga un proyecto gasífero y un proyecto petrolero, tendrá menor correlación positiva y estará mejor diversificada que otra que contenga dos proyectos petroleros. En la teoría de Markowitz, se explica un método para mejorar una cartera de inversiones no óptima tomando como base tres preceptos. 5 En primer lugar, dado un nivel constante de riesgo, el inversor racional elige más valor por encima de menos valor, pero además prefiere menos riesgo a más riesgo. En segundo lugar, existe más de una cartera de inversiones óptima. Por último, la cartera de inversiones como un todo, es mejor que cada uno de sus proyectos individuales. Cada proyecto debe ser considerado sobre la base de lo que aporta a la cartera de inversiones considerada en su totalidad. 60 x 40 = x 60 = x 40 = x 60 = 24 50% x $ % x $80 = $65 50% x $ % x ( $10) = $20 50% x ( $10) + 50% x 80 = $35 50% x ( $10) + 50% x ( $10) = $10 Se retiene la confianza del accionista Se retiene la confianza del accionista Se retiene la confianza del accionista Se pierde la confianza del accionista > Método de la cartera de inversiones para evaluar operaciones hipotéticas seguras y riesgosas. En la tabla se muestran los cuatro escenarios posibles que resultan de una inversión equivalente en dos proyectos. (Adaptación de Ball y Savage, referencia 4.) Preparación de una cartera de inversiones eficiente. El objetivo consiste en reunir y explotar la mejor colección posible de activos. Una cartera de inversiones es eficiente si no existe otra con una mayor expectativa de retorno esperado con igual o menor riesgo, y si no existe otra, que tenga menor riesgo a igual o mayor retorno esperado. La cartera representada por el Punto A es ineficiente. El nivel de riesgo involucrado para tal punto indica que existe una combinación posible de activos que darían como resultado un mayor valor esperado. (Adaptación de McVean J: Monte Carlo: An Alternative Approach to Efficient Frontier, < Markowitz dice que una cartera de inversiones es eficiente, si no existe otra que tenga mayor retorno esperado con igual o menor riesgo, y si no hay otra cartera que tenga menos riesgo con igual o mayor retorno esperado. Si alguna de estas dos condiciones, o ambas son falsas, la cartera es ineficiente. Cuando todas las posibilidades se representan en una gráfica en la cual el eje vertical es el valor y el horizontal es el riesgo, las carteras eficientes forman una línea denominada frontera de eficiencia (abajo). En la parte superior de la línea de frontera se observa un aumento tanto en el riesgo como en el retorno. La cartera representada por el Punto A, es ineficiente porque hay carteras con el mismo valor pero menor riesgo como el Punto B y carteras con el mismo riesgo pero con más valor como el Punto C pero también hay una cartera con una combinación de estas dos condiciones. Las restricciones reales se pueden incluir en el proceso de optimización de manera que las carteras de inversión que se encuentran en la frontera de eficiencia resultante, representen las alternativas realistas entre las cuales se pueda escoger, dependiendo de las concesiones que los directivos de la compañía estén dispuestos a realizar entre mayor riesgo con mayor retorno, y menor riesgo con menor retorno (véase "Sistema para evaluar proyectos de exploración," próxima página). Teoría de las opciones Un aspecto importante en la toma de decisiones es el tiempo, es decir, determinar "cuándo" tomar la decisión. Las condiciones y la información pueden cambiar con el transcurso del tiempo, por lo tanto, si las decisiones se toman a destiempo, el resultado se verá alterado. 5. Markowitz HM: Portfolio Selections: Efficient Diversification of Investments, 2nd ed. Oxford, Inglaterra: Blackwell Publishing Company, Invierno de

9 Muchas compañías petroleras tres cuartas partes de las que operan en Aberdeen utilizan árboles de decisión como método de ayuda para la toma de decisiones (próxima página). Los árboles de decisión ilustran las opciones disponibles, las incertidumbres que enfrenta el responsable de tomar la decisión y los resultados estimados de cada decisión posible. Estos árboles permiten poner en claro las opciones, los riesgos, los objetivos, las ganancias monetarias y las necesidades de información implícitas en las decisiones referidas a inversiones. 6 Al estimar un valor para cada resultado posible y establecer una probabilidad de que ocurra cada uno de estos resultados, se puede calcular el valor global esperado resultante de la decisión. Los árboles de decisión permiten escoger sobre la base del resultado financiero de las distintas opciones. La teoría de las opciones, más conocida como teoría de las opciones reales, asigna un valor a la opción en sí misma. Esta teoría se basa en la idea de que en la mayoría de los proyectos, la cuestión no es tomar decisiones entre "todo o nada", sino que se trata de una secuencia de opciones, muchas de las cuales implican elegir entre diversas opciones; por ejemplo, entre invertir dinero ahora en un proyecto de desarrollo o postergar tal decisión hasta que se disponga de más información. El método tradicional utilizado para la evaluación de inversiones en proyectos de la industria petrolera, tal como el análisis de flujo de fondos descontado (DCF) descripto anteriormente, se basa en la suposición no realista de que una vez que se realiza una inversión, ésta sigue su curso sin ninguna intervención. Además, se evalúan sólo los resultados satisfactorios. No se tiene en cuenta la posibilidad de abandonar la inversión frente a circunstancias adversas, ni la de expandirla en respuesta a una demanda no anticipada. La teoría de las opciones es más sofisticada que el DCF porque capta la flexibilidad inherente a la mayoría de los proyectos. Es una herramienta, al igual que el DCF, y al mismo tiempo, consiste en un esquema mental. Como herramienta, ayuda a tomar decisiones. Como esquema mental, lleva a las personas a pensar en los proyectos de una forma mucho más dinámica, buscando constantemente nuevas alternativas y mejores formas de llevar a cabo los proyectos. La teoría de las opciones reales traza un paralelo entre el mundo financiero de las acciones y los bonos y el mundo de los activos físicos reales, representados por cualquier bien desde fábricas hasta campos petroleros. En el mundo financiero es posible comprar una opción, que representa el derecho (pero no la obligación) a comprar o vender un activo financiero, como una acción en un momento específico en el futuro a un precio fijo. Una opción o derecho de compra se conoce como una opción "call" y por lo general se adquiere con la expectativa de que el precio de la acción suba. Por lo tanto una opción call le puede permitir al poseedor comprar una acción de la Compañía ABC por $500 en un día determinado o antes de esa fecha. Si el precio de la acción sube por encima de $500 en esa fecha o con anterioridad, el poseedor de la opción puede ejecutarla y quedarse con la diferencia. Una opción "put" (opción de venta) se adquiere con la expectativa de que el precio descienda, y protege al poseedor contra dicha caída. Las opciones reales son análogas a las opciones financieras. Por ejemplo, si la compañía petrolera decide no desarrollar un campo en este momento, puede hacerlo en el futuro. Pagando al gobierno un canon o licencia determinada, la compañía adquiere una opción real: el derecho a lograr réditos adicionales en cualquier momento durante el tiempo que dure la licencia, haciendo una inversión mayor para desarrollar el campo, pero sin tener la obligación de hacerlo; esto es similar al precio de ejecución del derecho de compra. La existencia de cursos de acción alternativos, como iniciar el desarrollo de un campo en el futuro y no en forma inmediata, tiene un cierto valor. La flexibilidad le otorga al proyecto un valor que no se puede reflejar en un análisis de DCF estadístico. Sistema para evaluar proyectos de exploración Chevron ha desarrollado un proceso, que les permite a los directivos de las empresas comparar una amplia variedad de oportunidades de exploración globales, sobre una base uniforme y coherente. 1 El proceso incluye la integración de la evaluación del riesgo geológico, la distribución probabilística de los volúmenes potenciales de hidrocarburos, el planeamiento del desarrollo de ingeniería y los aspectos económicos de la prospección. Este proceso se basa en el concepto de zonas (plays) y sistemas de hidrocarburos. Una zona es una combinación de yacimiento, roca generadora, sellos y trampas que tiene el potencial de contener hidrocarburos. Tanto la evaluación del riesgo geológico, como la estimación volumétrica, el soporte de ingeniería, la evaluación económica y los resultados después de la perforación, se consideran extensiones del conocimiento fundamental de las restricciones geológicas, de ingeniería y fiscales subyacentes. Se establece una base que comprende la estructura geológica y la prospección en términos de la zona; es decir, la roca generadora, el yacimiento, las trampas y los sellos, y el tiempo y la dinámica de la migración del fluido. La información que se obtiene de esta descripción constituye el punto de partida para los pasos subsiguientes del proceso. La evaluación del riesgo, asigna una probabilidad de éxito a cada uno de los cuatro elementos de la zona y la multiplicación de estas probabilidades, provee la probabilidad de éxito geológico. Chevron considera que un pozo es un éxito geológico si en un ensayo se obtiene un flujo estabilizado de hidrocarburos. La estimación volumétrica indica la incertidumbre en la forma de una distribución de posibles volúmenes de hidrocarburos para la prospección. Esta se construye a partir de rangos de parámetros obtenidos de la información específica de la prospección y los datos descriptos por el concepto de zona paterna. A partir de esta distribución, el grupo de soporte de ingeniería proporciona los escenarios de desarrollo para tres casos: un caso pesimista (10%), uno medio (50%) y uno optimista (90%). Se realiza una evaluación económica de cada uno de estos casos, con lo cual se obtiene toda la gama de las consecuencias económicas del encuadre geológico, de ingeniería y fiscal. El riesgo comercial se basa en los resultados de esta evaluación, y las probabilidades generales de éxito, equivalen a la probabilidad de éxito geológico multiplicado por la probabilidad de éxito comercial. Los resultados posteriores a la perforación, determinan si los resultados previstos son consistentes con los resultados reales. 1. Otis RM y Schneidermann N: A Process for Evaluating Exploration Prospects, AAPG Bulletin 81, no. 6 (Julio de 1997): Oilfield Review

10 Campo grande Perforar A Campo marginal C B Pozo seco Compra del bloque Levantamiento sísmico No se compra el bloque Perforación de un segundo pozo exploratorio Debido a que los proyectos de la industria petrolera comprenden una secuencia de etapas separadas estudios sísmicos; perforación; construcción de la plataforma de producción y tendido de las tuberías de conducción; producción y, por último, la venta, al final de la vida útil del campo, como material de rezago de todos los elementos inutilizados existen muchos puntos de decisión a lo largo de todo el trayecto citado. Pueden presentarse diversas opciones entre las cuales escoger y diversas oportunidades para capitalizar esa flexibilidad (véase "Encuadre del problema," derecha). En 1973, los economistas Fischer Black y Myron Scholes, publicaron la denominada fórmula de Black-Scholes para la evaluación de opciones financieras. 7 Algunos teóricos argumentan que las adaptaciones de la fórmula de Black- Scholes y otras fórmulas más sofisticadas, se pueden utilizar para valorar opciones reales, es decir para llevar a cabo evaluaciones que, al contrario del análisis DCF, asignan importancia a la flexibilidad. Utilizando una fórmula de valoración, en algunos casos se puede demostrar que un proyecto tiene un valor significativamente mayor del que muestra el análisis DCF. Existen proyectos que hubieran sido rechazados por los directivos de la compañía utilizando dicho análisis, porque tienen un valor negativo y, a pesar de ello, con la evaluación de las opciones reales presentan un valor positivo, lo que sugiere que el proyecto debería aprobarse. D F Abandono del bloque Levantamiento sísmico confirma estructura Abandono del bloque E G Perforar Levantamiento sísmico no muestra estructura Campo grande Campo marginal Pozo seco, Abandono del bloque H Abandono del bloque Pozo seco Campo grande Campo marginal Perforación de un segundo pozo exploratorio I J Abandono del bloque Campo grande Campo marginal Pozo seco, Abandono del bloque > Árboles de decisión para resolver condiciones inciertas. Un árbol de decisión presenta cursos de acción alternativos y las consecuencias financieras de cada uno de ellos, y asigna una probabilidad de que ocurran hechos en el futuro. Toda esta información permite determinar el valor esperado de cada resultado. Los responsables de tomar decisiones utilizan estos árboles para poner en claro las posibles consecuencias de los cursos de acción alternativos. Las decisiones aparecen como puntos en el enramado del árbol como si fueran nodos. Cada resultado posible está representado por una rama. Los árboles de decisión pueden ser simples, con un número limitado de ramas y nodos, o más complicados con muchas bifurcaciones. (Adaptación de Newendorp, referencia 6: 117.) Consideremos, como ejemplo, a una compañía petrolera que está tratando de evaluar su licencia en un bloque determinado. En este caso, pagar los cánones de la licencia equivale a adquirir una opción. La compañía ahora tiene el derecho de invertir en el bloque al precio de ejecución de la opción una vez resuelta la incertidumbre acerca del valor de las reservas desarrolladas, lo que equivaldría al precio de la acción. 8 Veamos el siguiente ejemplo. La compañía tiene la oportunidad de adquirir una licencia por cinco años y se espera que el bloque contenga unos 50 millones de barriles [8 millones m 3 ] de petróleo. El valor actual estimado del petróleo del campo, en el cual se encuentra ubicado el bloque, promedia los $10 por barril, y el costo de desarrollo del campo (en términos del valor actual) es de $600 millones. El valor actual neto estático calculado del VAN sería: $500 millones - $600 millones = -$100 millones El VAN es negativo, de manera que lo más probable es que la compañía no prosiga con la operación. La valuación del VAN ignora el hecho de que se pueden tomar decisiones con respecto a la incertidumbre, la cual en este caso, resulta 6. Newendorp PD: Decision Analysis for Petroleum Exploration. Tulsa, Oklahoma, EUA: PennWell Publishing Company, Black F y Scholes M: The Pricing of Options and Corporate Liabilities, Journal of Political Economy 81 (1973): Leslie KJ y Michaels MP: The Real Power of Real Options, McKinsey Quarterly no. 3 (1997): Encuadre del problema Las técnicas de simulación de Monte Carlo y la teoría de las opciones, permiten realizar una evaluación más precisa y tomar mejores decisiones, pero resultan inútiles si sus bases no se han preparado convenientemente. Si los responsables de tomar las decisiones pasan por alto algún detalle o elemento importante en un contrato, o no comprenden algún punto, toda la superestructura del análisis sofisticado puede estar construida sobre cimientos defectuosos. En Conoco, el primer paso fundamental para tomar una decisión efectiva es el "encuadre" del problema, lo cual implica designar un equipo de personas eruditas en las disciplinas necesarias, para encarar el problema, para luego obtener de estas personas toda la información básica, como por ejemplo: qué es lo que se sabe: hechos y valores qué es lo que no se conoce: riesgos e incertidumbres problemas o aspectos difíciles qué decisiones ya han sido tomadas: política de la compañía. Este encuadre, le permite al equipo de trabajo concentrarse en los elementos fundamentales que conforman las decisiones que se deben tomar y en las variables que ejercen una mayor influencia. Las sesiones de encuadre se llevan a cabo en un ambiente de total informalidad. El trabajo del equipo consiste en organizar en forma lógica, todo el flujo aleatorio de información capturado como notas durante las fases más rigurosas. Para estimular las tareas, el coordinador del encuadre recurre a una variedad de técnicas, como por ejemplo, sesiones de brainstorming. Surgen así distintas jerarquías de decisiones, líneas de tiempo de riesgos y decisiones, y tablas de estrategias. El resultado final de la sesión de encuadre es un diagrama de influencia, que servirá como base para cualquier modelo económico o técnico, que se utilice para examinar un problema en el futuro. El proceso de encuadre, constituye un modelo de toma de decisión en sí mismo: se comienza por pensar con la mayor libertad posible, se filtra la información, se consideran las distintas opciones y se toma la decisión. El encuadre apunta a los dos primeros elementos y en algunos casos puede llevar a la decisión final sin necesidad de realizar otros análisis complementarios. En las sesiones de entrenamiento sobre este método, se establece un lenguaje común que los empleados de Conoco utilizan cuando hablan acerca del riesgo, con lo cual se evitan los malentendidos que podrían surgir. Invierno de

11 $6,000 $4,000 $2,000 Dolares pérdidos Satisfacción Insatisfación Curva teórica positivista +$2,000 +$4,000 +$6,000 Dolares ganados > Trazado de una curva de preferencia. Una curva típica podría describir cómo se sintió un individuo por ganar o perder dinero. Por lo general, la satisfacción asociada con ganar una cantidad determinada, es menor que el disgusto provocado por la pérdida de la misma cantidad. [Adaptación de Rose PR: Dealing with Risk and Uncertainty in Exploration: How Can We Improve? AAPG Bulletin 71, no. 1 (1987): 1-16.] doble: la incertidumbre sobre la cantidad de petróleo que existe en el bloque y acerca del precio del barril. Es posible realizar estimaciones razonables de la cantidad de petróleo, analizando los datos geofísicos y geológicos obtenidos en áreas similares, y también evaluar los datos históricos sobre la variabilidad de los precios del petróleo. Se puede suponer que estas dos fuentes de incertidumbre, originen una desviación estándar del 30% con respecto a la tasa de crecimiento de los flujos de ingresos de la operación. Se puede suponer además que mantener la opción obliga a la compañía a incurrir en los costos fijos anuales de mantenimiento de la reserva activa, lo que representa unos $15 millones. Esto representa el equivalente a un dividendo del 3% (15/500) del valor del activo. Si se aplica la fórmula de Black-Scholes, pero ahora evaluando una opción real, en lugar de una opción sobre acciones, se obtiene un valor de opciones real (ROV, por sus siglas en Inglés) de +$100 millones. 9 La diferencia de $200 millones entre la valuación del VAN de -$100 millones, y los $100 millones que surgen del ROV, representa el valor de la flexibilidad de poder invertir siempre y cuando las incertidumbres se hayan resuelto. Cálculos como éste, pueden ejercer gran influencia sobre la manera en que los estrategas corporativos consideran sus activos. Una compañía acumuló una abultada cartera de licencias de bloques en el Mar del Norte. En los bloques que presentaban un VAN positivo, la compañía inició la perforación y el desarrollo de los campos petroleros. En cambio, en aquellos en que el VAN indicaba que eran antieconómicos, porque los costos eran demasiado elevados en relación con la renta, se decidió suspender la explotación. Finalmente, esta compañía prefirió vender los bloques antieconómicos a otras empresas que los consideraban atractivos. Con el tiempo, ellos comenzaron a cuestionarse, si los bloques habían estado evaluados correctamente. Se sugirió que mantener la licencia, podría considerarse una opción de desarrollo, si en el futuro, las nuevas tecnologías de perforación y producción permitiesen incrementar la recuperación de hidrocarburos. Un nuevo modelo financiero, demostró cómo calcular el precio del valor de opción de los bloques a lo largo de cinco años. Este valor de opción, reconocería las incertidumbres con respecto a la magnitud de las reservas y los precios del petróleo, y además tomaría en cuenta la flexibilidad de la situación. El ejercicio de valuación tuvo una profunda influencia sobre los directivos de la compañía, quienes decidieron conservar los bloques que tenían un valor de opción elevado, y vender o cambiar el resto a un precio que reflejara su valor después de lo revisado. Teoría de las preferencias Aunque se utilicen computadoras o herramientas de decisión, como el flujo de fondos descontado o el análisis de Monte Carlo, en última instancia, la decisión la debe tomar un individuo o un grupo de personas. La subjetividad complica el proceso de toma de decisiones, dado que el perfil psicológico del individuo puede incidir sobre las mismas. En la industria petrolera, el riesgo constituye una parte importante en la línea de razonamiento de los ejecutivos, por lo cual es fundamental comprender las preferencias del individuo o del grupo y sus actitudes con respecto al riesgo y a la aceptación de los mismos. En 1738, el matemático Daniel Bernoulli publicó un trabajo en el cual destacaba que existía una extensa aversión al riesgo. 10 Casi 250 años más tarde, Daniel Kahneman y Amos Tversky presentaron un ejemplo simple para ilustrar esta característica de aversión al riesgo. 11 Una persona tiene la posibilidad de elegir entre dos opciones: la primera representa una ganancia segura de $80, mientras que la segunda es un proyecto más riesgoso en el cual existe un 85% de probabilidades de ganar $100 y un 15% de no ganar nada. Según Kahneman y Tversky, la gente prefiere la ganancia segura antes que correr el riesgo, a pesar de que éste supone una mayor "expectativa monetaria," que es la suma de los resultados ponderados por sus probabilidades. Con el resultado seguro se tiene la certeza de ganar $80, mientras que con la opción más riesgosa, la expectativa monetaria sería de $85 ($100 x 0.85 más $0 x 0.15). La elección refleja una aversión al riesgo, ya que se prefieren los $80 seguros, frente a la posibilidad de optar por el resultado más riesgoso (véase "Aversión al riesgo," página 34). El matemático John von Neumann y el economista Oskar Morgenstern, ampliaron la teoría de las preferencias con varios axiomas que se pueden resumir en el siguiente postulado: Los responsables de tomar decisiones, por lo general tienen aversión al riesgo y les disgusta más sufrir una pérdida, de lo que disfrutan al obtener una ganancia del mismo valor. En consecuencia, tienden a aceptar un mayor nivel de riesgo para evitar una pérdida, en lugar de lograr una ganancia equivalente. Además, experimentan mayor satisfacción a partir de un aumento en las ganancias proveniente de una inversión pequeña, que un aumento equivalente derivado de una inversión de mayor envergadura. 12 Estos postulados se pueden expresar en forma gráfica, en una curva de preferencias (arriba). Este ejemplo muestra que la satisfacción asociada con la ganancia de $4000, es por lo general menor que el disgusto provocado por la pérdida de la misma cantidad. La gente acepta un riesgo mayor para evitar una pérdida, que para obtener una ganancia equivalente. Además se tiende a sentir más satisfacción por ganar $10 al aumentar de $10 a $20; de lo que se experimenta por ganar $10 pasando de $1500 a $ El valor de una opción real, P, se estima aplicando la fórmula de Black-Scholes de la siguiente manera: P = Se -δt x {N(d 1 )} - Xe -rt x {N(d 2 )}, donde d 1 = {ln(s/x)+(r-δ+σ 2 /2)t}/(σ x t), d 2 = d 1 -σ x t, y donde S = precio de la acción, X = precio de ejecutar la opción, δ = dividendos, r = tasa de interés libre de riesgo, σ = incertidumbre acerca de la fluctuación del precio de la acción, t = tiempo de vencimiento y N(d) = función de la distribución normal acumulada. Por analogía el valor de una opción real utiliza la misma fórmula, pero en este caso, S = valor actual del flujo de fondos esperado, X = valor actual de los costos fijos, δ = el valor perdido durante la validez de la opción, r = tasa de interés libre de riesgo, σ = incertidumbre sobre los flujos de fondos esperados y t = tiempo de vencimiento. Sustituyendo los valores en el ejemplo analizado en el texto principal, se obtiene ROV=(500e x 5 ) x {(0.58)} (600e x 5 ) x {(0.32)] = $251 millones - $ 151 millones = + $ 100 millones. 10. Bernoulli D: Specimen Theoriae Novae de Mensura Sortis, (Exposition of a New Theory on the Measurement of Risk) 1738, Traducido del Latín por Sommer L: Econometrica 22 (1954): Kahneman D y Tversky A: The Psychology of Preferences, Scientific American 246, no. 1 (1982): Pace B: Petroleum Economics Seminar, notas de clase, Imperial College de Ciencia, Tecnología y Medicina, Londres, Inglaterra, Simpson et al, referencia Oilfield Review

12 Teóricamente es posible trazar dicha curva para cualquier individuo o compañía. Las distintas formas de las curvas denotan los diferentes tipos de actitud frente a la toma de decisiones (derecha). La pronunciada forma de la curva del cuadrante inferior izquierdo describe cómo se siente la compañía con respecto a la pérdida, y en el cuadrante superior derecho se muestra su actitud frente al riesgo y los niveles de ganancias asociados con el mismo. Analizando las decisiones anteriores de un individuo o de una compañía, es posible construir una curva de preferencia que represente lo que piensa acerca del riesgo, o más bien, cómo reacciona frente al riesgo en el momento de tomar decisiones. Este instrumento podría ser utilizado por los responsables de tomar decisiones, como elemento de ayuda para acercarse a la línea de pensamiento de los directivos o de la compañía en general. En la práctica, pocas compañías utilizan la teoría de las preferencias como herramienta para tomar decisiones. Los críticos sostienen que los problemas prácticos son demasiado grandes. Dentro de la misma organización, un gerente puede estar a favor de los proyectos riesgosos, mientras que otro que ocupa una posición similar, puede tener un perfil más conservador. Es posible que la teoría de las preferencias tenga una función más limitada, pero no menos importante, ya que les permite demostrar en forma gráfica a los responsables de tomar decisiones, lo que implica su estilo personal. El valor de la evaluación del riesgo Es posible cuantificar el valor agregado que resulta del uso de estas herramientas? Con el objetivo de responder este interrogante se realizó el estudio de Aberdeen mencionado previamente en este artículo. Este estudio clasificaba a las compañías participantes de acuerdo con el nivel de sofisticación del método utilizado para tomar decisiones (abajo). Los niveles incluían las herramientas de evaluación del riesgo descriptas en este mismo artículo y otras como definiciones de análisis, enfoque holístico, riesgo e incertidumbre y la combinación de técnicas cualitativas y cuantitativas. Pérdida Máxima pérdida permisible en un prospecto Pérdida + Preferencia + Preferencia Ganancia Ganancia > Curvas de preferencias que representan los distintos tipos de personas responsables de tomar decisiones. La curva de preferencia de un tomador de riesgos (arriba) podría estar representada por un ascenso pronunciado en el cuadrante superior derecho, lo cual muestra que la atracción de ganar mucho dinero supera el hecho de que existe un riesgo desproporcionado. Una curva de preferencia diferente correspondiente a una compañía importante (abajo) que acepta las pérdidas con ecuanimidad, se muestra con una línea recta. No obstante, la abrupta caída en el cuadrante inferior izquierdo, pone en claro que todavía existe un máximo de exposición permitida a la pérdida. (Adaptación de Pace, referencia 12.) El término "análisis" se refiere al uso de alguna forma de análisis de costos y beneficios en la evaluación de las inversiones. Todas las compañías, excepto una, utilizaban alguna forma de análisis estructurado. "Holístico" indica si una compañía adopta o no un enfoque holístico, con respecto al efecto neto total acumulado de las consecuencias de una decisión. Por ejemplo, cualquier decisión del sector de upstream debe incluir el abandono de las instalaciones y los costos y el tiempo implícito asociados con cualquier medida de protección del medio ambiente que sea necesario tomar. "Riesgo e incertidumbre" indica si la compañía adopta definiciones rigurosas de riesgo e incertidumbre y las incorpora en sus análisis. Riesgo, en este caso, se define como la probabilidad de que un hecho ocurra. Incertidumbre es el rango de valores posibles en cuanto al tamaño, el costo y los beneficios de un hecho, si ese hecho ocurre. La categoría "cualitativo y cuantitativo" indica si las compañías tienen técnicas formales para manejar los elementos cualitativos y cuantitativos tales como hábitos, instintos e intuición. 13 Estos criterios fueron organizados en orden ascendente de acuerdo con su grado de sofisticación. Las compañías obtenían un cero si no utilizaban un método especial para la evaluación del riesgo; recibían 1 punto si el método estaba implementado en forma parcial, y 2 puntos si estaba completamente implementado. Luego se sumaron los resultados para evaluar el nivel de sofisticación de las compañías. Los investigadores también clasificaron a las compañías de acuerdo con diversas medidas de funcionamiento de sus negocios. Se tuvieron en cuenta cinco indicadores de éxito. En primer lugar, la capitalización de mercado indicaba la visión por parte de la comunidad de inversionistas, del valor futuro de la capacidad de la compañía para tomar decisiones correctas con respecto a sus inversiones. En segundo lugar, el número de empleados ofrecía una cierta indicación del éxito obtenido en el pasado y un anticipo del éxito futuro, con respecto a la selección y el aprovechamiento de las mejores oportunidades de inversión. En tercer término, el volumen de las reservas asignadas fue utilizado como indicador del tamaño y del éxito obtenido en el pasado en las decisiones relativas a las inversiones. Cuarto, el retorno sobre el capital invertido, como prueba de decisiones exitosas en el pasado. Quinto, la estimación de Wood Mackenzie del valor total de base de las com- (continúa en la página 35) Clasificación de compañías de acuerdo con su nivel de sofisticación con respecto a la toma de decisiones. El estudio realizado en la Universidad de Aberdeen muestra que las prácticas de trabajo de 20 compañías (A a T) que operan en el Mar del Norte, guardan una estrecha correlación con el éxito de sus decisiones respecto de las inversiones. Las compañías que recibieron mayor puntaje (rojo), son aquellas que implementaban completamente los criterios que aparecen en orden ascendente de sofisticación en la columna de la izquierda. Si estos criterios estaban implementados en forma parcial, en el cuadro se indica con un cuadrado verde. Los cuadrados no coloreados indican que la compañía no utilizó ningún método de evaluación de riesgos en particular. < Criterios Análisis numérico Análisis DCF Visión holística Monte Carlo Riesgo/Incertidumbre Teoría de la cartera de inv. Teoría de las opciones Preferencia/Positivismo Cualitativo/Cuantitativo Compañía A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T Invierno de

13 Aversión al riesgo Operador 1 Operador 2 Operador 3 SMCF i (próspero) $1,000 millones $100 millones $10 millones RT i ' (pronosticada) $100 millones $15 millones $2 millones En un estudio llevado a cabo recientemente por la Escuela de Minas de Colorado (CSM, por sus siglas en Inglés) de Golden, Colorado, se examinaba el comportamiento con respecto al riesgo de 40 de las principales compañías petroleras establecidas en EUA durante un período de 15 años, desde 1981 hasta Los investigadores tomaron como punto de partida el hecho de que, cuando los responsables de tomar decisiones evalúan una potencial inversión, tienen en cuenta no sólo los riesgos implícitos, sino también el capital de la compañía que se expone a la posibilidad de pérdida. Los economistas han asumido por lo general, que el grado de aversión al riesgo disminuye a medida que aumenta la riqueza, y que a medida que una compañía se enriquece, se encuentra mejor preparada para afrontar proyectos más riesgosos y de mayor envergadura. Si una compañía pequeña recibe una oferta de realizar un proyecto riesgoso con la perspectiva de obtener ganancias considerables, o de no tener éxito y afrontar una pérdida que absorbería una parte importante de su capital, podría rechazarlo. Por el contrario, una compañía más grande, para la cual la pérdida no representaría una proporción tan significativa de sus recursos, podría aceptar ese mismo proyecto. Los investigadores de la CSM utilizaron el concepto de relación de tolerancia al riesgo (RTR, por sus siglas en Inglés) para establecer una comparación entre las compañías. La RTR es una relación de la tolerancia al riesgo que se observa en una compañía, RT, (un número derivado en forma matemática, que supera el alcance de este artículo) dividido por la tolerancia al riesgo prevista para la empresa. Mediante un ejemplo se muestra cómo funciona la RTR (derecha). Para cualquier firma i, el valor RTR i equivale a RT i / RT i donde RT i es la tolerancia al riesgo observado en la firma i, durante el período t y RT i representa la tolerancia al riesgo prevista en función del tamaño dado por la medida estandarizada del flujo de fondos descontado a futuro (SMCF, por sus siglas en Inglés) para el mismo período. Si el valor de RTR es superior a 1.0 indica una mayor tendencia a tomar riesgos respecto de otras firmas de dimensiones equivalentes. Si el valor de RTR es menor que 1.0 existe una menor tendencia a tomar riesgos respecto de otras firmas de tamaños similares. Se calcularon las relaciones de tolerancia al riesgo de las 17 principales compañías petroleras de EUA durante el período 1983 a 1995 (abajo). Comparando Exxon y Shell en 1988, Exxon tuvo un RTR de 0.87 mientras que el RTR de Shell fue de Esto sugiere que Exxon se mostró mucho menos dispuesta a tomar riesgos que otras firmas de dimensiones equivalentes, mientras que Shell actuó como un agresivo tomador de riesgos, comparado con otras compañías de tamaño similar. RT i (real) $50 millones $20 millones $2 millones RTR i (RT i /RT i ') > Estimación de la relación de tolerancia al riesgo (RTR). Si el valor de la RTR es mayor que 1.0 implica una mayor tendencia a aceptar riesgos respecto de otras firmas de tamaño equivalente. Cuando el valor de RTR es menor que 1.0 implica una menor tendencia a tomar riesgos respecto de firmas de tamaño equivalente. Grupo RTR RTR Máximo Mínimo Media Desviación estándar Alta > % 5.5% 8.6% 6.8% Moderada 1.5 to % 34.2% 5.2% 9.3% Promedio 0.5 to % 37.0% 5.1% 8.7% Baja < % 25.8% 5.6% 5.5% > Análisis de rendimiento: retorno sobre activos de E&P. Las firmas que se encuentran en la categoría de alta tolerancia al riesgo, muestran un retorno mucho mayor sobre sus activos (ROA, por sus siglas en Inglés) respecto de las firmas que se muestran menos dispuestas a tomar riesgos. El estudio definió cuatro categorías con respecto a la toma de riesgos (arriba). Las firmas que se encuentran en la categoría de alta tolerancia al riesgo (más de 2.5) presentan una tasa de retorno sobre sus activos mucho mayor (8.6%), que las firmas que están menos dispuestas a tomar riesgos. Las firmas comprendidas en las otras categorías han mostrado un comportamiento de aversión al riesgo y reciben un retorno sobre sus activos muy inferior. El estudio del CSM sugiere que, en promedio, las compañías dedicadas a la exploración tienden a ser más cautelosas con respecto a los proyectos riesgosos y, en consecuencia, han obtenido menores beneficios de los que podrían haber logrado de haber actuado en forma diferente. 1. Walls M: Corporate Risk Taking and Performance: A 15-Year Look at the Oil Industry, artículo de la SPE 49181, presentado en la Conferencia Técnica y Exhibición Anual de la SPE, Nueva Orleáns, Luisiana, EUA, Septiembre 27 30, Compañía Exxon Chevron Texaco Amoco Mobil Shell USX Arco Conoco Phillips Unocal Occidental Amerada Anadarko Pennzoil Kerr McGee Uniontex Activos de E&P en 1995, millones de $ 68,852 27,913 18,734 15,241 14,393 11,976 10,109 9,127 6,649 4,828 4,719 4,594 3,873 2,267 1,992 1,748 1,695 > Relación de tolerancia al riesgo de distintas compañías entre 1983 y Oilfield Review

14 pañías en el Reino Unido (valor de las reservas comerciales + valor de las reservas técnicas + valor de exploración) fue utilizado como indicador de inversiones exitosas realizadas en el pasado. 14 Se observó una importante correlación positiva entre las posiciones de las compañías sobre la escala de toma de decisiones y sus posiciones con respecto al valor total de base, la capitalización de mercado y las reservas comprobadas. La correlación con el número de empleados fue modesta, mientras que la correlación entre la toma de decisiones y el retorno sobre el capital fue débil. Esto último no sorprendió a los investigadores. Este parámetro guarda una estrecha relación con las decisiones tomadas en el pasado en los últimos 15 o 20 años mientras que en la mayoría de las compañías, el método actual de toma de decisiones fue adoptado hace menos de cinco años. Por el contrario, el volumen de reservas registradas y, en particular, el valor total de base, reflejan los efectos de las decisiones más recientes. La fuerte correlación entre el valor total de base de Wood Mackenzie, y la lista de clasificación por nivel de sofisticación, demostró 14. Simpson et al, referencia Simpson et al, referencia Jonkman RM, Bos CFM, Breunese JN, Morgan DTK, Spencer JA y Søndenå: Best Practices and Methods in Hydrocarbon Resource Estimation, Production and Emissions Forecasting, Uncertainty Evaluation and Decision Making, artículo de la SPE 65114, presentado en la Conferencia Europea del Petróleo de la SPE, París, Francia, Octubre 24 25, claramente que existe una relación entre la sofisticación de las herramientas utilizadas y el éxito alcanzado en los negocios (abajo). Además de estas correlaciones, los investigadores descubrieron que si bien el análisis de Monte Carlo se utiliza ampliamente para estimar las reservas potenciales, lo cual constituye un claro reconocimiento de la importancia de la incertidumbre a este nivel técnico, se emplea muy poco para los temas económicos. 15 Los investigadores sugieren que esto implica, en los casos de aquellos que no lo usan, la suposición de que existe una total certeza en materia de costos, precio del producto, términos fiscales y parámetros temporales; lo cual no es cierto. Además, las grandes compañías son las que más utilizan la teoría de la cartera de inversiones. Se comprobó que la probabilidad de que las compañías pequeñas utilicen esta teoría es menor, porque consideran que no cuentan con un número suficiente de bienes, como para constituir una cartera de inversiones, si bien la teoría se aplica de la misma forma aunque sólo se trate de dos propiedades. Luego de la publicación de los hallazgos de Aberdeen, otro grupo de expertos en riesgo patrocinados por el Norwegian Petroleum Directorate y la mayor parte de las compañías de exploración y producción (E&P) que operan en Noruega, ha publicado un trabajo de investigación que, entre otras cosas, sugiere que el uso de métodos probabilísticos en los procesos de toma de decisiones, constituye un aporte importante en aras del rendimiento de la compañía. 16 Los investigadores analizaron distintas metodologías para describir la maduración de proyectos y el consiguiente proceso de toma de decisiones y encontraron que, si bien la mayoría de las compañías parecen estar técnicamente capacitadas para aplicar modelos probabilísticos, sólo unas pocas utilizan estos métodos en forma rutinaria a la hora de tomar decisiones. Entre las metodologías estudiadas, una de las más importantes es la denominada "análisis de riesgo y toma de decisiones" (D&RA, por sus siglas en Inglés), que incluye elementos de las diversas técnicas descriptas anteriormente. El estudio noruego, fue definido como un enfoque probabilístico multidisciplinario y totalmente integrado, basado en rangos de varios parámetros, incluyendo la geología del campo, las propiedades del yacimiento (como la porosidad), los costos del acero, los costos de la mano de obra, el tiempo improductivo de las instalaciones y los distintos escenarios de desarrollo. También incorpora la propagación y el agregado de incertidumbres, a través de los diversos modelos relacionados y los distintos niveles de decisión. Haciendo uso de un estudio económico de referencia de las principales compañías petroleras que operan en la Bolsa de Comercio de Nueva York, los investigadores infirieron que 18 Clasificación del valor de base total Coeficiente de correlación = 0.65 Sin outliers = 0.85 Outlier Outlier 2 Outlier Clasificación del nivel de sofisticación > Correlación entre el nivel de sofisticación en el uso de herramientas de ayuda para la toma de decisiones y el valor de base total (TBV, por sus siglas en Inglés). El TBV es un parámetro ideado por los analistas de temas energéticos de Wood Mackenzie, con sede en Edimburgo, que toma en cuenta las reservas comprobadas, probables y posibles y trata de valuar el área de exploración. Los investigadores de Aberdeen, consideran que el TBV es una medida sumamente adecuada, ya que capta los resultados de las decisiones tomadas en el pasado reciente; y la mayoría de las herramientas sofisticadas se han utilizado sólo en los últimos años. Invierno de

15 Clasificación del Banco Schroders Año (período de 5 años que finaliza en cada uno de los años que se muestran abajo) 1990 Compañía A Compañía C existe una relación entre el rendimiento de la compañía y los sistemas de trabajo (izquierda). Las compañías que integraban su secuencia de tareas y utilizaban la metodología D&RA veían mejorar su rendimiento inmediatamente después de introducida esta metodología. El estudio noruego sostiene que, una secuencia de tareas multidisciplinarias totalmente probabilística y basada en la metodología D&RA, ejerce influencia sobre la competitividad de las compañías. Existen también pruebas circunstanciales que sustentan la idea de que, en una compañía de E&P cuanto más integrada se encuentre su secuencia de tareas y cuanto más probabilístico sea su enfoque con respecto a la toma de decisiones, mejor funcionará. Medios cualitativos de análisis Análisis cuantitativo estructurado > Estudio comparativo de las principales compañías petroleras que cotizan en la Bolsa de Valores de Nueva York. El rendimiento de la compañía, según la clasificación del Schroders Bank, aumentó después de la introducción de procesos de análisis de riesgos y toma de decisiones (flechas blancas). Descripción del prospecto Chances de éxito Chances de poder medir el éxito Falla Experiencia Subjetividad y reglas empíricas Flujo de fondos descontado Análisis de Monte Carlo Teoría de preferencias Teoría de cartera Teoría de opciones Hábitos individuales Costo de la falla Ambigüedad Criterios de toma de decisiones Medios cuantitativos de análisis > Diversos aspectos de la toma de decisiones. La mitad inferior de la figura (azul) muestra los medios cuantitativos, como el flujo de fondos descontado y el análisis de Monte Carlo, utilizados para analizar el riesgo y tomar decisiones. En la mitad superior (rosado) se observan los medios cualitativos que se pueden utilizar para el mismo tipo de análisis. A menudo se produce una tensión entre los dos (flechas blancas); por ejemplo, cuando los ejecutivos se basan en su intuición y no en las cifras. Los investigadores están abocados a la tarea de descubrir cómo toman sus decisiones los individuos, para lo cual se concentran en los aspectos cualitativos de la decisión. Una vez que se comprenda este aspecto, el próximo paso será encontrar la relación entre ambos. Las funciones de la intuición y de los prejuicios Hay que tener en cuenta que los procesos descriptos anteriormente, no son los únicos que existen. Si bien un análisis cuantitativo estructurado, forma parte del proceso estándar de toma de decisiones, la intuición y la subjetividad individual son sumamente importantes (abajo). Este modelo representa una visión del proceso en su totalidad, según los investigadores de Aberdeen. 17 La interfaz entre los factores cuantitativos y cualitativos y las proporciones relativas de cada uno utilizados en cada decisión, se describen en términos de su analogía con una característica geológica denominada discordancia angular. El eje vertical del modelo representa el tipo de decisión a considerar, que incluye decisiones de mayor nivel (por ejemplo, si ingresar o no en una nueva cuenca o en un país, o adquirir una nueva 17. Lamb FE, Simpson GS y Finch JH: Methods for Evaluating the Worth of Reserves in the Upstream Oil and Gas Industry, Geopolitics of Energy 22, no. 4 (Abril de 1999): Capen EC: The Difficulty of Assessing Uncertainty, Journal of Petroleum Technology 28, no. 8 (1976): Reporte Anual de 1997 de la Dirección Petrolera de Noruega. Stavanger, Noruega: Norwegian Petroleum Directorate Publications (1998). 20. Citron GP, Carragher PD, McMaster GM, Gardemal JM y Jacobsen D: Post Appraisal and Archival: Critical Elements in Successful Exploration Risk Assessment, artículo presentado en el primer Foro Mundial de Landmark sobre Tecnología, Houston, Texas, EUA, Febrero 12 14, Smith P: Managing Uncertainty in Oil Field Developments: A Practical Guide to Making Better Decisions, artículo presentado en el Schlumberger Oil and Gas Decision and Risk Analysis Symposium, Austin, Texas, EUA, Noviembre 20 21, Simpson et al, referencia 2. Carragher PD: Leveraging Learnings from Exploration Risk, Convención de Resúmenes de la AAPG, Año 2000, Reunión y Exhibición Anual de la AAPG, Nueva Orleáns, Luisiana, EUA (Abril 16 19, 2000): A23 A24. Jonkman et al, referencia Oilfield Review

16 Tamaño del descubrimiento, millones de barriles de petróleo 10, Exactitud de la predicción = 38% ,000 Tamaño esperado antes del otorgamiento de la licencia, millones de barriles de petróleo > Recalibración de pronósticos de una prospección. Los operadores del Mar del Norte en Noruega, han sido siempre demasiado optimistas al pronosticar el tamaño de las prospecciones para su inclusión en las solicitudes de una concesión. El eje X muestra el tamaño de las prospecciones esperadas que los operadores informaron al Norwegian Petroleum Directorate durante los últimos diez años. El eje Y muestra los descubrimientos reales registrados. La diagonal central (azul) representa una calibración perfecta. La diagonal superior (amarillo) representa los pronósticos subestimados por un factor de 10. La diagonal inferior (rojo) representa los pronósticos sobrestimados también por un factor de 10. La gran mayoría de los pronósticos se encuentra por debajo de la diagonal central, lo cual por definición, representa la influencia de la subjetividad de los operadores en las estimaciones. La suma de todos los descubrimientos reales, equivale al 38% de la suma de los descubrimientos pronosticados. Sólo se incluyen datos de descubrimientos realizados. (Adaptación de Discoveries on the Norwegian Continental Shelf. Producido en colaboración con el Norwegian Petroleum Directorate, Noruega, 1997.) compañía) y se encuentran en la mitad superior del modelo, y decisiones más operativas y rutinarias que corresponden a la mitad inferior. La posición a lo largo del eje horizontal refleja la cultura de la compañía. Algunas confían fundamentalmente en un análisis cuantitativo "riguroso," con relativamente escaso aporte subjetivo y, por lo tanto, estarían ubicadas en el lado izquierdo del modelo. Otras compañías se encuentran en el lado opuesto. Esto explica quizás algunos de los problemas que surgen a la hora de tomar decisiones en alianzas o sociedades, cuando los diferentes socios pueden ocupar diferentes posiciones sobre este eje de la gráfica. Este modelo de toma de decisiones en el sector de upstream de la industria del petróleo y el gas, parece reflejar las experiencias y las prácticas de los que se desempeñan en este rubro. No obstante, no existe una correlación importante entre la posición de la compañía en el modelo y el éxito de sus negocios. Es una cuestión de adaptación: cada compañía trabaja mejor en donde se encuentra culturalmente más cómoda. También existe una relación entre los factores cuantitativos estructurados y cualitativos no estructurados: la subjetividad de la persona responsable de tomar la decisión, influye sobre los números que ingresan en el análisis cuantitativo. Para que cualquiera de las herramientas descriptas anteriormente resulte realmente útil, los datos geotécnicos y financieros requeridos deben ser confiables. Pero, de dónde provienen esas cifras? En primer lugar, casi todos los datos geotécnicos y muchos de los datos financieros, representan estimaciones computadas. Cada vez más, la industria de E&P reconoce la necesidad de expresar tales estimaciones en rangos probabilísticos, en lugar de ser sólo valores tomados al azar, pero existe una fuerte evidencia de la influencia de los prejuicios y predisposición en las estimaciones de los proyectos de exploración y producción: Los rangos de predicción de los parámetros clave son demasiado estrechos, ya que se subestiman las incertidumbres. 18 Los campos descubiertos, por lo general contienen sólo alrededor del 40% de los volúmenes de petróleo y de gas previstos antes de comenzar las perforaciones de exploración (arriba). 19 Los proyectos de alto riesgo fracasan unas cuatro veces más de lo previsto porque se subestima el riesgo. 20 Los costos reales de los pozos, a menudo exceden los costos previstos entre un 20% y un 100%. Las proyecciones económicas y los patrones utilizados para medir y clasificar las operaciones, a menudo no están calibrados y pocas veces se comparan con los resultados reales. Una importante compañía de petróleo y gas, presentó los siguientes parámetros reales en comparación con los previstos, en proyectos realizados en distintos lugares del mundo: las erogaciones de capital fueron superiores en un promedio del 95%, con un máximo de 974%; los gastos operativos superaron las previsiones en un 140%; la producción de petróleo comenzó entre uno y tres años más tarde que lo previsto, y las tasas de producción promedio, son del 65% respecto de las estimadas. 21 Corregir las tendencias personales, tales como prejuicios, predisposición y preferencias, que inciden en los pronósticos, es un problema de la organización, relacionado con los individuos, los sistemas de incentivos, los procedimientos coherentes, la cultura de la corporación y el liderazgo. No es en esencia un problema de tecnología, si bien las nuevas tecnologías pueden ayudar a reducir la subjetividad. Otro aspecto de los problemas de predisposición personal, son los estilos preferidos para tomar decisiones. Es comprensivo que un ejecutivo que haya progresado gracias a su estilo intuitivo y subjetivo, pueda mostrarse reacio a empezar a confiar en un estilo de manejo de las inversiones más sistemático y basado en el análisis probabilístico. Varios estudios recientes independientes reflejan situaciones similares: cuando el manejo de las inversiones en exploración y producción se realiza en forma integrada, probabilística, sistemática, y coordinada, se obtienen mejores resultados que con los métodos tradicionales. 22 La mayor parte de las compañías que adoptan un enfoque sistemático y probabilístico, tratan de perfeccionar los resultados obtenidos en el pasado y se esfuerzan por minimizar las tendencias personales que inciden negativamente en los pronósticos. Las herramientas de análisis de riesgo estudiadas, cuentan con un enorme potencial para mejorar el rendimiento de la exploración y la producción, pero para poder desarrollar este inmenso potencial en su totalidad, se debe perfeccionar el factor humano de la ecuación. MB, RH Invierno de

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