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Universidad Nacional de IngenieríaFacultad de Ingeniería Económica y Ciencias Sociales
Maestría en Ciencias con mención en Proyectos de InversiónSECCION POST GRADO
EVALUACION ECONOMICA Y ANALISIS DE DECISIONES ANTE RIESGOS DE INUNDACIÓN EN
LOS PROYECTOS DE INVERSIÓN PÚBLICA - SATIPO2008
Tesis para optar el Grado de Maestro en Ciencias con Mención en:
PROYECTOS DE INVERSIÓN
Presentado por:
DANIEL ARTURO ESPINOZA SOTO LUDY ROSSANA VILCHEZ CASAS
Lima - Perú
2011
DEDICATORIA
A la Providencia por ser guía permanente de nuestro trabajo.
A nuestras familias por apoyarnos en todo momento y por ser ejemplo de
superación, a ellos nuestra gratitud.
2
AGRADECIMIENTO
Nuestro más sincero agradecimiento a nuestro asesor Mag. Víctor Amaya Neira por
brindarnos acertadas sugerencias que perfilaron los alcances de la investigación y a
nuestros revisores Mag. Jorge Montesinos Córdova y Dr. Isaac Matos Barrionuevo
por sus valiosos comentarios que redundaron en una mejora de la versión final.
A nuestros profesores de la Maestría en Proyectos de Inversión por brindarnos
intensas horas de trabajo académico y nuevos entendimientos que han
complementado nuestras profesiones.
3
RESUMEN
La presente Tesis de Maestría, tomó como base el Proyecto de Educación a nivel de
Pre-Factibilidad “Construcción de Infraestructura de la Institución Educativa Integrada
- "Divino Niño Jesús", Provincia de Satipo - Junín” (2008), al cual se incorporó los
aspectos de riesgo de desastre, en vista de que está expuesto al peligro de
inundación por el río Satipo, durante el periodo de mayor caudal. Siendo el objetivo
lograr la efectividad ante los riesgos de inundaciones en los proyectos de inversión
pública en Satipo, reduciendo la incertidumbre de los mismos en las actividades de
infraestructura. Se utilizó la metodología del Análisis de Decisiones en sus fases:
estructuración, análisis determinístico, análisis probabilístico e interpretación de
resultados. Los factores de riesgo relevantes explicaron el 70.1% de las variaciones
del VAN Social y son: costos evitados por daños a otras infraestructuras, a viviendas
y comercio, inversión inicial y frecuencia de inundaciones (años).
Los perfiles de rentabilidad - riesgo determinaron que el VANS esperado de la
estrategia óptima asciende a S/. 11,732,506 dado un entorno de incertidumbre con
una desviación estándar de S/. 4,517,309. Por lo tanto, se resuelve el problema del
decisor de asignar recursos económicos escasos entre fines alternativos. La
asignación de la inversión pública se ha enriquecido mediante entendimientos acerca
de la rentabilidad y sostenibilidad en el tiempo, con gran aplicación en otros sectores
de la economía.
Palablas Claves: Riesgo de Desastres, Análisis de Decisiones, Arboles de
Decisión
4
ABSTRACT
This Master Thesis has been based on Education Project Pre-Feasibility level "
Construction of Infrastructure in the Integrated Educational Institution -" Divino Niño
Jesús" Satipo Province - Junín" (2008), which joined the aspects of disaster risk,
given that the school is exposed to the danger of flooding by the River Satipo, during
the period of greatest flow. The objective is to achieve the effectiveness to face the
risks of flooding in public investment projects in Satipo, reducing the uncertainty in the
infrastructure activities. It was used the methodology of decision analysis in four
phases: structure, deterministic analysis, probabilistic analysis and interpretation of
results. Relevant risk factors that explain 70.1% of Social VAN variations are: avoided
costs for damage to other infrastructure, to housing and trade, initial investment and
flood frequency (years).
The profiles of risk - return let us to determine the expected Social VANS of the
optimal strategy in S/. 11,732,506 given an uncertain environment with a standard
deviation S/. 4,517,309. Therefore, the decision maker solves the problem of
allocating scarce economic resources among alternative uses. The allocation of
public investment has been enriched by insights about the profitability and
sustainability over time, with great application in other sectors of the economy.
Key words: Disaster Risk, Decision Analysis, Decision Trees
5
INDICE
INTRODUCCION..........................................................................................................................................................14
CAPITULO I. FUNDAMENTOS DE LA INVESTIGACIÓN.......................................................................................16
1.1. - PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA.............................................................................................................161.1.1. - LIMITACIONES Y POSIBILIDADES DEL ESTUDIO............................................................................191.1.2. - FORMULACION DEL PROBLEMA.................................................................................................... 21
1.2. - OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN............................................................................................................241.2.1. - OBJETIVO GENERAL.........................................................................................................................241.2.2. - OBJETIVOS ESPECIFICOS.............................................................................................................. 24
1.3. - JUSTIFICACIÓN.............................................................................................................................................. 25
CAPITULO II. MARCO TEORICO Y CONCEPTUAL............................................................................................... 26
2.1. - ANTECEDENTES DE LA INVESTIGACIÓN.................................................................................................. 262.2. - MARCO REFERENCIAL.................................................................................................................................272.3. - TEORIA GENERAL DE RIESGO DE DESASTRE........................................................................................ 342.4. - TEORIAS ESPECÍFICAS DEL RIESGO DE DESASTRE.............................................................................422.5. - VENTAJAS Y DESVENTAJAS DEL ANALISIS DE DECISIONES...............................................................442.6 MARCO EMPÍRICO............................................................................................................................................ 45
2.6.1. - ANALISIS DE PELIGROS EN LA ZONA DE EJECUCIÓN............................................................. 45
2.6.2. - ANALISIS DE VULNERABILIDADES ASOCIADAS A LOS PELIGROS............................................. 50
2.6.3. - GRADO DE CONOCIMIENTO DEL PROBLEMA POR PARTE DE LA POBLACIÓN................... 55
2.6.4. - DISEÑO HIDRAULICO DE LA INFRAESTRUCTURA......................................................................56
2.7. - MARCO LEGAL Y NORMATIVO.....................................................................................................................622.8. - SISTEMA DE HIPÓTESIS...............................................................................................................................66
2.8.1. - HIPOTESIS GENERAL........................................................................................................................66
2.8.2. - HIPOTESIS ESPECÍFICAS................................................................................................................ 67
2.9. - PLANTEAMIENTO DEL ANALISIS DE RIESGO DE DESASTRES EN EL SNIP....................................... 672.9.1-DIAGNOSTICO DEL SNIP Y DEFICIENCIAS DE LA METODOLOGIA DEL AdR.............................. 69
CAPITULO III. METODOLOGIA DE LA INVESTIGACIÓN...................................................................................... 70
3.1 DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN.................................................................................................................703.2 OPERACIONALIZACION DE VARIABLES E INDICADORES...................................................................... 723.3 POBLACION Y MUESTRA.............................................................................................................................823.4 INSTRUMENTOS DE RECOLECCION DE DATOS.......................................................................................853.5 PROCESAMIENTO Y ANALISIS...................................................................................................................85
CAPITULO IV. ANÁLISIS DE RESULTADOS......................................................................................................... 91
4.1 ESTRUCTURACION.......................................................................................................................................914.1.1 VISION DEL ESTUDIO................................................................................................................... 91
4.1.2 LISTADO DE CUESTIONES DEL PROYECTO .............................................................................91
6
4.1.3 ALCANCE DEL ESTUDIO.............................................................................................................. 93
4.1.4 DEFINICIÓN DE LAS ESTRATEGIAS ALTERNATIVAS.............................................................. 94
4.1.5 DIAGRAMA DE INFLUENCIAS: MAPA DE CONOCIMIENTO.....................................................97
4.1.6 MEDIDA DE VALOR...................................................................................................................... 104
4.1.7 PREFERENCIAS RESPECTO AL TIEMPO................................................................................. 104
4.1.8 PREFERENCIAS RESPECTO AL RIESGO................................................................................. 104
4.2 ANALISIS DETERMINISTICO..................................................................................................................... 1054.2.1 EL MODELO ESTRUCTURAL....................................................................................................... 105
4.2.2 RANGOS DE INCERTIDUMBRE DE LAS VARIABLES Y DETERMINACION DE LASVARIABLES CRÍTICAS.....................................................................................................................................111
4.2.3 ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD DETERMINÍSTICO DE LAS ESTRATEGICAS ALTERNATIVAS 113
4.2.4 RESUMEN DE RESULTADOS...................................................................................................... 118
4.3 ANALISIS PROBABILISTICO...................................................................................................................... 1194.3.1 ASIGNACION DE PROBABILIDADES DE OCURRENCIA A LAS VARIABLES CRÍTICAS.....121
4.3.2 EL MODELO PROBABILISTICO...................................................................................................122
4.3.3 SOLUCION DEL ARBOL DE DECISIONES DEL PROYECTO...................................................123
4.3.4 PERFILES DE RIESGO / RENTABILIDAD POR CADA ALTERNATIVA................................... 125
4.3.5 ANALISIS DE SENSIBILIDAD PROBABILISTICO PARA CADA VARIABLE CRITICA.............128
4.3.6 ANÁLISIS PERFILES DE RIESGO CONDICIONALES A CADA VARIABLE CRITICA PARA LAESTRATEGIA OPTIMA.....................................................................................................................................134
4.3.7 RESUMEN DE RESULTADOS...................................................................................................... 138
4.4 INTERPRETACION DE RESULTADOS..................................................................................................... 1404.4.1 VALOR DE LA INFORMACION PERFECTA.................................................................................140
4.4.2 VALOR DEL CONTROL................................................................................................................. 145
4.4.3 RESUMEN DE RESULTADOS...................................................................................................... 147
4.5 CONTRASTACION DE HIPÓTESIS........................................................................................................... 150
CAPITULO V. DISCUSION.......................................................................................................................................152
5.1 DISCUSIONES.............................................................................................................................................1525.2 CONCLUSIONES.........................................................................................................................................1575.3 RECOMENDACIONES.................................................................................................................................159
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS..........................................................................................................................161
ANEXOS..................................................................................................................................................................... 168
7
INDICE DE CUADROS
CUADRO N°II-1: CARACTERÍSTICAS DE LAS DECISIONES ESTRATÉGICAS...................................................32
CUADRO N°II-2: VULNERABILIDAD ASOCIADA A LOS PELIGROS POR UNA INUNDACIÓN BAJA...............53
CUADRO N°II-3: VULNERABILIDAD ASOCIADA A LOS PELIGROS POR UNA INUNDACIÓN MEDIA............ 53
CUADRO N°II-4: VULNERABILIDAD ASOCIADA A LOS PELIGROS POR UNA INUNDACIÓN ALTA................ 54
CUADRO N°II-5: VULNERABILIDAD ASOCIADA A LOS PELIGROS IDENTIFICADOS EN LA ZONA DEL
PROYECTO - SITUACIÓN SIN PROYECTO...............................................................................55
CUADRO N°II-6: VALORES ESTADÍSTICOS DEL CAUDAL DEL RIO SATIPO.....................................................59
CUADRO N°II-7: TABLA DE FRECUENCIAS E HISTOGRAMA DEL CAUDAL DE RIO SATIPO (Q M3/S).........60
CUADRO N°II-8: PARÁMETROS HIDRÁULICOS DEL RÍO SATIPO...................................................................... 61
CUADRO N°II-9: BENEFICIOS Y COSTOS QUE GENERA LA INCORPORACIÓN DEL ANÁLISIS DE RIESGO
EN P IP .............................................................................................................................................68
CUADRO N°III-1: VARIABLES ASOCIADAS A LA DECISIÓN ESTRATÉGICA A TOMAR...................................73
CUADRO N°III-2: VARIABLES ASOCIADAS A LA EVALUACIÓN SOCIAL............................................................ 73
CUADRO N°III-3: VARIABLES FÍSICAS.................................................................................................................... 74
CUADRO N°III-4: VARIABLES SOCIOECONÓMICAS..............................................................................................75
CUADRO N°III-5: VARIABLES EDUCATIVAS........................................................................................................... 75
CUADRO N°III-6: VARIABLES ECONÓMICAS ASOCIADAS A LA INVERSIÓN PÚBLICA...................................76
CUADRO N°III-7: VARIABLES ECONÓMICAS ASOCIADAS A LOS COSTOS SIN PROYECTO.........................77
CUADRO N°III-8: VARIABLES ECONÓMICAS ASOCIADAS A LOS COSTOS CON PROYECTO.......................78
CUADRO N°III-9: VARIABLES DE INFRAESTRUCTURA ASOCIADAS A LA DEFENSA RIBEREÑA SIN
PROYECTO (MANTENIMIENTO ANUAL)....................................................................................79
CUADRO N°III-10: VARIABLES DE INFRAESTRUCTURA ASOCIADAS A LA DEFENSA RIBEREÑA CON
PROYECTO (MANTENIMIENTO ANUAL).....................................................................................80
CUADRO N°III-11: VARIABLES DE INFRAESTRUCTURA ASOCIADAS A LA DEFENSA RIBEREÑA CON
PROYECTO (MANTENIMIENTO PERIÓDICO)............................................................................ 81
CUADRO N°III-12: VARIABLES DE ECONÓMICAS ASOCIADAS A LOS COSTOS EVITADOS..........................82
CUADRO N°III-13: VARIABLES DE ECONÓMICAS ASOCIADAS A LOS RESULTADOS DEL PROYECTO......82
CUADRO N°III-14: POBLACIÓN DE LA CIUDAD DE SATIPO - 2009.....................................................................84
8
CUADRO N°III-15: USO DE LAS HERRAMIENTAS DEL ANALISIS DE DECISIONES EN CADA ETAPA DEL
PROYECTO.....................................................................................................................................87
CUADRO N°IV-1: TABLA DE ESTRATEGIAS ALTERNATIVAS.............................................................................. 95
CUADRO N°IV-2: FLUJO DE BENEFICIOS INCREMENTALES A PRECIOS SOCIALES DE LA
ALTERNATIVA 2 .......................................................................................................................... 107
CUADRO N°IV-3: COSTOS DE OPERACIÓN Y MANTENIMIENTO A PRECIOS SOCIALES CON
PROYECTO...................................................................................................................................108
CUADRO N° IV-4: COSTOS DE OPERACIÓN Y MANTENIMIENTO A PRECIOS SOCIALES SIN PROYECTO
..................................................................................................................................................... 109
CUADRO N°IV-5: INVERSIONES EN LA SITUACIÓN CON PROYECTO A PRECIOS SOCIALES................... 109
CUADRO N°IV-6: VARIACIÓN DEL CAPITAL DE TRABAJO A PRECIOS SOCIALES........................................110
CUADRO N°IV-7: VALOR RESIDUAL DEL PROYECTO.......................................................................................110
CUADRO N°IV-8: RANGOS DE INCERTIDUMBRE DEL PROYECTO DIVINO NIÑO JESUS PARA LA
ESTRATEGIA 2............................................................................................................................ 111
CUADRO N°IV-9: FLUJO DE COSTOS Y BENEFICIOS A PRECIOS SOCIALES DE LA ESTRATEGIA 2: EN EL
CASO BASE.................................................................................................................................112
CUADRO N°IV-10: PORCENTAJE DE VARIABILIDAD QUE CADA VARIABLE DE INCERTIDUMBRE EXPLICA
DE LA VARIABILIDAD TOTAL DEL VAN S............................................................................ 118
CUADRO N°IV-11: PROBABILIDAD DE LA FRECUENCIA DE INUNDACIONES, EN BASE A LA ESTADÍSTICA
HIDROMÉTRICA DEL RIO SATIPO.........................................................................................122
CUADRO N°IV-12: COMPARACIÓN DEL VANS DETERMINÍSTICO VS PROBABILÍSTICO Y EL COEFICIENTE
DE VARIACIÓN.........................................................................................................................127
CUADRO N°IV-13: VARIABILIDAD QUE PRODUCEN LAS VARIABLES CRÍTICAS EN EL VANS DE LA
ESTRATEGIA ÓPTIMA............................................................................................................. 139
CUADRO N°IV-14: RESUMEN DEL VALOR DE LA INFORMACIÓN PARA LAS TRES ALTERNATIVAS
CONSIDERADAS.................................................................................................................... 148
9
GRAFICO N°II-1: PROCESO PARA REALIZAR EL ANÁLISIS DE RIESGO DE DESASTRES............................35
GRAFICO N°II-2: RELACIÓN ENTRE PELIGROS Y VULNERABILIDAD.............................................................. 38
GRAFICO N°II-3: MAPA DE PELIGRO DE LA CIUDAD DE SATIPO.....................................................................47
GRAFICO N°II-4: SECTORES INUNDABLES DE LA CIUDAD DE SATIPO..........................................................48
GRAFICO N°II-5: REGISTRO HIDROLÓGICO DEL RIO SATIPO Q(M3/S)............................................................ 59
GRAFICO N°III-1: CICLO DEL ANÁLISIS DE DECISIONES...................................................................................86
GRAFICO N°IV-1: JERARQUÍA DECISIONAL...........................................................................................................93
GRAFICO N°IV-2: DIAGRAMA DE INFLUENCIAS AGREGADO DEL PROYECTO DIVINO NIÑO JESÚS........98
GRAFICO N°IV-3: DIAGRAMA DE INFLUENCIAS DE FACTORES DE INCERTIDUMBRE Y DECISIÓN QUE
AFECTAN A LOS BENEFICIOS SOCIALES SIN PROYECTO................................................ 99
GRAFICO N°IV-4: DIAGRAMA DE INFLUENCIAS DE FACTORES DE INCERTIDUMBRE Y DECISIÓN QUE
AFECTAN A LOS BENEFICIOS SOCIALES CON PROYECTO.............................................101
GRAFICO N°IV-5: DIAGRAMA DE INFLUENCIAS DE FACTORES DE INCERTIDUMBRE Y DECISIÓN QUE
AFECTAN A LOS COSTOS SOCIALES DEL PROYECTO DIVINO NIÑO
JESÚS....................................................................................................................................... 103
GRAFICO N°IV-6: ESQUEMA DEL ANÁLISIS DETERMINÍSTICO......................................................................105
GRAFICO N°IV-7: VANS DE LAS ESTRATEGIAS EN EL CASO BASE................................................................113
GRAFICO N°IV-8: DIAGRAMA DE TORNADO PARA LA ESTRATEGIA 1.......................................................... 115
GRAFICO N°IV-9: DIAGRAMA DE TORNADO PARA LA ESTRATEGIA 2.......................................................... 116
GRAFICO N°IV-10: DIAGRAMA DE TORNADO PARA LA ESTRATEGIA 3......................................................... 117
GRAFICO N°IV-11: ÁRBOL DE DECISIONES ESQUEMÁTICO DEL PROYECTO DIVINO NIÑO JESÚS
....................................................................................................................................................120
GRAFICO N°IV-12: MODELO PROBABILÍSTICO PARA EL PROYECTO DIVINO NIÑO JESÚS.......................122
GRAFICO N°IV-13: HISTOGRAMA DE LAS TRES ALTERNATIVAS ESTRATÉGICAS PARA EL PROYECTO
DIVINO NIÑO JESÚS............................................................................................................... 124
INDICE DE GRAFICOS
10
GRAFICO N°IV-14: VANS ESPERADO DE LAS TRES ALTERNATIVAS ESTRATÉGICAS PARA EL
PROYECTO DIVINO NIÑO JESÚS................................................................................... 124
GRAFICO N°IV-15: PERFILES DE RIESGO / RENTABILIDAD PARA CADA ESTRATEGIA............................. 126
GRAFICO N°IV-16: ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD PROBABILÍSTICO A LOS COSTOS EVITADOS POR DAÑOS
A OTRAS INFRAESTRUCTURAS.......................................................................................129
GRAFICO N°IV-17: ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD PROBABILÍSTICO RESPECTO A LOS COSTOS EVITADOS
POR DAÑOS A VIVIENDAS Y COMERCIO..........................................................................130
GRAFICO N°IV-18: ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD PROBABILÍSTICO RESPECTO A LA INVERSION
INICIAL...................................................................................................................................132
GRAFICO N°IV-19: ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD PROBABILÍSTICO RESPECTO A LA FRECUENCIA DE
INUNDACIONES..................................................................................................................133
GRAFICO N°IV- 20: PERFIL DE RIESGO CONDICIONAL A LOS COSTOS EVITADOS POR DAÑOS A OTRAS
INFRAESTRUCTURAS.........................................................................................................135
GRAFICO N°IV-21 :PERFIL DE RIESGO CONDICIONAL A LOS COSTOS EVITADOS POR DAÑOS A
VIVIENDA Y COMERCIO.....................................................................................................136
GRAFICO N°IV-22: PERFIL DE RIESGO CONDICIONAL A LA INVERSION INICIAL
................................................................................................................................................137
GRAFICO N°IV-23: PERFIL DE RIESGO CONDICIONAL A LA FRECUENCIA DE INUNDACIONES
............................................................................................................................................... 138
GRAFICO N°IV-24: ÁRBOL DE DECISIONES CONDICIONADO A LOS COSTOS EVITADOS POR DAÑOS
A OTRAS INFRAESTRUCTURAS......................................................................................141
GRAFICO N°IV-25: ÁRBOL DE DECISIONES CONDICIONADO A LOS COSTOS EVITADOS POR DAÑOS A
VIVIENDAS Y COMERCIO....................................................................................................142
GRAFICO N°IV-26: ÁRBOL DE DECISIONES CONDICIONADO A LA INVERSION INICIAL
................................................................................................................................................143
GRAFICO N°IV-27: ÁRBOL DE DECISIONES CONDICIONADO A LA FRECUENCIA DE
INUNDACIONES...................................................................................................................144
11
LISTA DE ACRÓNIMOS
AdR : Análisis de Riesgos
ATDR : Administración Técnica del Distrito de Riego
APAFA : Asociación de Padres de Familia
CONAM : Consejo Nacional de Ambiente
DGPM : Dirección General de Programación Multianual
DGPI : Dirección General de Políticas de Inversión
EC : Equivalente Cierto.
FCNS : Flujo de Caja Neto Social
GDUR : Gerencia de Desarrollo Urbano y Rural
INDECI : Instituto Nacional de Defensa Civil
I.E.I. : Institución Educacional Integrada
MEF : Ministerio de Economía y Finanzas
MINAM : Ministerio del Ambiente
MINEDU : Ministerio de Educación.
MPS : Municipalidad Provincial de Satipo.
ODC : Oficina de Defensa Civil
12
PIP : Proyectos de Inversión Pública
PNPAD : Plan Nacional de Prevención y Atención de Desastres
SENAMHI : Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología
SNIP : Sistema Nacional de Inversión Publica
TSD : Tasa Social de Descuento
VAN : Valor Actual Neto
VANS : Valor Actual Neto Social
VEIP : Valor Esperado de la Información Perfecta
VECIP : Valor Esperado con Información Perfecta
VESIP : Valor Esperado sin Información Perfecta
VECP : Valor Esperado del Control Perfecto
VECCP : Valor Esperado con Control Perfecto
VESCP : Valor Esperado sin Control Perfecto
13
INTRODUCCION
The future has many names: For the weak, it means the unattainable.
For the fearful, it means the unknown.
For the courageous, it means opportunity1.
Víctor Hugo (1802 - 1885)
La presente Tesis de Maestría, ha tomado como base el Proyecto de Educación a
nivel de Pre-Factibilidad “Construcción de Infraestructura de la Institución Educativa
Integrada - "Divino Niño Jesús", Provincia de Satipo - Junín” (2008), al cual se
incorporó los aspectos de riesgo de desastre, en vista de que la institución
educativa está expuesta al peligro de inundación por parte del Río Satipo, durante
el periodo de mayor caudal.
1 “El futuro tiene muchos nombres. Para los débiles es lo inasequible. Para los temerosos, lo incógnito. Para los intrépidos, la oportunidad” En: http://www.finestquotes.com/author_quotes-author-Victor%20Hugo-page-0.htm
14
En el Capítulo I, se presentan los fundamentos de la investigación en lo que se
refiere al planteamiento del problema de decisión, objetivos y justificación del
Estudio.
En el Capítulo II, se desarrolla el marco teórico y conceptual, presentándose las
teorías relativas al riesgo de desastres como el marco empírico; es decir, el entorno
físico en el cual se desenvuelve el proyecto. Se complementa este capítulo con el
sistema de hipótesis planteado.
El Capítulo III, establece la metodología de la investigación, presentándose tanto el
diseño de la investigación, la operacionalización de las variables e indicadores,
población y muestra, los instrumentos de recolección de datos y procesamiento en
el marco del Análisis de Decisiones.
En el Capítulo IV se analizan en detalle los resultados alcanzados para cada fase
del Análisis de Decisiones: estructuración, análisis determinístico, análisis
probabilístico e interpretación de resultados.
Finalmente en el Capítulo V se discuten los aportes de otros autores en relación a
los planteamientos de la presente investigación, completándose el trabajo con la
discusión, conclusiones y recomendaciones a seguir.
15
CAPITULO I. FUNDAMENTOS DE LA INVESTIGACIÓN
1.1 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
El Perú, por su pertenencia a la región tropical y subtropical de América del Sur y por la
presencia de la Cordillera de los Andes, está expuesto en gran medida a la ocurrencia
de inundaciones, deslizamientos de tierra, aluviones, sequías, heladas, el fenómeno “El
Niño, así como, por peligros inducidos por el hombre, lo que ha causado, a lo largo de la
historia peruana, numerosas víctimas y cuantiosos daños materiales, retrasando
considerablemente el progreso social y económico del país e impidiendo el desarrollo
sostenible del Perú”2.
2 PEREZ, Luis y ALBELA, F. Incorporación del Análisis del Riesgo en los procesos de planificación e inversión pública en América Latina y El Caribe. Memoria y resultados del taller internacional. Lima 2005. p. 43.
16
Asimismo, las intervenciones desde el Estado, a través de los proyectos de inversión
pública, se desenvuelven en un entorno dinámico, cambiante e incierto, tanto por las
condiciones económicas y sociales, como por las condiciones físicas en los cuales están
inmersos; por lo tanto, se hace necesario evaluar cómo estos cambios pueden afectar al
proyecto, tanto por los factores económico-sociales, como por los factores del ambiente
físico que los expone a una serie de peligros (tales como sismos, sequías, inundaciones,
deslizamientos entre otros) y que pueden interrumpir el flujo de beneficios, así como
generar costos adicionales no previstos. De esta forma, se hace necesario incorporar
mecanismos para mitigar los efectos de tales desastres.
Además, el aumento y densificación de la población en grandes centros urbanos, la
localización de asentamientos humanos en zonas de riesgo, la construcción de viviendas
e infraestructura sin la utilización de técnicas adecuadas y el deterioro del medio
ambiente, entre otras causas, han generado un crecimiento notable de la vulnerabilidad
de muchas comunidades frente a fenómenos naturales potencialmente peligrosos. En
muchos casos, no es necesario que ocurran eventos muy intensos para que se
presenten efectos severos sobre las personas, sus bienes y su infraestructura, que
puedan dañar gravemente el desarrollo económico y social de regiones que
posteriormente tardan muchos años en recuperarse. La ocurrencia frecuente de
desastres menores, también han limitado el desarrollo de comunidades que
continuamente se encuentran en programas de reconstrucción y rehabilitación, debido a
su baja capacidad de recuperación.
17
Los riesgos de desastres, cada vez están concentrando en mayor medida, la atención de
las autoridades y de la comunidad científica en un esfuerzo por lograr entendimientos3,
tanto acerca de sus causas, como de la prevención, así como la implementación de
mejores procedimientos para la recuperación de la zona afectada, luego de la ocurrencia
de tales fenómenos. Tal es así, que la comprensión conceptual de los desastres desde
los 80’s incorporaron lo social, yendo más allá de la connotación física, adquiriendo
mayor fuerza esta apreciación en los últimos años.
Este aspecto social, se ha manifestado a través de la incorporación del concepto
“vulnerabilidad” que mide la capacidad de asimilación y recuperación de una unidad
social (persona, familia, comunidad) frente a la ocurrencia de un peligro.
Nótese la relación directa de peligro y vulnerabilidad para generar el riesgo de desastre,
lo que hace necesario intervenir en estos factores, vale decir, no permitiendo que se
generen nuevos peligros y por otro lado, reduciendo la vulnerabilidad existente.
+ +
Riesgo de Desastre = f(peligro, vulnerabilidad)
Por lo mencionado anteriormente, se aprecia que el tratamiento del riesgo de desastre
es un problema complejo y exige una concepción holística y a la vez prospectiva, de
modo que el riesgo pueda evaluarse integralmente antes de tomar una decisión. Esto es
particularmente crítico en el ámbito de los proyectos de inversión pública, donde se
proponen alternativas, que relacionan una infinidad de variables, con el fin de la
3 El riesgo de desastre se establece como la “probabilidad de que la unidad social o sus medios de vida sufran daños y pérdidas a consecuencia del impacto de un peligro”, relacionando dos componentes: peligro o amenaza con determinadas características y por otro lado, vulnerabilidad, de la unidad social (personas, familias, comunidad, sociedad), estructura física o actividad económica.
18
obtención de beneficios, donde dichas variables están sujetas a realizaciones en un
entorno cambiante e incierto. De no incorporarse metodologías que traten de manera
integral el riesgo, planteando diversas alternativas acordes con el problema a enfrentar,
las intervenciones públicas y la población involucrada estarán expuestas a diversos
niveles de riesgo, no optimizándose la asignación del recurso público escaso.
De lo mencionado anteriormente, el problema a tratar es el planteamiento de alternativas
y cómo discernir aquella que optimice el beneficio social. Siendo otros problemas
relacionados con el beneficio social, la frecuencia del fenómeno que pone en riesgo la
intervención pública y la infraestructura expuesta al riesgo de desastre.
Por tanto, es necesario incorporar el análisis de riesgo de desastre para dar al problema
un tratamiento sistemático, con procedimientos detallados que involucre los aspectos
más relevantes tanto cualitativos como cuantitativos, y que en la presente Tesis se
presentarán bajo el enfoque del Análisis de Decisiones.
1.1.1.- LIMITACIONES Y POSIBILIDADES DEL ESTUDIO
En esta sección se presentaran las limitaciones y posibilidades del presente estudio.
En cuanto a las limitaciones es necesario recalcar que existe un vínculo con los alcances
definidos para la presente Tesis, mediante la Jerarquía Decisional. El uso de esta
herramienta permitió focalizar el estudio en aquellas decisiones estratégicas por tomar en
relación a: Material Constructivo de la infraestructura educativa, Estructuras de Defensa
Ribereña, Equipamiento, Material Educativo, Programa de Capacitación a docentes,
Programa de Capacitación en prevención de Desastres, Programa de Sensibilización para la
reducción de riesgos de desastres y Programa de Asistencia Técnica en Prevención de
Desastres.
19
Sin embargo, al redefinir los alcances del estudio mediante la Jerarquía Decisional, es
factible ampliar o restringir los mismos de acuerdo a la naturaleza y exigencias de la
problemática.
Otras limitaciones están asociadas a la disponibilidad de expertos para perfilar la naturaleza
del estudio, así como la asignación de las probabilidades de ocurrencia por parte de ellos.
Por ello, la teoría económica sobre la cual se construye el proceso de evaluación de
proyectos de inversión tiene que especificar cómo introducir la incertidumbre en las
decisiones económicas. De hecho, cualquier decisión que se tome tiene resultados inciertos.
No solo la información que se utilizó para tomar la decisión puede ser incompleta o estar
equivocada a pesar de todos los esfuerzos de los evaluadores, sino que inclusive con
información actual completa puede ocurrir cualquier evento en fecha incierta y afectar los
costos y los beneficios del proyecto.
Por otro lado, las posibilidades del estudio son grandes en el sentido de ser incorporadas
como parte del conjunto de instrumentos metodológicos para el Análisis de Riesgo en
Proyectos de Inversión vía el Sistema Nacional de Inversión Pública (SNIP) y
particularmente focalizado en el análisis de riesgo de desastres. Las futuras intervenciones
por parte del Estado, podrán incluir de manera integral los aspectos asociados al riesgo de
desastres y se reducirá significativamente la posibilidad de pérdida de infraestructura pública
o privada, vidas humanas y otros daños conexos relativos a la ocurrencia de diferentes tipos
de desastres.
20
1.1.2.-FORMULACION DEL PROBLEMA
El riesgo de desastre es un concepto complejo y extraño, representa algo que parece
irreal e inasible, que se ubica en un tiempo futuro como consecuencia de estar siempre
relacionado con azar, con posibilidades, con algo que aún no ha sucedido y que puede
no suceder. Su sentido tiene que ver con algo imaginario, algo escurridizo que se sitúa
necesariamente en el futuro, con la carga de incertidumbre que ello implica. Si hay
certeza no hay riesgo, así, el riesgo es algo en la mente, íntimamente ligado a la
psicología personal o colectiva, aun cuando se intente a menudo darle un sentido de
objetividad. Otra razón por la cual el riesgo es un concepto complejo, es que se trata de
una idea compuesta. “En la noción de riesgo [de desastre] más completa, desde el punto
de vista del autor, convergen simultáneamente tres aspectos separados: la eventualidad,
las consecuencias y el contexto, que contribuyen a la hora de intentar llevar a cabo
cualquier estimación o calificación del riesgo. En un análisis de riesgo, el contexto
(capacidad de la gestión y actores relacionados) determina los límites, las razones, el
propósito y las interacciones a considerar. Cualquier análisis que se realice debe ser
congruente, de lo contrario el análisis sería totalmente inútil e irrelevante”4.
En los últimos años, desde la perspectiva de los desastres naturales, el riesgo se ha
intentado dimensionar, para efectos de la gestión, como las posibles consecuencias
económicas, sociales y ambientales que pueden ocurrir en un lugar y en un tiempo
determinado. Sin embargo, el riesgo de desastre no ha sido conceptuado de forma
integral sino de manera fragmentada, de acuerdo con el enfoque de cada disciplina
involucrada en su valoración. “Para estimar el riesgo de acuerdo con su definición, es
necesario tener en cuenta, desde un punto de vista multidisciplinario, no solamente el
4CARDONA, Darío. Estimación Hollstica del Riesgo Sísmico utilizando Sistemas Dinámicos Complejos. [Tesis Doctoral]. Barcelona. Universidad Politécnica de Cataluña., 2001. p. 99
21
daño físico esperado, las víctimas o pérdidas económicas equivalentes, sino también
factores sociales, organizacionales e institucionales, relacionados con el desarrollo de
las comunidades”5.
La necesidad de un enfoque integral y multidisciplinario del riesgo de desastre, que
tenga en cuenta, tanto variables geológicas y estructurales así como variables
económicas, sociales, políticas entre otras, para facilitar la toma de decisiones en una
región geográfica, ha sido expuesto por Cardona (2001), quien consideró que “desde la
perspectiva de los desastres naturales, el riesgo se ha intentado dimensionar, para
efectos de la gestión, como las posibles consecuencias económicas, sociales y
ambientales que pueden ocurrir en un lugar y en un tiempo determinado6.
Más aún, si el riesgo de desastre está presente en un proyecto, éste debe integrarse al
Análisis Costo / Beneficio y proporcionar mayores elementos de juicio, tanto para el
proceso de toma de decisiones, como al proceso de asignación de recursos en la
inversión pública.
Sin embargo, es difícil encontrar un marco de trabajo adecuado para analizar las
alternativas planteadas en los proyectos de inversión pública, evaluar su conveniencia o
no, con un tratamiento sistemático de las variables involucradas, que proporcione una
comprensión del fenómeno natural-económico-social dentro de una conceptualización
holística y prospectiva.
Por este motivo, se ha estimado por conveniente utilizar la metodología del Análisis de
Decisiones aplicado a un Proyecto de Inversión Pública que para el caso pertenece al
sector educación por su alta prioridad en el marco de la inversión pública y
5CARDONA, Darío. Op.cit. p. 1006 CARDONA, Darío. La necesidad de repensar de manera holística los conceptos de vulnerabilidad y riesgo: Centro de Estudios sobre Desastres y Riesgos CEDERI, Bogotá. Universidad de los Andes, 2001. p.12
22
particularmente en Satipo (Junín) dado que los proyectos educativos por parte de la
Municipalidad Provincial de Satipo representan el 14% de la inversión total. Además
dichas intervenciones, pueden estar expuestas a inundaciones y otros fenómenos
naturales y por consiguiente el Estado podría incurrir en mayores gastos por
reconstrucción y rehabilitación, de no estudiar detenidamente los factores cruciales que
las afectan.
En ese sentido, la presente Tesis de Maestría, se planteó tomar como base al Proyecto
de Educación a nivel de Pre-Factibilidad “Construcción de Infraestructura de la
Institución Educativa Integrada - "Divino Niño Jesús", Provincia de Satipo - Junín”,
realizado y sustentado para la aprobación del Curso de Taller II, de la Maestría en
Proyectos de Inversión de la UNI, a fin de incorporar los aspectos de riesgo de desastre,
en vista de que la institución educativa está expuesta al peligro de inundación por parte
del Río Satipo, durante el periodo de mayor caudal. Por consiguiente, el problema a
estudiar se define como:
Problema General
❖ ¿Qué tipo de decisiones de inversión de riesgo debe tomarse para reducir las
inundaciones en los proyectos de inversión pública en Satipo?
Problemas Específicos
• ¿Cuáles son las variables cruciales en la creación de valor y generación de
riesgo en un problema de decisión para evaluar económicamente un proyecto de
inversión Pública?
23
• ¿Cuál es la mejor alternativa de decisión que el especialista o analista evaluador
recomienda para maximizar el VAN Esperado, de acuerdo a la información
confiable y libre de incertidumbre?
1.2.- OBJETIVOS DE LA INVESTIGACION
Ha continuación se presentan los objetivos de la investigación:
1.2.1.- OBJETIVO GENERAL
El objetivo general de la presente Tesis es “Lograr la efectividad ante los riesgos de
inundaciones en los proyectos de inversión pública en Satipo, reduciendo la
incertidumbre de los mismos en las actividades de infraestructura”. Para ello, se
plantearon diversas acciones a seguir para el PIP “Construcción de Infraestructura
de la Institución Educativa Divino Niño Jesús de Satipo, Provincia de Satipo - Junín”,
frente a la ocurrencia de un fenómeno natural.
1.2.2.- OBJETIVOS ESPECIFICOS
Con respecto a los objetivos específicos se han propuesto los siguientes:
• Identificar las variables cruciales en la creación de valor y generación
de riesgo en un problema de decisión para cuantificar su importancia
en la generación de valor de un proyecto de inversión Pública.
• Determinar la mejor alternativa de inversión permitiendo al analista
evaluador el máximo VAN Esperado, de acuerdo a la información
confiable y libre de incertidumbre
24
1.3.- JUSTIFICACION
De orden social: Se justifica porque incorpora el análisis de riesgo de Desastres,
mediante la metodología del Análisis de Decisiones en la elaboración del Proyecto,
obteniéndose una inversión pública sostenible en lo referente a explicitar el riesgo de
desastre al que está expuesto la intervención. Se beneficia a una población de referencia
de 37,441 habitantes y de 1,157 estudiantes directamente, desde el punto de vista
educativo.
De contribución al conocimiento: Es importante la presente investigación, porque se
ha realizado una aplicación concreta para la evaluación de los beneficios sociales a
través del Análisis de Decisiones, en condiciones de riesgo de desastres, lo cual nos
permitirá maximizar el beneficio social del Proyecto de Inversión Pública en el sector
educativo y que puede ampliarse a otros sectores de la economía.
De aporte a la Planificación Regional: Es importante porque los órganos de los
Gobiernos Regional y Local se beneficiarán directamente con esta investigación ya que
la metodología presentada, será un modelo de referencia para la elaboración de Perfiles
de Pre-inversión y Estudios de Prefactibilidad o Factibilidad similares. Con lo cual se
podrán establecer mayores alternativas frente a una intervención educativa expuesta a
riesgo de desastre, incorporando sistemas eficaces de defensa ribereña y de gestión de
riesgos, permitiendo una mejor planificación del desarrollo urbano. Nótese la
incorporación de un nuevo aspecto de sostenibilidad de la inversión pública, reduciendo
los desembolsos en reconstrucción y rehabilitación por parte del Estado (costo evitado).
25
CAPITULO II. MARCO TEORICO Y CONCEPTUAL
2.1.- ANTECEDENTES DE LA INVESTIGACIÓN
El Sistema Nacional de Inversión Pública (SNIP), fue creado por el Estado Peruano,
mediante Ley N° 27293, del año 2000, con la finalidad de optimizar el uso de recursos
públicos destinados a la inversión, mediante el establecimiento de principios, procesos,
metodologías y normas técnicas relacionados con las diversas fases de los proyectos de
inversión. Todas las entidades y empresas del sector público que ejecuten proyectos de
inversión con recursos públicos quedan sujetas a esta Ley. Siendo el objetivo del SNIP,
fortalecer la capacidad de planeación del Sector Público mediante la aplicación del ciclo del
proyecto de inversión pública: perfil, pre factibilidad, factibilidad, expediente técnico,
ejecución, operación y mantenimiento y evaluación ex post.
Para lograr este objetivo, fue necesario difundir instrumentos metodológicos para la
preparación de proyectos, de manera que la selección de las mejores alternativas de
26
inversión sea realizada en función de criterios técnicos que permitan garantizar su
rentabilidad financiera y socioeconómica, como la sostenibilidad de la inversión pública.
En los últimos años, la estrategia seguida para garantizar la sostenibilidad de proyectos
públicos, ha consistido en incorporar un concepto nuevo: la gestión de riesgos asociados a
peligros de origen natural, socio natural o antrópico, cuya herramienta fundamental es el
Análisis de Riesgos de Desastres (AdR). En ese sentido, la Dirección General de
Presupuesto Multianual - DGPM del MEF, ha venido generando propuestas metodológicas
para incorporar el Análisis de riesgo de Desastres, como herramienta en la formulación y
evaluación de los proyectos de inversión pública y de esta manera garantizar la
sostenibilidad de las inversiones y reducir el riesgo de ser afectadas por la presencia de
peligros.
2.2.- MARCO REFERENCIAL
A continuación, se hará mención del marco conceptual consultado y que servirán de base
para los diferentes enfoques del análisis de riesgo en general y del riesgo de desastres en
particular.
ALGEBRA DE EVENTOS7 El álgebra de eventos o de conjuntos es una noción que permite
evitar la ambigüedad al describir acontecimientos. Los eventos se representan mediante una
letra mayúscula, por ejemplo A: “ocurre una inundación en Satipo en el año 2012” y la no
ocurrencia del evento como A’: no ocurre una inundación en Satipo en el año 2012”
(complemento de A). La expresión A+B representa la suma lógica de eventos y expresa la
ocurrencia del evento A o del evento B. Por otro lado, AB representa el producto lógico de
los eventos, es decir ocurre el evento A y simultáneamente el evento B. Sin embargo, en la 7
7 SALINAS, José. Análisis estadístico para la toma de Decisiones en Administración y Economía. Lima: Editorial Talleres Gráficos de la Universidad del Pacifico. 1993, p. 60.
27
realidad los eventos están asociados a probabilidades de ocurrencia, situación que se
describe a continuación.
PROBABILIDADES8 Existen tres maneras de definir la probabilidad de una ocurrencia:
Probabilidad Objetiva: depende de las características físicas del objeto de estudio. Por
ejemplo la probabilidad de alcanzar un número “3” en un dado balanceado es 1/6.
Probabilidad Experimental: Llamada también frecuencia relativa de una ocurrencia o
probabilidad histórica, está en función de observar la ocurrencia de un evento en un periodo
largo de tiempo. Por ejemplo si ha ocurrido una inundación fuerte en 2 años entre los últimos
50 años en Satipo, entonces la probabilidad de ocurrencia de una inundación fuerte en
Satipo es 2/50 = 0.04.
Probabilidad Subjetiva: es la valoración subjetiva realizada por un individuo, acerca de la
probable ocurrencia de un evento y depende del estado de información hasta ese momento.
Por lo tanto, esta probabilidad puede cambiar por el acceso a nueva información. A esta
forma de asignar probabilidades se le conoce como el punto de vista bayesiano y es la base
del Análisis de Decisiones, se denota como: P(A/e) probabilidad asignada al evento “A”,
dado el estado actual de la información “e”.
TEOREMA DE BAYES9: El Teorema de Bayes, dentro de la teoría probabilística,
proporciona la distribución de probabilidad condicional de un evento "A" dado otro evento "B"
(probabilidad posteriori), en función de la distribución de probabilidad condicional del evento 8 9
8 SALINAS, José. Análisis de Decisiones en Entornos Inciertos, Cambiantes y Complejos. Lima: Editorial. Talleres Gráficos de la Universidad del Pacifico 1992, p. 63.9 Teoría de Bayes. [fecha de acceso 05 de Abril del 2011]. URL disponible en: http://webcache.googleusercontent.com/search?hl=es-419&q=cache:UDQ_ah1UxpUJ:http://student.ccbcmd.edu/~pmuratal/definicion.html+teoria+de+bayes&ct=clnk
28
"B" dado "A" y de la distribución de probabilidad marginal del evento "A" (probabilidad simple
o apriori).
Partiendo de las fórmulas de probabilidad condicional#
P(A/B)=~^~^~) y probabilidad conjunta P(An B) = P(B)P(A/B) para eventos
estadísticamente dependientes se procederá a enunciar el Teorema de Bayes.
Sean A!, A2...Ak eventos mutuamente excluyentes tales que, cualquier evento “B” en el
espacio muestral pertenece a uno y sólo a uno de estos evento. Entonces la probabilidad de
que ocurra cualquier evento Ak dado que ha ocurrido el evento “B” se calculará por la
siguiente fórmula:
P(Ak / B)P(Ak n B)
P( B)
Por lo tanto, sustituyendo la fórmula de probabilidad condicional, se obtiene la fórmula
general para el Teorema de Bayes:
_______________ P( Ak )P(B / Ak)_______________P( A ) P( B / Aj) + P( A2)P(B / A2) +... + P( Ak) P( B / At )P( AJB )
Donde:
El numerador es la probabilidad conjunta: #P( A n B) = P( B)P( A / B)
El denominador es la probabilidad marginal de que ocurra el evento “B”:
P( B) = P( Aj)P( B / Aj) + P( A2)P(B / A2) +... + P( Ak )P( B / Ak)
29
Como "A" y "B" son eventos estadísticamente dependientes, el Teorema de Bayes se puede
representar también utilizando el diagrama de árbol.
ARBOL DE DECISIONES: El árbol de decisión es un diagrama que representan en forma
secuencial condiciones y acciones; muestra qué condiciones se consideran en primer lugar,
en segundo lugar y así sucesivamente. Este método permite mostrar la relación que existe
entre cada condición y el grupo de acciones permisibles asociado con ella.
Un árbol de decisión sirve para modelar funciones discretas, en las que el objetivo es
determinar el valor combinado de un conjunto de variables, y basándose en el valor de cada
una de ellas, determinar la acción a ser tomada.
SIMULACIÓN DE MONTECARLO10 La simulación MonteCarlo es una técnica matemática
computarizada que permite tener en cuenta el riesgo en análisis cuantitativos y toma de
decisiones. Esta técnica es utilizada por profesionales de campos tan dispares como los de
finanzas, gestión de proyectos, energía, manufactura, ingeniería, investigación y desarrollo,
seguros, petróleo y gas, transporte y medio ambiente. La simulación MonteCarlo realiza el
análisis de riesgo con la creación de modelos de posibles resultados mediante la sustitución
de un rango de valores —una distribución de probabilidad— para cualquier factor con
incertidumbre inherente. Luego, calcula los resultados una y otra vez, cada vez usando un
grupo diferente de valores aleatorios de las funciones de probabilidad. Dependiendo del
número de incertidumbres y de los rangos especificados, para completar una simulación
MonteCarlo puede ser necesario realizar miles o decenas de miles de recálculos. La
simulación MonteCarlo produce distribuciones de valores de los resultados posibles. 10
10Simulación de Montecarlo [fecha de acceso 05 de Marzo del 2011]. URL disponible en: http://www.palisade- lta.com/risk/simulacion_monte_carlo.asp
30
ESTRATEGIA: El planteamiento de diferentes alternativas para la solución de un problema
determinado, nos lleva a la definición de estrategia planteada por Mintzberg (1993, p.14)
“un plan [o] una especie de curso de acción conscientemente determinado, una guía (o una
serie de guías) para abordar una situación específica”11. Aquí se aprecia que la estrategia es
un camino a seguir para enfrentar un problema específico en un ambiente determinado, el
cual es afectado por la incertidumbre, asimismo implica acciones traducidas con asignación
de recursos en forma eficiente para el logro de un objetivo.
Nótese que el análisis no sólo debe quedar en el planteamiento de alternativas, sino también
debe incluirse la evaluación integral de las mismas12. La metodología de evaluación de
estrategias ha sido estudiada ampliamente por Howard (2001, p.9), desde la década de los
60, quien planteó e impulsó para este propósito una nueva disciplina denominada Análisis
de Decisiones. Al respecto señaló que “el propósito del Análisis de Decisiones es proveer a
los tomadores de decisiones claridad de acción en una situación de decisión con
incertidumbre”13. Esta disciplina es el resultado de la fusión del Análisis de Sistemas (que
brinda la metodología para tratar las interacciones y comportamiento dinámico en
situaciones complejas) y de la Teoría de Decisiones, que analiza el resultado de una
decisión individual que depende de la acción de otro agente (en este caso la naturaleza)
sobre la cual no se tiene control, analizando esta situación incierta de manera lógica14.
Desde entonces, los tomadores de decisiones han contado con una metodología y
herramienta cuantitativa, que ha servido de soporte a la toma decisiones estratégicas, es
decir aquellas que vayan más allá de las decisiones operativas del día a día y que
tradicionalmente han sido materia de estudio de la investigación de operaciones, la que se
11 MINTZBERG, Henry. El Proceso Estratégico, Prentice Hall. México. 1993. p. 14.12 En adelante, para efectos de la Tesis el término “estrategias” es similar a “alternativas”.13 HOWARD, Ronald. Approaches to Improve Engineering Design.Washington: The National Academies Press.2001. p.914 A la naturaleza no le importa que resultado se alcance. Esta es la diferencia con la Teoría de los Juegos, donde ambos jugadores tienen un interés económico en el resultado. (Eppen: 2000, p. 443)
31
centró en la resolución de problemas de decisión repetitivos, en el ámbito operativo y no
estratégico de la toma de decisiones.
Es necesario indicar que por el contrario, las decisiones estratégicas se caracterizan porque
son: únicas es decir, particulares a un caso específico; de alto impacto porque involucran a
un mayor número de beneficiarios; irreversible porque generan costos significativos para
volver al estado inicial; largo plazo porque los resultados de la intervención persisten en un
horizonte determinado; la información que sirve de insumo para el análisis contiene
incertidumbre; preferencias complejas del decisor acerca del tiempo, riesgo y resultados
conflictivos; así mismo son multidisciplinaras porque interviene el conocimiento de diversas
especialidades en la conformación de estrategia.
En ese sentido hay coincidencia con el planteamiento de Salinas (1992, p. 26)15, quien
también caracterizó las decisiones estratégicas de la siguiente forma:
Cuadro N° II-1: Características de las Decisiones Estratégicas
Únicas única en su clase, no idéntica a otras
Importantes implica grandes recursos de la organización
Inciertaslos factores que influyen en resultados se
conocen imperfectamente
Implicaciones de Largo Plazola organización convivirá con los resultados
obtenidos por muchos años
Preferencias Complejasincorpora preferencias del decisor acerca del
tiempo / riesgo / resultados conflictivos
Fuente Salinas (1992, p. 26)
Nótese la existencia de una analogía entre estrategia y las alternativas planteadas en los
proyectos de inversión pública16, porque en este último caso, las intervenciones son únicas,
15SALINAS, José.. Análisis de Decisiones en Entornos Inciertos, Cambiantes y Complejos, Lima: Talleres Gráficos de la Universidad del Pacifico. 1992. p.26.
32
involucran grandes recursos del Estado, el contexto en el cual se interviene también está
sujeto a incertidumbre, sea por factores económicos, sociales, físicos etc. los productos o
servicios entregables se dan en un horizonte largo de tiempo y también intervienen diversos
agentes involucrados cada quien con sus expectativas, preferencias y mandatos lo que hace
el proceso de toma de decisiones se torne más complejo.
En un sentido similar, Matheson (1998, p. 20-21) considera en estas circunstancias, que el
“modo más efectivo para crear valor es a través de una toma de decisiones estratégicas
mejorada, la cual se basa en un conjunto diferente de habilidades de pensamiento”16 17 las
cuales son:
- “Focalización en los aspectos importantes. Debido a que el panorama estratégico es
vasto, los tomadores de decisiones, deben permanecer focalizados en las
características más importantes.
- Considerar largos horizontes de tiempo. Estar seguro de que la decisión a tomar es de
largo plazo. Estar seguro de que las acciones de corto plazo sean consistentes con los
objetivos de largo plazo.
- Tomar en cuenta la incertidumbre. En el largo plazo, el camino más riesgoso puede
estar formado de una secuencia de pasos riesgosos. A través de la comprensión de la
incertidumbre, los tomadores de decisiones puede seleccionar la dirección con la mejor
relación riesgo - retorno.
16 “Constituye una intervención limitada en el tiempo, que utiliza total o parcialmente los recursos públicos, con el fin de crear, ampliar, mejorar o recuperar la capacidad productora o de provisión de bienes y/o servicios de una entidad; cuyo beneficio se generen durante la vida útil del proyecto” Resolución Directoral N°002-2009-EF/68.01 (vigencia 10 de Febrero 2009)^MATHESON, David y MATHESON Jim, The Smart Organization Creating Value through Strategic R&D. Boston. 1998. Harvard Business School Press. p. 20-21.
33
Escoger cuidadosamente entre alternativas. Tomar el tiempo para crear varias
alternativas y escoja la mejor. Si usted tiene solo una alternativa proceda
cuidadosamente”18.
2.3.- TEORIA GENERAL DE RIESGO DE DESASTRE
A continuación, se hará mención de la bibliografía consultada, así como del marco teórico a
utilizar en la presente Tesis, y que tratan del Enfoque holístico y Transversal del Riesgo de
Desastres. De acuerdo con la definición del MEF, el riesgo de desastre es “la probabilidad
de que la unidad social o sus medios de vida sufran daños y pérdidas a consecuencia del
impacto de un peligro” (DGPM-MEF, 2006). Aquí confluyen dos elementos: peligro o
amenaza tiene unas determinadas características y vulnerabilidad de una unidad social
(personas, familias, comunidad, sociedad), estructura física o actividad económica a dicho
peligro. Lo cual implica que el riesgo de desastre es una función de ambos componentes:
Riesgo de Desastre = f (peligro, vulnerabilidad).
Siendo el proceso para realizar el análisis de riesgo de desastre como sigue:
18MATHESON, David y MATHESON Jim, Ob. cit. p.21.
34
Gráfico N° II-1: Proceso para realizar el Análisis de Riesgo de Desastres
DIAGNOSTICO DEL AMBITO DE INFLUENCIA DEL ESTUDIO
Caracterización del ámbito Inventario de peligros y datos históricos de
Tipo de amenazas, territorio de impacto, duración, intensidad, frecuenc ia y daños probables.
A ExposiciónSusceptibilidad o fragilidad Grado de resiliencia.
Escenarios sobre probabilidad de ocurrencia futura y características. V
Fuente: MEF - DGPM.
Estas nociones sobre el riesgo ha sido sistematizados por Cardona (2001, p.112-113), en
su Tesis Doctoral “Estimación Holística del Riesgo Sísmico utilizando Sistemas Dinámicos
complejos”, donde planteó la perspectiva del análisis de riesgo desde un enfoque holístico,
es decir como: “proceso de integración y desagregación, conservando las sinergias o
relaciones entre componentes”19, asimismo hace referencia que “la naturaleza es
intrínsecamente no lineal, de manera que las influencias no locales prevalecen e
interaccionan entre sí para formar un todo complejo”. Se aprecia que este enfoque se
19 CARDONA, Darío. Estimación Holística del Riesgo Sísmico utilizando Sistemas Dinámicos Complejos. [Tesis doctoral]. Barcelona. Universidad Politécnica de Cataluña., 2001. p. 112 y 113
35
sustenta en la teoría de los sistemas dinámicos complejos, los que permite modelar la
situación actual ante la ocurrencia de un evento catastrófico.
Cardona también menciona que una concepción holística del riesgo, consistente y
coherente, debe ser fundamentada desde los planteamientos teóricos de la complejidad,
tomando en cuenta no sólo variables geológicas y estructurales, sino también variables
económicas, sociales, políticas, culturales o de otro tipo, que podría facilitar y orientar la
toma de decisiones en un área geográfica, contribuyendo a mejorar la efectividad de la
gestión, a identificar y priorizar medidas factibles y eficientes para la reducción del riesgo.
La vinculación de diferentes disciplinas en el estudio del riesgo de desastre o enfoque
transversal también ha sido propuesto por Briones (2001, p.17) quien manifestó que “el
riesgo se ha estudiado por las ciencias exactas desde una óptica de cálculo de
probabilidades e intensidad de los fenómenos naturales, sin embargo, el riesgo debe ser
estudiado de manera transversal considerando, ciertamente la intensidad o probabilidad de
los fenómenos naturales pero también los elementos de vulnerabilidad social y la percepción
del riesgo que condicionan la toma de decisiones”20.
Otros autores, han vinculado el cambio climático global con los desastres asociados a
inundaciones y deslizamientos como Gonzáles y Baires (1996, p.3)21, quienes han
señalado que “los huracanes y tormentas tropicales provenientes del Caribe, las lluvias
intensas y los temporales, han sido tradicionalmente y continúan siendo el principal factor
explicativo de las inundaciones y en parte de los deslizamientos. Esta explicación, aunque
parcialmente cierta, resulta insuficiente respecto a las inundaciones y deslizamientos
ocurridos en las ciudades, sobre todo cuando se profundiza en el análisis de la causalidad
0 BRIONES, Fernando. La Complejidad del Riesgo: Breve análisis transversal. Revista de la Universidad Cristóbal Colon. www.eumed.net/rev/rucc/20/21 GONZALES, Martha y BAIRES, Sonia. De Terremotos. Derrumbes e inundados. Red de Estudios Sociales en Prevención de Desastres en América Latina”. Costa Rica. 1996. p. 5.
36
de los cambios climáticos frecuentes así como del impacto y los costos sociales y humanos
de tales eventos”.
De esta manera Gonzáles y Baires han señalado que “el factor humano -y no sólo el
natural- está presente en la ocurrencia de estos fenómenos. La mayoría de desastres de
origen meteorológico ocurridos durante los últimos años a nivel mundial, y lo que es
aplicable a la región centroamericana, son producto de la alteración climática global,
acelerada por la acción humana (deforestación, efecto invernadero, destrucción de la capa
de ozono, lluvia ácida, etc.).
Mencionaron que “de manera más global otros procesos que caracterizan el desarrollo
actual de nuestras ciudades: las transformaciones de la economía urbana y el crecimiento
acelerado de la pobreza, el incremento de la fragmentación y exclusión social, la crisis
profunda de las formas de gobierno de la ciudad y el deterioro general del medio ambiente
urbano, constituyen el telón de fondo que genera y potencia los desastres por inundaciones
y deslizamientos urbanos”22.
A continuación tenemos otro grupo de autores que involucran el Riesgo de Desastre desde
una perspectiva más próxima a la Gestión del Riesgo de Desastres, enfatizando la relación
de peligros y vulnerabilidad, según el siguiente esquema:
22 GONZALES, Martha y BAIRES, Sonia. Ob. cit. p. 3.
37
Gráfico N° II-2: Relación de Desastres entre Peligros y Vulnerabilidad
Decisiones de actores en procesos de desarrollo y prácticascotidianas
DESASTRE f de
P E L IG R O S V U L N E R A B IL ID A D(Fenómenos potencialmente dañinos) Exposición
Naturales. FragilidadSocionaturales. ResilienciaTecnológicos.
< = >
RIESGO f deProbabilidad de ocurrencia del peligro
Grado o nivel de exposición, fragilidad y
con determinadas características.< = >
capacidad derecuperación
Factores no controlables Factores controlablesPeligros naturales, Exposición, fragilidad y
Controlables los demás resiliencia
Fuente: MEF - DGPM.
Lovon y Sicre (2009, p.16) afirmó que “El riesgo es la estimación o evaluación de probables
pérdidas de vidas y daños a los bienes materiales, a la propiedad y la economía, para un
periodo específico y un área conocida. Se evalúa en función de la relación entre peligro y
vulnerabilidad”23. No es posible la existencia de un peligro sin la existencia de una sociedad
vulnerable y viceversa; por lo tanto, peligros y vulnerabilidades son mutuamente
23LOVON, Vilma y SICRE, Marina. Gestión del Riesgo de desastres. Gula de actualización del Plan de Desarrollo Concertado Lima 2009. p. 16.
38
condicionados. Es decir, el aumentar la resiliencia de una comunidad reducirá sus
condiciones de vulnerabilidad y nivel de riesgo. La reducción del impacto del desastre
requiere también de una adecuada preparación, entendida como la planificación de acciones
para las emergencias, el establecimiento de alertas y ejercicios de evacuación para una
respuesta adecuada durante una emergencia o desastre. La preparación se refiere a las
actividades y medidas tomadas anticipadamente para asegurar una respuesta eficaz ante el
impacto de peligros, incluyendo la emisión oportuna para la evacuación temporal de la
población y propiedades del área de peligro. Este planteamiento permite vincular la Gestión
del Riesgo de Desastres con el Plan de Desarrollo Concertado.
Seguidamente, Barrantes y Morales (2008, p. 34) consideró que la incertidumbre puede ser
incorporada en el análisis de la rentabilidad de un proyecto de inversión pública a través del
análisis de riesgo. De este modo, se introducen de manera sistemática los diferentes tipos
de incertidumbre asociadas a la ejecución de proyectos de inversión. De particular interés en
países como el Perú, son los peligros como las inundaciones, los sismos, entre otros. El
proceso de evaluación de proyectos que exige el SNIP, ya considerado engorroso por
algunos, adquirirá más complejidad a la luz de estas necesarias modificaciones, que
añadirán información imprescindible a la evaluación. Por ello, “será importante el trabajo
que haga el MEF al diseñar una metodología sencilla y fácil de comunicar, así como al
capacitar a los funcionarios y a las universidades para formar evaluadores de proyectos y
para crear el conocimiento científico útil que pueda ser usado por ellos para calcular el
riesgo24”.
Vinculado a lo anterior se tiene que la Dirección General de Programación Multianual -
DGPM (2007,14) realizó un importante aporte a través de la elaboración de las Pautas
4 BARRANTES, Roxana y MORALES, Rosa. Cambio Climático e Inversión Pública. ¿Qué dice el SNIP? Revista Economía y Sociedad, Lima. 2008; 67. p. 34.
39
Metodológicas para la Incorporación del Análisis del Riesgo de Desastres en los Proyectos
de Inversión Pública e indicó que “las medidas de reducción de riesgos son los mecanismos
de carácter estructural y no estructural que se pueden incluir en la formulación de un
proyecto para reducir el riesgo al que está expuesto”25. Asimismo, especificó que el
riesgo,“es función de un peligro o amenaza que tiene unas determinadas características y
de la vulnerabilidad de una unidad social (personas, familias, comunidad, sociedad),
estructuras físicas o actividad económica, a dicho peligro”26. Por otra parte, consideró que la
vulnerabilidad es la susceptibilidad de una unidad social (familias, comunidad, sociedad),
estructura física o actividad económica que la sustentan, a sufrir daños por acción de un
peligro o amenaza. La Dirección General de Programación Multianual, explicó la
vulnerabilidad a través de los siguientes factores:
a. - Grado de exposición: Tiene que ver con decisiones y prácticas que ubican a una unidad
social cerca a zonas de influencia de un fenómeno natural peligroso. La vulnerabilidad
surge por las condiciones inseguras que representa la exposición, respecto a un peligro
que actúa como elemento activador del desastre.
b. Fragilidad: Referida al nivel de resistencia y protección frente al impacto de un peligro
amenaza, es decir las condiciones de desventaja o debilidad relativa de una unidad social
por las condiciones socioeconómicas.
c. Resiliencia: Este término se refiere al nivel de asimilación o la capacidad de
recuperación que pueda tener la unidad social frente al impacto de un peligro-amenaza. Se
expresa en limitaciones de acceso o adaptabilidad de la unidad social y su incapacidad o
deficiencia en absorber el impacto de un fenómeno peligroso.
25DIRECCIÓN GENERAL DE PROGRAMACIÓN MULTIANUAL - DGPM. Pautas Metodológicas para el Incorporación del Análisis del Riesgo de Desastres en los Provectos de Inversión Pública. Lima: comunica2-SAC. 2007. p. 14.26DIRECCIÓN GENERAL DE PROGRAMACIÓN MULTIANUAL - DGPM.Ob. cit. p. 10.
40
Además, Kuroiwa (2004, p. 479) ha realizado un importante aporte al promover una cultura
de la prevención de los desastres y reducción del riesgo27, a través de Planes Nacionales
con propuestas específicas para enfrentar posibles desastres, impulsar la participación de
los gobiernos locales, realizar actividades multidisciplinarias y multisectoriales para la
elaboración de mapas de amenazas y riesgos, Asimismo, la promoción de una cultura de la
prevención de desastres y reducción del riesgo (en sus diferentes etapas: prevención,
mitigación, emergencia, rehabilitación, recuperación y reconstrucción).
En tal sentido, la Gestión de Riesgos debe considerar lo siguiente:
A) Gestión Prospectiva
Dirección General de Programación Multianual - DGPM (2006, p.16), mencionó que “es
el proceso a través del cual se adoptan con anticipación medidas o acciones en la
planificación del desarrollo, que promueven la no generación de nuevas vulnerabilidades o
peligros”28. La gestión prospectiva se desarrolla en función del riesgo “aún no existente”, que
podría crearse en la ejecución de futuras iniciativas de inversión y desarrollo. Hacer
prospección implica analizar el riesgo a futuro para la propia inversión o para terceros, y
definir el nivel de riesgo aceptable.
B) Gestión Correctiva
Es el proceso mediante el cual “se adoptan con anticipación medidas o acciones en la
planificación del desarrollo, que promueven la reducción de la vulnerabilidad existente”29.
Son acciones de reducción de riesgos: la reubicación de comunidades en riesgo, la
reconstrucción o adaptación de edificaciones vulnerables, la recuperación de cuencas
7 KUROIWA, Julio. Disaster Reduction: Living in harmony with nature. Lima. Ed. NSG S.A.C. 2004. p. 479.28DIRECCIÓN GENERAL DE PROGRAMACIÓN MULTIANUAL - DGPM.Conceptos Asociados a la Gestión del Riesgo de Desastres en la planificación e inversión para el desarrollo. Lima: Stampa Grafica S..A.C. 2006. p.1929DIRECCIÓN GENERAL DE PROGRAMACIÓN MULTIANUAL - DGPM. Op. Cit. p.22
41
degradadas, la construcción de diques, la limpieza de canales y alcantarillas, la canalización
de ríos, el dragado continuo de ríos y reservorios y otras, así como acciones de
capacitación, participación y concertación.
2.4.- TEORIAS ESPECÍFICAS DEL RIESGO DE DESASTRE
En cuanto a las Teorías específicas vinculadas al tema de Riesgo de Desastres podemos
destacar a los siguientes autores:
Celmi (2007, p. 37) señaló que un desastre es el resultado de la manifestación de un
fenómeno de origen natural, tecnológico o provocado por el hombre que, “al encontrar
condiciones propicias de vulnerabilidad en una población, causa alteraciones intensas en las
condiciones normales de funcionamiento de la comunidad, representada por la pérdida de
vida y salud de la población, y la destrucción o pérdida de bienes colectivos y daños severos
en el ambiente30 31”; estos daños pueden exceder la capacidad de recuperación de la
localidad, requiriéndose de una pronta respuesta de las autoridades y de la población. La
aproximación metodológica que siguió fue el Análisis Multicriterio particularmente para la
mitigación de inundaciones.
Winterfeldt31(2004, p.27-39), utilizó el Análisis de Decisiones en el campo del riesgo de
desastres particularmente debido a la ocurrencia del Huracán Katrina, el cual fue realizado
incluyendo el análisis de sensibilidad de variables, probabilidad de falla de las defensas,
variaciones del costo de construcción y probabilidades condicionales al nivel de falla dado
un evento como el huracán Katrina en Nueva Orleans. Además consideró que el objetivo
30CELMI, Jessica. Aplicación del Análisis Multicriterio (MCA) en la Planificación para la Mitigación de Inundaciones en la parte del rio Chillón.La Gestión del Riesgo Urbano en América Latina. Lima 2007. p.3731 WINTERFELDT, Detlof Von “Using Risk and Decision Analysis to Protect New Orleans Against Future Hurricanes en: On Risk and Disaster: Lesson From Hurricane Katrina. Editado por DANIELS, Ronald y otros. University of Pennsylvania Press. Philadelphia p.27-39
42
fundamental debe ser evaluado en función de la comparación de planes alternativos.
Asimismo, mencionó que ninguna de las recomendaciones funcionará si no se adhiere al
proceso de toma de decisiones, a los involucrados y tomadores de decisiones.
Asimismo, Cardona propuso la estimación del riesgo sísmico urbano utilizando indicadores
relativos y redes neuronales difusas, además incorporó modelizaciones simplificadas
multicriterio planteados y que sirvieron como aproximación a la situación de un sistema
dinámico complejo, para el caso de riesgo sísmico urbano.
De los autores consultados podemos mencionar que el análisis de las estrategias y la
incertidumbre involucrada, se puede realizar bajo la perspectiva del Análisis de Decisiones
planteada por Howard y ampliada por Matheson y Salinas. Por otra parte se tiene la
necesidad de un enfoque holístico y transversal, situación que es enfatizada por Cardona,
en lo que respecta a la incorporación de variables geológicas y estructurales como
económicas y sociales entre otras desde el punto de vista de los Sistemas Dinámicos
Complejos. En la misma línea, Briones incorporó la intensidad o probabilidad de los
fenómenos naturales, aspecto que ha sido considerado en la presente Tesis, estimando la
probabilidad de ocurrencia de la inundación por parte del Río Satipo, tanto en frecuencia
como en intensidad (baja, media o alta) a partir de los registros hidrológicos.
Asimismo, Lovon y Sicre, plantearon el riesgo a partir de la estimación de los daños a los
bienes materiales, a la propiedad y la economía, para un periodo específico y un área
conocida, aspecto que ha sido interiorizado en la Tesis definiendo adecuadamente el área
de influencia del Proyecto y determinando los costos evitados asociados. Además, estos
autores remarcaron la existencia de una sociedad vulnerable, aspecto estudiado por la
encuesta de campo realizada, que sirvió de base para la incorporación de sistemas de
43
preparación, alertas y evacuación frente a desastres. Además se tomó en cuenta la cultura
de la prevención puesta en relieve por Kuroiwa.
Por otro lado, Barrantes y Morales mencionaron que la incertidumbre puede ser
incorporada en el análisis de la rentabilidad de un proyecto de inversión pública,
particularmente mediante un enfoque de simulación de MonteCarlo.
En cuanto a la presente Tesis, se seguirá el enfoque de Howard, Matheson y Salinas
incorporando el Análisis de Decisiones en el estudio del Riesgo de Desastres, para dar
cumplimiento a los objetivos planteados.
2.5.- VENTAJAS Y DESVENTAJAS DEL ANALISIS DE DECISIONES
En cuanto a las ventajas del Análisis de decisiones podemos mencionar que realiza un
tratamiento integral y holístico al tema del riesgo de desastres ya que proporciona una serie
de herramientas que enmarcan el problema facilitando notablemente la Identificación, así
como otras herramientas que refuerzan las etapas de Formulación y Evaluación de las
alternativas planteadas, así como la elección de aquella más apropiada para el proyecto
mediante un enfoque prospectivo. Con lo cual hay diversos beneficiarios por el uso de la
metodología como:
• El Sector Público: para mejorar la calidad de sus inversiones.
• Los inversionistas privados: para asegurar sus capitales.
• Los gobiernos locales y gobiernos regionales: para mejorar sus procesos de planificación
y presupuestos participativos, haciendo eficiente y eficaz el uso de sus limitados
recursos, asimismo para elaborar los proyectos de inversión por ejecución directa.
44
• Las familias: para conocer la vulnerabilidad de sus actividades socioeconómicas, evaluar
posibilidades e implementar los cambios para reducir los riesgos.
• Las entidades multinacionales: para reducir los riesgos asociados a sus diversas
actividades (préstamos, proyectos, etc.).
Por el lado de las desventajas requiere la participación comprometida de los diferentes
actores involucrados, así como la disponibilidad de expertos para desarrollar el mapa de
conocimiento del problema a tratar. Otro aspecto que reviste dificultad es la asignación de
probabilidades porque pueden presentarse sesgos motivacionales y cognoscitivos32.
2.6 MARCO EMPIRICO
En esta sección se presentará el levantamiento de información de campo en lo que se
refiere a análisis de peligros en la zona de ejecución, el análisis de vulnerabilidades
asociadas a los peligros y el diseño hidráulico de la infraestructura que sirvieron de insumo
para la fase de estructuración del problema.
2.6.1.- ANALISIS DE PELIGROS EN LA ZONA DE EJECUCIÓN
Considerando que el Peligro es una situación que se caracteriza por la ocurrencia de un
incidente potencialmente dañino, el Perú se encuentra expuesto a eventos climáticos
intensos, que pueden presentar peligros naturales como, por ejemplo, los asociados con el
Fenómeno de el Niño donde sus secuelas han provocado inundaciones, deslizamientos,
huaycos, heladas, sequías y otros; siendo las zonas de la selva las más afectadas por
dichos fenómenos, y específicamente la zona centro del país. En tal sentido, se tiene la
32 Más detalles acerca de los diferentes tipos de sesgos al asignar probabilidades de ocurrencia en Salinas (1992, p. 194)
45
necesidad de analizar los peligros o amenazas que pueden afectar al proyecto; por tal
motivo, se obtuvo información de documentos emitidos por la Municipalidad Provincial de
Satipo, Comité de Defensa Civil, Mapa de Peligros elaborados por la Gerencia de Desarrollo
Urbano y Rural (GDUR). Asimismo, se realizaron entrevistas a los miembros de la APAFA,
docentes, directivos de la I.E., padres de familia. Particularmente, respecto a la encuesta
realizada a los padres de familia (véase Anexo X), han señalado con respecto a la pregunta
sobre la nueva ubicación de la I.E. el 70% respondió que es inapropiada, el 5% apropiado y
16% que tiene ubicación cercana al Río Satipo.
En el mismo sentido, las conclusiones del Informe Técnico N°006-2009-GRRNGMA/SGDC-
GOMM elaborado por la Sub Gerencia de Defensa Civil de la Municipalidad Provincial de
Satipo, donde se identificó los peligros naturales y tecnológicos, fueron que: “Los
Asentamientos Humanos Venecia, Ocho de Octubre y Miguel Grau, comprendido en la
margen izquierda del Río Satipo, se vienen manifestando peligros, particularmente por la
erosión fluvial, debido a la ineficacia de medios de control, principalmente ante la crecida
intempestiva del caudal de las aguas del Río Satipo que vienen erosionando y socavando
los terrenos adyacentes”33.
Estas apreciaciones también han sido formuladas en el Plan de Desarrollo Urbano de Satipo
2004-2014, donde se especificó que “las áreas planas cercanas a los riachuelos y al río
Satipo y a las acequias de irrigación así como a los afluentes de las quebradas están
expuestas al peligro potencial de inundación. Parte de la ciudad y parte de las nuevas
habilitaciones e invasiones se encuentran totalmente emplazadas dentro del cauce antiguo
3 Secretaria Técnica de Defensa Civil “Documento: Inspección Rio Satipo AA.HH MIGUEL GRAU”.Satipo. 2009. p.10.
OCHO DE OCTUBRE, VENECIA Y
46
del río Satipo y del riachuelo San Francisco. Por lo que se deberá proteger ahora dichas
áreas que se presentan en el plano de áreas de riesgos”34.
Por lo mismo, en el Mapa de Riesgos de la ciudad de Satipo elaborado por la GDUR de la
Municipalidad Provincial de Satipo en el año 2004 se puede visualizar las zonas de peligro
de toda la ciudad de Satipo. (Ver Gráfico N°II-3).
Gráfico N° II-3: Mapa de Peligros de la Ciudad de Satipo
34Municipalidad Provincial de Satipo, “Plan de Desarrollo Urbano de Satipo 2004- 2014". Satipo 2004. p.14.
47
De acuerdo al mapa de peligros, la parte sombreada de color rojo indica que es una zona
peligrosa. La infraestructura social y la I.E. en estudio se ubica en la ribera del río Satipo,
asimismo en la parte posterior de la I.E. se han asentado viviendas sin un ordenamiento
normalizado por la Municipalidad Provincial de Satipo. Por otra parte, se tiene que el río
Satipo genera inundaciones en épocas de verano lluvioso identificándose tres sectores de
inundación denominados “baja”, “media” y “alta”, lo que ocurre cuando el agua sobrepasa 1
metro, 1.70 metros y 2.5 metros desde el nivel base del río, por lo cual, se estaría
produciendo una inundación baja, media y alta respectivamente, mostrándose a
continuación las áreas inundables en cada caso:
Gráfico N° IV-4: Sectores inundables de la Ciudad de Satipo
Inundación Baia: 1-1.7m Inundación Media: 1.70-2.5m Inundación Alta: >2.5 m.
Elaboración Propia.
Asimismo se ha preguntado a los padres de Familia sobre ¿Qué razones podría propiciar el
retiro de su hijo del centro educativo?, por lo cual respondieron que el 88% seria por la
48
infraestructura en peligro, seguido de lejanía a la I.E.I. con 8% y falta de recursos
económicos con un 5% (ver anexo X).
Respecto a la ocurrencia de peligros, el 73% de los encuestados consideraron que el mayor
peligro son las lluvias intensas, seguido de la contaminación ambiental con el 13% y luego
los vientos fuertes con el 5%, seguido por los sismos con el 3% (ver anexo X).
Al preguntar a los padres de familia, sobre los peligros que han ocurrido en la ciudad de
Satipo, la mayoría de ellos señalaron a las lluvias intensas 80% como uno de las mayores
amenazas, seguido por la contaminación ambiental 9%. La encuesta también ha puesto en
relieve, el nivel de conocimiento que tienen los padres de familia sobre el peligro latente de
la institución educativa. Según las respuestas obtenidas se puede apreciar que consideran
en un nivel Alto (36%) y muy alto (30%), medio 17%, bajo 6% y sin conocimiento 11%, lo
que demuestra que los padres de familia son muy conscientes del peligro que enfrentan sus
hijos en la actual estructura del centro educativo (ver anexo X).
En el Anexo IX, se presenta un cuestionario que contempla el análisis de los peligros, y
permite identificar los peligros naturales en la zona de ejecución del proyecto. Además, en el
Anexo III se presentan las características específicas de peligros y definición del grado de
peligro e intensidad.
De acuerdo con los resultados de dichos anexos, la zona en la cual se desarrollará el
proyecto es de peligro medio.
Analizando los peligros en la zona y población afectada podemos afirmar, que los peligros
que se presentan son: Lluvias intensas, presencia de inundación y erosión. Por otra parte,
no existen peligros tecnológicos en el área de influencia.
49
2.6.2.- ANALISIS DE VULNERABILIDADES ASOCIADAS A LOS PELIGROS
Considerando que la vulnerabilidad es la incapacidad de resistencia cuando se presenta un
fenómeno amenazante, o la incapacidad para reponerse después de que ha ocurrido un
desastre, se procedió a estudiar en detalle las vulnerabilidades existentes de la zona de
emplazamiento del proyecto. La I.E.I. Divino Niño Jesús, se encuentra ubicada en el sector
sur del casco urbano de Satipo, que es una zona de alto riesgo, según el mapa de peligros
de la ciudad de Satipo elaborado por la Gerencia de Desarrollo Urbano y Rural de la
Municipalidad Provincial de Satipo.
Infraestructura de la I.E. Divino Niño Jesús:
La infraestructura que actualmente usa la I.E.I. “Divino Niño Jesús” cuenta con 1157
alumnos, con 19 aulas de estudio para la primaria y 10 aulas para el nivel secundario. El
nivel primario cuenta con 18 aulas inadecuadas, 01 aula adecuada y del nivel secundario 8
aulas en condiciones inadecuadas y 2 aulas en condiciones adecuadas. De acuerdo a los
resultados anteriores y al Certificado emitido por Defensa Civil según el Informe Técnico N°
001 - 2005 / MPS - ODC fue declarado en emergencia por el avanzado estado de deterioro
que presenta su infraestructura referente a habitabilidad, confort, diseño arquitectónico
adecuado, orientación de asoleamiento, seguridad y antropometría. Con estos elementos,
para el caso del centro educativo materia del presente proyecto, ninguno de estos requisitos
se cumple, debido a que la infraestructura tiene aulas declaradas en emergencia, no aptas
para uso educativo35. Cabe mencionar, que el uso que se le da en la actualidad es porque
no se cuenta con otro centro educativo a la cual puedan ser derivados los alumnos. Hay que
señalar que los ambientes educativos no presentan medidas reglamentarias y tienen
35 El Árbol de Problemas y Objetivos con el componente de Infraestructura vulnerable a fenómenos naturales se presenta en el Estudio a Nivel de Prefactibilidad, presentado en el Curso de Taller II mencionado.
50
defectos constructivos debido a que la construcción ha superado la vida útil estimada para
edificaciones (30 años).
Indicadores de la existencia del problema:
Inseguridad:
Existe inseguridad por la vulnerabilidad y riesgo de la zona en la cual se encuentra ubicada
la I.E.I.; por otro lado, los pobladores de la zona donde se ubica la I.E.I. han habilitado
refuerzos en base a sacos de arena ya que cerca de ella (aproximadamente a 120 metros)
se ubica el río Satipo el cual se desborda por las precipitaciones pluviales. Por lo tanto,
dicha población que se encuentra en la ribera es vulnerable al riesgo de desastre por
inundación del río Satipo.
Ventilación:
No existe una adecuada ventilación en ninguno de los ambientes de madera ya que todas
las aulas tienen ventanas en la parte de acceso, lo que no permite una adecuada circulación
ni renovación de aire. Las dimensiones de las ventanas están fuera de los estándares
establecidos por las Normas Técnicas de Diseño para Centros Educativos Urbanos. Esta
situación no permite mitigar la temperatura ambiental eliminando el calor producido por los
usuarios y por el asolamiento de la cobertura de calamina y tabiquería de madera lo que
origina malestar e incomodidad tanto en alumnos como profesores.
La iluminación:
Según las Normas Técnicas de Diseño para Centros Educativos Urbanos debe ser clara,
abundante y uniforme y esta, a su vez, debe ser el 20%-25% (selva) del total del área
interior de las aulas no se enmarca dentro de los parámetros requeridos, pues el máximo
valor que se ha encontrado en estas aulas de material constructivo de madera es de 12.4%
muy por debajo de lo establecido según la norma técnica. Además, ya se ha indicado
anteriormente que todas las aulas prefabricadas poseen ventanas solamente a un costado
de la puerta de acceso a estas, es decir, la iluminación solo se da de un lado de las aulas.
51
Indice de ocupación:
Además de las incomodidades descritas anteriormente existe hacinamiento en la mayoría de
las aulas debido que el área por alumno está por debajo de los límites establecidos por el
sector para el nivel secundario (1.3-1.4 m2/alumno)36, así mismo por los problemas de
hacinamiento no se pueden cumplir con las exigencias modernas de educación, el reducido
espacio limita la aplicación de dinámicas grupales y de otras técnicas que promueven la
participación y trabajo en equipo de los educandos.
Otras infraestructuras del área de influencia:
El área de influencia del proyecto, está condicionada por radio normativo alrededor de la
I.E.I. Divino Niño Jesús que para el caso del Sector Educación es de 5,000 m37, por lo cual
se ha considerado en la presente evaluación otras infraestructuras como la propia institución
educativa, equipamiento y mobiliario, como la infraestructura del Mercado de Abastos
existente en la zona, pues forman parte del costo evitado del proyecto y es determinante en
el cálculo del VAN Social.
En ese sentido, en el área inundable del área de influencia del proyecto (según Catastro
MPS - 2010), existen 343 viviendas y 298 puestos de construcción de madera con cobertura
liviana, asimismo se tiene en total 50,544 m2 de viviendas que son vulnerables a inundarse,
por otra parte se tiene 22,444.66 de vía afirmada, 6,866 metros lineales de líneas de agua
potable, 5,269 metros lineales de desagüe, 33,050 instalaciones eléctricas, 1,870 habitantes
que están susceptibles al riesgo de inundación.
Asimismo, si el Río Satipo incrementa su nivel pasando por encima de 1 metro se estaría
produciendo una inundación baja, afectando 145 viviendas de construcción de madera con
36 Más detalles acerca de parámetros educativos en Estudio “Proyecto a nivel de Pre-Factibilidad: Construcción de Infraestructura de la Institución Educativa Integrada - Divino Niño Jesús, Provincia de Satipo - Junin". Curso de Taller II de la Maestría en Proyectos de Inversión de la UNI. 2008. Lima.37Ministerio de Economía y Finanzas. Gula de Identificación, Formulación v Evaluación Social de Provectos de Inversión Pública del Sector Educación a nivel de Perfil. 2005. Lima. p. 9.
52
cobertura liviana y 01 lote sin construcción, específicamente se afectarían 23,914.54 m2 de
vivienda, 11,413.71 m2 de vía afirmada, 15 ml de líneas de teléfono, 3,020 ml de líneas de
agua potable, 2,343 ml de desagüe, 14,500 ml de instalaciones eléctricas y 720 habitantes
damnificados.
Cuadro N°II-2: Vulnerabilidad asociada a los peligros por una inundación Baja
SectorNo de
ViviendaNo de
Com ercioR ecre ac io n
Lo te s in c o n s tru c c io n
C a n tid a d C ara c teris tic a s P e lig ro
A A .H H . M ig u e l G ra u 14 - - 14 c o n s tru c c io n e s B a joA A .H H . 8 d e O c tu b re 69 - - 1 70 d e m a d e ra co n B a joA A .H H . V e n e c ia 38 - - - 38 c o b e r tu ra de B a joA A .H H . La F lo r id a 24 - - - 24 c a la m in a B a joT o ta l 145 0 0 1 146
Fuente: Elaboración propia.
Por otra parte si el Río Satipo incrementa su caudal pasando por encima de 1.70 a 2.5
metros se estaría produciendo una inundación media, afectando 225 viviendas de
construcción de madera con cobertura liviana y concreto armado, 179 comercios y 01 lote
de recreación.
Cuadro N°II-3: Vulnerabilidad asociada a los peligros por una inundación Media
Sector No de Vivienda
No de Comercio
Recreacion Cantidad Características P elig ro
AA.HH. Miguel Grau 20 - - 20construcciones de madera con
cobertura de calamina y
construcciones de materia
noble
Moderado
AA.HH. 8 de Octubre 95 - - 95 Moderado
AA.HH. Venecia 50 - - 50 Moderado
AA.HH. La Florida 60 - 1 61 Moderado
AA.HH. Playa Verde - 179 - 179 Moderado
Total 225 179 1 405Fuente: Elaboración propia.
De igual forma si el Río Satipo incrementa su caudal pasando por encima de 2.50 metros se
estaría produciendo una inundación Alta, afectando 343 viviendas de construcción de
madera con cobertura liviana y concreto armado, 298 comercios y 02 lotes de recreación.
53
Cuadro N°II-4: Vulnerabilidad asociada a los peligros por una inundación Alta
Sector No de Vivienda
No de Comercio Recreacion Lote Sin
Construct ionCantidad Caracteristicas Peligro
A A .H H . M ig u e l G ra u 2 0 - - 2 0 c o n s tru c c io n e s
d e m a d e r a co n
c o b e r tu ra d e
c a la m in a y
c o n s tru c c io n e s
d e m a te r ia
n o b le
A lto
A A .H H . 8 d e O c tu b re 111 - - - 111 A lto
A A .H H . V e n e c ia 6 3 - - 1 6 4 A lto
A A .H H . L a F lo r id a 7 8 - 1 7 9 A lto
D a n ie l A lc id e s C a rr io n 9 - - - 9 A lto
A A .H H . V i l la M e rc e d e s 4 5 - - - 4 5 A lto
A A .H H . P la y a V e rd e 17 2 9 8 1 3 1 6 A lto
Total 343 298 2 1 644Fuente: Elaboración propia.
ANALISIS DE VULNERABILIDADES ASOCIADAS A LOS PELIGROS EN LA SITUACION
ACTUAL.
De acuerdo a la situación actual del proyecto se ha realizado un análisis de
vulnerabilidad teniendo en cuenta el grado de exposición, fragilidad y resiliencia
asociada a los peligros, cuyos resultados se muestra en el Cuadro N°II-5.
54
Cuadro N° 11-5: Vulnerabilidad asociada a los peligros identificados en la zona delproyecto - situación sin proyecto.
A M E N A Z AV U L N E R A B IL ID A D
LluviasIntensas.
E X P O S IC IÓ N
Inadecuada ubicación de la I.E.Lluvias y formación de lagunas ciegas.F R A G IL ID A D
Inexistente sistema integral de evacuación de aguas pluviales.Deficiente sistema integral de obras de protección.Diseño sismorresistente inadecuado de las aulas prefabricadas de la I.E.I.Cercanía de la I.E.I. al río Satipo.Tipo de material de la cobertura de calamina, muros, ventanas y puertas de madera corriente.Desconocimiento de los padres de familia de los mapas de peligros y plan de Ordenamiento Urbano.Débil organización de la población.R E S IL E N C IA
Indiferencia de autoridades, personal docente y administrativo y padres de familia.Inexistencia de planes de contingencia.Población poco organizada para recuperar la I.E.I. en caso de daños.Escasos recursos económicos para recuperar la infraestructura dañada por el desastre.
Fuente: Elaboración propia.
A continuación algunos indicadores de riesgo y vulnerabilidad identificados:
Habitantes en riesgo
Viviendas en riesgo
Tasa de mortalidad
Analfabetismo
Pobreza
Pobreza extrema
1715 hab.
343 viviendas.
2.1 (por 1000 hab.)
10.3%
83.6%
16%
55
2.6.3. - GRADO DE CONOCIMIENTO DEL PROBLEMA POR PARTE DE LA POBLACIÓN
Considerando los peligros a los que está expuesta la infraestructura y considerando la
vulnerabilidad de la misma se preguntó a los padres de familia que apreciación tienen sobre
el riesgo de la I.E.I. Divino Niño Jesús a lo cual respondieron: nivel muy alto (41%), alto
(30%), medio (22%) (véase Anexo X), Seguidamente al preguntarse a los padres de familia
cual fue su participación ante la ocurrencia de desastres se pueden apreciar que la mayoría
son indiferentes o por lo menos no participan en las labores de rehabilitación de los daños
ocasionados (52%) (véase Anexo X), lo que nos muestra un grado de falta de identificación
de los padres de familia con los problemas que enfrenta la I.E.I. en la cual se educan sus
hijos.
Sin embargo, al preguntarse quiénes deberían participar en las acciones de rehabilitación de
los daños causados por los desastres, la gran mayoría opinó que debería ser Defensa Civil
(41%), la Municipalidad (27%) y en tercer lugar se ubica la APAFA (14%)(véase Anexo X).
En esta misma línea de opinión, se preguntó a los padres de familia sobre quién o quiénes
serían los mayores responsables en caso de producirse un desastre, las respuestas
muestran que la mayor responsabilidad recae sobre Defensa Civil (39%), seguido de la
Municipalidad (17%), la APAFA (9%) y la UGEL (7%), (según encuesta realizada, ver Anexo
XII).
2.6.4. - DISEÑO HIDRAULICO DE LA INFRAESTRUCTURA
En vista de que para proteger la integridad del proyecto, se ha considerado como
componente la inclusión de una infraestructura de defensa ribereña, es necesario los
antecedentes para un adecuado diseño hidráulico de dicha infraestructura. Hay que señalar
que se ha tomado como base los parámetros físicos y estadísticas hidrológicas del Estudio
de Pre-Factibilidad “Ampliación y Mejoramiento de la Defensa Ribereña en 4 km margen
56
izquierda del río Satipo - 2009 elaborado por el Gobierno Regional de Junín y se han
replicado los cálculos con asistencia del especialista en mecánica de fluidos consultado38.
Para la determinación del diseño hidráulico de la infraestructura de defensa ribereña, se ha
tomado como base, los volúmenes de caudal (m3/s) de río Satipo, en base a la información
histórica desde 1963 al 2003, que nos permita conocer el comportamiento del caudal del río
Satipo, a fin de realizar un estudio prospectivo. El rio Satipo, se extiende desde el Distrito de
Pampa Hermosa hasta el Puente Mirador y tiene las siguientes características39:
Longitud: 445.000 - 480.000 Km E Latitud: 8650.00 - 8697.000 Km
Longitud del Rio: 12 Km (entre el Mariposa a Puente El Mirador)
Precipitación Media: 736.2 mm (del valle)
Río Satipo nace en la Laguna Tuctuca, parte más alta de la Provincia, a partir de la
confluencia del río Pampa Hermosa y Ancayo. Tiene una velocidad media de 0.89 m/s,
velocidad máxima de 1.35 m/s y caudal promedio de 400.76 m3/s. Entre sus principales
afluentes están los ríos de Coviriali, Rio Negro, Marankiari, Sondoveni, Sanibeni y
Casantoveni.
38 Véase Anexo IV.
39 GOBIERNO REGIONAL DE JUNÍN. Estudio de PreFactibilidad: Ampliación y Mejoramiento de Defensa Ribereña en 4 Km Margen Izquierda del Rio Satipo en la Provincia de Satipo - Junln. SNIP 50706. Huancayo. 2009
57
Fotografía N° 1: Vistas del Río Satipo en Epoca de Menor Caudal tomada el 10 de Octubre del 2009 y de máximas avenidas entre Diciembre y Marzo
Fuente: Visita de campo y registro de la MPS. Más detalles en el Panel Fotográfico: Anexo XX.
Morfológicamente, el cauce del río tiene pequeñas y grandes islas que son producto de la
sedimentación de los materiales arrastrados en periodos de crecida del río, producto de la
dinámica fluvial. Dichos materiales son cantos rodados, gravas, arenas y poco material fino.
También se aprecia constante socavamiento en periodo de lluvias, así como sectores
inundados al sobre pasar el nivel de los tirantes máximos. Generalmente se produce un
estrechamiento del ancho del cauce producto de las colmataciones de los materiales del
lecho del rio. El comportamiento hidráulico del Río Satipo produce máximas avenidas
durante los meses de Diciembre a Marzo.
Para realizar las proyecciones del caudal máximo del Río Satipo, se ha recurrido a la
información hidrológica (caudal máximo diario anual) desde el año 1963 a 2003, el cual se
presenta en el siguiente gráfico:
58
Gráfico N°N-5: Registro Hidrológico del Río Satipo Q(m3/s)
Se aprecia que en el año 1979, se ha tenido un caudal máximo de 924.00 m3/s; mientras
que en el año 1993 se tuvo un caudal mínimo de 114.25 m3/s, de acuerdo con los siguientes
valores estadísticos:
Cuadro N° 11-6: Valores Estadísticos del Caudal del Río Satipo
Media Error típico Mediana ModaDesviación estándar <j q
RangoMínimoMáximo
400.76 m3/s 28.85390.00422.00184.76 809.75 114.25924.00
Fuente: Archivos de ATDR - Selva Central. Elaboración Propia
59
Cuadro N° II-7: Tabla de Frecuencias e Histograma del Caudal de Rio Satipo (Q m3/s)
HistogramaClase FrecuenciaA bso luta FrecuenciaRelativa.
114.25 1 2.4%
249.21 10 24.4%
384.17 7 17.1%
519.13 14 34.1%
654.08 5 12.2%
789.04 3 7.3%
y mayor... 1 2.4%
41 100.0%
Fuente: Archivos de ATDR - Selva Central. Elaboración Propia
Las respectivas proyecciones del caudal del Rio Satipo, en el horizonte de evaluación del
Proyecto, se ha utilizado el método de “Distribución de Gumbel” utilizada para el cálculo de
valores extremos de variables meteorológicas y es uno de los métodos más empleados para
el estudio de las precipitaciones máximas en 24 horas.
Se extraen del Anexo IV:Para N=41 Y N = 0.5442 ctn =1.1436
Calculo del Caudal Máximo:
Qmáx = Qm ~ — - ln T)T= 10 años
^ N
- - > Qmax = 684.84T= 25 años - - > Qmax = 832.88T= 50 años - - > Qmax = 944.86T= 100 años - - > Qmax = 1,056.84
Calculo del In terva lo de Confianza
$ = 1 - 1/T ___________________T= 10 años --> * = 0.9
T= 25 años --> 0.96
T= 50 años --> 0.98
T= 100 años --> 0.99
^ > 0 .9
AQ =184.18 m 3/seg & N
60
Entonces, el Caudal de Diseño para un Periodo "T" de retorno es
T=T=T=T=
Qd = Qmáx ±AQ10 años --> Qd = 869.02 m3/s25 años --> Qd = 1,017.0550 años --> Qd = 1,129.04100 años --> Qd = 1,241.02
Para el caso del proyecto se está considerando un periodo de retorno de 50 años de acuerdo a los siguientes parámetros hidráulicos.
Cuadro N° 11-8: Parámetros Hidráulicos del Río Satipo
Tiempo(años) t Q bo Ks S SA(1/2) Borde
libre e=2tAltura del
Muro10 2.7385 869.02 150 28 0.0015 0.0386 1.369248 2.73775925 3.0095 1,017.05 150 28 0.0015 0.0386 1.504772 3.00154750 3.2042 1,129.04 1 50 28 0.0015 0.0386 1.602099 3.190612100 3.3913 1,241.02 1 50 28 0.0015 0.0386 1.695633 3.372035
La fórmula del tirante de socavación (t), para suelo no cohesivo es:
Para suelo no cohesivo:
T = at5/3 (1/(1+x))
0.68Dm2S B
• x= 0.710 (de Anexo VI) exponente para material no cohesivo en funcióndel diámetro característico (D= 4 a6 mm)
• B= 0.97 (de Anexo VI) coeficiente B para socavación, que depende dela frecuencia con que se repite la avenida, según el efecto de erosión
• Dm 5 mm diámetro medio (según estudio de Prefactibilidad)
• a= 1.080815 coeficiente de rugosidad Ks x pendiente m/m S = 0.00149 según estudio de Prefactibilidad40.
• Ks = 28, según Lechos naturales de río con fuerte transporte de acarreo (Anexo VIII).
• Tirante normal t=3 (tirante normal según el periodo de retorno de la avenida 50 años)
• Tirante de socavación ts=3.19 m.
“ GOBIERNO REGIONAL DE JUNÍN. Estudio de PreFactibilidad: Ampliación y Mejoramiento de Defensa Ribereña en 4 Km Margen Izquierda del Rio Satipo en la Provincia de Satipo - Junln. SNIP 50706. Huancayo. 2009.
61
Por lo tanto, la altura del muro de contención para la defensa ribereña41 es: 3.5 m. para un
caudal de 1129.04 m3/s.
2.7.- MARCO LEGAL Y NORMATIVO
La jurisprudencia del Tribunal Europeo de Derechos Humanos ha permitido visualizar
que no adoptar medidas factibles para prevenir o mitigar las consecuencias de
catástrofes previsibles equivale a vulnerar el derecho a la vida, de lo cual se
desprende la responsabilidad del Estado en virtud a la legislación internacional. El
Estado tiene el deber de establecer un marco legislativo y administrativo diseñado
para ofrecer una protección eficaz contra las amenazas al derecho a la vida.
El derecho de toda persona a la vida y la correspondiente obligación del Estado de
protegerla exigen que, respecto a los desastres naturales, incluido los provocados por
el cambio climático, las autoridades deben según Kalin y Haenni (2008)42:
a. Aprobar y aplicar leyes que aborden todos los aspectos esenciales en la
prevención del riesgo de catástrofes y establecer los mecanismos y
procedimientos necesarios.
b. Adoptar las medidas administrativas necesarias y supervisar las situaciones
potencialmente peligrosas.
c. Informar a la población de los posibles riesgos y peligros.
d. Evacuar a las poblaciones que puedan verse afectadas.
41 Por diseño se redondea la parte entera +1m si la parte fraccionaria es mayor a 0.5, y si la parte fraccionaria es menor a 0.5 se aumenta 0.5m a la parte entera.42 KALIN, Walter y HAENNI, Claudine. Reducir el riesgo de Catástrofes: ¿Por qué importan los derechos humanos?. Revista Migraciones Forzadas - Cambio Climático y Desplazamiento de la Agencia de la ONU para los Refugiados N°31. p. 38-39.
62
e. Llevar a cabo investigaciones penales y enjuicien a quienes hayan incumplido.
El Reglamento de Acondicionamiento territorial y Desarrollo Urbano aprobado por el
Decreto Supremo N°027-2003-VIVIENDA del 6 de Octubre del 2003 planteó como
objetivo la ocupación racional y sostenible del territorio, a cuyo efecto dispone que el
Plan de Acondicionamiento Territorial identifique las áreas de protección ecológica,
las áreas de riesgo para la seguridad física y las afectadas por los fenómenos
naturales recurrentes (art 4). Asimismo ordena que los planes de desarrollo urbano
establezca la programación de acciones para la protección y conservación ambiental
y las de mitigación de desastres (art. 8).
El Plan Estratégico Sectorial Multianual 2004-2006 de la Presidencia del Consejo de
Ministros expone dos programas referidos a la gestión de riesgos:
a. El programa 006: Planeamiento Gubernamental referido al Lineamiento General
de Política N° 4, indicó desarrollar políticas e incorporar criterios de prevención
de riesgos y mitigación de daños frente a desastres por fenómenos naturales y
tecnológicos en el proceso de planeamiento del desarrollo.
b. El programa 024: Defensa contra Siniestro referido al Lineamiento General, el
cual especificó desarrollar y coordinar el Sistema Nacional de Defensa Civil,
asegurando la movilización inmediata de los elementos de rescate y recursos a la
población y zonas afectadas por desastres naturales o tecnológicos, que permita
adoptar las medidas de emergencia y contar en forma oportuna y adecuada con
los medios para proporcionar ayuda en la recuperación de las personas y bienes.
Asimismo el Lineamiento General 2 indicó promover el enfoque de prevención y
mitigación de daños que permitan reducir, minimizar o evitar íntegramente los
posibles efectos de los desastres naturales o antrópicos sobre las personas, los
63
bienes privados y la infraestructura pública existentes y que están en condición
vulnerable frente a dichos desastres.
El Plan Estratégico Sectorial Multianual 2007-2011 de la Presidencia del Consejo de
Ministros, estableció en el lineamiento de política IX Política de Seguridad y Defensa
Nacional, que “El Estado y sus intereses se encuentran libres de amenazas,
peligros, riesgos o daños. La Política de Defensa Nacional comprende todas aquellas
previsiones y acciones que el Estado-Nación concibe y realiza para reducir o eliminar
sus vulnerabilidades y amenazas contra sus intereses. Incluye la prevención y
atención de situaciones de desastres y emergencias”43.
El Plan Nacional de Prevención y Atención de Desastres (PNPAD) aprobado por
Decreto Supremo N°001-A-2004-DE.SG del 10 de marzo del 2004, constituye
una de las herramientas fundamentales en apoyo de la Política Nacional de
Desarrollo, por cuanto contiene las directivas, objetivos, estrategias y acciones
que orientan las actividades intersectoriales e interinstitucionales en la
incorporación del concepto de prevención en la planificación del desarrollo.
Asimismo las normas del SNIP establecen que para que un proyecto sea
declarado viable se debe demostrar que es rentable socialmente, sostenible y
compatible con los lineamientos de política. La sostenibilidad de un proyecto de
inversión pública implica que los beneficios se generen sin interrupciones durante
su vida útil, por lo que el Ministerio de Economía y Finanzas, considera
imprescindible incorporar el análisis del riesgo en la formulación y evaluación de
proyectos mediante:
43 Plan Estratégico Sectorial Multianual 2007-2011. PESEM - PCM. p.15.
64
a. Los contenidos mínimos de los estudios de prefactibilidad y factibilidad
obligan al análisis del probable impacto de fenómenos naturales asociados a
desastres, sobre el proyecto que se está evaluando.
b. Guía Metodológica para la incorporación del Análisis del Riesgo asociado a
peligros naturales en la Formulación y Evaluación de Proyectos en el Sistema
Nacional de Inversión Pública - SNIP (DGPM - MEF).
A través de la Resolución Directoral N°010-2006-EF-68.01, de fecha 04 de
Diciembre de 2006 se aprueba como instrumento metodológico referencial la
“Guía Metodológica para Proyectos de Protección y/o Control de Inundaciones en
Áreas Agrícolas o Urbanas”, elaborado por la Dirección General de Programación
Multianual del Sector Público del Ministerio de Economía y Finanzas, en
coordinación con las Oficinas de Programación e Inversiones de la Presidencia
del Consejo de Ministros y del Ministerio de Agricultura, así como con el
Programa de Encauzamiento de Ríos y Protección de Estructuras de Captación.
El MINEDU, en los últimos años, ha incorporado la educación en gestión de
riesgos dentro de los marcos políticos, normativos, estrategias y programas para
la educación ambiental. Al respecto vale mencionar la Resolución Vice
Ministerial N° 0017-2007-ED que aprueba las “Normas que establecen la
Organización y la Ejecución de la Actividad Permanente de Movilización Social
Escuelas Seguras, Limpias y Saludables”; la Resolución Directoral N° 0309-
2007-ED que aprueba las “Normas para la Evaluación de la Actividad
Permanente de Movilización Social Escuelas Seguras, Limpias y Saludables”; la
Resolución Ministerial N° 0425-2007-ED que aprueba las “Normas para la
Implementación de Simulacros en el Sistema Educativo, en el Marco de la
65
Educación en Gestión de Riesgos”. Asimismo, en el nuevo Diseño Curricular
Nacional, aprobado con Resolución Ministerial N° 0440-2008- ED, se establece
como uno de los propósitos educativos la comprensión del medio natural y su
diversidad, así como el desarrollo de una conciencia ambiental orientada a la
gestión de riesgos y el uso racional de los recursos naturales, para una moderna
ciudadanía”,y además se propone como tema transversal la “Educación en
Gestión del Riesgo y la Conciencia Ambiental”. Igualmente en el año 2007 lanzó
a consulta pública el documento de la Política Nacional de Educación Ambiental,
elaborado por el Ministerio de Educación y el Consejo Nacional del Ambiente -
CONAM (hoy Ministerio del Ambiente - MINAM) a fin de desarrollar la educación
ambiental en el Perú, en el que se incluye la gestión del riesgo como una
dimensión específica y de aplicación concreta de la educación ambiental en las
instituciones educativas, en el contexto de los proyectos educativos ambientales.
2.8.- SISTEMA DE HIPOTESIS
Luego de haber presentado los objetivos de la investigación estamos en condiciones de
enunciar el sistema de hipótesis a ser contrastadas en la presente Tesis y se muestra a
continuación.
2.8.1.- HIPOTESIS GENERAL
La hipótesis general de la presente Tesis es “Si se efectúa evaluaciones económicas y
análisis de riesgos en los proyectos de inversión pública en infraestructura, entonces, se
reduce la incertidumbre en el desarrollo productivo y educacional en la Microrregión de
Satipo”. Para ello, se plantearon diversas acciones a seguir para el PIP “Construcción de
66
Infraestructura de la Institución Educativa Divino Niño Jesús, Provincia de Satipo - Junín”,
frente a la ocurrencia de una inundación.
2.8.2.- HIPOTESIS ESPECÍFICAS
Con respecto a las hipótesis específicas se ha propuesto las siguientes:
• El análisis determinístico desde el punto de vista de la varianza del VANS, ha
establecido que el grado de importancia de las variables cruciales en conjunto
superan el 70% de explicación de dicha varianza en las alternativas de
inversión identificadas.
• Los perfiles rentabilidad - riesgo y el análisis del valor de la información desde
el punto de vista del impacto de las variables definidas y las alternativas
estratégicas identificadas en la fase determinística y estocástica del proceso de
evaluación del proyecto han permitido seleccionar la estrategia optima
maximizando el VANS y reduciendo la incertidumbre.
2.9.- PLANTEAMIENTO DEL ANALISIS DE RIESGO DE DESASTRES EN EL SNIP
Cuando en un proyecto no se analiza el riesgo y no se adoptan medidas para evitar su
vulnerabilidad, es probable que dicha inversión no cumpla con las condiciones establecidas
en el SNIP para el otorgamiento de su declaratoria de viabilidad. Asimismo, dado que todo
proyecto (intervención) está inmerso en un entorno cambiante y dinámico, que incluye no
sólo las condiciones económicas y sociales sino también las condiciones físicas, es
necesario evaluar cómo estos cambios pueden afectar el proyecto y también cómo la
ejecución del mismo puede afectar a dichas condiciones. En particular, los proyectos se
circunscriben a un ambiente físico que lo expone a una serie de peligros: sismos,
67
inundaciones, lluvias intensas, deslizamientos, sequías, entre otros, es decir, fenómenos
naturales que pueden constituir un peligro si no se adoptan medidas para reducir o no
generar condiciones de vulnerabilidad. Es por ello que se hace necesario, identificar los
peligros y las condiciones de vulnerabilidad de una unidad social (personas, familias,
comunidad, sociedad), estructura física o actividad económica, con el fin de diseñar
mecanismos para reducir los riesgos44. Por estas razones, se hace necesario incorporar el
AdR en los PIP, para mejorar la asignación eficiente de los recursos públicos. Del total de la
inversión registrada en el SNIP, el 51% de los montos y el 97% de la cantidad de proyectos
es evaluado a nivel de perfil, es decir, principalmente con información secundaria, lo cual
indica que es necesario introducir el AdR en los estudios de preinversión a nivel de perfil.
Esta incorporación también está sujeta a beneficios y costos como:
Cuadro N° 11-9: Beneficios y Costos que genera la incorporación del Análisis deRiesgo en PIP.
C o m p o n e n te d e l F lu jo C o n c e p to s
Costos
Costos de Inversión en medidas de reducción de riesgo, sean estructurales y no estructurales.
Costos de Operación y m antenim iento de medidas de reducción de riesgo, sean estructurales y no estructurales
Beneficios
Costos evitados de rehabilitación y reconstrucción.
Menores pérdidas: V idas humanas, organización social.
Costos evitados para atender la emergencia (atención de damnificados, atención médica, entre otros).
Beneficios por no interrumpir la actividad de proyecto: Por ejemplo: servicios de agua potable o electricidad.
Beneficios Indirectos por no interrumpir los servicios del proyecto.
Fuente: Dirección General de Programación Multianual - DGPM (2007)
44DIRECCIÓN GENERAL DE PROGRAMACIÓN MULTIANUAL - DGPM. Pautas Metodológicas para el Incorporación del Análisis del Riesgo de Desastres en los Provectos de Inversión Pública. Lima: comunica2-SAC. 2007. p. 9.
68
2.9.1-DIAGNOSTICO DEL SNIP Y DEFICIENCIAS DE LA METODOLOGIA DEL AdR
Es cierto se han realizado avances en la definición de metodologías de Análisis de Riesgo
de Desastres por parte del MEF y que se han incorporado en el SNIP, estableciéndose que
todo proyecto de inversión pública debe demostrar, tanto su rentabilidad social como su
sostenibilidad en el tiempo. Es decir, el proyecto debe generar beneficios sin interrupciones
durante su vida útil. Sin embargo, no existe un marco de trabajo sistemático para analizar
las alternativas planteadas en los proyectos de inversión pública, evaluar su conveniencia o
no, con un tratamiento mas integral de las variables involucradas, que proporcione una
mejor comprensión del fenómeno natural-económico-social dentro de una conceptualización
holística y prospectiva. Por tal motivo, la presente Tesis se constituye en un aporte
académico y práctico para una adecuada aproximación al reto del Análisis de Riesgo de
Desastres en el Perú.
69
En este capítulo se presentará el diseño de la investigación, así como la operacionalización
de las variables e indicadores materia de estudio de la presente Tesis. Adicionalmente, se
señalan consideraciones sobre población y muestra, las técnicas de investigación,
instrumentos de recolección de datos, así como procedimientos y análisis.
3.1 DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN
El nivel de conocimiento generado por la presente Tesis corresponde a una
investigación cuya tipología es Cuantitativa, Descriptiva, Causal y Sistémica, porque
presenta las características que se mencionan a continuación.
CAPITULO III. METODOLOGIA DE LA INVESTIGACIÓN
Cuantitativa: porque busca la utilización de los conocimientos adquiridos mediante
el análisis teórico y reseñado en acápites anteriores los cuales sirven de marco de
interpretación de los resultados alcanzados. Hay que mencionar que las variables
que se han definido, toman valores provenientes del mundo real y se trabajan
cuantitativamente a través de software especializado (Sensitivity®, Sensit® y
Supertree®) para llevar a cabo el análisis deterministico y probabilístico. Esto ha
permitido lograr entendimientos acerca de las variaciones que experimenta el
beneficio social.
70
Descriptiva: porque el estudio describe, los objetivos o finalidades del tipo de saber
alcanzado y los métodos, procedimientos o técnicas empleados. El método general
utilizado en la presente corresponde a la Metodología del Análisis de Decisiones, el
cual tiene una secuencia de trabajo y herramientas específicas para caracterizar
adecuadamente el tipo de problema que se está enfrentando, eliminando la
posibilidad de dar solución a un problema equivocado. Por otro lado, se han
incorporado los componentes correspondientes al análisis de riesgo definido por el
MEF y particularmente asociado al riesgo de inundación con la finalidad de proponer
estrategias alternativas para el proyecto en estudio.
Causal: porque el estudio está orientado a establecer las causas que provocan
cambios en la variable dependiente, en el caso de la presente Tesis está
caracterizada por la generación del Beneficio Social, la cual está sujeta a variaciones
provocadas por las estrategias alternativas (variable independiente).
El proceso para la conformación de las estrategias, así como la identificación de
aquella estrategia óptima es crucial para maximizar la generación de un mayor
beneficio social. De modo específico, se interrelacionaron la frecuencia del desastre
por inundación y propiamente la infraestructura en riesgo, dentro de las estrategias
generadas.
Sistémica: porque está orientado a modelar el objeto del estudio como un sistema,
interrelacionando las diversas variables tanto dependientes como independientes
que dentro del enfoque del Análisis de Decisiones son denominadas variables de
71
decisión y variables de incertidumbre. Las cuales están integradas en un mapa de
conocimiento denominado Diagrama de Influencias lo que ha permitido mantener una
perspectiva holística y multidisciplinaria. Las causalidades identificadas entre las
variables, definieron el comportamiento dinámico así como el grado de complejidad
de la situación problemática materia de estudio. Hay que mencionar que en el
diagrama de influencias se incorporaron las variables del entorno, desde variables
físicas hasta variables económicas, sociales, tecnológicas entre otras.
3.2 OPERACIONALIZACION DE VARIABLES E INDICADORES
La operacionalización de las variables como característica o cualidad de la realidad,
puede asumir distintos valores. De acuerdo al sujeto de investigación, las variables
se han clasificado como categóricas y continuas. Las variables categóricas clasifican
a los sujetos de acuerdo a cierto atributo cualitativo. En el caso de la Tesis la variable
estrategia se ha definido como categórica y puede tomar los valores: Estrategia 1,
Estrategia 2 o Estrategia 3. Existe una asociación con las variables discretas en el
sentido de que la variable cuantitativa solo puede tomar números enteros, como es el
caso de número de habitantes o número de viviendas. A continuación se presentan
las variables que han formado parte del estudio y que están asociadas a la Decisión
Estratégica a tomar, Evaluación Social, Físicas, Socioeconómicas, Educativas,
Inversión Pública, Costos sin Proyecto, Costos con Proyecto, Defensa Ribereña
sin/con Proyecto (Mantenimiento Anual y periódico), Costos Evitados y variables de
económicas asociadas a los resultados del Proyecto.
72
Cuadro N°IIM: Variables asociadas a la Decisión Estratégica a tomar
DESCRIPCION DE LA VARIABLE NOMBRE TIPO DE VARIABLE DEFINICION / UNIDAD DE MEDIDA
E s t r a te g ia E s t r I n d e p e n d ie n teD is c r e ta
C a t e g ó r ic a
R e p r e s e n ta la s
e s t r a t e g ia s a l te r n a t iv a s y
p u e d e n t o m a r lo s v a lo r e s
1 , 2 y 3 .
M a te r ia l C o n s t r u c t iv o d e la in f r a e s t r u c tu r a
e d u c a t iv a I n f r a e s t r u c t u r a E d u c a t iv a
E s t r u c tu r a s d e D e f e n s a R ib e r e ñ a D e f e n s a R ib e r e ñ a
E q u ip a m ie n to M o b il ia r io y E q u ip o s
M a te r ia l E d u c a t iv o
M a te r ia l D id a c t i c o y
T e x to s
P r o g r a m a d e c a p a c i t a c io n a d o c e n t e s C a p a c i t a c io n a D o c e n t e sI n d e p e n d ie n te C o n t in u a E x p r e s a d o e n S o le s
P r o g r a m a d e C a p a c i t a c ió n e n p r e v e n c ió n d e
D e s a s t r e s .
C a p a c i t a c io n e n
P r e v e n c io n
P r o g r a m a d e S e n s ib i l iz a c ió n p a r a la r e d u c c ió n d e
r ie s g o s d e d e s a s t r e s . S e n s ib i l iz a c io n
P r o g r a m a d e A s is t e n c ia T é c n ic a e n P r e v e n c ió n
d e D e s a s t r e s A s is t e n c ia T e c n ic a
Fuente: Elaboración Propia
A continuación las vinculadas a la Evaluación Social:
Cuadro N°NI-2: Variables asociadas a la Evaluación Social
DESCRIPCION DE LA VARIABLE NOMBRE TIPO DE VARIABLE DEFINICION / UNIDAD DE MEDIDA
T a s a d e D e s c u e n to S o c ia l t s o c ia l
I n d e p e n d ie n te C o n t in u a
E x p r e s a d o e n
P o r c e n ta je
F a c to r d e C o n v . M a te r ia le s N a c io n a le s fc M a tN a c
A d im e n s io n a lF a c to r d e C o n v . M a n o d e O b r a C a l i f ic a d a fc M O C
F a c to r d e C o n v . M a n o d e O b r a N o C a l i f ic a d a fc M O N C
F a c to r d e C o n v . M a te r ia le s I m p o r ta d o s f c M a t I m p
Fuente: Elaboración Propia
Seguidamente, se presentan las variables físicas y que representan el entorno físico del
proyecto:
73
Cuadro N°NI-3: Variables Físicas
DESCRIPCION DE LA VARIABLE NOMBRE TIPO DE VARIABLE DEFINICION / UNIDAD DE MEDIDA
P e r io d o d e R e to r n o Q d ( T = 1 0 a ñ o s ) p e r io d o r e t1 0N ú m e r o d e a ñ o s q u e
P e r io d o d e R e to r n o Q d ( T = 2 5 a ñ o s ) p e r io d o r e t2 5 D is c r e ta
P e r io d o d e R e to r n o Q d ( T = 5 0 a ñ o s ) p e r io d o r e t5 0 C a t e g ó r ic aE x p r e s a d o e n A ñ o s
P e r io d o d e R e to r n o Q d ( T = 1 0 0 a ñ o s ) p e r io d o r e t1 0 0
S e c c io n E s ta b le D e te r m in a d a : b o m
r e p r e s e n ta e l a n c h o
m e d io d e la c o r r ie n te d e
a g u a . E x p r e s a d o e n
m e t r o s .
I n v e r s a d e l C o e f . D e R u g o s id a d d e M a n n in g : K s a d im e n s io n a l A d im e n s io n a l
p e n d ie n te m /m S m /m A d im e n s io n a l
E x p o n e n te p a r a M a te r ia l n o C o h e s iv o : x a d im e n s io n a l
C o n t in u a
e x p o n e n te p a r a m a te r ia l
n o c o h e s iv o e n fu n c ió n
d e l d ia m e t r o
c a r a c te r is t ic o (D = 4 a 6
m m ) . A d im e n s io n a l .
C o e f ic ie n t e B p a r a s o c a v a c ió n a d im e n s io n a lI n d e p e n d ie n te
C o e f ic i e n t e B p a r a
s o c a v a c ió n , q u e
d e p e n d e d e la
f r e c u e n c ia c o n q u e s e
r e p i te la a v e n id a , s e g ú n
e l e fe c t o d e e r o s ió n .
A d im e n s io n a l .
D ia m e t r o M e d io d e l s u e lo n o c o h e s iv o : D m m m
D ia m e t r o m e d io d e l
le c h o d e l r io . E x p r e s a d o
e n m i l im e t r o s
N o . d e A ñ o s e n t r e in u n d a c io n e in u n d a c io n In u n d a cD is c r e ta
C a t e g ó r ic a
R e p r e s e n ta la f r e c u e n c ia
d e la I n u n d a c ió n .
E x p r e s a d o e n A ñ o s
I n te n s id a d In te n s
R e p r e s e n ta e l n iv e l d e la
in u n d a c ió n : A lta , M e d ia ,
B a ja . A d im e n s io n a l
L o n g i tu d d e D e f e n s a R ib e r e ñ a L o n g
C o n t in u a R e p r e s e n ta la lo n g itu d
d e te r r e n o q u e r e q u ie r e
d e f e n s a r ib e re ñ a .
E x p r e s a d o e n m e t r o s
Fuente: Elaboración Propia
En el cuadro siguiente, se señalan las variables socioeconómicas consideradas:
74
Cuadro N°NI-4: Variables Socioeconómicas
DESCRIPCION DE LA VARIABLE NOMBRE TIPO DE VARIABLE DEFINICION / UNIDAD DE MEDIDA
A r e a P r o m e d io d e V iv ie n d a a re a v iv
In d e p e n d ie n te
C o n t in u a
E x p r e s a d o e n m e t r o s
c u a d r a d o s
N o . d e H a b . X V iv ie n d a h a b p o r v iv D is c r e ta E x p r e s a d o e n u n id a d e s
N o . d e V iv ie n d a s e n R ie s g o v iv r ie s g o D is c r e ta E x p r e s a d o e n u n id a d e s
P o b la c ió n d e l D is t r i t o d e S a t ip o p o b _ d s
C o n t in u a
E x p r e s a d o e n n ú m e r o
d e h a b ita n te s
T a s a d e C r e c im ie n t o P o b la c io n a l D is t r i to S a t ip o t c r e c d s E x p r e s a d o e n p o r c e n ta je
T a s a d e C r e c im ie n t o P o b la c io n a l p o r E d a d e s
S im p le s t c r e c e s E x p r e s a d o e n p o r c e n ta je
P a r t i c ip a c ió n d e C a d a G r u p o E tá r e o r e s p e c t o a l
T o ta l 5 - 1 6 a ñ o s p a r t c g e E x p r e s a d o e n p o r c e n ta je
Fuente: Elaboración Propia
Dado que el proyecto en estudio está vinculado al ámbito educativo, se han considerado las
siguientes variables:
Cuadro N°NI-5: Variables Educativas
DESCRIPCION DE LA VARIABLE NOMBRE TIPO DE VARIABLE DEFINICION / UNIDAD DE MEDIDA
C u o ta A P A F A S in P r o y e c to c u o t a _ s p E x p r e s a d o e n S o le s
C u o ta A P A F A c o n P r o y e c to c u o t a _ c p E x p r e s a d o e n S o le s
% d e A lu m n o s q u e p a g a n A P A F A p o r c _ p a g o E x p r e s a d o e n p o r c e n ta je
C u o ta M a te r ia le s E d u c a t iv o s c u o ta m a t E x p r e s a d o e n S o le s
P o r c e n ta je d e n iñ o s n o a te n d id o s e n c a d a g r a d o p o r c _ n n a c g
T a s a d e I n a s is te n c ia a la E d u c a ió n ta s ie
T a s a d e A p r o b a d o s s in p r o y e c to ta s a s p
T a s a d e D e s a p r o b a d o s s in p r o y e c to t a s _ d s p In d e p e n d ie n te C o n t in u a
T a s a d e D e s e r c ió n s in p r o y e c to t a s _ d e s p
T a s a d e A s is t . A la E d u c a c ió n P r im a r ia ta s a e p E x p r e s a d o e n p o r c e n ta je
T a s a d e A s is t . A la E d u c a c ió n S e c u n d a r ia ta s _ a e s
P ro p . D e N iñ o s p o r e d a d e s q u e a s is te a c /G r a d o p r o p _ n e a c g
T a s a d e A p r o b a d o s c o n p r o y e c to ta s _ a c p
T a s a d e D e s a p r o b a d o s c o n p r o y e c to t a s _ d c p
T a s a d e D e s e r c ió n c o n p r o y e c to ta s d e c p
Fuente: Elaboración Propia
75
Cuadro N°NI-6: Variables Económicas asociadas a la Inversión Pública
En los siguientes cuadros, se presentan las variables asociadas a la Inversión Pública45,
Costos del proyecto y los costos evitados:
DESCRIPCION DE LA VARIABLE NOMBRE TIPO DE VARIABLE DEFINICION / UNIDAD DE MEDIDA
E la b o r a c ió n d e l E x p e d ie n t e T é c n ic o e x p te c
M a te r ia le s N a c io n a le s e n In f r a e s t r u c tu r a E d u c in f e d u c m n
E q u ip o s y h e r r a m ie n ta s N a c io n a l e n
In f r a e s t r u c tu r a E d u c . in f e d u c _ e q n
M a n o d e O b r a C a l i f ic a d a e n I n f r a e s t r u c tu r a E d u c in f e d u c m o c
M a n o d e O b r a N o C a l i f ic a d a e n In f r a e s t r u c tu r a
E d u c in fe d u c m o n c
M a n o d e O b r a C a l i f ic a d a e n D e f e n s a R ib e r e ñ a m o c _ d r ib
M a n o d e O b r a N o c a l i f ic a d a e n D e f e n s a R ib e r e ñ a m o n c d r ib
M a te r ia l N a c io n a l e n D e f e n s a R ib e r e ñ a m n d r ib
M a te r ia l I m p o r ta d o e n D e f e n s a R ib e r e ñ a m i_ d r ib
E q u ip o N a c io n a l e n D e f e n s a R ib e r e ñ a e q n _ d r ib
E q u ip o Im p o r ta d o e n D e f e n s a R ib e r e ñ a e q i_ d r ib
M a te r ia l N a c io n a l e n E q u ip a m ie n to e q u ip _ n
E q u ip o Im p o r ta d o e n E q u ip a m ie n to e q u ip _ iI n d e p e n d ie n te C o n t in u a E x p r e s a d o e n S o le s
M a te r ia l N a c io n a l e n M a te r ia l E d u c a t iv o m a t e d u c _ m n
M a te r ia l I m p o r ta d o e n M a te r ia l E d u c a t iv o m a te d u c _ m i
E q u ip o Im p o r ta d o e n M a te r ia l E d u c a t iv o m a t e d u c _ e i
M a te r ia l N a c io n a l e n C a p a c i t a c io n a D o c e n t e s p c a p _ d o c _ m n
M a te r ia l I m p o r ta d o e n C a p a c i t a c io n a D o c e n t e s
M a n o d e O b r a C a l i f ic a d a e n C a p a c i t a c io n a
p c a p _ d o c _ m i
D o c e n t e s p c a p _ d o c _ m o c
M a te r ia l N a c io n a l e n P r e v e n c io n d e D e s a s t r e s
M a n o d e O b r a C a l i f ic a d a e n P r e v e n c io n d e
p c a p d e s _ m n
D e s a s t r e s p c a p d e s _ m o c
M a te r ia l N a c io n a l e n S e n s ib i l iz a c io n p s e n s _ m n
M a n o d e O b r a C a l i f ic a d a e n S e n s ib i l iz a c io n p s e n s _ m o c
M a te r ia l N a c io n a l e n A s is t e n c ia T e c n ic a p a s is t_ m n
M a n o d e O b r a C a l i f ic a d a e n A s is t e n c ia T e c n ic a p a s is t m o c
Fuente: Elaboración Propia
45 Hay que señalar que las diferentes variables asociadas a la inversión pública se han englobado en la variable invjn ic.
76
A continuación se detallan las variables económicas asociadas a los costos sin proyecto:
Cuadro N°NI-7: Variables Económicas asociadas a los Costos sin Proyecto
DESCRIPCION DE LA VARIABLE NOMBRE TIPO DE VARIABLEDEFINICION / UNIDAD
DE MEDIDA
P r o fe s o r e s - p r im a r io ( c o n P y ) c o p c p p fp r im
P r o fe s o r e s - s e c u n d a r io ( c o n P y ) c o p _ c p _ p f s e c
D ir e c c ió n ( c o n P y ) c o p c p d ir
S u b D i r e c c ió n ( c o n P y ) c o p c p s u b d i r
S e c r e ta r ia ( c o n P y ) c o p _ c p _ s e c
A u x i l ia r ( c o n P y ) c o p _ c p _ a u x
B ib l io te c a r ia ( c o n P y ) c o p c p b ib
P e r s o n a l d e S e r v ic io ( c o n P y ) c o p c p p s e r v
B o n i f ic a c io n e s ( c o n P y ) c o p _ c p _ b o n
S e r v ic io d e a g u a y e n e r g ia ( c o n P y ) c o p _ c p _ a g u a e n
M a te r ia le s d e e s c r i t o r io ( c o n P y ) c o p c p m e s c r i t
C a p a c i t a c ió n a D o c e n t e s (M a te r ia le s ) ( c o n P y ) c o p c p c a p m a t
C a p a c i t a c ió n a D o c e n t e s ( P o n e n te s ) ( c o n P y ) c o p _ c p _ c a p m o n In d e p e n d ie n te C o n t in u a E x p r e s a d o e n S o le s
T e x to s E s c o la r e s ( c o n P y ) c o p _ c p _ t e x t
P a r t i c ip a c io n e n f e r ia s y c o n c u r s o s ( c o n P y ) c o p c p f e r ia
L im p ie z a G e n e r a l ( c o n P y ) c m a n t c p lim p
R e p o s ic io n d e V id r io s ( c o n P y ) c m a n t c p rv id
R e p o s ic io n d e F lu o r e s c e n te s ( c o n P y ) c m a n t c p r f lo
R e p o s ic ió n d e m o b i l ia r io ( c o n P y ) c m a n t_ c p _ r m o b
P in tu ra d e p iz a r ra ( c o n P y ) c m a n t c p p in t
P in tu ra d e m u r o s e x te r io r e s ( c o n P y ) c m a n t_ c p _ m u r
P in tu ra d e c a r p in te r ia d e m a d e r a ( c o n P y ) c m a n t_ c p _ c a r p
R e p in ta d o d e in f r a e s t r u c tu r a ( c o n P y ) c m a n t c p r e p in f
R e p a r a c ió n d e t e c h o s d e a u la s ( c o n P y ) c m a n t c p r e p te c
M a n t. D e S S .H H . ( c o n P y ) c m a n t c p s s h h
Fuente: Elaboración Propia
Seguidamente se detallan las variables económicas asociadas a los costos con proyecto:
77
Cuadro N°NI-8: Variables Económicas asociadas a los Costos con Proyecto
DESCRIPCION DE LA VARIABLE NOMBRE TIPO DE VARIABLE DEFINICION / UNIDAD DE MEDIDA
P r o fe s o r e s - p r im a r io ( c o n P y ) c o p c p p fp r im
P r o fe s o r e s - s e c u n d a r io ( c o n P y ) c o p _ c p _ p f s e c
D ir e c c ió n ( c o n P y ) c o p c p d ir
S u b D i r e c c ió n ( c o n P y ) c o p c p s u b d i r
S e c r e ta r ia ( c o n P y ) c o p _ c p _ s e c
A u x i l ia r ( c o n P y ) c o p _ c p _ a u x
B ib l io te c a r ia ( c o n P y ) c o p c p b ib
P e r s o n a l d e S e r v ic io ( c o n P y ) c o p c p p s e r v
B o n i f ic a c io n e s ( c o n P y ) c o p _ c p _ b o n
S e r v ic io d e a g u a y e n e r g ia ( c o n P y ) c o p _ c p _ a g u a e n
M a te r ia le s d e e s c r i t o r io ( c o n P y ) c o p c p m e s c r i t
C a p a c i t a c ió n a D o c e n t e s (M a te r ia le s ) ( c o n P y ) c o p c p c a p m a t
C a p a c i t a c ió n a D o c e n t e s ( P o n e n te s ) ( c o n P y ) c o p _ c p _ c a p m o n In d e p e n d ie n te C o n t in u a E x p r e s a d o e n S o le s
T e x to s E s c o la r e s ( c o n P y ) c o p _ c p _ t e x t
P a r t i c ip a c io n e n f e r ia s y c o n c u r s o s ( c o n P y ) c o p c p f e r ia
L im p ie z a G e n e r a l ( c o n P y ) c m a n t c p lim p
R e p o s ic io n d e V id r io s ( c o n P y ) c m a n t c p rv id
R e p o s ic io n d e F lu o r e s c e n te s ( c o n P y ) c m a n t c p r f lo
R e p o s ic ió n d e m o b i l ia r io ( c o n P y ) c m a n t_ c p _ r m o b
P in tu ra d e p iz a r ra ( c o n P y ) c m a n t c p p in t
P in tu ra d e m u r o s e x te r io r e s ( c o n P y ) c m a n t_ c p _ m u r
P in tu ra d e c a r p in te r ia d e m a d e r a ( c o n P y ) c m a n t_ c p _ c a r p
R e p in ta d o d e in f r a e s t r u c tu r a ( c o n P y ) c m a n t c p r e p in f
R e p a r a c ió n d e t e c h o s d e a u la s ( c o n P y ) c m a n t c p r e p te c
M a n t. D e S S .H H . ( c o n P y ) c m a n t c p s s h h
Fuente: Elaboración Propia
En el cuadro siguiente se detallan las variables de infraestructura asociadas a la Defensa
Ribereña sin proyecto:
78
Cuadro N°NI-9: Variables de Infraestructura asociadas a la Defensa Ribereña sin
Proyecto (Mantenimiento Anual)
DESCRIPCION DE LA VARIABLE NOMBRE TIPO DE VARIABLEDEFINICION / UNIDAD
DE MEDIDA
V e c e s a l m e s M a n o d e o b r a n o c a l i f ic a d a p a ra
M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a s /p c m a n ta _ d e f _ s p _ v m o n c
V e c e s a l m e s M a te r ia le s ( C e m e n to , a r e n a g r u e s a )
p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a s /p c m a n ta _ d e f _ s p _ v m a t
v e c e s a l m e s E q u ip o P e s a d o p a r a M a n t. A n u a l e n
D e f . R ib e r e ñ a s /p c m a n ta _ d e f _ s p _ v e q
V e c e s a l m e s H e r r a m ie n ta s (L a m p a , P ic o ,
B a r r e ta s , e tc . ) p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a
s /p c m a n ta d e f s p v h e r r
M e s e s a l a ñ o M a n o d e o b r a n o c a l i f ic a d a p a r a
M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a s /p c m a n ta _ d e f _ s p _ m m o n c
M e s e s a l a ñ o M a te r ia le s ( C e m e n to , a r e n a g r u e s a )
p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a s /p c m a n ta _ d e f _ s p _ m m a t
M e s e s a l a ñ o E q u ip o P e s a d o p a r a M a n t. A n u a l e n
D e f . R ib e r e ñ a s /p c m a n ta _ d e f _ s p _ m e q
M e s e s a l a ñ o H e r r a m ie n ta s ( L a m p a , P ic o ,
B a r r e ta s , e tc . ) p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a
s /p c m a n ta d e f s p m h e r rIn d e p e n d ie n te C o n t in u a E x p r e s a d o e n S o le s
C a n t id a d M a n o d e o b r a n o c a l i f ic a d a p a r a M a n t.
A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a s /p c m a n ta _ d e f _ s p _ c m o n c
C a n t id a d M a te r ia le s ( C e m e n to , a r e n a g r u e s a ) p a ra
M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a s /p c m a n ta _ d e f _ s p _ c m a t
C a n t id a d E q u ip o P e s a d o p a r a M a n t. A n u a l e n D e f .
R ib e r e ñ a s /p c m a n ta _ d e f _ s p _ c e q
C a n t id a d H e r r a m ie n ta s ( L a m p a , P ic o , B a r r e ta s ,
e tc . ) p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a s /p c m a n ta _ d e f _ s p _ c h e r r
C o s t o U n ita r io M a n o d e o b r a n o c a l i f ic a d a p a ra
M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a s /p c m a n ta _ d e f _ s p _ c u m o n c
C o s t o U n ita r io M a te r ia le s ( C e m e n to , a r e n a g r u e s a )
p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a s /p c m a n ta _ d e f _ s p _ c u m a t
C o s t o U n ita r io E q u ip o P e s a d o p a r a M a n t. A n u a l e n
D e f . R ib e r e ñ a s /p c m a n ta _ d e f _ s p _ c u e q
C o s t o U n ita r io H e r r a m ie n ta s ( L a m p a , P ic o ,
B a r r e ta s , e tc . ) p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a
s /p c m a n ta d e f s p c u h e r r
Fuente: Elaboración Propia
79
A continuación se muestran las variables de infraestructura asociadas a la Defensa
Ribereña con proyecto:
Cuadro N°MI-10: Variables de Infraestructura asociadas a la Defensa Ribereña con
Proyecto (Mantenimiento Anual)
DESCRIPCION DE LA VARIABLE NOMBRE TIPO DE VARIABLEDEFINICION / UNIDAD
DE MEDIDAV e c e s a l m e s M a n o d e o b r a c a l i f ic a d a p a r a M a n t.
A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta d e f c p v m o c
V e c e s a l m e s M a n o d e o b r a n o c a l i f ic a d a p a ra
M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta d e f c p v m o n c
V e c e s a l m e s M a te r ia le s ( C e m e n to , a r e n a g r u e s a )
p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta d e f c p v m a t
V e c e s a l m e s M a te r ia le s (M a lla s E le c t r o s o ld a d a s )
p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta d e f c p v m a l l
V e c e s a l m e s H e r r a m ie n ta s (L a m p a , P ic o ,
B a r r e ta s , e tc . ) p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a
c /p c m a n ta d e f c p v h e r r
M e s e s a l A ñ o M a n o d e o b r a c a l i f ic a d a p a r a M a n t.
A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta _ d e f _ c p _ m m o c
M e s e s a l A ñ o M a n o d e o b r a n o c a l i f ic a d a p a ra
M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta _ d e f _ c p _ m m o n c
M e s e s a l A ñ o M a te r ia le s ( C e m e n to , a r e n a g r u e s a )
p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta _ d e f _ c p _ m m a t
M e s e s a l A ñ o M a te r ia le s (M a lla s E le c t r o s o ld a d a s )
p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta d e f c p m m a ll
M e s e s a l A ñ o H e r r a m ie n ta s ( L a m p a , P ic o ,
B a r r e ta s , e tc . ) p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a
c /p c m a n ta _ d e f _ c p _ m h e r rIn d e p e n d ie n te C o n t in u a E x p r e s a d o e n S o le s
C a n t id a d M a n o d e o b r a c a l i f ic a d a p a r a M a n t. A n u a l
e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta _ d e f _ c p _ c m o c
C a n t id a d M a n o d e o b r a n o c a l i f ic a d a p a r a M a n t.
A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta _ d e f _ c p _ c m o n c
C a n t id a d M a te r ia le s ( C e m e n to , a r e n a g r u e s a ) p a ra
M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta _ d e f _ c p _ c m a t
C a n t id a d M a te r ia le s (M a lla s E le c t r o s o ld a d a s ) p a r a
M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta d e f c p c m a ll
C a n t id a d H e r r a m ie n ta s ( L a m p a , P ic o , B a r re ta s ,
e tc . ) p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta _ d e f _ c p _ c h e r r
C o s t o U n ita r io M a n o d e o b r a c a l i f ic a d a p a r a M a n t.
A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta _ d e f _ c p _ c u m o c
C o s t o U n ita r io d e o b r a n o c a l i f ic a d a p a r a M a n t.
A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta _ d e f _ c p _ c u m o n c
C o s t o U n ita r io M a te r ia le s ( C e m e n to , a r e n a g r u e s a )
p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta _ d e f _ c p _ c u m a t
C o s t o U n ita r io M a te r ia le s (M a lla s E le c t r o s o ld a d a s )
p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n ta d e f c p c u m a ll
C o s t o U n ita r io H e r r a m ie n ta s ( L a m p a , P ic o ,
B a r r e ta s , e tc . ) p a r a M a n t. A n u a l e n D e f . R ib e r e ñ a
c /p c m a n ta d e f c p c u h e r r
Fuente: Elaboración PropiaA continuación se muestran las variables de infraestructura asociadas a la Defensa
Ribereña con proyecto en lo que se refiere a Mantenimiento Periódico:
80
Cuadro N°MI-11: Variables de Infraestructura asociadas a la Defensa Ribereña con
Proyecto (Mantenimiento Periódico)
DESCRIPCION DE LA VARIABLE NOMBRE TIPO DE VARIABLE DEFINICION / UNIDAD DE MEDIDA
V e c e s a l m e s M a n o d e o b r a c a l i f ic a d a p a r a M a n t.
P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp d e f c p v m o c
V e c e s a l m e s M a n o d e o b r a n o c a l i f ic a d a p a ra
M a n t. P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp d e f c p v m o n c
V e c e s a l m e s M a te r ia le s ( C e m e n to , a r e n a g r u e s a )
p a r a M a n t. P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp d e f c p v m a t
V e c e s a l m e s M a te r ia le s (M a lla s E le c t r o s o ld a d a s )
p a r a M a n t. P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp d e f c p v m a ll
V e c e s a l m e s H e r r a m ie n ta s (L a m p a , P ic o ,
B a r r e ta s , e tc . ) p a r a M a n t. P e r io d ic o e n D e f .
R ib e r e ñ a c /p c m a n tp d e f c p v h e r r
M e s e s a l A ñ o M a n o d e o b r a c a l i f ic a d a p a r a M a n t.
P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp _ d e f _ c p _ m m o c
M e s e s a l A ñ o M a n o d e o b r a n o c a l i f ic a d a p a ra
M a n t. P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp _ d e f _ c p _ m m o n c
M e s e s a l A ñ o M a te r ia le s ( C e m e n to , a r e n a g r u e s a )
p a r a M a n t. P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp _ d e f _ c p _ m m a t
M e s e s a l A ñ o M a te r ia le s (M a lla s E le c t r o s o ld a d a s )
p a r a M a n t. P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp d e f c p m m a ll
M e s e s a l A ñ o H e r r a m ie n ta s ( L a m p a , P ic o ,
B a r r e ta s , e tc . ) p a r a M a n t. P e r io d ic o e n D e f .
R ib e r e ñ a c /p c m a n tp _ d e f _ c p _ m h e r r
In d e p e n d ie n te C o n t in u a E x p r e s a d o e n S o le s
C a n t id a d M a n o d e o b r a c a l i f ic a d a p a r a M a n t.
P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp _ d e f _ c p _ c m o c
C a n t id a d M a n o d e o b r a n o c a l i f ic a d a p a r a M a n t.
P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp _ d e f _ c p _ c m o n c
C a n t id a d M a te r ia le s ( C e m e n to , a r e n a g r u e s a ) p a ra
M a n t. P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp _ d e f _ c p _ c m a t
C a n t id a d M a te r ia le s (M a lla s E le c t r o s o ld a d a s ) p a r a
M a n t. P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp d e f c p c m a l l
C a n t id a d H e r r a m ie n ta s ( L a m p a , P ic o , B a r re ta s ,
e tc . ) p a r a M a n t. P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp _ d e f _ c p _ c h e r r
C o s t o U n ita r io M a n o d e o b r a c a l i f ic a d a p a r a M a n t.
P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp _ d e f _ c p _ c u m o c
C o s t o U n ita r io d e o b r a n o c a l i f ic a d a p a r a M a n t.
P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp _ d e f _ c p _ c u m o n c
C o s t o U n ita r io M a te r ia le s ( C e m e n to , a r e n a g r u e s a )
p a r a M a n t. P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp d e f c p c u m a t
C o s t o U n ita r io M a te r ia le s (M a lla s E le c t r o s o ld a d a s )
p a r a M a n t. P e r io d ic o e n D e f . R ib e r e ñ a c /p c m a n tp d e f c p c u m a ll
C o s t o U n ita r io H e r r a m ie n ta s ( L a m p a , P ic o ,
B a r r e ta s , e tc . ) p a r a M a n t. P e r io d ic o e n D e f .
R ib e re ñ a c /p c m a n tp d e f c p c u h e r r
Fuente: Elaboración Propia
Seguidamente se muestran las variables económicas asociadas a los costos evitados :
81
Cuadro N°MI-12: Variables Económicas asociadas a los Costos Evitados
DESCRIPCION DE LA VARIABLE NOMBRE TIPO DE VARIABLEDEFINICION / UNIDAD
DE MEDIDAC o s t o s E v i t a d o s p o r D a ñ o s a V iv ie n d a y C o m e r c io
( I n f r a e s t ) c e v i t d a n o s v iv in f
C o s t o s E v i t a d o s p o r D a ñ o s a V iv ie n d a y C o m e r c io
( E q u ip a m . ) c e v i t d a n o s v iv e q u ip
C o s t o s E v i t a d o s p o r C u r a c io n c e v i t c u r a c
C o s t o s E v i t a d o s p o r H o s p i ta l iz a c io n c e v i t h o s p i tI n d e p e n d ie n te C o n t in u a E x p r e s a d o e n S o le s
C o s t o s E v i t a d o s p o r E v a c u a c io n F r e n te a
D e s a s t r e c e v i t e v a c
C o s t o s E v i t a d o s p o r D a ñ o s a O t ra s
I n f r a e s t r u c tu r a s c e v i t d a n o s o t r o s
C o s t o s E v i t a d o s p o r D a ñ o s a U n id a d e s d e
T r a n s p o r t e e n P a r q u e o c e v i t d a n o s u n id s
Fuente: Elaboración Propia
A continuación la variable para medir los resultados de la evaluación del proyecto es el VAN
Social y que en el ámbito del Análisis de Decisiones se denomina “medida de valor”:
Cuadro N°MI-13: Variables Económicas asociadas a los resultados del Proyecto
DESCRIPCION DE LA VARIABLE NOMBRE TIPO DE VARIABLEDEFINICION / UNIDAD
DE MEDIDA
V a lo r A c tu a l N e to S o c ia l V A N S D e p e n d ie n t e C o n t in u a E x p r e s a d o e n S o le s
Fuente: Elaboración Propia
Hay que señalar que estas variables están integradas en un mapa de conocimiento y los
cálculos en un modelo matemático financiero y que serán detallados en el siguiente capítulo.
3.3 POBLACION Y MUESTRA
El presente estudio seguirá la estrategia de
la cual se ha revelado como una de las
fenómenos económicos y sociales.
investigación conocida como ‘método del caso’,
técnicas más fructíferas en el estudio de los
82
Al respecto Yin46 del Massachusetts Institute of Technology - M.I.T. (1994, p. xiii), señaló
que se sigue usando extensamente, incluso en disciplinas tradicionales como sicología,
sociología, ciencias políticas, antropología, historia y economía. Además, el método del
caso, se ha aplicado a la toma de decisiones, programas, procesos de implementación y en
el cambio organizacional (Yin 1994: p. 22).
Este enfoque responde a los inconvenientes asociados a la aplicación de los métodos
estadísticos, que tienden a la generalización probabilística o inferencia de la teoría sobre el
conjunto de la población a partir del estudio de los resultados finales, tomados éstos de una
muestra considerada como representativa.
Por el contrario, cuando se examina un caso específico, se recorre el camino que sigue la
causa hasta llegar al efecto, sin que el caso se desligue de su entorno. Este es el método
adecuado para responder el “por qué” y el “cómo” se producen determinados fenómenos.
Así, Yin (1994, p. 13) señaló que el caso “investiga un fenómeno contemporáneo dentro de
su contexto real”47. Es decir, se busca deliberadamente incluir las condiciones contextuales
junto con el fenómeno estudiado. Por el contrario, en un experimento, se busca separar el
fenómeno de su contexto (controlado por un entorno de laboratorio), para concentrarse en
unas pocas variables. Ciertamente, esto no es posible en el estudio de los fenómenos
económicos y sociales.
Por lo tanto, con el método del caso, se profundiza en el conocimiento de un determinado
fenómeno específico, estableciendo la relación entre la teoría y la evidencia. El método de
generalización utilizado se denomina “generalización analítica”, muy diferente a la
generalización estadística. (Yin 1994: p. 31) 46 47
46 Más detalles en: YIN, Robert. Case Study Research: Design and Methods. California: Sage Publications Inc.199447 “a case study is an empirical inquiry that investigates a contemporany phenomenon within its real-life context”
83
En la presente investigación, se examinó la toma de decisiones frente a una situación de
riesgo de desastre (utilizando el método del caso), mostrando el proceso de elaboración y
desarrollo de estrategias que generen valor a futuro, sin excluir el entorno dinámico e
incierto en el que se desenvuelve el decisor.
• POBLACIÓN
Satipo se encuentra ubicada a 11°30°40° latitud sur y 12°22°22° Oeste, a 320 m.s.n.m. Tiene
una superficie de 19,432 km2 y es la capital de la provincia de Satipo del departamento de
Junín - Perú.
La población de hogares está constituida por los asentamientos humanos directamente
afectados por la exposición a inundación provocada por el desbordamiento del río Satipo. El
número de viviendas involucradas es de 343 viviendas y se detallan en el siguiente cuadro:
Cuadro N° MM4: Población de la Ciudad de Satipo - 2009
ASENTAMIENTOS HUMANOS EXPUESTOS A SITUACIÓN DE
RIESGO
TOTAL
VIVIENDAS PARTICULARES POBLACIÓN EN VIVIENDAS PARTICULARES
A.H. Miguel Grau 20 100
A.H. 8 de Octubre 111 555
A.H.Venecia 63 315
A.H. La Florida 78 390
A.H. Daniel Alcides Carrión 9 45
A.H. Villa Mercedes 45 225
A.H. Playa Verde 17 85
TOTAL 343 1715
Fuente: Catastro de la Municipalidad Provincial de Satipo 2009
84
3.4 INSTRUMENTOS DE RECOLECCION DE DATOS
En la presente Tesis se ha levantado información tanto primaria como secundaria,
tal como se menciona a continuación:
Información Primaria: Para la recopilación de información se ha utilizado los
siguientes instrumentos: Encuesta realizada en la Zona urbana de Satipo;
Entrevistas a especialistas: Defensa Civil, Gerencia de Desarrollo Urbano;
Directivos de la UGEL y autoridades de la institución educativa. Además se
consultó a especialistas temáticos así como se realizaron visitas de Campo e
inspección de la zona de intervención.
Información Secundaria
Se realizó mediante el registro de observación documental, revisándose informes
oficiales tales como: Estudio a nivel de Prefactibilidad “Ampliación y Mejoramiento
de la Defensa Ribereña en 4 km margen izquierda del rio Satipo, en la provincia de
Satipo - 2009. Gobierno Regional de Junín; Estudio a nivel de prefactibilidad
“Construcción de Infraestructura Educativa de la Institución Educativa Divino Niño
Jesús, Satipo” - 2008; Estadísticas Hidrográficas del Senamhi; Plan de Desarrollo
Urbano 2004-2014 de la Provincia de Satipo; entre otros.
3.5 PROCESAMIENTO Y ANALISIS
En la presente Tesis se ha considerado pertinente utilizar la Metodología del Análisis de
Decisiones para ampliar el nivel de profundidad del Análisis de Riesgo de Desastres en los
Proyectos de Inversión Pública, por cuanto se incluyen una serie de herramientas que
permiten identificar y cuantificar tanto los peligros y vulnerabilidades que configuran el riesgo
85
de desastres y que puede afectar la intervención pública. En tal sentido, se refuerzan las
etapas de desarrollo del proyecto según el siguiente esquema:
Gráfico III-I: Ciclo Del Análisis De Decisiones
Tabla de Estrategias ModeloDeterminístico
Arbol de Probabilidades
Entendimientos del Análisis
Conclusiones
Diagrama de Influencias
Entrevistas y consultas a expertos
SensibilidadDeterminística
Perfiles de Riesgo
CalidadDecisional
Fuente: Salinas (1992)
Las citadas herramientas se incorporan a las etapas de identificación, formulación y
evaluación del proyecto, conforme al siguiente cuadro.
86
Cuadro N°NM5: Uso de las Herramientas del Análisis de Decisiones en cada etapa del
proyecto
RIESGO EN LAS ETAPAS DEL PROYECTO
ANALISIS DE DECISIONES
HERRAMIENTAS FASES
IDENTIFICACION
Visión de estudio
Estructuración
* Que vam os hacer* Por que lo vam os a hacer.
* Que significa lograr el éxito
FORMULACION
Listado de cuestionesSelección de variab les del sistema
Jerarquía decisionalTabla de generacion de estrategias
Tabla de estrategias A lternativas
Diagrama de influenciasMedida de va lo r
Preferencias respecto al Tiempo
Preferencias respecto al RiesgoRangos de Variacion de Variables de Incertidumbre
EVALUACION
Modelo estructural Analisis Determ inisticoAnális is de Sensibilidad Determ inístico
Arbol de Decisiones Esquematico
Analisis ProbabilísticoModelo Probabilistico
Analisis de Sensibilidad EstocasticoValor de la Informacion Perfecta
Interpretacion de ResultadosValor del Control
Fuente: Elaboración Propia
Nótese el uso de diferentes herramientas durante la realización del estudio del proyecto,
logrando una mayor consistencia y asegurándonos de estar brindando una solución al
problema real. A continuación una breve reseña de la Metodología del Análisis de
Decisiones:
87
ESTRUCTURACION
La Visión del estudio guarda coincidencia con el objetivo general en cuanto al
planteamiento de diversas alternativas y la identificación de aquella que es determinante en
la generación del beneficio social, dada una situación de riesgo de desastre.
En la Estructuración, se desarrollará el marco para el análisis, utilizándose las herramientas
Jerarquía Decisional y Tabla de Estrategias, para delimitar los alcances del estudio como las
estrategias alternativas respectivamente. Con apoyo de los expertos, se construirán los
mapas de conocimiento o riesgo así como los rangos de las variables inciertas, definiendo
los valores de las variables de incertidumbre para el primero y décimo decil.
MAPA DE CONOCIMIENTO: DIAGRAMA DE INFLUENCIAS
El Diagrama de Influencias “es una representación gráfica de la dependencia entre
variables aleatorias y de decisión”48 y representa el grado de conocimiento que tienen los
expertos acerca del problema de decisión, proporcionando una mayor claridad
comunicacional entre el decisor, los expertos y el analista, logrando una representación más
fácilmente comprensible y matemáticamente consistente.
Una vez elaborado, permite visualizar rápidamente las dependencias probabilísticas entre
las variables de incertidumbre y decisión, especificando el estado de información al
momento de realizar el análisis. Adicionalmente, el diagrama de influencias49, ha servido de
base para la construcción del modelo estructural en hoja de cálculo, para representar
48 Salinas (1992), Ob. cit., p. 137.49 El Diagrama de Influencias (D.I.), es una herramienta del Análisis de Decisiones que sirve para analizar un problema de decisión de la misma manera que los árboles de decisiones, con la ventaja de que el primero, es más fácilmente entendible. Muestra explícitamente las dependencias entre todas las variables de decisión e incertidumbre relevantes del problema y las flechas que van de una a otra, indican la dirección de la influencia. La elaboración del D.I, sigue ciertas reglas como: no se pueden dibujar trayectorias circulares, se deben identificar sólo las influencias importantes, no se grafican constantes entre otras. Más detalles en Salinas (1992).
88
cuantitativamente las relaciones existentes entre las variables de decisión e incertidumbre
de la decisión a tomar.
ANALISIS DETERMINISTICO
En esta sección, se ha procedido a identificar las variables cruciales en la generación de
incertidumbre, para cada una de las estrategias alternativas. Para ello, se utilizó el software
Sensitivity®50, para identificar las variables que impactan en mayor medida en el VANS del
proyecto.
Para la realización del análisis de sensibilidad determinístico se fijaron cada una de las
variables de incertidumbre en su valor base, para luego hacer que tomen diversos valores
desde un valor extremo a otro, de acuerdo a los rangos de incertidumbre definidos en la
Estructuración, lo que fue modificando el valor del VANS. Las variables críticas son aquellas
que explican en mayor porcentaje la variabilidad total registrada en el VANS del proyecto,
visualizado en un diagrama de tornado.
De esta manera se logra un ordenamiento objetivo de las variables de incertidumbre que
afectan a cada una de las estrategias alternativas a partir de la variabilidad que dichas
variables aportan a la incertidumbre total en el VANS.
ANALISIS PROBABILISTICO
Esta fase incorpora la incertidumbre en forma explícita, asignando probabilidades a los
valores de las variables cruciales identificadas en el análisis determinístico. Al introducirse
distribuciones de probabilidad en dichas variables, el resultado también tiene la forma de
una distribución de probabilidades.
50 Se puede usar como alternativa el software Sensit 1.45, más detalles en: www.DecisionToolworks.com
89
Según Salinas (1992) esta asignación de probabilidades sigue un criterio subjetivo y no
frecuentista, porque la interpretación subjetiva y personal de las probabilidades es la piedra
angular de la filosofía del Análisis de Decisiones. Esta interpretación se basa en el estado de
información del que dispone el decisor en un momento dado.
El objetivo de esta fase probabilística, es determinar la mejor decisión estratégica, de
acuerdo con la información relevante, las alternativas disponibles y las preferencias
explícitas del decisor, medidas por el Equivalente Cierto (E.C.). Si el decisor es neutral al
riesgo, entonces el E.C. es igual al valor esperado (i.e. el VAN esperado).
INTERPRETACION DE RESULTADOS
En esta etapa, se revisan los resultados de las dos fases anteriores para determinar el valor
económico de eliminar la incertidumbre en cada una de las variables cruciales del problema.
Aquí se determina los beneficios económicos de recolectar información adicional frente a
sus costos asociados, con el fin de despejar la incertidumbre y mejorar nuestro estado de
conocimiento acerca de una variable crucial involucrada en la decisión.
90
CAPITULO IV. ANÁLISIS DE RESULTADOS
A continuación se presentarán los resultados alcanzados por el uso de las diversas
herramientas del análisis de decisiones, para el estudio del riesgo de desastre que enfrenta
el proyecto, manteniendo una perspectiva global del análisis, señalando las variables de
decisiones e incertidumbre interrelacionados en los diagramas de influencias y discutiendo
las medidas de valor que ha servido en la cuantificación del valor generado por cada
estrategia.
4.1 ESTRUCTURACION
4.1.1 VISION DEL ESTUDIO
La Visión del estudio guarda coincidencia con el objetivo general, es decir, lograr la
efectividad ante los riesgos de inundaciones en los proyectos de inversión pública y que sea
económicamente viable en un contexto de riesgo de desastres naturales, reduciendo la
incertidumbre. Es decir, es dado el planteamiento de diversas alternativas, identificar aquella
que es determinante en la generación del beneficio social, bajo una situación de riesgo de
desastre
4.1.2 LISTADO DE CUESTIONES DEL PROYECTO
El listado de cuestiones del proyecto, ha permitido mantener un entendimiento integral e
insesgado acerca de la diversidad de aspectos asociados a la decisión a tomar. Dicho
listado de cuestiones ha involucrado variables de decisión, que están bajo el control del
91
decisor y variables de incertidumbre, que están determinadas por el entorno y están fuera
del control del decisor. Luego de haber realizado las consultas a los expertos51, se consideró
las siguientes variables en el análisis:
VARIABLES DE DECISION
1. Material Constructivo de la infraestructura educativa.
2. Estructuras de Defensa Ribereña.
3. Equipamiento
4. Material Educativo.
5. Programa de Capacitación a docentes.
6. Programa de Capacitación en prevención de Desastres.
7. Programa de Sensibilización para la reducción de riesgos de desastres.
8. Programa de Asistencia Técnica en Prevención de Desastres.
VARIABLES DE INCERTIDUMBRE52
1. Costos Evitados por Daños a Vivienda y Comercio (Infraestructura).
2. Costos Evitados por Daños a Vivienda y Comercio (Equipamiento).
3. Costos Evitados por Curación.
4. Costos Evitados por Hospitalización.
5. Costos Evitados por Evacuación Frente al Desastre. 51 52
51Véase el Anexo XIV y XV.52Las demás variables involucradas fueron tamizadas luego del análisis con el software Sensitivity®. Nótese que las variables referidas a costos evitados permiten configurar el beneficio del proyecto.
92
6. Costos Evitados por Daños a Otras Infraestructuras.
7. Costos Evitados por Daños a Unidades de Transporte en Parqueo.
4.1.3 ALCANCE DEL ESTUDIO
Para establecer los alcances de la presente Tesis, se procedió a clasificar con la ayuda de la
Jerarquía Decisional aquellas variables de decisión consideradas en el Listado de
Cuestiones y que están bajo el control del decisor. Dicha clasificación se hizo en tres
niveles: Decisiones Estratégicas tomadas (Decisiones de Política), Decisiones Estratégicas
por tomar y Decisiones Operativas, tal como se observa en el Gráfico N° IV-1.
Gráfico N° IV-1: Jerarquía Decisional
DecisionesEstratégicastomadas:
Decisiones Estratégicas por tomar:
DecisionesOperativas
Ley N°27293 -SNIPLey N° 27795- Ley de Ordenamiento y Organización Territorial
D.L. N° 19338 - Ley del Sistema Nacional de Defensa Civil Ley N°26410- Ley de Consejo Nacional del Ambiente
Ley N°29090 - Ley de Habilitaciones Urbanas
Material Constructivo de la Infraestructura educativa Estructuras de Defensa Ribereña Equipamiento Material EducativoPrograma de Capacitación a docentes Programa de Capacitación en prevención de Desastres.
Programa de Sensibilización para la reducción de riesgos de desastres.
Programa de Asistencia Técnica en Prevención de Desastres
Modalidad de contratacion Indicadores de control
Capacitación de Personal
Planeamiento Logístico Sistema de Información
Monitoreo y Supervision
Fuente: Elaboración Propia
Esta jerarquía decisional, ha permitido definir con claridad los alcances de la presente Tesis,
enfocándose en la parte central de dicha jerarquía, es decir en las Decisiones Estratégicas
por tomar, asumiendo como dadas las Decisiones Estratégicas tomadas (Decisiones de
93
Política) y dejando para más adelante las Decisiones Operativas, las que serán asumidas en
la puesta en marcha del proyecto.
Las áreas de decisión definidas para el Proyecto han sido las siguientes: (1) Material
Constructivo de la infraestructura educativa, (2) Estructuras de Defensa Ribereña, (3)
Equipamiento, (4) Material Educativo, (5) Programa de capacitación a docentes, (6)
Programa de Capacitación en prevención de Desastres, (7) Programa de Sensibilización
para la reducción de riesgos de desastres y (8) Programa de Asistencia Técnica en
Prevención de Desastres. Luego, se identificaron para cada una de estas áreas, las diversas
opciones estratégicas disponibles con ayuda de expertos y permitieron definir de manera
adecuada, las estrategias alternativas a ser evaluadas.
4.1.4 DEFINICIÓN DE LAS ESTRATEGIAS ALTERNATIVAS
Luego de realizar consultas a los expertos en diversas especialidades y con ayuda de la
Tabla de Generación de Estrategias53, se plantearon diversas opciones estratégicas para
cada una de las áreas de decisión definidas53 54. Esto permitió establecer las siguientes
estrategias alternativas para el Proyecto y que han sido evaluadas en la presente Tesis.
(Véase el Cuadro N° IV-1)
53 Para más detalles véase el Anexo XIII.54Las alternativas consideradas en el área de decisión “Estructuras de Defensa Ribereña” fueron tomadas el estudio de PreFactibilidad elaborado por el Gobierno Regional de Junín. En el resto de áreas de decisión se tomaron las consideraciones del Estudio de Prefactibilidad presentado en el Taller II referido anteriormente, además del apoyo de los expertos consultados. Más detalles en Anexo XII. Hay que señalar que un aspecto importante que hace la diferencia entre las alternativas es el tipo de tecnología utilizada en la inversión inicial y el flujo de costos de mantenimiento entre otros a ser ampliados a continuación.
94
Cuadro N° IV-1: Tabla de Estrategias Alternativas
Material Constructivo
de lainfraestructura
educativa
Estructuras de Defensa Ribereña
Equipamiento MaterialEducativo
Programa de capacitacion a docentes
Programa de Capacitación
en prevención de Desastres.
Programa de Sensibilización
para la reducción de
riesgos de desastres.
Programa de Asistencia Técnica en Prevención
de Desastres
Infraestructura Educativa con losa aligerada
Gaviones Mobiliariometalico Videos, textos Cursos,
carpetas Charlas, videos Volantes, pancarta, afiches
Pasantias, kit de materiales
Infraestructura Educativa con
cobertura liviana
Muro de concreto
Mobiliario de madera
Cuadernos de trabajo, textos
Talleres,carpetas
Talleres,Materialesinstructivos
Radio, afiches Convenio,cursos
Infraestructura Educativa con
cobertura livianaGaviones Mobiliario de
maderaCuadernos de trabajo, textos
Talleres,carpetas
Talleres,Materialesinstructivos
Radio, afiches, TV
Pasantias, kit de materiales
Fuente: Elaboración Propia
ESTRATEGIA 1:
• Esta estrategia consideró en el diseño la construcción de aulas, ambientes
administrativos, laboratorios, salas de cómputo y otros ambientes con losa aligerada
con la aplicación de criterios técnicos adecuados en el proceso constructivo de
infraestructura educativa, equipamiento adecuado para alumnos y profesores con
mobiliario tipo metálico, adquisición de material educativo consistente en videos y
textos y programa de capacitación de los docentes acorde a las necesidades
específicas de los alumnos mediante cursos y carpetas; referente al tipo de Defensa
Ribereña se consideró la construcción de gaviones, asimismo las Capacitaciones en
prevención de desastres se desarrollaran a través de charlas y videos. El Programa
de sensibilización para la reducción de desastres será mediante volantes, pancartas
y afiches; y por último el programa de asistencia técnica en prevención de desastres
se realizará a través de pasantías y kits de materiales.
95
ESTRATEGIA 2:
• En esta estrategia contempló la construcción de aulas, ambientes administrativos,
laboratorios, sala de cómputo y otros ambientes con cobertura liviana con la
aplicación de criterios técnicos adecuados en el proceso constructivo, Adquisición de
equipamiento adecuado con mobiliario de madera adecuado para alumnos y
profesores, Programa de capacitación los docentes a través de talleres y carpetas;
con respecto al tipo de Defensa Ribereña se considera la construcción de muros de
concreto. En cuanto a las capacitaciones en prevención de desastres se
desarrollaran a través de talleres y materiales instructivos. El Programa de
sensibilización para la reducción de desastres será mediante radios y afiches.
Finalmente el programa de asistencia técnica en prevención de desastres se
realizará a través de convenios y cursos.
ESTRATEGIA 3:
• Construcción de aulas, ambientes administrativos, laboratorios, salas de cómputo y
otros ambientes con cobertura liviana con la aplicación de criterios técnicos
adecuados en proceso constructivo; Adquisición de mobiliario de madera y
equipamiento adecuado para alumnos y profesores. Adquisición de material
educativo consistente en cuadernos de trabajo y textos. Respecto al Programa de
capacitación de los docentes se realizará a través de talleres y carpetas; con
respecto al tipo de Defensa Ribereña se considera las construcciones de gaviones.
Además, las Capacitaciones en prevención de desastres se desarrollarán a través de
talleres y materiales instructivos. El programa de sensibilización para la reducción de
96
riesgos de desastres será a través de radio, afiches y TV, en tanto que el programa
de asistencia técnica en prevención de desastres se realizará a través de pasantías y
kits de materiales.
Hasta este punto, se han señalado cada una de las alternativas estratégicas a ser
consideradas en el Proyecto. El siguiente paso, es vincular cada una de estas decisiones
estratégicas con las variables de incertidumbre a través del Diagrama de Influencias, lo
cual se realizará en la siguiente sección.
4.1.5 DIAGRAMA DE INFLUENCIAS: MAPA DE CONOCIMIENTO
Para el caso del Proyecto, constituyó un desafío recoger la experiencia de los expertos
conocedores del problema que enfrentaba la población afectada, porque implicó conjugar la
apreciación y juicio profesional de diferentes especialidades. Por ello, fue de gran ayuda
haber relacionado las diversas variables de decisión e incertidumbre del Listado de
Cuestiones mediante el diagrama de influencias respectivo.
En el Gráfico N° IV-2, se muestra el Diagrama de Influencias Agregado del Proyecto. Se
observa que la medida de valor relevante es el Valor Actual Neto Social (VANS) y se calcula
a partir del Flujo de Caja Neto Social (FCNS¡), descontados dichos flujos, a la tasa social de
descuento “TSD”. A su vez, nótese que el Flujo de Caja Neto depende de los beneficios
sociales y costos sociales.
97
Gráfico N° IV-2: Diagrama de Influencias Agregado del Proyecto Divino Niño Jesús
Fuente: Elaboración Propia
En los Gráficos N° IV-3 y N° IV-4, se representan los factores de incertidumbre y decisión
que afectan los beneficios del proyecto. Dichos beneficios dependen de los ingresos del
proyecto.
98
Gráfico N° IV-3: Diagrama de Influencias de Factores de Incertidumbre y Decisión que afectan a los beneficios sociales sin
P r o y e c to
Fuente: Elaboración Propia
99
Hay que mencionar que la I.E.I. Divino Niño Jesús, es una institución educativa, los cuales
están determinados por los riesgos que puede afectar y que éstos no pueden ser
controlables por la institución. Además los ingresos del proyecto son afectados por la cuota
de APAFA, la demanda efectiva y la oferta educativa actual. De otro lado, la demanda
efectiva se determina por la proporción de alumnos de primaria y secundaria de la institución
educativa Divino Niño Jesús.
Es importante mencionar que los costos evitados constituyen los beneficios del Proyecto, en
opinión de Dixon (1994, p.31) “Existe una simetría útil entre beneficios y costos: un
beneficio no aprovechado constituye un costo, mientras que un costo evitado es un
beneficio. El analista debería siempre tomar en consideración tanto los beneficios como los
costos laterales de una acción y enfocar la valoración de la manera más viable y efectiva en
costos”.
100
Gráfico N°IV-4: Diagrama de Influencias de Factores de Incertidumbre y Decisión que afectan a los beneficios sociales con
P r o y e c to
Fuente: Elaboración Propia
101
En el Gráfico N° IV-5, se puede observar el diagrama de influencias para los costos sociales
del Proyecto Divino Niño Jesús. Dichos costos sociales dependen de los costos de
inversión, los costos de operación y los costos de mantenimiento. Los costos de inversión
dependen del material constructivo de la I.E., el material de defensa ribereña, material
educativo, programa de capacitación a docentes, programa de capacitación en prevención
de desastres, programa de capacitación en reducción de riesgos de desastres, programa de
asistencia técnica en prevención de desastres. Los costos de operación dependen de los
haberes del personal y los costos de bienes y servicios de la institución educativa y los
costos de mantenimiento dependen de limpieza general, pintura y reposición.
102
P r o y e c to D iv in o N iñ o J e s ú s c o n P r o y e c to
Gráfico N° IV-5: Diagrama de Influencias de Factores de Incertidumbre y Decisión que afectan a los costos sociales del
Fuente: Elaboración Propia
103
4.1.6 MEDIDA DE VALOR
Tal como se ha mostrado en el Diagrama de Influencias Agregado del Proyecto (véase el
Gráfico N° IV-2), se ha consignado que la medida de valor relevante es el Valor Actual Neto
Social (VANS) sobre la base del Flujo de Caja Neto Social.
4.1.7 PREFERENCIAS RESPECTO AL TIEMPO
En vista de que se está haciendo proyecciones económicas, que involucran cantidades en
distintos puntos del tiempo, se ha utilizado el valor actual neto social (VANS) para cuantificar
la generación de valor del Proyecto Divino Niño Jesús. Este único número denominado en el
ámbito del Análisis de Decisiones como Equivalencia Presente, significa que el decisor es
indiferente entre recibir hoy una cantidad de dinero o esperar, siempre que los flujos futuros
se descuenten a una tasa de descuento apropiada. Para el estudio se utilizó una tasa del
11%, que corresponde a la tasa social de descuento y refleja las preferencias del decisor (en
este caso del Estado) respecto al tiempo y servirá para la actualización de los flujos futuros,
con el fin de evaluar el valor generado por cada estrategia alternativa.
4.1.8 PREFERENCIAS RESPECTO AL RIESGO
De otro lado, para el Análisis Probabilístico es necesario modelar las preferencias del
decisor frente al riesgo, porque éste enfrenta la elección entre estrategias alternativas bajo
condiciones de incertidumbre. Esta elección se puede realizar a través del criterio
denominado Equivalencia Cierta. En la presente Tesis, se está considerando que el decisor
es neutral al riesgo, por lo que el criterio de equivalencia cierta es igual al criterio del Valor
Esperado. Por lo tanto, para identificar aquella estrategia que proporciona un mayor valor,
se escogerá aquella que proporcione el mayor VANS esperado.
104
4.2 ANALISIS DETERMINISTICO
En esta sección se identificaron aquellas variables cuya incertidumbre puede destruir valor y
que resultan cruciales para cada estrategia alternativa. Para ello, se elaboró el modelo
estructural en hoja de cálculo, a partir de las relaciones establecidas entre las variables de
decisión e incertidumbre, según el mapa de conocimiento elaborado con ayuda de los
expertos durante la Estructuración.
4.2.1 EL MODELO ESTRUCTURAL.
Este modelo estructural, estableció explícitamente las relaciones cuantitativas entre las
variables de decisión e incertidumbre y se expresaron en una medida de valor adecuada.
Esto ha permitido cuantificar el VANS de cada estrategia en el caso base considerado. Para
efectos de la identificación de las variables críticas, fue necesario definir los rangos de
incertidumbre, así como la utilización del software Sensitivity®. A continuación se presenta
el esquema de trabajo del Análisis Determinístico (véase el Gráfico N° IV-6).
Gráfico N° IV-6: Esquema del Análisis Determinístico
Variables de IncertidumbreFrecuencia de InundacionesCostos Evitados por Daños a Vivienda y Comercio (Infraest) Costos Evitados por Daños a Vivienda y Comercio (Equipam.) Costos Evitados por Curacion Costos Evitados por HospitalizacionCostos Evitados por Evacuacion Frente a Desastre 'Costos Evitados por Daños a Otras InfraestructurasCostos Evitados por Daños a Unidades de Transporte en Parqueo
Modelo en hoja de cálculo
♦
Resultados
VANSocial
Variables de DecisiónMaterial Constructivo de la infraestructura educativa Estructuras de Defensa Ribereña Equipamiento Material EducativoPrograma de capacitacion a docentesPrograma de Capacitación en prevención de Desastres.Programa de Sensibilización para la reducción de riesgos de desastres. Programa de Asistencia Técnica en Prevención de Desastres
Fuente: Elaboración Propia
105
El esquema muestra cómo ingresan las diversas variables de incertidumbre y de decisión
(inputs) en el modelo estructural, las cuales intervienen específicamente en la evaluación de
las estrategias alternativas propuestas. Dicha valoración de resultados se expresará a través
del VANS (output).
Seguidamente se elaboró el modelo estructural en una hoja de cálculo, bajo los siguientes
lineamientos: primero, se definieron las tres estrategias alternativas: Estrategia 1, Estrategia
2 y Estrategia 3, las cuales combinaron diversas decisiones estratégicas vinculadas a las
áreas de decisión: Material Constructivo de la Infraestructura Educativa, Estructuras de
Defensa Ribereña, Equipamiento, Material Educativo, Programa de Capacitación a
Docentes, Programa de Capacitación en Prevención de Desastres, Programa de
Sensibilización para la Reducción de Riesgos de Desastres y Programa de Asistencia
Técnica en Prevención de Desastres.
A continuación, se definieron las constantes o parámetros del modelo y que permanecen
fijos a lo largo del horizonte de evaluación. Estas corresponden a relaciones de equivalencia
físicas, de tiempo, porcentajes establecidos por dispositivos legales, contractuales entre
otros.
Luego, se elaboró la tabla de cálculos, como paso previo a la evaluación de los resultados
del proyecto. Una vez definidos los montos de inversión y costos con y sin proyecto,
asociados a cada área de decisión, se estimó los beneficios sociales vinculados a los
Costos Evitados por Daños a Vivienda y Comercio (Infraestructura) , Costos Evitados por
Daños a Vivienda y Comercio (Equipamiento), Costos Evitados por Curación, Costos
Evitados por Hospitalización, Costos Evitados por Evacuación Frente a Desastre, Costos
Evitados por Daños a Otras Infraestructuras, Costos Evitados por Daños a Unidades de
106
Transporte en Parqueo, a los cuales se sumó los ingresos propios del proyecto por Pago
APAFA y pago por Material Educativo.
El Flujo de Caja del Proyecto se elaboró de acuerdo a los siguientes lineamientos,
mostrándose las cifras de la Alternativa 2:
Cuadro N° IV-2: Flujo de Beneficios Increméntales a Precios Sociales
de la Alternativa 2
FLUJO DE BENEFICIOS INCREMENTALES A PRECIOS SOCIALESIT E M 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0
BENEFICIOS INCREMENTALES DEL PROYECTO A PRECIOS SOCIALES (POR COSTOS EVITADOS)
3,939,592 3,939,592 3,939,592 3,939,592 3,939,592 3,939,592 3,939,592 3,939,592 3,939,592 3,939,592
INGRESOS INCREMENTALES A PRECIOS SOCIALES 40,790 41,635 42,502 43,391 44,304 45,241 46,202 47,189 48,201 49,231
F L U J O T O T A L D E
B E N E F IC IO S
I N C R E M E N T A L E S A P R E C IO S
S O C I A L E S
3 , 9 8 0 ,3 8 2 3 ,9 8 1 ,2 2 7 3 ,9 8 2 ,0 9 3 3 , 9 8 2 ,9 8 3 3 , 9 8 3 ,8 9 6 3 ,9 8 4 ,8 3 2 3 ,9 8 5 ,7 9 4 3 , 9 8 6 ,7 8 0 3 , 9 8 7 ,7 9 3 3 , 9 8 8 ,8 2 3
Fuente: Elaboración Propia
En el Cuadro N° IV-2, se han determinado el Flujo Total de Beneficios Incrementales del
Proyecto a Precios Sociales, a partir de dos componentes. El primero referido a los
Beneficios incrementales provenientes de los costos evitados por daños a Vivienda
(infraestructura y equipamiento), costos evitados de curación, hospitalización y evacuación,
así como los costos evitados a otras infraestructuras (la propia institución educativa y un
mercado de abastos local) cifra que alcanza los S/. 3,939,592. Hay que señalar que esta
cifra refleja también el costo evitado esperado por la ocurrencia de una inundación baja,
media y alta con una probabilidad de ocurrencia de 0.4737, 0.5 y 0.0263 respectivamente.
Nótese además que la cifra de S/. 3,939,592 se repite cada año porque se espera la
ocurrencia de la inundación cada año. El otro componente del Flujo Total de Beneficios
incrementales está dado por los ingresos de la Institución Educativa que provienen del pago
de cuota Apafa y material educativo incremental con y sin proyecto siendo creciente por el
107
número de alumnos atendidos. En el primer año, el Flujo Total de Beneficios increméntales
alcanza la cifra de S/. 3,980,382.
Cuadro N° IV-3: Costos de Operación y Mantenimiento a Precios Sociales con
Proyecto
En la S ituacion con Proyecto
R U B R O PERIODO0 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0
C o s to s d e
O p e r a c ió n0 5 4 4 , 4 1 6 5 4 4 , 4 1 6 5 4 4 , 4 1 6 5 5 7 , 9 1 5 5 5 7 , 9 1 5 5 7 1 , 4 1 4 5 7 1 , 4 1 4 6 0 4 , 7 0 7 6 0 4 , 7 0 7 6 0 4 , 7 0 7
C o s to s d e
M a n te n im ie n to0 5 2 , 2 8 1 5 2 , 2 8 1 1 1 1 , 1 4 5 5 2 , 2 8 1 5 2 , 2 8 1 1 1 1 , 1 4 5 5 2 , 2 8 1 5 2 , 2 8 1 1 1 1 , 1 4 5 5 2 , 2 8 1
B . T O T A L 0 5 9 6 , 6 9 6 5 9 6 , 6 9 6 6 5 5 , 5 6 1 6 1 0 , 1 9 6 6 1 0 , 1 9 6 6 8 2 , 5 5 9 6 2 3 , 6 9 5 6 5 6 , 9 8 8 7 1 5 , 8 5 2 6 5 6 , 9 8 8
Fuente: Elaboración Propia
En cuanto a los costos de operación con proyecto citados en el Cuadro N° IV-3, son los
propios a las labores educativas agrupados en Haberes de personal, servicios e insumos y
misceláneos. A los que se adiciona, los costos de mantenimiento asociados a la actividad
educativa como limpieza, reposición de mobiliario, pintura y otros; además de los costos de
mantenimiento anual y periódico de la defensa ribereña proyectada, concernientes a Mano
de Obra calificada y no calificada, herramientas y materiales de relleno o mallas electro
soldadas según sea el tipo de defensa ribereña. Estos costos suman S/. 596,696 en el
primer año.
108
Proyecto
Cuadro N° IV-4: Costos de Operación y Mantenimiento a Precios Sociales sin
En la S ituacion Sin Proyecto
R U B R O Periodo0 2 3 4 5 6 7 8 9 10
C o s to s d e
O p e r a c ió n0 5 4 2 ,5 4 9 5 4 2 ,5 4 9 5 4 2 ,5 4 9 5 5 6 ,0 4 9 5 5 6 ,0 4 9 5 6 9 ,5 4 8 5 6 9 ,5 4 8 6 0 2 ,8 4 1 6 0 2 ,8 4 1 6 0 2 ,8 4 1
C o s to s d e
M a n te n im ie n to0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0
C . T O T A L 0 570,239 570,239 570,239 583,738 583,738 597,238 597,238 630,530 630,530 630,530
Fuente: Elaboración Propia
En el Cuadro N° IV-4, se incorporan los costos de Haberes de personal, servicios e insumos
y misceláneos de la actividad educativa actual, es decir sin Proyecto. Sumándose los costos
de mantenimiento asociados a la actividad educativa (limpieza, reposición de mobiliario,
pintura y otros); así como actividades menores de estabilización de suelos en la ribera del
Río Satipo en un tramo de 1.5 Km aledaño a la infraestructura educativa proyectada. Estos
costos alcanzan S/. 570,239 en el primer año.
Cuadro N° IV-5: Inversiones en la Situación con Proyecto a Precios Sociales
Cuadro de Inversiones: En la situación con Proyecto a precios SocialesR u b ro P e r io d o
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
E x p e d ie n te T é c n ic o 9 1 ,0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0M a te r ia l C o n s tru c t iv o d e la
2 ,4 6 3 ,2 5 1 0in fra e s tru c tu ra e d u c a t iv a 0 0 0 0 0 0 0 0 0
E s tru c tu ra s d e D e fe n s a R ib e re ñ a 3 ,3 9 1 ,8 4 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0E q u ip a m ie n to 3 0 1 ,3 5 5 0 0 0 0 0 0 3 0 1 ,3 5 5 0 0 0M a te r ia l E d u c a t iv o 2 7 0 ,8 3 7 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0P ro g ra m a d e c a p a c ita c io n a
d o c e n te s4 4 ,0 1 1 4 4 ,0 1 1 4 4 ,0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
P ro g ra m a d e C a p a c ita c ió n e n
p re v e n c ió n d e D e s a s tre s .2 3 9 ,9 3 0 2 3 9 ,9 3 0 2 3 9 ,9 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0
P ro g ra m a d e S e n s ib il iz a c ió n p a ra la
re d u c c ió n d e r ie s g o s d e d e s a s tre s .1 2 ,3 4 8 1 2 ,3 4 8 1 2 ,3 4 8 0 0 0 0 0 0 0 0
P ro g ra m a d e A s is te n c ia T é c n ic a e n
P re v e n c ió n d e D e s a s tre s1 5 3 ,3 7 6 1 5 3 ,3 7 6 1 5 3 ,3 7 6 0 0 0 0 0 0 0 0
C O S T O D IR E C T O 6 ,8 7 6 ,9 5 6 4 4 9 ,6 6 5 4 4 9 ,6 6 5 0 0 0 0 3 0 1 ,3 5 5 0 0 0G a s to s G e n e ra le s = 10% 687,696 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0U til id a d = 5% 343,848 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0G a s to s d e S u p e rv is io n = 10% 687,696 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0G a s to s im p re v is to s = 2% 137,539 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0M it ig a c io n a m b ie n ta l = 1% 68,770 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0IN V E R S IO N T O T A L 8 ,8 9 3 ,5 0 4 4 4 9 ,6 6 5 4 4 9 ,6 6 5 0 0 0 0 3 0 1 ,3 5 5 0 0 0
Fuente: Elaboración Propia
109
En lo referente a las inversiones del Proyecto, en el Cuadro N° IV-5 se presentan los montos
involucrados referidos a Expediente Técnico, Material Constructivo de la Infraestructura
Educativa, Estructuras de Defensa Ribereña, Equipamiento Educativo, Material Educativo,
Programa de Capacitación a Docentes, Programa de Capacitación en prevención de
desastres, Programa de sensibilización para la reducción de riesgos de desastres y
Programa de Asistencia Técnica en Prevención de Desastres. A los que se suman los
Costos Indirectos, totalizando S/. 8,893,504 en el año cero.
Cuadro N° IV-6: Variación del Capital de Trabajo a Precios Sociales
Cuadro de variación de capital de Trabajo (A Precios Sociales)
R U B R O 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0
Capital de Trabajo Con Proyecto 298,348 298,348 327,780 305,098 305,098 341,280 311,848 328,494 357,926 328,494Capital de Trabajo Sin Proyecto 285,120 285,120 285,120 291,869 291,869 298,619 298,619 315,265 315,265 315,265Capital de Trabajo con Proyecto vs Sin Proyecto 13,229 13,229 42,661 13,229 13,229 42,661 13,229 13,229 42,661 13,229
Capital de Trabajo Incremental 13,229 29,432 (29,432) 29,432 (29,432) 29,432 (29,432) (13,229)
Fuente: Elaboración Propia
En el Cuadro N° IV-6, se ha determinado el capital de trabajo a precios sociales con y sin
proyecto en función a los costos de operación y mantenimiento anuales del proyecto.
Cuadro N° IV-7: Valor Residual del Proyecto
Activo S/. Vida Util Depreciacion Valor ResidualInfraestructura Educativa 2,463,251 33 74,644 1,716,811Estructura de Defensa Ribereña 3,391,849 33 102,783 2,364,016Equipamiento 301,355 10 30,136 -Material Educativo 270,837 10 27,084 -Total 4,080,827
Fuente: Elaboración Propia
Además en el Cuadro N° IV-7, se ha estimado el Valor residual del proyecto a partir del valor
de los activos invertidos y su vida útil ascendiendo la cifra a S/. 4’080,827.
110
Estas consideraciones se han tomado para el modelo estructural, que ha reflejado el cálculo
del Flujo de Caja Neto, determinándose finalmente el valor generado por el proyecto a
través del valor actual neto social (VANS).
4.2.2 RANGOS DE INCERTIDUMBRE DE LAS VARIABLES Y DETERMINACION DE
LAS VARIABLES CRÍTICAS.
Una vez definido el modelo estructural, se procedió a establecer los rangos de incertidumbre
de las variables asociadas. Estos valores sirvieron de insumo para establecer el valor
generado en el caso base, para cada una de las estrategias y para la identificación de
aquellas variables de incertidumbre que serán cruciales en la toma de decisiones, los que se
presentan a continuación:
Cuadro N° IV-8: Rangos de Incertidumbre del Proyecto Divino Niño Jesús para la
Estrategia 2
Variables de Incertidumbre Bajo Base Altounidad
demedida
Frecuencia de Inundaciones Cada año Cada año Cada 2 añosAños
Costos Evitados por Daños a Vivienda y Comercio (Infraest) 769,431 1,270,620 2,045,859 S/.
Costos Evitados por Daños a Vivienda y Comercio (Equipam.)
167,043 686,002 990,800 S/.
Costos Evitados por Curación 169,391 312,634 476,189 S/.
Costos Evitados por Hospitalización 452,151 886,309 1,352,182 S/.
Costos Evitados por Evacuación Frente a Desastre 277,603 613,448 1,550,766 S/.
Costos Evitados por Daños a Otras Infraestructuras 132,552 397,656 1,582,606 S/.
Costos Evitados por Daños a Unidades de Transporte en Parqueo
1,032 265,224 920,114 S/.
Fuente: Elaboración Propia
111
Del cuadro anterior, se aprecia que para la variable “Frecuencia de Inundaciones” (años), en
el caso base se indica 1, lo que significa que cada año se presentan inundaciones, pudiendo
ocurrir también cada 1 o 2 años, en cada extremo. De la misma forma, para el caso de la
variable “Costos Evitados por Daños a Vivienda y Comercio”, pueden ocurrir daños por S/.
769,431 si se presenta una inundación baja; S/. 1,270,620 si se presenta una inundación
media y S/ 2,045,859 si se presenta una inundación alta. De la misma forma, se interpretan
los otros valores del cuadro respectivo.
Seguidamente, se presenta el flujo de caja asociado al caso base para la Estrategia 2
(véase el Cuadro N° IV-9):
Cuadro N° IV-9: Flujo de Costos y Beneficios a Precios Sociales de la Estrategia 2: en
el caso base
FLUJO DE COSTOS Y BENEFICIOS A PRECIOS SOCIALES |
IT E M 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0
1 . B E N E F IC IO S
IN C R E M E N T A L E S 3 ,9 8 0 ,3 8 2 3 ,9 8 1 ,2 2 7 3 ,9 8 2 ,0 9 3 3 ,9 8 2 ,9 8 3 3 ,9 8 3 ,8 9 6 3 ,9 8 4 ,8 3 2 3 ,9 8 5 ,7 9 4 3 ,9 8 6 ,7 8 0 3 ,9 8 7 ,7 9 3 3 ,9 8 8 ,8 2 3
2 . C O S T O S D E O P E R A C .
C O N P R O Y E C T O (5 4 4 ,4 1 6 ) ( 5 4 4 ,4 1 6 ) (5 4 4 ,4 1 6 ) (5 5 7 ,9 1 5 ) (5 5 7 ,9 1 5 ) (5 7 1 ,4 1 4 ) (5 7 1 ,4 1 4 ) (6 0 4 ,7 0 7 ) (6 0 4 ,7 0 7 ) ( 6 0 4 ,7 0 7 )
3 . C O S T O S D E O P E R A C .
S IN P R O Y E C T O 5 4 2 ,5 4 9 5 4 2 ,5 4 9 5 4 2 ,5 4 9 5 5 6 ,0 4 9 5 5 6 ,0 4 9 5 6 9 ,5 4 8 5 6 9 ,5 4 8 6 0 2 ,8 4 1 6 0 2 ,8 4 1 6 0 2 ,8 4 1
4 . C O S T O S D E M A N T E N .
C O N P R O Y E C T O (5 2 ,2 8 1 ) (5 2 ,2 8 1 ) (1 1 1 ,1 4 5 ) (5 2 ,2 8 1 ) (5 2 ,2 8 1 ) (1 1 1 ,1 4 5 ) (5 2 ,2 8 1 ) (5 2 ,2 8 1 ) (1 1 1 ,1 4 5 ) (5 2 ,2 8 1 )
5 . C O S T O S D E M A N T E N .
S IN P R O Y E C T O 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0 2 7 ,6 9 0
6 . IN V E R S IO N (8 ,8 9 3 ,5 0 4 ) (4 4 9 ,6 6 5 ) ( 4 4 9 ,6 6 5 ) (3 0 1 ,3 5 5 )
7 . C A P IT A L D E T R A B A J O
IN C R E M E N T A L (1 3 ,2 2 9 ) (2 9 ,4 3 2 ) 2 9 ,4 3 2 (2 9 ,4 3 2 ) 2 9 ,4 3 2 (2 9 ,4 3 2 ) 2 9 ,4 3 2 1 3 ,2 2 9
8 . V A L O R R E S ID U A L 4 ,0 8 0 ,8 2 7
F L U J O D E B E N E F IC IO S
IN C R E M E N T A L E S N E T O S
(8 ,9 0 6 ,7 3 2 ) 3 ,5 0 4 ,2 6 0 3 ,4 7 5 ,6 7 3 3 ,9 2 6 ,2 0 4 3 ,9 5 6 ,5 2 6 3 ,9 2 8 ,0 0 6 3 ,9 2 8 ,9 4 3 3 ,6 5 7 ,9 8 1 3 ,9 3 0 ,8 9 1 3 ,9 3 1 ,9 0 4 8 ,0 5 6 ,4 2 1
V A N S O C IA L (T .D . 1 1 % ) 1 4 ,8 2 1 ,9 7 9
T IR S O C IA L ( % ) 4 0 .7 7 %
Fuente: Elaboración Propia
A continuación se presenta comparativamente el valor generado por cada una de las tres
estrategias alternativas en el caso base (véase el Gráfico N° IV-7).
112
Gráfico N° IV-7: VANS de las Estrategias en el caso base
Fuente: Elaboración Propia
El VANS de la Estrategia 2 resultó S/. 14’821,979 el cual es el mayor valor con respecto a la
Estrategia 1 con S/. 10,948,068 y respecto a la Estrategia 3 con un VANS de S/. 8,699,849.
Si bien es cierto que la Estrategia 2 proporciona el mayor VANS, no necesariamente es la
estrategia óptima, porque en esta parte del ciclo del Análisis de Decisiones, aún no se han
identificado aquellas incertidumbres críticas, que podrían destruir valor. Más aún, todavía no
se han hecho explícitas las preferencias del decisor frente al riesgo, lo que será presentado
en la sección Análisis Probabilístico.
4.2.3 ANALISIS DE SENSIBILIDAD DETERMINISTICO DE LAS ESTRATEGICAS
ALTERNATIVAS
En esta sección se ha procedido a identificar las variables cruciales en la generación de
incertidumbre, para cada una de las estrategias alternativas. Para ello, se utilizó el software
113
Sensitivity®, para identificar las variables que impactan en mayor medida en el VANS del
proyecto Divino Niño Jesús. (Mayores detalles en el Anexo XV)
Para la realización del análisis de sensibilidad determinístico se fijó cada una de las
variables de incertidumbre en su valor base, para luego hacer que tomen diversos valores
en el rango de variación, desde el valor bajo hasta el valor alto, de acuerdo a los rangos de
incertidumbre definidos en la sección 4.2.2, lo que fue modificando el valor del VANS. Las
variables críticas son aquellas que explican en mayor porcentaje la variabilidad total
registrada en el VANS del proyecto.
De esta manera se logró un ordenamiento objetivo de las variables de incertidumbre que
afectan a cada una de las estrategias alternativas a partir de la variabilidad que dichas
variables aportan a la incertidumbre total en el VANS.
Tanto para las Estrategias 1, 2 y 3 las variables de mayor impacto en el VANS son:
frecuencia de inundaciones, inversión inicial, costos evitados por daños a otras
infraestructuras y costos evitados por daños a viviendas y comercio, donde para la
Alternativa 1, se explica en un porcentaje de 27.5%, 18.2%, 13.8% y 10.7% respectivamente
para cada variable. Tal como se aprecia en el siguiente Diagrama de Tornado:
114
Gráfico N° IV-8: Diagrama de Tornado para la Estrategia 1
S e n s It 1 .4 5 T ry o u t V e rs io n : A lte rn a tiv a 1 w w w .D e c is io n T o o lw o rk s .c o m
-------- 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
I I I I I I I I I I I10948068.16
Nótese que para el caso de la Estrategia 2, las variables de mayor impacto en el VANS son:
frecuencia de inundaciones con 28.6%, inversión inicial con 16.7% , costos evitados por
daños a otras infraestructuras con 14% y Costos Evitados por Daños a viviendas y comercio
con 10.8%, tal como se aprecia en el gráfico siguiente.
115
Gráfico N°IV-9: Diagrama de Tornado para la Estrategia 2
S e n s It 1 .4 5 T ry o u t V e rs io n :A lte rn a t iv a 2
w w w .D e c is io n T o o lw o rk s .c o m
—\---------------I-------------- I-------------- I-------------- I-------------- I-------------- I------1--------1-------------- 1-------------- 1---------------1-------------- 1
I I I I I I I I I I I I14821978.98
Para la estrategia 3, resultó lo siguiente:
116
Gráfico N° IV-10: Diagrama de Tornado para la Estrategia 3
S e n s It 1 .4 5 T r y o u t V e r s io n : A lte r n a t iv a 3
w w w .D e c is io n T o o lw o r k s .c o m
I I I I I I I I I I I8699848.565
De la misma forma, para las Estrategias 1,2 y 3 las variables de mayor impacto en el VANS
son: frecuencia de inundaciones con 26.0%, inversión inicial con 20.6%, costos evitados por
daños a otras infraestructuras con 13.6% y costos evitados por daños a viviendas y
comercio con 10.5%; como se aprecia en el gráfico anterior.
Debido a que las variables mencionadas, son las más importantes para explicar la
variabilidad total en el VANS, han sido consideradas como variables críticas y se utilizaron
en el modelo probabilístico del proyecto. Cabe mencionar que se realizó una sensibilización
con respecto a los Costos, en particular asociados a los Costos por Haberes de Profesores
de Primaria, encontrándose que para la estrategias planteadas solo explica el 0.4% de las
117
variaciones del VAN Social por lo cual en general las variables de costos no calificaron como
variables cruciales.
4.2.4 RESUMEN DE RESULTADOS.
Después de haber realizado la evaluación del modelo estructural, se determinó el VANS que
genera cada estrategia en el caso base como sigue: la Estrategia 1 genera un valor de S/.
10’948,068; la Estrategia 2 tiene un VANS de S/. 14’821,979 y la Estrategia 3 un VANS de
S/. 8’699,849. Las variables de incertidumbres críticas identificadas en las estrategias
alternativas son: frecuencia de inundaciones, inversión inicial, costos evitados por daños a
otras infraestructuras y costos evitados por daños a viviendas y comercio. En el Cuadro N°
IV-10, se presenta el porcentaje que la variabilidad que cada variable de incertidumbre
permite explicar de la variabilidad total del VANS del proyecto para las tres estrategias:
Cuadro N° IV-10: Porcentaje de Variabilidad que cada variable de incertidumbre
explica de la Variabilidad Total del VANS
Estrategia
Alternativa
Incertidumbre explicada en %frecuencia de inundaciones
inversión inicial costos evitados por daños a otras
infraestructuras
costos evitados por daños a viviendas y comercio
Total
1 27.5 18.2 13.8 10.7 70.22 28.6 16.7 14.0 10.8 70.13 26.0 20.6 13.6 10.5 70.7
Fuente: Elaboración Propia
118
4.3 ANALISIS PROBABILISTIC
El objetivo de este acápite, es incorporar la incertidumbre de manera explícita, proveniente
de las variables críticas identificadas en el Análisis Determinístico y que han servido de base
para la elaboración del modelo probabilístico del Proyecto Divino Niño Jesús.
Dicho modelo interrelacionó las estrategias alternativas, así como las variables cruciales en
un árbol de decisiones, utilizando el modelo estructural para cuantificar el VANS de cada
estrategia alternativa. Con ayuda del software Supertree®, se establecieron los perfiles de
riesgo / rentabilidad de las estrategias alternativas con el fin de identificar la estrategia
óptima. De otro lado, se realizó el análisis de sensibilidad probabilístico, con el fin de
conocer si la estrategia elegida cambiaba ante modificaciones en las probabilidades
asignadas a las variables. Además se analizaron los perfiles de riesgo condicionales
referidos a la estrategia óptima, para conocer qué importancia tiene el valor de una de las
variables críticas cuando varían las otras probabilísticamente. Finalmente, se resumen los
resultados alcanzados y se muestran las conclusiones de esta fase.
A continuación se muestra el árbol de decisiones esquemático55 del proyecto, colocándose
en cada nodo las variables críticas identificadas en la sección anterior y que se evaluarán
para cada estrategia en su nodo final utilizando el modelo estructural.
55 El Modelo Probabilístico del Proyecto Divino Niño Jesús, se compone del árbol de decisiones y del modelo estructural y permite modelar la toma de decisiones estratégicas (representado por el nodo de decisión) en un entorno de incertidumbre (representado por las distribuciones de probabilidades discretas de las variables cruciales que podrían destruir valor si se sigue un determinado curso de acción); explicitando los escenarios que enfrenta el decisor (81 escenarios por cada curso de acción alternativo). La diferencia del árbol de decisiones con el Diagrama de Influencias, es que el primero vincula la decisión y las variables de incertidumbre cruciales, mientras que el segundo, vincula todas las variables de decisión e incertidumbre relevantes para la toma de decisiones, dado el estado de conocimiento de los expertos. Más detalles en Salinas (1992).
119
Gráfico N° IV-11: Arbol de decisiones esquemático del Proyecto Divino Niño Jesús
Frecuencia de inversión inicial Costos Evitados costos evitados por
ESTRATEGIA Inundaciones(años)
(S/.) por daños a otras infraestructuras(S/.)
daños a viviendas y comercio (S/.)
1
Fuente: Elaboración Propia
Al inicio del árbol, se observa el nodo de decisión, representado por un cuadrado, e indica
qué alternativa puede elegir el decisor: sea la Estrategia 1, la Estrategia 2 o la Estrategia 3.
Los factores de incertidumbre se representan mediante círculos y corresponden a las
variables: Frecuencia de Inundaciones, Inversión Inicial, Costos Evitados por Daños a
viviendas y comercio y costos evitados por daños a otras infraestructuras. Además se
observa el nodo final, representado por un rombo y es allí donde se utiliza el modelo
estructural, para evaluar cada escenario posible. La combinación de los cuatro factores
claves, generaron ochenta y un escenarios, cubriendo el rango de posibilidades futuras para
cada estrategia evaluada.
120
4.3.1 ASIGNACION DE PROBABILIDADES DE OCURRENCIA A LAS VARIABLES
CRÍTICAS.
En esta sección se asignarán las probabilidades a cada una de las variables cruciales que
forman parte del modelo probabilístico. Se utilizó para este propósito, la Información
Hidrométrica del Río Satipo según los archivos de ATDR - Selva Central (Satipo),
determinándose los periodos de inundación baja, media y alta según la topografía del
terreno y la cota inundable a partir del uso de un modelo hidráulico para hallar la tirante
normal en el periodo comprendido desde 1963 al 2003, detallados en el Anexo VIII:
En base a los datos estadísticos históricos de caudales medidos en m3/s citados en el
referido anexo, se determinó la tirante normal t (m) y por el relieve del terreno se clasificó
dicho nivel en base a tres intervalos:
Inundación Baja entre 1 y 1.7m, encontrándose 18 casos
Inundación Media entre 1.7 y 2.5 m, encontrándose 19 casos
Inundación Alta mayor a 2.5 m, encontrándose 1 caso.
Con lo cual la incertidumbre es cuantificada a través de las siguientes probabilidades de
ocurrencia:
P(inundación baja) = 18/38 = 0.47
P(inundación media) = 19/38 = 0.50
P(inundación alta) = 1/38 = 0.03
Por otro lado, fue necesario estimar las probabilidades de que la inundación se repita cada
año, cada 2 años y cada 3 años, encontrándose lo siguiente:
121
Cuadro N° IV-11: Probabilidad de la Frecuencia de Inundaciones, en base a la
Estadística Hidrométrica del Rio Satipo.
ItemNo.
V e c e s F re c u e n c iaP(cada año) 36 0.9474P(cada 2 años) 1 0.0263P(cada 3 años) 1 0.0263T o ta l 38 1 .0 000Fuente: Elaboración Propia
4.3.2 EL MODELO PROBABILISTICO
Con los antecedentes recopilados, se elaboró el modelo probabilístico para el Proyecto
Divino Niño Jesús. (Véase el Gráfico N° IV-12).
Gráfico N° IV-12: Modelo probabilístico para el Proyecto Divino Niño Jesús
Costos Evitados por daños a otras
ESTRATEGIA infraestructuras(S/.)
costos evitados pordaños a viviendas y inversión inicial
comercio (S/.) (S/.)
Frecuencia de Inundaciones
(años)
1 1 9 ,2 9 7 6 9 2 ,4 8 8 5 ,0 3 8 ,8 0 7 2
m
Fuente: Elaboración Propia
Hay que señalar que las probabilidades asignadas por costos evitados por daños a otras
infraestructuras y costos evitados por daños a viviendas y comercio tienen probabilidades de
122
ocurrencia de 0.4737,0.5 y 0.0263 en cada escenario bajo, medio y alto respectivamente.
Para el caso de la inversión inicial 0.25, 0.5 y 0.25 y frecuencia de inundaciones (años) son
0.0263, 0.9474 y 0.0263 respectivamente. En vista de que los inputs del modelo
probabilístico son inciertos, la rentabilidad obtenida también será incierta y tomará la forma
de una distribución de probabilidades. Además, debido a la gran cantidad de cálculos que
hay que realizar para la resolución del árbol de decisiones, fue necesario el apoyo del
software Supertree®, a fin de identificar aquella alternativa estratégica más recomendable.
(Mas detalles sobre la base de datos empleada y las corridas efectuadas en el Anexo XVII y
XVIII, así como el método de asignación de probabilidades en el Anexo XIX.
4.3.3- SOLUCION DEL ARBOL DE DECISIONES DEL PROYECTO
Una vez establecido el modelo probabilístico, se procedió a resolver el árbol de decisiones
evaluando cada escenario (nodo final) utilizando el modelo estructural en Excel®. Se
evaluaron cada uno de los ochenta y un escenarios de cada estrategia utilizando el software
Supertree®, lo que permitió determinar el VANS generado por cada una de ellas, lo que se
muestra a continuación:
123
Gráfico N° IV-13: Histograma de las tres alternativas estratégicas para el
Proyecto Divino Niño Jesús
.63
.57
.50
.44
.38
Probability .32
.25
.19
.13
.06
0-2000000M2857143-5714286 1428571 8571429 15714286 22857143 30000000
Valueü 1;EV=8152417 ü 2;EV=11732506
H 3;EV=6191487
Este análisis determinó que la Estrategia 2 genera el mayor VANS esperado con S/.
11’732,506 con una desviación estándar S/. 4,517,309 (véase el Gráfico N° IV-14).
Gráfico N° IV-14: VANS esperado de las tres alternativas estratégicas para el Proyecto
Divino Niño Jesús
ANALISIS PROBABILISTICO
S/. 8'152,417
S/. 11'732,506
S/. 6'191,487
Fuente: Elaboración Propia
124
Mediante el Análisis Probabilístico se obtuvo el VANS esperado a partir de la evaluación de
ochenta y un escenarios posibles, para cada estrategia alternativa, una vez que se hicieron
explícitas las incertidumbres cruciales. Además, dado que el decisor es neutral al riesgo, se
puede utilizar el criterio del valor esperado eligiendo aquella estrategia con un mayor VANS.
Para el Proyecto Divino Niño Jesús, la Estrategia 2, proporciona el mayor VANS esperado
con S/. 11'732,506.
4.3.4 PERFILES DE RIESGO / RENTABILIDAD POR CADA ALTERNATIVA
Para lograr mayores entendimientos acerca de la estrategia óptima, se construyeron los
perfiles riesgo / rentabilidad mediante la distribución acumulada del VANS obtenida a través
del análisis probabilístico, con el fin de ayudar al decisor a elegir la estrategia óptima. Ello,
en vista de que no es suficiente hallar el VANS esperado de cada estrategia, sino más bien,
el perfil completo de riesgo / rentabilidad para cada estrategia alternativa con ayuda del
software Supertree®, como se observa en el Gráfico N° IV-15.
125
Gráfico N°IV-15: Perfiles de riesgo / rentabilidad para cada estrategia
Cumulative
Probability
VANS-------- 1;EV=8152417 — 2;EV=11732506
-------- 3;EV=6191487
En el Gráfico IV-15, se aprecia que la Estrategia 2 domina estocásticamente56 a las
estrategias 1 y 3, porque hay una mayor probabilidad de generar un mayor VANS en exceso
con la Estrategia 2 que con las otras estrategias alternativas. Por ejemplo, cuando la
probabilidad acumulada es 0.50, el VANS que genera la Estrategia 2 es mayor a las otras y
es así para los diferentes valores de la probabilidad acumulada en el eje vertical.
A pesar de la dominación estocástica de la Estrategia 2, respecto a las Estrategias 1 o 3, no
se garantiza que la Estrategia 2 sea mejor para cada caso posible. Puede existir un
escenario particular, con una combinación específica de valores de las variables de
incertidumbre, de tal forma que el VANS de la Estrategia 2 sea menor al VANS de la
6 Mayores detalles en José SALINAS “Cuantificación e Interpretación de los Perfiles de Rentabilidad/Riesgo de los Negocios” En: Punto de Equilibrio. Julio-Agosto 1999, Lima: Universidad del Pacífico.Es importante señalar que las alternativas planteadas deben ser significativamente diferentes y no debe haber superposición de las distribuciones acumuladas para afirmar sin ambigüedad que una alternativa es mejor a las otras. De no ser el caso, se debe ampliar el estudio estadístico con mayor información y/o levantar el supuesto de neutralidad frente al riesgo.
126
Estrategia 1 o 3. Sin embargo, se puede afirmar que en general, la Estrategia 2 es mejor
para el proyecto.
Dado que existe una estrategia dominante, será suficiente considerar el criterio de
neutralidad del decisor frente al riesgo, para identificar la mejor estrategia y no será
necesario investigar las preferencias del decisor con respecto al riesgo, porque éste,
eliminará racionalmente las estrategias dominadas.
A continuación se presentan los resultados alcanzados hasta este punto, señalando los
valores del VAN Determinístico como Probabilístico observándose que en este caso la
Estrategia 2 es más conveniente. Asimismo se presenta la desviación estándar y el
respectivo coeficiente de variación donde se aprecia también que con la Estrategia 2, se
tiene un menor riesgo por cada unidad de rentabilidad:
Cuadro N° IV-12: Comparación del VANS Determinístico vs Probabilístico y el
Coeficiente de Variación.
E s tra te g ia V A N SD e te rm in ís tic o
V A N SP ro b a b ilís tic o
D e s v ia c ió nE s tá n d a r
C o e fic ie n ted e
V a r ia c ió n1 10,948,068 8,152,417 5,233,647 0.64202 14,821,979 11,732,506 4,517,309 0.38503 8,699,849 6,191,487 3,874,790 0.6258
Fuente: Elaboración Propia
Nótese que con la Estrategia 2, se minimiza la incertidumbre en la toma de decisiones
porque se tiene 0.3850 unidades de riesgo por cada unidad de rentabilidad, expresado en
Soles.
127
4.3.5 ANALISIS DE SENSIBILIDAD PROBABILISTIC PARA CADA VARIABLE
CRITICA
Este análisis ha permitido averiguar la dependencia de la decisión con respecto a las
probabilidades asignadas a las variables cruciales, utilizadas en el modelo probabilístico.
Como se indicó anteriormente, se asignaron probabilidades a las variables críticas para sus
valores bajo, medio y alto respectivamente. Para modificar estas probabilidades y conocer
cómo varía el VANS ante los cambios en dichas probabilidades asignadas, se realizó el
análisis de sensibilidad probabilístico, mediante el software Supertree®. Este software
asignó al valor bajo una probabilidad de “x” (que puede tomar valores desde 0 hasta 1). Por
lo tanto, la probabilidad de alcanzar el valor alto será de “1-x” (que toma valores desde 1
hasta 0). Hay que indicar, que al valor medio se le asignó una probabilidad de ocurrencia de
cero.
Esto significa, que este software realiza el análisis para los valores extremos que puede
tomar la variable crítica sin considerar el valor medio. Los resultados de este análisis se
muestran a continuación.
ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD PROBABILÍSTICO RESPECTO A LOS COSTOS
EVITADOS POR DAÑOS A OTRAS INFRAESTRUCTURAS
El Gráfico N° IV-16, muestra en el eje horizontal, la probabilidad de que los Costos evitados
por daños a otras infraestructuras alcance su valor bajo, variando dicha probabilidad desde
cero a uno. En el eje vertical, se tiene el VANS esperado para las tres estrategias
alternativas. Este análisis se efectuó para el nodo 2, respecto a la alternativa 1.
Si la probabilidad de que la variable señalada alcance su valor bajo es cero, esto significa
que la probabilidad de que la variable alcance su valor alto es uno. Por este motivo, el VANS
128
de las tres alternativas alcanzan su máximo valor: S/. 14’711,464 para la Estrategia 1, S/.
11,732,506 para la Estrategia 2 y S/. 6,191,487 para la Estrategia 3.
Gráfico N° IV-16: Análisis de sensibilidad probabilístico respecto a los Costos
Evitados por Daños a otras Infraestructuras.
De otra manera, si la probabilidad de que la variable señalada alcance su valor bajo sea
cero, entonces la probabilidad de la variable alcance su valor alto es uno. Por ello, el VANS
esperado de las tres estrategias alternativas alcanzan su valor mínimo: S/. 7,277,335 para la
Estrategia 1, S/. 11,732,506 para la Estrategia 2 y S/. 6,191487 para la Estrategia 3.
Se observa que la Estrategia 1, genera un mayor VANS siempre que la probabilidad
asignada al valor bajo de dicha variable sea menor a 0.40. Después de esa probabilidad, la
Estrategia 2, es la estrategia preferida. Además, hay que indicar que para cualquier
probabilidad asignada al valor bajo de la variable, el VANS siempre es positivo para las tres
estrategias alternativas.
129
El Gráfico N° IV-17, muestra en el eje horizontal, la probabilidad de que los Costos evitados
por daños a vivienda y comercio alcance su valor bajo, variando dicha probabilidad desde
cero a uno. Este análisis se efectuó para el nodo 5, respecto a la alternativa 1. En el eje
vertical, se tiene el VANS esperado para las tres estrategias alternativas. Si la probabilidad
de que dicha variable alcance su valor bajo es cero, esto significa que la probabilidad de que
alcance su valor alto es uno. Por este motivo, el VANS de las tres alternativas alcanzan su
máximo valor: S/.13,239,546 para la Estrategia 1, S/. 11’732,506 para la Estrategia 2 y S/.
6,191,487 para la Estrategia 3. Si la probabilidad asignada al valor bajo es mayor a 0.2 se
prefiere la Estrategia 2.
Gráfico N° IV-17: Análisis de sensibilidad probabilístico respecto a los Costos
Evitados por Daños a Viviendas y Comercio
ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD PROBABILÍSTICO RESPECTO A LOS COSTOS
EVITADOS POR DAÑOS A VIVIENDA Y COMERCIO
130
De otra manera, si la probabilidad de que la variable, alcance su valor bajo sea cero,
entonces la probabilidad de la variable alcance su valor alto es uno. Por ello, el VANS
esperado de las tres estrategias alternativas alcanzan su valor mínimo: S/. 6,695,565 para la
Estrategia1, S/. 11,732,506 para la Estrategia 2 y S/. 6,191,487 para la Estrategia 3.
Se observa que la Estrategia 2 genera un mayor VANS para cualquier probabilidad asignada
al valor bajo de dicha variable, modificando dicha probabilidad desde cero hasta uno. Por lo
tanto, se confirma que la Estrategia 2, sigue siendo la estrategia preferida. Además, hay que
indicar que para cualquier probabilidad asignada al valor bajo de la variable, el VANS
siempre es positivo para las tres estrategias alternativas.
ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD PROBABILÍSTICO RESPECTO A LA INVERSIÓN INICIAL.
El Gráfico N°IV-18, muestra en el eje horizontal, la probabilidad de que la Inversión Inicial
alcance su valor bajo, variando dicha probabilidad desde cero a uno. En el eje vertical, se
tiene el VANS esperado para las tres estrategias alternativas.
Si la probabilidad de que dicha variable alcance su valor bajo sea cero, esto significa que la
probabilidad de que la variable alcance su valor alto es uno. Por este motivo el VANS de las
tres alternativas alcanzan su máximo valor: S/.8,152,417 para la Estrategia 1, S/. 15,845,752
para la Estrategia 2 y S/. 6’191,487 para la Estrategia 3.
131
Gráfico N° IV-18: Análisis de sensibilidad probabilístico respecto a la Inversión Inicial.
Probability
De otra manera, si la probabilidad de que dicha variable alcance su valor bajo sea cero,
entonces la probabilidad de la variable alcance su valor alto es uno. Por ello, el VAN
esperado de las tres estrategias alternativas alcanzan su valor mínimo: S/. 8,152,417 para la
Estrategia 1, S/. 6,507,573 para la Estrategia 2 y S/. 6,191,487 para la Estrategia 3.
Se observa que la Estrategia 2 genera un mayor VAN para cualquier probabilidad asignada
al valor bajo de dicha variable, modificando dicha probabilidad desde cero hasta uno. Por lo
tanto, se confirma que la Estrategia 2, sigue siendo la estrategia preferida cuando la
asignada sea mayor a 0.20. Además, hay que indicar que para cualquier probabilidad
asignada al valor bajo de la variable, el VANS siempre es positivo para las tres estrategias
alternativas.
132
El Gráfico N° IV-19, se representa en el eje horizontal, la probabilidad de que la frecuencia
de inundaciones alcance su valor bajo (cada 2 años), variando dicha probabilidad desde
cero hasta uno. En el eje vertical, se grafica el VANS esperado del proyecto, para las tres
estrategias alternativas.
Gráfico N°IV-19: Análisis de sensibilidad probabilístico respecto a la frecuencia de
inundaciones
ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD PROBABILÍSTICO RESPECTO A LA FRECUENCIA DE
INUNDACIONES
Si la probabilidad de que la frecuencia de inundaciones alcance su valor bajo (cada 2 años)
es cero, entonces la probabilidad de que la frecuencia de inundaciones alcance su valor alto
(cada 3 años) es uno. Por este motivo, el VANS generado por las tres alternativas alcanzan
su mínimo valor: S/. -4,839,626 para la Estrategia 1, S/. -2,924,069 para la Estrategia 2 y S/.
-5,136,027 para la Estrategia3.
133
De otra manera, si la probabilidad de que dicha variable alcance el valor bajo es uno,
entonces la probabilidad de alcanzar el valor alto es cero. Por ello, el VANS esperado de las
tres estrategias alternativas alcanzan su valor máximo: S/. 8,772,466 para la Estrategia 1,
S/. 12,431,995 para la Estrategia 2 y S/. 16,732,096 para la Estrategia 3.
Se observa que la Estrategia 2, genera un mayor VANS para cualquier probabilidad
asignada a la Frecuencia de inundaciones. Por lo tanto, el análisis de sensibilidad
probabilístico de esta variable, ha confirmado que la Estrategia 2, sigue siendo la preferida.
Nótese además que el VANS de las tres estrategias siempre es positivo, para cualquier
probabilidad asignada al valor bajo de la variable.
4.3.6 ANALISIS PERFILES DE RIESGO CONDICIONALES A CADA VARIABLE
CRITICA PARA LA ESTRATEGIA OPTIMA
Los perfiles de riesgo condicionales, permiten conocer la variabilidad que introduce cada
variable crítica en el VANS generado por la estrategia óptima, así como la probabilidad de
destruir valor.
Este análisis se realizó colocando al inicio del árbol de decisiones, el nodo de la variable
crítica que se va analizar, haciendo que ésta varíe según sus valores y probabilidades
asignadas. Luego, se evalúa nuevamente el árbol de decisiones con el resto de variables
críticas involucradas variando en sus respectivas distribuciones de probabilidades. De esta
manera, se obtuvo un VANS esperado para cada valor bajo, medio y alto de la variable
crítica analizada. Los resultados obtenidos se muestran a continuación.
134
PERFIL DE RIESGO CONDICIONAL A LOS COSTOS EVITADOS POR DAÑOS A OTRAS
INFRAESTRUCTURAS
El Gráfico N° IV-20, muestra que el VANS esperado de la estrategia óptima condicionado a
los Costos evitados por daños a otras infraestructuras, varía desde S/. 10,760,190 hasta S/.
19,020,332 presentando una variabilidad de S/. 8,260,142.
Gráfico N° IV-20: Perfil de riesgo condicional a los Costos Evitados por Daños a Otras
Infraestructuras.
Cumulative
Probability
-10000000 -2000000 6000000 14000000 22000000 30000000VANS
------- 132552;EV=10760190 --------397656;EV=12270339--------1582606;EV=19020332
Nótese que la probabilidad de que el Proyecto Divino Niño Jesús genere un VANS negativo
no es cero.
135
El Gráfico N° IV-21, muestra que el VANS esperado de la estrategia óptima condicionado a
los Costos evitados por daños a vivienda y comercio, varía desde S/. 10,113,781 hasta S/.
17,384,873 presentando una variabilidad de S/. 7,271,092.
Se aprecia que la probabilidad de que el Proyecto Divino Niño Jesús genere un VANS
negativo no es cero.
Gráfico N°IV-21: Perfil de riesgo condicional a los Costos Evitados por Daños a
Vivienda y Comercio.
PERFIL DE RIESGO CONDICIONAL A LOS COSTOS EVITADOS POR DAÑOS A
VIVIENDA Y COMERCIO
Cumulative
Probability
-10000000 -2000000 6000000 14000000 22000000 30000000VANS
------- 769431;EV=10113781 --------1270620;EV=12968772------- 2045859;EV=17384873
136
PERFIL DE RIESGO CONDICIONAL A LA INVERSION INICIAL
El Gráfico N° IV-23 muestra que el VANS esperado de la estrategia óptima condicionado a
los Costos evitados por daños a unidades de transporte en parqueo, varía desde S/.
8,152,417 hasta S/. 15,845,752 presentando una variabilidad de S/. 7,693,335.
Gráfico N° IV-22: Perfil de riesgo condicional a la Inversión Inicial
VANS------- 5336102;EV=15845752 -------- 8893504;EV=12288350
------- 14674281;EV=8152417
Se aprecia que la probabilidad de que el Proyecto Divino Niño Jesús genere un VANS
negativo no es cero.
137
Se observa en el Gráfico N° IV-22, que el VANS esperado del Proyecto Divino Niño Jesús
condicionado a la Inversión Inicial varía desde S/. -2,924,069 hasta S/. 12,431,995 lo que
implica una variabilidad de S/. 15,356,064.
Gráfico N° IV-23: Perfil de riesgo condicional a la Frecuencia de Inundaciones.
PERFIL DE RIESGO CONDICIONAL A LA FRECUENCIA DE INUNDACIONES.
Cumulative
Probability
VANS2;EV=1191519 --------1;EV=12431995
--------3;EV=-2924069
4.3.7 RESUMEN DE RESULTADOS
Con la realización del análisis probabilístico, se ha identificado la Estrategia 2 como la
estrategia óptima a seguir, para maximizar la probabilidad de éxito del Proyecto Divino Niño
Jesús, porque proporciona el mayor VANS esperado: S/. 11’732,506. Además el
entendimiento logrado por la dominancia estocástica de la Estrategia 2 frente a las otras,
significa que éstas serán eliminadas por el decisor racional y no ha sido necesario investigar
las preferencias del decisor respecto al riesgo.
138
De otro lado, mediante los perfiles de riesgo condicionales respecto a las variables cruciales,
se ha cuantificado la variabilidad que aporta cada una de dichas variables al VANS de la
estrategia óptima. Estos resultados se resumen en el Cuadro N° IV-13.
Cuadro N° IV-13: Variabilidad que producen las variables críticas en el VANS de la
estrategia óptima
Variable de Máximo Mínimo Variación
Incertidumbre VANS VANS VANS
Costos Evitados por Daños a Otras Infraestructuras 10,760,190 19,020,332 8,260,142
Costos Evitados por Daños a Vivienda y Comercio(Infraest) 10,113,781 17,384,873 7,271,092
Inversión Inicial 8,152,417 15,845,752 7,693,335
Frecuencia de Inundaciones (años)-2,924,069 12,431,995 15,356,064
Fuente: Elaboración Propia
Nótese que la variable que introduce la mayor variabilidad en el VANS generado por la
estrategia óptima es la Frecuencia de Inundaciones, seguida por los costos evitados por
daños a otras infraestructuras, luego por la inversión inicial y finalmente por los costos
evitados por daños a Vivienda y Comercio. Sin embargo, la pérdida esperada medida a
través del VANS y provocada por estas variaciones es cero.
Finalmente, a través del análisis de sensibilidad probabilístico, se ha determinado que una
modificación en las probabilidades de ocurrencia de las variables cruciales, no modifica la
decisión de considerar a la Estrategia 2 como óptima.
139
4.4 INTERPRETACION DE RESULTADOS
4.4.1 VALOR DE LA INFORMACION PERFECTA
El valor de la información perfecta, permite determinar el valor económico de eliminar la
incertidumbre en cada una de las variables cruciales del Proyecto Divino Niño Jesús, a
saber: costos evitados por daños a otras infraestructuras, costos evitados por daños a
Vivienda y Comercio, inversión inicial y Frecuencia de Inundaciones. En otras palabras,
cuánto costaría mejorar el estado de información acerca de dichas variables antes de tomar
la decisión.
Para determinar el valor de la información perfecta, se colocó al comienzo del árbol de
decisiones, el nodo de azar que representa la variable cuya incertidumbre se requiere
despejar. Luego, se utilizó la siguiente expresión:
VEIP = VECIP - VESIP ... (j)
Donde:
VEIP: Valor Esperado de la Información Perfecta
VECIP: Valor Esperado con Información Perfecta
VESIP: Valor Esperado sin Información Perfecta
Los entendimientos logrados al determinar el valor de la información perfecta para las
variables de incertidumbre críticas se presentan a continuación.
140
VALOR DE LA INFORMACIÓN PERFECTA PARA LA VARIABLE “ COSTOS EVITADOS
POR DAÑOS A OTRAS INFRAESTRUCTURAS”
Como se vio anteriormente, de acuerdo al Análisis Probabilístico el VANS esperado de la
Estrategia 2 es S/. 11,732,506. Este valor constituye el Valor Esperado sin Información
Perfecta (VESIP). De otro lado, si se observa el Gráfico IV-24, se ha colocado al inicio del
árbol de decisiones, el nodo del factor crítico “Costos Evitados por Daños a Otras
Infraestructuras”, variando con sus respectivas probabilidades. Es decir, se está
condicionando los resultados del VANS al valor que toma dicha variable crucial, lo que
implica que debe resolverse primero esta incertidumbre antes de emprender el proyecto. Se
puede apreciar que cuando dicha variable toma el valor bajo, el valor generado es de S/.
10,760,190. Si dicha variable toma el valor medio, el proyecto genera un VANS de S/.
12,270,339. Asimismo, si dicha variable toma el valor alto, se genera un valor de S/.
19,020,332.
Gráfico N° IV-24: Árbol de Decisiones condicionado a los Costos Evitados por Daños
a Otras Infraestructuras
Probs cevitdanosotros Exp Val Estr Exp Val1 8152417
.474 132552 10760190 r■/ >2 10760190\ 3 6191487
1 8152417/ .500 397656 12270339 |-Y >2 12270339
\ 3 61914871 8152417
\ .026 1582606 19020332 |-Y >2 19020332\ 3 6191487
El Valor Esperado con Información Perfecta (VECIP), se determinó con el del árbol de
decisiones del Gráfico N° IV-24.
VECIP = 0.4737*10,760,190 + 0.50*12,270,339 + 0.026*19,020,332 = S/. 11,732,506
141
Seguidamente, se reemplazaron dichos valores en la expresión (j), obteniéndose:
VEIP = VECIP - VESIP = 11,732,506 - 11,732,506 = S/. 0.
Por lo tanto, este análisis ha mostrado que la recolección de información adicional, que
permita un mayor conocimiento acerca de la incertidumbre generada por esta variable
podría añadir valor en la Estrategia 2 por S/. 0.
VALOR DE LA INFORMACION PERFECTA PARA LA VARIABLE “ COSTOS EVITADOS
POR DAÑOS A VIVIENDA Y COMERCIO”
Análogamente, se procede con la variable “Costos evitados por daños a vivienda y
comercio”, obteniéndose lo siguiente.
Gráfico N° IV-25: Arbol de Decisiones condicionado a los Costos Evitados por Daños
a Viviendas y Comercio
Probs cevitdanosvivjnf Exp Val Estr Exp Val1 8152417
.474 769431 10113781 E/> 2 10113781\ 3 6191487
1 8152417/ .500 1270620 12968772 E/> 2 12968772
\ 3 61914871 8152417
\ .026 2045859 17384873 E/> 2 17384873V 3 __ 6191487
Se determinó el Valor Esperado con Información Perfecta (VECIP), en dicho nodo a través
del árbol de decisiones del Gráfico N° IV-25.
VECIP = 0.4737*10,113,781 + 0.50*12,968,772 + 0.0263*17,384,873 = S/. 11,732,506.
Seguidamente, se reemplazaron dichos valores en la expresión (j), obteniéndose:
VEIP = VECIP - VESIP = 11,732,506 - 11,732,506 = S/. 0
142
Por lo tanto, este análisis ha mostrado que la recolección de información adicional, que
permita un mayor conocimiento acerca de la incertidumbre generada por dicha variable
añade mayor valor a la Estrategia 2 en S/. 0.
VALOR DE LA INFORMACION PERFECTA PARA LA VARIABLE “ INVERSION INICIAL”
Con la variable “inversión inicial”, se obtuvo el siguiente árbol de decisiones:
Gráfico N° IV-26: Arbol de Decisiones condicionado a la Inversión Inicial
Probs invjn ic Exp Val Estr Exp Val1 8152417
.250 5336102 15845752 E/> 2 15845752\ 3 6191487
1 8152417/ .500 8893504 12288350 r-/ >2 12288350
\ 3 6191487>1 8152417
\ .250 14674281 8152417 rn 2 6507573\ 3 6191487
El Valor Esperado con Información Perfecta (VECIP) de dicha variable, se calculó en base al
árbol de decisiones del Gráfico N° IV-26.
VECIP = 0.25*15,845,752 + 0.50*12,288,350 + 0.25*8,152,417 = S/. 12,143,717.
Seguidamente, se reemplazaron dichos valores en la expresión (j), obteniéndose:
VEIP = VECIP - VESIP = 12,143,717 - 11,732,506 = S/. 411,211
Por lo tanto, este análisis ha mostrado que la recolección de información adicional, que
permita un mayor conocimiento acerca de la incertidumbre generada por esta variable en
estudio, si añade mayor valor a la Estrategia 2.
143
VALOR DE LA INFORMACIÓN PERFECTA PARA LA VARIABLE “ FRECUENCIA DE
INUNDACIONES”
Se siguió el mismo procedimiento para la variable “frecuencia de inundaciones”, y se obtuvo:
Gráfico N° IV-27: Arbol de Decisiones condicionado a la Frecuencia de Inundaciones
ProbsInundac Exp Val Estr Exp Val1 -1191441
.026 2 1191519 |-/> 2 1191519\ 3 -1955244
1 8772466/ .947 1 12431995 |-/> 2 12431995
\ 3 67320961 -4839626
\ .026 3 -2924069 r/> 2 -2924069\ 3 -5136027
En vista de que la variable en estudio adquiere diferentes valores con una determinada
probabilidad de ocurrencia, se calculó en dicho nodo el Valor Esperado con Información
Perfecta (VECIP), resolviendo el árbol de decisiones:
VECIP = 0.026*1,191,519 + 0.947*12,431,995 + 0.026*-2,924,069 = S/. 11,732,506.
Al reemplazar estos valores en la expresión (j), se obtuvo:
VEIP = VECIP - VESIP = 11,732,506 - 11,732,506 = 0.
Con este resultado, se concluye que la recolección de información adicional acerca de la
variable “Frecuencia de inundaciones” con el fin de resolver su incertidumbre, no añade
mayor valor económico a la estrategia elegida.
144
4.4.2 VALOR DEL CONTROL
El análisis del valor del control perfecto, ha permitido cuantificar, cuánto valor se añade a la
estrategia elegida, si se pudiera crear mecanismos para controlar el resultado de una
variable incierta, fijándola en su valor óptimo.
La determinación del valor del control perfecto, se realizó colocando al inicio del árbol de
decisiones, el nodo de azar que representa la variable de incertidumbre que se desea
controlar, identificando a continuación, aquella rama que conduce a un mayor valor
generado. Luego, se utilizó la siguiente expresión:
VECP = VECCP - VESCP ... (k)
Donde:
VECP: Valor Esperado del Control Perfecto
VECCP: Valor Esperado con Control Perfecto
VESCP: Valor Esperado sin Control Perfecto
A continuación, se presentan los resultados alcanzados a través del valor del control
perfecto para los factores cruciales.
VALOR DEL CONTROL PERFECTO PARA LA VARIABLE “ COSTOS EVITADOS POR
DAÑOS A OTRAS INFRAESTRUCTURAS”
El Valor Esperado con Control Perfecto (VECIP) se determinó a través del árbol de
decisiones (véase la Figura IV-25) fijando el valor de la variable “Costos evitados por daños
a otras infraestructuras” en su valor óptimo, es decir en el valor más alto correspondiente a
S/. 1,582,606 a través del cual, el proyecto genera un mayor VANS de S/. 19,020,332. El
reemplazo de estos resultados en la expresión (k), ha permitido obtener lo siguiente:
145
VECP = VECCP - VESCP = 19,020,332 - 11,732,506 = S/. 7,287,826.
VALOR DEL CONTROL PERFECTO PARA LA VARIABLE “ COSTOS EVITADOS POR
DAÑOS A VIVIENDA Y COMERCIO”
El Valor Esperado con Control Perfecto (VECIP) se determinó a través del árbol de
decisiones (véase el Gráfico IV-25) fijando el valor de la variable “Costos evitados por Daños
a Vivienda y Comercio” en su valor óptimo, es decir en el valor más alto correspondiente a
S/. 2,045,859 a través del cual, el proyecto genera un mayor VAN de S/. 17,384,873. El
reemplazo de estos resultados en la expresión (k), ha permitido obtener lo siguiente:
VECP = VECCP - VESCP = 17,384,873 - 11,732,506= S/. 5,652,367.
Por lo tanto, si se pudiera hacer que los Costos evitados por Daños a vivienda y Comercio,
tome el valor S/. 2,045,859 se podría aumentar el VAN generado de la estrategia óptima en
S/. 5,652,367..
VALOR DEL CONTROL PERFECTO PARA LA VARIABLE “ INVERSIÓN INICIAL”
El Valor Esperado con Control Perfecto (VECIP) se determinó a través del árbol de
decisiones (véase el Gráfico IV-26) fijando el valor de la variable “inversión inicial” en su
valor óptimo, es decir en el valor más bajo correspondiente a S/. 5’336,102, a través del
cual, el proyecto genera un VANS de S/. 15,845,752. El reemplazo de estos resultados en la
expresión (k), ha permitido obtener lo siguiente:
VECP = VECCP - VESCP = 15,845,752 - 11,732,506= S/. 4,113,246
146
VALOR DEL CONTROL PERFECTO PARA LA VARIABLE “FRECUENCIA DE
INUNDACIONES”
El VANS de la estrategia óptima asciende a S/. 11,732,506 y representa el Valor Esperado
sin Control Perfecto (VESCP). De otro lado, para determinar el Valor Esperado con Control
Perfecto (VECIP), se procedió a fijar la variable “frecuencia de inundaciones” en su valor
óptimo, es decir “1” ocurre una inundación cada año de la vida útil del proyecto (véase el
Gráfico IV-27), porque proporciona un VANS de S/. 12,431,995. Al reemplazar dichos
valores en la expresión (k), se obtuvo:
VECP = VECCP - VESCP =12,431,995 -11,732,506= S/. 699,489
Por lo tanto, si se pudiera controlar el resultado de Frecuencia de Inundaciones, fijándolo en
“1”, se podría incrementar el VANS de la Estrategia 2 en S/. 699,489.
4.4.3 RESUMEN DE RESULTADOS
Del análisis del valor de la información perfecta, se concluyó que la recolección de
información adicional acerca de la variable crítica: inversión inicial genera mayor valor
económico y las otras variables: costos evitados por daños a otras infraestructuras costos
evitados por daños a Vivienda y Comercio y Frecuencia de Inundaciones no genera mayor
valor económico. Tal como se aprecia en el siguiente cuadro resumen para las 3 estrategias
consideradas:
147
Cuadro N° IV-14: Resumen del Valor de la Información para las tres Alternativas
consideradas
C o s to s E v ita d o s p o r D a ñ o s a O tra s In fra e s tru c tu ra s
E s tra te g iaV E C IP V E S IP
V a lo r d e la In fo rm a c ió n
1 11,810,853 8,152,417 3,658,4362 11,732,506 11,732,506 03 11,740,113 6,191,487 5,548,626
C o s to s E v ita d o s p o r D a ñ o s a V iv ie n d a y C o m e rc io(In fra e s t)
E s tra te g iaV E C IP V E S IP
V a lo r d e la In fo rm a c ió n
1 11,772,141 8,152,417 3,619,7242 11,732,506 11,732,506 03 11,732,506 6,191,487 5,541,019
In v e rs ió n In ic ia l
E s tra te g iaV E C IP V E S IP
V a lo r d e la In fo rm a c ió n
1 11,808,504 8,152,417 3,656,0872 12,143,717 11,732,506 411,2113 11,732,506 6,191,487 5,541,019
F re c u e n c ia d e In u n d a c io n e s (a ñ o s )
E s tra te g iaV E C IP V E S IP
V a lo r d e la In fo rm a c ió n
1 11,732,506 8,152,417 3,580,0892 11,732,506 11,732,506 03 11,732,506 6,191,487 5,541,019
Fuente: Elaboración Propia
Además, de introducir mecanismos que aseguren que los “Costos evitados por daños a
otras infraestructuras” sean de S/. 1,582,606 el VANS de la estrategia óptima aumentaría en
S/. 7,287,82.
Al asegurarse que los “Costos evitados por Daños a Vivienda y Comercio” sea S/.
2,045,8594, el VANS de la estrategia óptima aumentaría en S/. 5,652,367.
De otro lado, si se asegurara que la “inversión inicial” tome un valor fijo, el VANS de la
estrategia óptima se eleva en S/. 4,113,246
148
Finalmente, de controlar la “Frecuencia de inundaciones”, se lograría mejora en el VANS
esperado de la estrategia óptima en S/. 699,489.
Hasta este punto se concluye el Análisis de Decisiones, habiendo estudiado de manera
holística y prospectiva las variables que afectan al proyecto educativo “Divino Niño Jesús”,
asegurando su eficiencia y sostenibilidad frente a desastres naturales en el tiempo.
Sin perjuicio de lo anterior y a manera de resumen, es pertinente mostrar de forma
comparativa los resultados alcanzados por la presente Tesis versus un benchmark, de modo
que se hagan explícitos los mayores entendimientos alcanzados y que pudieran ser
incluidos en el proceso de inversión pública (véase el Anexo XVII). Como se mencionó al
inicio del desarrollo de la Tesis, se utilizó como base el Proyecto a Nivel de Pre-Factibilidad
“Construcción de Infraestructura de la Institución Educativa Integrada - Divino Niño Jesús,
Provincia de Satipo- Junín: 2008”. Nótese cómo el Análisis de Decisiones brindó apoyo al
proceso de Identificación, Formulación y Evaluación del proyecto. Mediante la Fase de
Estructuración se proporcionó soporte a la Identificación y Formulación con las diversas
herramientas aplicadas en la Tesis hasta lograr el modelo estructural donde se consignaron
la inversión y el flujo de beneficios. Propiamente la Evaluación del proyecto fue ampliada a
través del Análisis Determinístico donde se explicitaron las variables críticas. Seguidamente,
el Análisis Probabilístico determinó el VANS esperado y sus componentes de variabilidad,
completándose este procedimiento con la Interpretación de Resultados, donde se detectaron
posibles mejoras en el valor social generado por el proyecto a través del valor del control
fijando las variables en su valor óptimo.
149
4.5 CONTRASTACION DE HIPOTESIS
A continuación se presenta la contrastación de hipótesis, conforme a los resultados
alcanzados vía el Análisis de Decisiones durante las etapas de estructuración, análisis
determinístico, análisis probabilístico e interpretación de resultados.
Con respecto a la primera hipótesis específica, a través de una adecuada estructuración del
problema, incluyendo a las variables relevantes del problema se procedió a elaborar el
modelo estructural. Esto permitió utilizar el software Sensitivity® estudiándose en detalle las
variaciones que experimenta el VAN Social con respecto a las variables relevantes del
problema, a través del Análisis Determinístico. Se encontró que las variables que mas
explican dichas variaciones son: Costos Evitados por Daños a otras infraestructuras, Costos
Evitados por Daños a Vivienda y Comercio (Infraestructura), Inversión inicial y Frecuencia de
Inundaciones (años), para las tres alternativas consideradas. En suma estas variables
explican para las alternativas 1 el 70.2%, alternativa 2 el 70.1% y alternativa 3 el 70.7%.
Para comprobar la segunda hipótesis específica, se tomó como base los resultados del
Análisis Determinístico en lo que se refiere a cuáles son las variables mas relevantes a ser
consideradas en el modelo probabilístico. A través del Análisis Probabilístico, valor de la
información y control, además del uso del software Supertree®, se encontraron los perfiles
rentabilidad - riesgo lográndose discernir a la Alternativa 2 como aquella que maximiza el
valor del VAN Social, dado un entorno de incertidumbre, resolviéndose el problema de
decisión y por lo tanto de la asignación óptima de la inversión pública asegurándose no sólo
la rentabilidad sino también la sostenibilidad en el tiempo.
Con estos elementos se está en condiciones de afirmar respecto a la hipótesis general que
si se efectúa evaluaciones económicas y análisis de riesgos en los proyectos de inversión
pública en infraestructura a través del análisis de decisiones incorporado en el proceso de
150
identificación, formulación y evaluación, entonces, se logra la reducción de la incertidumbre
en el desarrollo productivo y educacional en la Microrregión de Satipo, proporcionando
mayores entendimientos acerca de la difícil decisión de asignar recursos públicos escasos
en un entorno de incertidumbre sujeto al riesgo de desastres naturales. Además se identificó
la alternativa mas favorable en términos de rentabilidad social. Específicamente, se ha
puesto en relieve qué variables son las que más influyen en la generación de valor del
proyecto siendo la principal la frecuencia de ocurrencia del fenómeno de inundación
(variable física) y por otro lado los costos económicos evitados, por la construcción de
infraestructura idónea para el PIP “Construcción de Infraestructura de la Institución
Educativa Divino Niño Jesús, Provincia de Satipo - Junín”, frente a la ocurrencia de una
inundación.
151
CAPITULO V. DISCUSION
5.1 DISCUSIONES
En el presente capítulo, se comparó los resultados del estudio frente a otros que han
sido desarrollados en contextos diferentes con el fin de generar la discusión
académica en relación a otros autores.
En un plano general, se ha tomado en cuenta las consideraciones recomendadas por
Matheson en lo que se refiere a focalizarse en los aspectos mas importantes del
análisis, si bien es cierto que se incluyeron gran cantidad de variables,
adecuadamente relacionadas a través de los diagramas de influencias, se encontró
que el 70.1% de las variaciones experimentadas sobre el VAN Social eran
principalmente: frecuencia de ocurrencia del fenómeno, inversión inicial y los costos
económicos evitados, los que deben estudiarse con detenimiento en aquellos
proyectos que estén expuestos a riesgos de desastres. Mediante el análisis
Probabilístico se dio tratamiento sistemático a la incertidumbre expuesta al proyecto,
y dada esta característica se logró identificar a la Alternativa 2 como las más
recomendable.
152
Por otro lado, Barrantes y Morales, señalaron la importancia de incluir el análisis de
riesgo en los proyectos de inversión pública, recomendando el uso de una
metodología sencilla a ser utilizada por los evaluadores de proyectos. En este punto
la metodología del análisis de decisiones puede considerarse como la mas adecuada
para este propósito.
En un plano mas específico, Cardona (2001) propuso la estimación del riesgo
sísmico urbano utilizando índices, descriptores, factores e indicadores integrándolos
mediante el Análisis Multicriterio a través de una combinación lineal de dicho índice
compatibilizándo las unidades de medida mediante una normalización estadística.
Consideró no sólo variables sísmicas y estructurales sino también variables
económicas, sociales, de capacidad de respuesta o resiliencia para orientar las
decisiones de prevención de manera más efectiva. Luego se realizó una ponderación
tomando como base la evaluación subjetiva por parte de los expertos. De esta
manera se calculó un índice de riesgo total para el caso de 19 alcaldías menores en
Bogotá, combinando el índice de riesgo físico y el índice de riesgo de contexto.
Según el autor se involucraron factores de daño físico potencial así como una
perspectiva económica, social e institucional. Además utilizó una segunda
metodología a través de Redes Neuronales, arribando a resultados similares. Ambas
modelizaciones sirvieron como aproximación a la situación de un sistema dinámico
complejo, orientada a la determinación del riesgo sísmico urbano. Es importante
señalar que en este caso no se plantearon alternativas sino mas bien se buscó la
estimación del estado dinámico de un sistema antes de que ocurra el suceso y su
impacto en una muestra de varias localidades. Para la presente tesis si se plantearon
alternativas que se evaluaron exhaustivamente.
153
Por otra parte, el objetivo general del trabajo de Celmi (2007) fue seleccionar la
mejor alternativa estratégica, para reducir los daños por inundación de la parte baja
del valle Chillón - Lima (zona urbana), utilizando para este propósito el Análisis Multi-
criterio (MCA). Se identificaron aspectos de vulnerabilidad física (topografía
accidentada, inestabilidad de las defensas ribereñas, condición de las viviendas y
población expuesta), y no-física del sector (situación económica, ignorancia en temas
de desastre, contaminación y ausencia de las autoridades). Luego mediante un
Fichero de Calificación o Clasificación se combinaron los objetivos y criterios de
evaluación acordes con la meta (Mitigar los daños por inundación en una zona
urbana) cada uno de estos criterios con su respectivo indicador. Los criterios de
evaluación fueron: Reducir áreas inundables, reducir daños en la infraestructura,
reducir el daño de contaminación, aumentar la capacidad de respuesta educativa y
cultural. Finalmente, mediante técnicas de estandarización y ponderación, se arribó a
la estrategia más adecuada mediante un indicador adimensional (0.826). Además se
señaló que se consultó una base de datos existente, cuadros de estimación de
riesgo propuesto por INDECI, y otras modificaciones en función a la inspección de
campo realizada. Sin embargo hay que mencionar que el proceso de identificación
de la mejor alternativa, responde a una combinación ponderada de indicadores de
acuerdo a una tabla y no a un modelo económico que interrelacione las variables
relevantes para determinar el impacto de cada variable en la medida de valor de
cada alternativa. Tampoco se incorporaron valoraciones económicas propias de una
intervención pública (inversión, beneficios, costos) lo que limita los alcances de los
resultados mostrados. Adicionalmente, a pesar de las ponderaciones y
estandarizaciones utilizadas se pueden incorporar sesgos no deseados y que
154
pueden influir en la decisión final, más aun en un entorno de incertidumbre como lo
es el riesgo de desastres.
En el caso de Winterfeldt (2004), utilizó el Análisis de Decisiones en el campo del
riesgo de desastres particularmente aplicado a la ocurrencia del Huracán Katrina en
Nueva Orleáns y que generó pérdidas económicas por USD 200 mil millones57. El
estudio que presentó involucró la realización de análisis de sensibilidad de variables,
probabilidad de falla de las defensas, variaciones del costo de construcción y
probabilidades condicionales al nivel de falla dado un evento como el huracán
Katrina en Nueva Orleáns. Reconoció que el lado del beneficio en la evaluación
económica en proyectos sujetos a desastres es complejo y mas aun si se considera
la pérdida de vidas humanas y los costos de reocupación de las viviendas
inundadas. Sin embargo, utilizando árboles de decisión encontró que es preferible un
sistema de protección contra huracanes por los próximos 1,000 años en Nueva
Orleáns gastando USD 19 mil millones adicionales que sólo reconstruir el sistema de
protección a niveles previos al Huracán Katrina. Nótese que esta magnitud es mucho
menor al costo provocado por la ocurrencia del propio huracán Katrina. Señaló que la
valoración económica ante desastres por inundación ha mejorado en los últimos
tiempos, y que deberían incluir la consideración explícita de fatalidades, las pérdidas
económicas indirectas o inducidas (por ejemplo por la interrupción de la actividad
económica), los costos de relocalización de la población y uso de juicio experto para
cuantificar la incertidumbre en los modelos.
Un aspecto importante mencionado por dicho autor fue que el objetivo fundamental
debe ser evaluado en función a la comparación de planes alternativos y que ninguna
57 Para efectos de homologar el uso de la unidad monetaria para comparación con otras realidades económicas considerar 2.78 Soles = 1 USD (Tipo de Cambio a Junio 2011).
155
de las recomendaciones funcionará sino se adhiere al proceso de toma de
decisiones, a los involucrados y tomadores de decisiones. En el caso de la Tesis
presentada, se han tomado en cuenta las recomendaciones de Winterfeld,
identificándose la alternativa mas adecuada, en función a una evaluación económica
que incorporó el tratamiento de la incertidumbre y los costos económicos evitados.
En resumen, de la discusión planteada sobre el riesgo de desastres, existen
diferentes enfoques para tratar este problema, desde el análisis multicriterio y redes
neuronales hasta el uso de árboles de decisión. Con el presente estudio se hace un
planteamiento desde el Análisis de Decisiones recogiendo muchas de las
sugerencias de los autores reseñados en el marco referencial y quedando para
futuros trabajos académicos nuevas aplicaciones en el ámbito del riesgo de
desastres que corroboren los resultados alcanzados.
156
5.2 CONCLUSIONES
1. La estructuración del problema involucró el planteamiento de las siguientes
decisiones estratégicas: Material Constructivo de la Infraestructura Educativa,
Estructuras de Defensa Ribereña, Equipamiento, Material Educativo, Programa de
Capacitación a Docentes, Programa de Capacitación en Prevención de Desastres,
Programa de Sensibilización para la Reducción de Riesgos de Desastres y Programa
de Asistencia Técnica en Prevención de Desastres y a través del Análisis
Determinístico las variables que explican el 70.1% de las variaciones del VAN Social
son Costos Evitados por Daños a otras infraestructuras, Costos Evitados por Daños
a Vivienda y Comercio (Infraestructura), Inversión Inicial y Frecuencia de
Inundaciones (años).
2. Mediante el Análisis Probabilístico, se establecieron diferentes perfiles de
rentabilidad - riesgo identificándose a la Alternativa 2, como aquella que maximiza el
valor del VAN Social, dado un entorno de incertidumbre arrojando S/. 11,732,506 con
una desviación estándar S/. 4,517,309. En el mismo sentido al considerar el
coeficiente de variación se ha obtenido que la Alternativa 2 presenta la menor
cantidad de riesgo por cada unidad de rentabilidad con 0.3850. Por lo tanto, se
resuelve el problema del decisor y la asignación de la inversión pública permite la
obtención de rentabilidad sino también sostenibilidad en el tiempo. El valor de la
información indicó que la recopilación de información adicional no añade mayor valor
al resultado alcanzado.
157
3. Mediante el Análisis de Decisiones incorporado a las evaluaciones económicas y
análisis de riesgos en los proyectos de inversión pública de infraestructura, se ha
logrado reducir la incertidumbre en el desarrollo productivo y educacional en la
Microrregión de Satipo, al obtenerse mayor certeza respecto a la sostenibilidad de la
inversión a largo plazo y por los mayores entendimientos acerca de la difícil decisión
de asignar recursos públicos que son escasos. Como consecuencia, se identificó la
alternativa más favorable en términos de rentabilidad social. Específicamente, se han
conocido qué variables son las que mas influyen en la generación de valor siendo la
principal la frecuencia de ocurrencia del fenómeno de inundación (variable física) y
por otro lado los costos económicos evitados, por la construcción de infraestructura
idónea para el PIP “Construcción de Infraestructura de la Institución Educativa Divino
Niño Jesús, Provincia de Satipo - Junín”, frente a la ocurrencia de una inundación.
158
1. La estructuración constituye un reto para una adecuada definición del problema, por
lo cual la participación como la disponibilidad de los expertos temáticos es de gran
importancia. Esto permitirá establecer las áreas de decisión a trabajar. En el caso de
la presente Tesis dichas áreas de decisión abarcaron desde las características de la
infraestructura de defensa ribereña como otras relativas al proyecto específico del
sector educación, sin descuidarse los aspectos de sensibilización y prevención.
Adicionalmente un listado exhaustivo de las variables y su vinculación en un mapa
de conocimiento es fundamental para las siguientes etapas del análisis.
2. Las alternativas planteadas deben ser significativamente diferentes para identificar
aquella que maximiza el VAN Social. Además se debe profundizar en las
preferencias del decisor respecto al riesgo cuando lo amerite, para corroborar que la
elección de la estratégica y sus resultados son robustos ante cualquier cambio de
probabilidades de ocurrencia en las otras variables cruciales. Con estos elementos
se recomienda la ejecución del proyecto “Construcción de Infraestructura Educativa
de la I.E.I. Divino Niño Jesús”, bajo los lineamientos señalados en la presente Tesis.
considerando los factores de riesgo involucrados, añadiendo el componente de
defensa ribereña de material concreto.
5.3 RECOMENDACIONES
159
3. El estudio a Nivel de Pre-Factibilidad queda enriquecido al evaluar la intervención
proyectada mediante el Análisis de Decisiones incorporado a la evaluación Costo-
Beneficio, incorporando diversas alternativas y analizando sistemáticamente las
variables críticas en un contexto de incertidumbre a fin de lograr la rentabilidad social
deseada. Se recomienda prestar atención a las variables que más influyen en la
generación de valor, siendo en este caso la frecuencia de ocurrencia del fenómeno
de inundación (variable física) y por otro lado, los costos económicos evitados, por la
construcción de infraestructura idónea para el PIP “Construcción de Infraestructura
de la Institución Educativa Divino Niño Jesús, Provincia de Satipo - Junín”, frente a
la ocurrencia de una inundación.
4. Adicionalmente, la base de datos generada en la presente Tesis, puede ser
modificada y actualizada, conforme mejore el estado de información y grado de
conocimiento de los especialistas acerca de esta problemática, de modo que se
pueda ajustar el análisis expuesto, así como los resultados alcanzados.
5. Finalmente, se recomienda incorporar los entendimientos logrados a través de la
presente Tesis, en los Planes de Desarrollo Concertado y otros Instrumentos
Metodológicos y de Gestión, tanto de Satipo como de otras localidades, con el fin de
asegurar la rentabilidad social y la sostenibilidad de la Inversión Pública en el Perú.
160
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167
ANEXO I: Matriz de Consistencia
PROBLEMA OBJETIVO GENERAL HIPOTESIS CENTRAL VARIABLES E INDICADORES
¿Qué tipo de decisiones de inversión de riesgo debe tomarse para reducir las
inundaciones en los proyectos de inversión
pública en Satipo?
Lograr la efectividad ante los riesgos de inundaciones
en los proyectos de inversión pública en Satipo, reduciendo la incertidumbre
de los mismos en las actividades de infraestructura.
Si se efectúa evaluaciones económicas y análisis de
riesgos en los proyectos de inversión pública en
infraestructura, entonces, se reduce la incertidumbre en el desarrollo productivo y
educacional en la Microrregión de Satipo.
Variable Independiente (x) : Estrategias Alternativas
x1: Frecuencia del evento
x2: Infraestructura en riesgo
Variable Dependiente (y): Beneficio Social
y1: VAN Social
y2: Desviación Estándar
y3: Coeficiente de Variación
y4: Valor de la Información
Preguntas Secundarias Objetivos Específicos Hipótesis Especificas
¿Cuáles son las variables cruciales en la creación de
valor y generación de riesgo en un problema de decisión
para evaluar económicamente un proyecto de inversión
Pública?
Identificar las variables cruciales en la creación de
valor y generación de riesgo en un problema de decisión
para cuantificar su importancia en la generación
de valor un proyecto de inversión Pública
El análisis determinístico desde el punto de vista de la varianza del VAN, establece que el grado de importancia de las variables cruciales en conjunto superan el 70.1%
de explicación de dicha varianza en las alternativas de inversión identificadas.
¿Cuál es la mejor alternativa de decisión que el
especialista o analista evaluador recomienda para
maximizar el VAN Esperado, de acuerdo a la información
confiable y libre de incertidumbre
Determinar la mejor alternativa de inversión permitiendo al analista
evaluador el máximo VAN Esperado, de acuerdo a la
información confiable y libre de incertidumbre
Los perfiles rentabilidad - riesgo y el análisis del valor de la información desde el punto de vista del impacto de las variables definidas y las alternativas estratégicas
identificadas en la fase determinística y estocástica del proceso de evaluación del proyecto ha permitido seleccionar la estrategia
optima maximizando el VAN y reduciendo la incertidumbre
Fuente: Elaboración propia.
169
ANEXO II: Identificación de Peligros en la zona del Proyecto y Aspectos Generales sobre la ocurrencia de peligros en la zona
1. ¿Existen antecedentes de peligros en la zona en la cual se pretende ejecutar el proyecto?
2. ¿Existen estudios que pronostican la probable ocurrencia de peligros en la zona bajo análisis? ¿Que tipo de peligros?
Si No Comentario Si No Comentario
Inundaciones x
Producidas como efectos del FEN. La ocurrencia de lluvia es registrada por INDECI y SENAMHI.
Inundaciones x
Mapa de peligros de
DURidentificando
zonas de peligros de la
ciudad.
Lluvias intensas xPor efecto de un FEN
Lluvias intensas x
Existe registro de periodos
lluviosos de SENAMHI.
Heladas x Heladas xFriaje / Nevada x Friaje / Nevada x
Sismos x Sismos xSequias x Sequias x
Huaycos x
Porque el Perú está ubicado dentro de las placas de Nazca.
Huaycos x
Derrumbes / Deslizamientos
x
Se produce erosión debido a la diferencia de nivel de terreno en la I.E.I.
Derrumbes / Deslizamientos
x
Tsunami x Tsunami xIncendios urbanos x Incendios urbanos xDerrames tóxicos x Derrames tóxicos xViento fuertes x3. ¿Existe la probabilidad de ocurrencia de algunos de los peligros señalados Si No
en las preguntas anteriores durante la vida útil del proyecto? x
4. la información existente sobre la ocurrencia de peligros naturales en la zona ¿Es suficiente para tomar decisiones para la formulación y evaluación de proyectos?
Si No
xFuente: Información recogida en visita de campo.
170
ANEXO III: Características específicas de peligros y Definición del grado de peligro e intensidad
Peligros S NFrecuencia (a) Intensidad (b) Resultado
(c) = (a) * (b)B M A S.I. B M A S.I.
Inundación:□ ¿Existen zonas con problemas de inundación? x 1 2 2□ ¿Existe sedimentación en el rio o quebrada? x□ ¿Cambia el flujo del rio o acequia principal que
estará involucrado con el proyecto? xLluvias Intensas:Derrumbes / Deslizamientos:□ ¿Existen procesos de erosión? x□ ¿Existe mal drenaje de suelos? x□ ¿Existen antecedentes de inestabilidad o fallas
geológicas en las laderas?□ ¿Existen antecedentes de deslizamientos? x□ ¿Existen antecedentes de derrumbes? xHeladas: x
Friajes / Nevadas xSismos: xSequías: xHuaycos: x¿Existen antecedentes de huaycos? x 1 3 3Incendios urbanos xDerrames tóxicos. xOtros x
Fuente: Información recogida en visita de campo.
171
ANEXO IV: Factores de YN y aN según Método de Distribución de Gumbel
Tabla 6.13 Valores de Y N y en función de N
N Y s ctn N Y n
a 0 .4343 0 ,9043 49 0.54&1 1 .1590ü 0 .4302 0 ,9238 50 0-54 S54 1.16066
10 0 .4352 0 .9487 51 0 ,5480 1.1623t i 0 .4935 0 9676 52 0 ,5493 1.163812 0 .5053 0 9 0 3 3 53 0.5497 1.165313 0 .5070 0 .9972 54 0.5501 1,166714 0 ,5 1 0 0 1.0095 55 0.5504 1.160115 O.5120 1,02057 56 a t e o s 1,169016 0 .5157 1 .0316 57 0.5511 1.170817 0.5181 T. 041 1 50 0 .5515 1.1721Í8 0-5202 1-0493 59 0 .5510 1.173419 0-5220 1.0566 60 0.55208 1.1746720 0 .52355 1.06203 62 0 ,5527 1.177021 0.5252 1 .U69B 64 0.S533 1 17932 2 0 .5265 1.0754 66 O.S538 1.1814as 0.5205 1.0311 es 0 5543 1.103424 Ó. 5296 1.0364 70 0.55477 1.185362 5 0 .53006 1 .0 9 Í4 5 72 0 .5552 1.13732 6 0-5320 1.0961 74 0 5357 1.10902 7 0 .5332 1 1004 76 0.5561 1.190626 0 .5343 1.1047 78 0.5565 1.192329 0 5353 1.1066 80 0.55688 1.1930230 0.53622 1.11230 82 0-5572 1.135331 0 .537 i 1 .1 159 B4 0.5576 1.196732 0 .5360 1.1193 66 0.5580 1.198033 0 .5366 1.1226 66 0,5583 1,199434 0 ,5 3 9 6 1 .1255 90 0.55S60 1 .2007335 0.54034 1.12847 92 0.5509 1.2020
r 33 0 .5410 1 .1313 94 0 .5592 1.203237 0.541 8 1.1339 96 0 .5595 1.204430 0 .5424 1.1363 98 0 .9596 1-205539 0 .5430 Í.1 3 8 8 too 0.56002 1.2064940 0.54362 1.14132 150 0.56461 1.2253441 0 .5442 1.1436 200 0.56715 1,2359842 0 .5443 1.1450 250 0.56873 1.2429243 0 ,5453 1.14B0 300 0.56993 1.247864 4 0.5450 1.1409 400 0,57141 1.2545045 0 .5 4 6 3 1.15185 500 0.57240 1-258804 6 0-54(50 1.1530 750 Ó. 57377 1.2650647 0 .5473 1.1557 1000 0.57450 1.2685148 0 .5477 Í.1S 74 Ü. 57722 1.28255
Fuente: Estudio de Preinversión a Nivel de Perfil: Construcción de Defensas Ribereñas en la Margen Izquierda del Río Chillón
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172
ANEXO V: Valores de "x" para suelos cohesivos y no cohesivos
SUELOS COHESIVOS SUELOS NO COHESIVOS
Pesoespecífico(
Tn/m 3)X 1/(x+1)
D
(mm)x 1/(1+x)
0.80 0.52 0.66 0.05 0.43 0.700.83 0.51 0.66 0.15 0.42 0.700.86 0.50 0.67 0.50 0.41 0.710.88 0.49 0.67 1.00 0.40 0.710.90 0.48 0.67 1.50 0.39 0.720.93 0.47 0.68 2.50 0.38 0.720.96 0.46 0.68 4.00 0.37 0.730.98 0.45 0.69 6.00 0.36 0.741.00 0.44 0.69 8.00 0.35 0.741.04 0.43 0.70 10.00 0.34 0.751.08 0.42 0.70 15.00 0.33 0.751.12 0.41 0.71 20.00 0.32 0.761.16 0.40 0.71 25.00 0.31 0.761.20 0.39 0.72 40.00 0.30 0.771.24 0.38 0.72 60.00 0.29 0.781.28 0.37 0.73 90.00 0.28 0.781.34 0.36 0.74 140.00 0.27 0.791.40 0.35 0.74 190.00 0.26 0.791.46 0.34 0.75 250.00 0.25 0.801.52 0.33 0.75 310.00 0.24 0.811.58 0.32 0.76 370.00 0.23 0.811.64 0.31 0.76 450.00 0.22 0.831.71 0.30 0.77 570.00 0.21 0.831.80 0.29 0.78 750.00 0.20 0.831.89 0.28 0.78 1000.00 0.19 0.842.00 0.27 0.79
Fuente: ACI-UNI, Diseño de obras hidráulicas, 1994
173
ANEXO VI: Coeficiente p para socavación
Probabilidad anual de que se presente el caudal de
diseño
Coeficiente
P
100.0 % 0.77
50.0 % 0.82
20.0 % 0.86
10.0 % 0.90
5.0 % 0.94
2.0 % 0.97
1.0 % 1.00
0.3 % 1.03
0.2 % 1.05
0.1 % 1.07
Fuente: ACI-UNI, Diseño de obras hidráulicas, 1994
ANEXO VII: Valores para Ks (Inversa Del Coeficiente de rugosidad de Manning) Ks=1/n
Descripción Ks
Lechos natura les de río con fondo sólido sin irregularidades 40
Lechos natura les de río con acarreo regular 3 3 - 3 5
Lechos natura les de río con vegetación 3 0 - 3 5
Lechos natura les de río con de rrub io e irregularidades 30
Lechos natura les de río con fue rte transporte de acarreo 28
Torrentes con derrub ios gruesos (piedras ^«0 .20 m) con acarreo inm óvil
2 5 - 2 8
Torrentes con de rrub io grueso con acarreo móvil 1 9 - 2 2Fuente: ACI-UNI, Diseño de obras hidráulicas, 1994
174
ANEXO VIIhEstadística Hidrométrica del caudal del Rio Satipo, cálculo de la tirante
normal (t) y clasificación de la inundación según Baja, Media o Alta.
N° Año Q (m3/s) t (m) Baja Media Alta1 1 9 6 3 3 8 8 . 0 1 .6 9 1 0 0
2 1 9 6 4 3 6 4 . 0 1 .6 2 1 0 0
3 1 9 6 5 2 1 2 . 0 1 .1 7 1 0 0
4 1 9 6 6 2 6 0 . 0 1 .3 3 1 0 0
5 1 9 6 7 4 5 3 . 0 1 .8 5 0 1 0
6 1 9 6 8 2 8 3 . 0 1 .4 0 1 0 0
7 1 9 6 9 2 0 9 . 0 1 .1 6 1 0 0
8 1 9 7 0 3 3 4 . 0 1 .5 4 1 0 0
9 1 9 7 1 3 5 3 . 0 1 .5 9 1 0 0
1 0 1 9 7 2 6 4 8 . 0 2 .3 0 0 1 0
11 1 9 7 3 6 3 4 . 0 2 .2 7 0 1 0
1 2 1 9 7 4 5 9 5 . 0 2 .1 8 0 1 0
1 3 1 9 7 5 4 2 1 . 0 1 .7 7 0 1 0
1 4 1 9 7 6 4 2 2 . 0 1 .7 8 0 1 0
1 5 1 9 7 7 4 0 3 . 0 1 .7 3 0 1 0
1 6 1 9 7 8 4 5 4 . 9 1 .8 6 0 1 0
1 7 1 9 7 9 9 2 4 . 0 2 .8 4 0 0 1
1 8 1 9 8 0 1 6 5 .2 1 .0 1 1 0 0
1 9 1 9 8 1 7 2 1 .2 2 .4 5 0 1 0
2 0 1 9 8 2 7 0 5 .0 2 .4 2 0 1 0
21 1 9 8 3 2 4 6 . 0 1 .2 8 1 0 0
2 2 1 9 8 4 5 7 8 . 0 2 .1 4 0 1 0
2 3 1 9 8 5 2 2 5 . 0 1 .2 2 1 0 0
2 4 1 9 8 6 7 2 0 .0 2 .4 5 0 1 0
2 5 1 9 8 7 2 3 9 .2 1 .2 6 1 0 0
2 6 1 9 8 8 3 0 9 .2 1 .4 7 1 0 0
2 7 1 9 8 9 3 9 4 . 0 1 .7 0 0 1 0
2 8 1 9 9 0 1 9 2 .0 1 .1 1 1 0 0
2 9 1 9 9 1 4 4 1 . 0 1 .8 2 0 1 0
3 0 1 9 9 2 1 1 4 .3 0 .8 1 0 0 0
31 1 9 9 3 4 5 0 . 0 1 .8 5 0 1 0
3 2 1 9 9 4 5 8 1 . 0 2 .1 5 0 1 0
3 3 1 9 9 5 1 3 6 .7 0 .9 0 0 0 0
3 4 1 9 9 6 1 2 1 .0 0 .8 4 0 0 0
3 5 1 9 9 7 3 8 9 . 5 1 .6 9 1 0 0
3 6 1 9 9 8 3 6 4 .1 1 .6 2 1 0 0
3 7 1 9 9 9 4 5 5 . 0 1 .8 6 0 1 0
3 8 2 0 0 0 3 9 0 . 0 1 .6 9 1 0 0
3 9 2 0 0 1 4 6 9 . 0 1 .8 9 0 1 0
4 0 2 0 0 2 2 4 5 . 0 1 .2 8 1 0 0
41 2 0 0 3 4 2 2 . 0 1 .7 8 0 1 0
TOTALES 18 19 1
Fuente: Archivos de ATDR - Selva Central. Elaboración Propia
175
ANEXO IX: Formato de Encuesta socioeconómica a Padres de Familia y/o apoderado
de la I.E.I. Divino Niños Jesús.
I. ASPECTOS GENERALES
A. DATOS SOBRE PADRES DE FAMILIA O APODERADO
1.1 E d a d
1.2 S e x o ÍF1.3 N iv e l E d u c a c io n
1.4 N o h ijo s e n la I.E .
1.5 In ic ia l, p r im a r ia , s e c u n d a r ia 1 11.6 G ra d o in s tru c c ió n d e l a lu m n o
1.7 U rb a n iz . A A .H H . C o n j. H a b .B a r r io ,e tc
II. INFORMACION SOCIO ECONOMICA
B. DATOS ECONOMICOS (del padre o apoderado)
2.1 E s ta d o d e O c u p a c io n O c u p a d o D e s o c u p a d o S u b -o c u p a d o
2.2 C a te g o r ia O c u p a c io n a l F u n c io n a r io E m p le a d o Obrero2.3 C o n d ic io n L a b o ra l D e p e n d ie n te In d e p e n d ie n te
C. DISTRIBUCION DE LOS INGRESOS
2.4 ¿ A c u a n to a s c ie n d e su in g re s o fa m ilia r?
A lim e n ta c io n V e s t id o
V iv ie n d a M o v ilid a d
E d u c a c io n R e c re a c io n
S a lu d O tro s
D. DATOS VIVIENDA Y SERVICIOS BASICOS
2.5 P ro p ie d a d
P ro p ia
A lq u ila d a
O tro
2.6 S e r v ic io s B a s ic o s
A g u a
D e s a g u e
L u z e le c t r ic a
T e le fo n o
2.7 M a te r ia le s d e c o n s t ru c c io n
P a re d e s L ad r. A d o b e O tro
T e c h o s A lig e r . E te r /C a la m O tro
P is o C o n c r . C e ra m ic o O tro
|2.8 N u m e ro d e m ie n b ro s d e l h o g a r H Im I IIII. SOBRE INSTITUCION EDUCATIVA
3.1 C a lid a d E d u c a tiv a
M u y b u e n a
B u e n a
R e g u la r
D e f ic ie n te
3.2 U b ic a c ió n I.E .
A p ro p ia d a
In a p ro p ia d a
L e ja n a
C e rc a n a
3.3 In f ra e s tru c tu ra
B u e n e s ta d o
R e g u la r
D e te r io ra d a
P e s im o
3.4 M o v ilia r io y E q u ip o M E
A p ro p ia d a
In a p ro p ia d a
S u f ic ie n te
In s u f ic ie n te
3.5 ¿ D e s e a r ia t r a s la d a r a su h ijo a o tra In s t itu c ió n E d u c a tiv a ? S i N o
3.6 ¿ Q u e ra z o n e s p o d r ia p ro p ia c ia r e l re t iro d e su h ijo d e l c e n tro e d u c a t iv o ?
F a lta d e re c u rs o s e c o n o m ic o s
F a lta d e m o b ilia r io y /o e q u ip o
L e ja n ia d e la I.E .
In f ra e s tru c tu ra en p e lig ro
176
ANEXO X: Resultado de encuesta realizado a los padres de familia de la I.E. Divino
Niño Jesús.
Tamaño de Muestra con Población ConocidaT a m a ñ o de la P o b la c ió n (p o b la c ió n d o c e n te )V a lo r a s o c ia d o al n ivel de c o n fia n z a de la e s tim a c ió n (a lfa = 1 0% )
E rro r de E s tim a c ió n
V a r ia n z a d e la e s tim a c ió n
Apropiada Inapropiada Lejanía Cercana
F a lta de re c u rs o s
100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%
In fra e s tru c tu ra en
Falta de recursos
económicos.
Falta de Lejaniadela Infraestructura obiliaríoy/o I.E. en peligroequipo
3 .1 . U b ic a c ió n a .E. D iv in o M iñ o J e s u sU b ic a c ió n d e la I.E . D iv i n o N iñ o
JesusApropiadaI n a p r o p ia d a 7 J' ■:Lejan
T o ta l 10014
3.6 . ¿ Q u e ra z o n e s p o d r ía p r o p ic ia r e l r e t i r o d e s u h i jo d e l C .E .?
Razones que podrían propiciar el retiro de su hijo del C.E. ”
Fa ta de mobi Na
T o ta
177
4.3 ¿Qué afronto usted esos dasastres?Participé en bnqac 3% 2Participé economi 5% 3Gestioné ayuda 9% 8Participé en jornac 23% 15No participé 82% 33No Contesto 8% 5
Total 100% 64
Como afronto usted esos desastres
60% -
_ _ ■ h ■ Como afronto
y/
f / / ✓ /yvusted esos
.<£■ aP desastresy y> cP
178
4.5 ¿Qué nivel de conocimiento tiene sobre un peligro latente en la I.E.?
Muy alto 30% 19Alto 36% 73Medio 17% 11Bajo 6% 4Sin conocimiento 11% 7
Total 100% 64
¿Que nivel de conocimiento tiene sobre un peligro latente?
40%35%30%25%20%15%10%5%0%
■35%-
40%
17%
—
, n ,
M u y a lto A lto M e d io B a jo S in c o n o c im ie n to
4.6^ Quién (es) tendria responsabilidad en caso d<Municipalidad 27% 17UGEL 11% 7PNP 6% 4Defensa Civil 39% 25APAFA 14% 9Otras 3% 2
Total 100% 64
¿Quien tendira responsabilidad en caso de producirse un desastre en la I.E.?
40%35%30%25%20%15%10%5%0%
17%
-
M u y a lto A lto M e d io B a jo S in co n o d m ie n t<
4,8 ¿Qué nivel d a riesgo considera que existe en la zona
Muy Alto 41% 26Alto 30% 19Medio 22% 14Bajo 5% 3Sin riesqo 3% 2
Total 100% 64
¿Quien tendría responsabilidaden caso de producirse un desastre en la I.E.?
45%40%35%30%25%20%15%10%5%0%
2 2%
3%
I I i--------1Muy Alto Bajo Sin riesgo
Fuente: Elaboración Propia
179
ANEXO XI: FICHA TECNICA DE LA ENCUESTA
RESPONSABLE DE LA ENCUESTA : Espinoza Soto Daniel Arturo
V ilchez Casas LudyRossana
FECHA DE APLICACIÓN : 1 y 2 de Agosto del 2009.
SISTEMA DE MUESTREO : Aleatorio simple.
UNIVERSO : Población Urbana de la ciudad de Satipo.
TAMAÑO DE LA POBLACION : 1715 (entre 20 y 70 años)
VALOR ASOCIADO AL NIVEL DE CONFIANZA : 1.96
ERROR DE ESTIMACION : 5%
VARIANZA DE ESTIMACION : 0.50
MUESTRA : 314
PROCEDIMIENTO DE SELECCIÓN DE LOS ENCUESTADOS
En la zona urbana de Satipo, probabilístico : aleatorio simple; inicio aleatorio y por zonas
(Miguel Grau, Ocho de Octubre, Venecia y Shirampari).
Fuente: Elaboración Propia
180
ANEXO XII: Principales Especialistas Consultados
N° APELLIDOS Y NOMBRES PROFESION CARGO APORTE TECNICO
Segundo Andres Romero Romero Ingeniero Civil
Sub Gerente de Estudios y Obras
de la Municipalidad Provincial de
Satipo.
La tecnologia de defensa ribereña para la margen izquierda del rio Satipo, recomienda que debe construirse una defensa ribereña a base de muros de contención de concreto armado por tres razones principales: presenta mas de 40 años de vida util, por el caudal que tiene el rio Satipo y por estar ubicado en la zona urbana de la ciudad de Satipo, que aporta un diseño estetico. El muro enrocado tambien es una buena tecnologia que no recomienda porque no presenta diseño estetico. La tecnologia de gaviones estan descartados por el caudal que presenta el rio satipo y haber colapsado las existentes.
2 Robles Benavides Hernán Michael Ingeniero Civil
Presidente del Colegio de
Ingenieros del Perú - zonal Satipo.
El tipo de tecnologia de defensa ribereña, se selecciona de acuerdo al estudio hidraulico de las maximas avenidas del caudal del rio. La alternativa que recomienda para prevenir una posible inundacion del rio Satipo es la construccion de una defensa ribereña tipo enrocado por tener un caudal alto que arrastra rocas grandes en epocas lluviosas, asi mismo esta alternativa tiene una vida util no menos de 50 años. La tecnologia de gaviones manifiesta que no es recomendable porque esta esta diseñada para un caudal moderado, su vida util es maximo 30 años, si cuenta con un mantenimiento rutinario y periodico, asi m ismo es mas economico. Por otra parte menciona que existe tres tipos de categoria para medir el caudal, los cuales son caudal bajo, moderado y alto. Para caudal alto se recomienda muros de contension enrocado y para caudal moderado se recomienda los gaviones.
3 Edelmira Sanchez Tapia. Ingeniero Civil
Inspector Tecnico de Defensa Civil en
la Provincia de Satipo
Paia el caso de la consuuccion de deiensa iibe ie iia en la margen izquierda del rio Satipo recomienda la construccion de gaviones con un buen diseño que permite brindar una adecuada proteccion, el periodo de vida util va de 10 a 15 años si tiene un buen galvanizado y por ser mas economico en comparacion al muro de concreto armado y muro enrocado. Los m ecanismos de prevencion frente a una posible inundacion del rio Satipo se debe considerar lo siguiente: Planificar la evacuacion de agua en las vias publicas, indicar rutas de evacuacion para la poblacion en caso de emergencias, evitar en lo posible construir infraestructura de evergadura en el area de influencia, no otorgar titulo de propiedad de terrenos ubicados a la orilla del rio Satipo
4 Miguel Pecho Huamán Arquitecto
Especialista en Infraestructura Técnica de la
Gerencia Regional de Educacion de la
Región Junín.
Las infraestructuras de educación deben ser construidas de material noble con techo aligerado, porque su vida útil superan los 20 años, pero va depender del diseño que adopta el profesional para la construcción de dicha infraestructura, por otra parte las infraestructuras de material noble con cobertura liviana no son recomendables en caso de Selva por los fuertes vientos que arrasan con las calaminas y por las constantes lluvias que existe en la Selva, que no permite el desarrolla de las clases por el sonido excesivo que se imparte, sin embargo para la solución se tendría que adoptar otras tecnologías con características acústicas, los cuales resultarían muy costosos
5 Jeferson Quiñón Tolentino Licenciado en Educación
Especialista de Educación Primaria
del Unidad de Gestión Local - UGEL Satipo.
EL material educativo que recomienda son los "Cuadernos de Trabajo y lo s textos", porque permite la interaccion directa con el alumno y el aprendizaje previsto, en el proceso de enseñanza aprendizaje. Los videos si bien es un material educativo util, tendria que contar con los equipos de produccion para que cumple su función, de lo contrario no se logrará el aprendizaje. Por otra parte considera que las capacitaciones brindadas a los docentes deberia ser a traves de talleres y sus carpetas respectivas, porque esta es una opción práctica de aprendizaje, que la experiencia ha demostrado ser la más eficaz para los docentes.
6 Dante Santacruz AgüeroIngenieroGeografoAmbiental
Especialista en Analisis de Riesgo
del Equipo consultor del Plan
deAcondicionamiento
Territorial del Ministerio de Vivienda y
La implementación de un programa de prevencion de desastres, considera que los talleres es la estrategia más idonea para entrar en contacto con la poblacion vulnerable, brigadistas y autoridades de defensa civil a fin de crear una cultura de prevencion ante una posible inundacion del rio Satipo. a esto se sumaria la concientización a través de materiales didácticos de prevención. A si mismo un factor importante es gestionar ante Defensa Civil para la capacitacion en prevención de desastres y la conformacion de brigadas.
7 Richard Gonzáles Rodríguez
Ingeniero Mecanica de
Fluidos
Especialista en Proyectos SNIP y
en Obras Hidráulicas y
Defensas Ribereñas.
Los aspectos técnicos de defensas ribereñas involucran los registros hidrológicos, parámetros físicos para la determinación de la tirantes normal y de socavación para el dimensionamiento de la defensa proyectada.
181
ANEXO XIII: Tabla de Generación de Estrategias
M a te r ia lC o n s tru c tiv o d e
lain fra e s tru c tu ra
e d u c a tiv a
E s tru c tu ra s
d e D e fe n s a
R ib e re ñ aE q u ip a m ie n to
M a te r ia lE d u c a tiv o
P ro g ra m a de
c a p a c ita c io n
a d o c e n te s
P ro g ra m a d e
C a p a c ita c ió n
enp re v e n c ió n
d e D e s a s tre s .
P ro g ra m a de S e n s ib iliza c i
ón p a ra la
re d u c c ió n de r ie s g o s d e
d e s a s tre s .
P ro g ra m a d e
A s is te n c ia
T é c n ic a en
P rev e n c ió n d e D e s a s tre s
Infraestructura
Educativa con cobertura liviana
Muro de
concretoMobiliario de
maderaCuadernos de
trabajoTalleres Talleres Radio Cursos
Infraestructura
Educativa con losa
aligeradaMuro enrocado
Mobiliariometalico
Videos Cursos Charlas Television Pasantias
Gaviones Textos Carpetas Folletos Pancartas Convenio
Videos Volanteskit de
materialesMaterialesInstructivos
Afiches
Fuente: Especialistas consultados 5858
58 En cuanto a las áreas de decisión de la Tabla de generación de Estrategias, se plantearon las diversas acciones a seguir. En lo que respecta a las “Estructuras de Defensa Ribereña” se consultó al Presidente del Colegio de Ingenieros del Perú - zonal Satipo Ingeniero Civil Robles Benavides Hernán Michael, al Sub Gerente de Estudios y Obras, Ingeniero Civil Segundo Andrés Romero Romero y al Inspector Técnico de Defensa Civil en la Provincia de Satipo, Ingeniero Civil Edelmira Sánchez Tapia. Además se tomaron en cuenta los parámetros físicos del Río Satipo consignados en el Estudio de Pre factibilidad aprobado de código SNIP N°50706. El Ingeniero Mecánico de Fluidos Richard Gonzales Rodríguez brindó apoyo en el manejo de las variables hidráulicas. En cuanto al Área de Decisión “Material Educativo” el Especialista Jeferson Quiñón Tolentino de la Unidad de Gestión Educativa - UGEL Satipo suministró información adicional. De otro lado, en cuanto al área de decisión al “Programa de prevención de Desastres, Sensibilidad y Asistencia Técnica” se preguntó al Especialista en Análisis de Riesgo, Ingeniero Dante Santacruz Agüero, integrante del equipo consultor del Plan de Acondicionamiento Territorial del Ministerio de Vivienda y Construcción.Los diferentes especialistas mencionados, recomendaron las mejores acciones para cada área de decisión, las cuales conformaron las 3 Estrategias, por ser las más factibles y por generar un impacto significativo para el Proyecto.
182
ANEXO XIV: Comparación de Resultados de la presente Tesis vs. el Proyecto a Nivel
de Prefactibilidad propuesto en Taller II59
ESTRUCTURACIONINVERSION Alternativa 1 Estrategia 2 U n id .
TALLER II TESISE x p e d ie n te T é c n ic o 9 1 ,1 0 1 9 1 ,0 0 0 S .M a te r ia l C o n s t r u c t iv o d e la in f ra e s t ru c tu r a e d u c a t iv a 2 ,4 3 8 ,4 3 2 2 ,4 6 3 ,2 5 1 S /.
E s t r u c tu ra s d e D e fe n s a R ib e re ñ a 3 ,3 9 1 ,8 4 9 S /.
E q u ip a m ie n to 3 0 0 ,4 3 2 3 0 1 ,3 5 5 S /.M a te r ia l E d u c a t iv o 2 7 1 ,0 7 7 2 7 0 ,8 3 7 S /.
P ro g r a m a d e c a p a c ita c io n a d o c e n te s 2 6 ,7 4 3 4 4 ,0 1 1 S /.
P r o g r a m a d e C a p a c ita c ió n e n p re v e n c ió n d e D e s a s t r e s . 2 3 9 ,9 3 0 S /.P ro g r a m a d e S e n s ib i l iz a c ió n p a ra la re d u c c ió n d e r ie s g o s d e 1 2 ,3 4 8 S /.P ro g r a m a d e A s is te n c ia T é c n ic a e n P re v e n c ió n d e D e s a s t r e s 1 5 3 ,3 7 6 S /.
COSTO DIRECTO 3,036,685 6,876,956 S /.
G a s to s G e n e ra le s 3 0 3 ,6 6 8 6 8 7 ,6 9 6 S /.U t i l id a d 1 5 1 ,8 3 4 3 4 3 ,8 4 8 S /.G a s to s d e S u p e rv is io n 3 0 3 ,6 6 8 6 8 7 ,6 9 6 S /.G a s to s im p re v is to s 6 0 ,7 3 4 1 3 7 ,5 3 9 S /.
M it ig a c io n a m b ie n ta l 3 0 ,3 6 7 6 8 ,7 7 0 S /.INVERSION TOTAL 3,978,057 8,893,504 S /.
Costos de Operación con Py 5 9 4 ,2 4 1 5 7 0 ,6 0 3
Costos de Mantenimiento con Py 1 1 ,2 1 8 6 9 ,9 4 0
Costos de Operación y Mantenimiento 605,459 640,543 S /.
Valor Actual de Costos 4 ,2 7 8 ,1 9 7 1 0 ,0 7 5 ,9 8 6 S /.
Valor Actual Equivalente de Costos Totales 7 2 6 ,4 4 4 1 ,7 1 0 ,9 1 7 S /.
Valor Actual Neto Social nd 1 4 ,8 2 1 ,9 7 9 S /.
Indicadores de Costo EfectividadT o ta l d e A lu m n o s B e n e f ic ia d o s 1 0 ,4 6 4 1 0 ,4 6 4 A lu m n o s
C o s to E fe c t iv id a d R e s p e c to a A lu m n o s B e n e f ic ia d o s 4 0 8 .8 5 9 6 2 .9 2 S / . /A lu m n o
P ro m e d io A n u a l d e H o ra s L e c t iv a s In c r e m e n ta l 6 9 2 ,8 6 2 6 9 2 ,8 6 2 H o ra s L e c t iv a s
C o s to E fe c t iv id a d r e s p e c to a H o ra s L e c t iv a s 1 .0 5 2 .4 7 S / . /H o r a s L e c t iv a s
ANALISIS DETERMINISTICOV A N S e n e l e s c e n a r io b a s e nd 1 4 ,8 2 1 ,9 7 9 S /.
VARIABLES CRITICASC o s to s E v ita d o s p o r D a ñ o s a O t r a s In f ra e s tr u c tu ra s nd 2 8 .6 %
C o s to s E v ita d o s p o r D a ñ o s a V iv ie n d a y C o m e rc io ( In fr a e s t ) nd 1 6 .7 %
In v e rs ió n In ic ia l nd 1 4 .0 %
F r e c u e n c ia d e In u n d a c io n e s (a ñ o s ) nd 1 0 .8 %
Total de la Incertidumbre explicada nd 70.1 %
ANALISIS PROBABILISTICOV A N S e s p e ra d o n d 1 1 ,7 3 2 ,5 0 6 S /.
D e s v ia c ió n E s tá n d a r nd 4 ,5 1 7 ,3 0 9 S /.
C o e f ic ie n te d e V a r ia c ió n nd 0 .3 8 5 0 a d im e n s io n a l
Variabilidad de las variables críticasC o s to s E v ita d o s p o r D a ñ o s a O t r a s In f ra e s tr u c tu ra s nd 8 ,2 6 0 ,1 4 2 S /.
C o s to s E v ita d o s p o r D a ñ o s a V iv ie n d a y C o m e rc io ( In fr a e s t ) nd 7 ,2 7 1 ,0 9 2 S /.
I n v e rs ió n In ic ia l nd 7 ,6 9 3 ,3 3 5 S /.
F r e c u e n c ia d e I n u n d a c io n e s (a ñ o s ) nd 1 5 ,3 5 6 ,0 6 4 S /.
INTERPRETACION DE RESULTADOSValor de la información perfecta
C o s to s E v ita d o s p o r D a ñ o s a O t r a s I n f r a e s t r u c tu r a s nd 0 S /.
C o s to s E v ita d o s p o r D a ñ o s a V iv ie n d a y C o m e r c io ( In fr a e s t ) n d 0 S /.
I n v e rs ió n In ic ia l nd 4 1 1 2 1 1 S /.
F re c u e n c ia d e In u n d a c io n e s (a ñ o s ) nd 0 S /.
Valor del Control PerfectoC o s to s E v ita d o s p o r D a ñ o s a O t r a s I n f r a e s t r u c tu r a s nd 7 ,2 8 7 ,8 2 6 S /.
C o s to s E v ita d o s p o r D a ñ o s a V iv ie n d a y C o m e rc io ( In fr a e s t ) nd 5 ,6 5 2 ,3 6 7 S /.
I n v e rs ió n In ic ia l nd 4 ,1 1 3 ,2 4 6 S /.
F re c u e n c ia d e In u n d a c io n e s (a ñ o s ) nd 6 9 9 ,4 8 9 S /.
(*) nd: No disponible (**) Cifras en Nuevos Soles a Precios Sociales
59Estudio “Proyecto a nivel de Pre-Factibilidad: Construcción de Infraestructura de la Institución Educativa Integrada - Divino Niño Jesús, Provincia de Satipo - Junín".Curso de Taller II de la Maestría en Proyectos de Inversión de la UNI. 2008. Lima.
183
ANEXO XV: Base de Datos y Resultados del software SensIt 1.45®
para el Análisis Deterministico
ALTERNATIVA 1
SensIt 1.45 Tryout Version, Only For EvaluationMany Inputs, One Output www.DecisionToolworks.comSingle-Factor Sensitivity Analysis
Date 27-Jun-11 Workbook ProyectoDNJ51.xlsTime 10:41 PM Output Cell Principal!$D$849
10948068.16
Input VariableCorresponding Input Value
Low Output Base Case High Output LowOutput Value
Base HighPercent
Swing SwingA2Inundac 2 1 1 115,770 10,948,068 10,948,068 10,832,298 27.5%inv_inic 13,856,718 8,398,011 5,038,807 5,489,361 10,948,068 14,307,272 8,817,911 18.3%cevitdanosotros 119,297 357,890 1,424,346 9,542,935 10,948,068 17,228,670 7,685,735 13.9%cevitdanosviv_inf 692,488 1,143,558 1,841,273 8,291,614 10,948,068 15,057,075 6,765,461 10.7%cevitevac 249,843 552,103 1,395,689 9,167,988 10,948,068 15,916,144 6,748,156 10.7%cevitdanosunids 929 238,702 828,103 9,547,769 10,948,068 14,419,187 4,871,418 5.6%cevithospit 406,936 797,678 1,216,963 8,646,896 10,948,068 13,417,336 4,770,440 5.3%cevitdanosviv equip 150,338 617,402 891,720 8,197,425 10,948,068 12,563,591 4,366,165 4.5%Intens 1 1 1 9,918,512 10,948,068 13,007,181 3,088,669 2.2%cevitcurac 152,452 281,371 428,570 10,188,835 10,948,068 11,814,956 1,626,121 0.6%cop cp pfprim 1,434 956 669 10,174,892 10,948,068 11,411,974 1,237,081 0.4%cop_cp_pfsec 1,761 1,174 822 10,265,981 10,948,068 11,357,320 1,091,339 0.3%
Elaboración Propia en Base a Modelo Estructural
184
ANEXO XVI: Base de Datos y Resultados del software SensIt 1.45®
para el Análisis Deterministico
ALTERNATIVA 2
SensIt 1.45 Tryout Version, Only For EvaluationMany Inputs, One Output www.DecisionToolworks.comSingle-Factor Sensitivity Analysis
Date 27-Jun-11 Workbook ProyectoDNJ52.xlsTime 10:43 PM Output Cell Principal!$D$849
14821978.98
Input VariableCorresponding Input Value
Low Output Base Case High Output LowOutput Value
Base HighPercent
Swing SwingA2Inundac 2 1 1 2,616,624 14,821,979 14,821,979 12,205,355 28.6%inv_inic 14,674,281 8,893,504 5,336,102 9,041,202 14,821,979 18,379,380 9,338,179 16.7%cevitdanosotros 132,552 397,656 1,582,606 13,260,720 14,821,979 21,800,426 8,539,706 14.0%cevitdanosviv_inf 769,431 1,270,620 2,045,859 11,870,363 14,821,979 19,387,542 7,517,179 10.8%cevitevac 277,603 613,448 1,550,766 12,844,112 14,821,979 20,342,063 7,497,951 10.8%cevitdanosunids 1,032 265,224 920,114 13,266,091 14,821,979 18,678,778 5,412,687 5.6%cevithospit 452,151 886,309 1,352,182 12,265,121 14,821,979 17,565,610 5,300,489 5.4%cevitdanosviv equip 167,043 686,002 990,800 11,765,709 14,821,979 16,617,004 4,851,295 4.5%Intens 1 1 1 13,661,920 14,821,979 17,142,096 3,480,176 2.3%cevitcurac 169,391 312,634 476,189 13,978,387 14,821,979 15,785,188 1,806,801 0.6%cop cp pfprim 1,434 956 669 14,048,803 14,821,979 15,285,884 1,237,081 0.3%cop_cp_pfsec 1,761 1,174 822 14,139,892 14,821,979 15,231,231 1,091,339 0.2%
Elaboración Propia en Base a Modelo Estructural
185
ANEXO XVII: Base de Datos y Resultados del software SensIt 1.45®
para el Análisis Deterministico
ALTERNATIVA 3
SensIt 1.45 Tryout Version, Only For EvaluationMany Inputs, One Output www.DecisionToolworks.comSingle-Factor Sensitivity Analysis
Date 27-Jun-11 Workbook ProyectoDNJ53.xlsTime 11:01 PM Output Cell Principal!$D$849
8699848.565
Input VariableCorresponding Input Value
Low Output Base Case High Output LowOutput Value
Base HighPercent
Swing SwingA2Inundac 2 1 1 - 759,393 8,699,849 8,699,849 9,459,242 26.1%inv_inic 13,211,698 8,007,090 4,804,254 3,495,240 8,699,849 11,902,684 8,407,444 20.6%cevitdanosotros 106,042 318,125 1,266,085 7,450,841 8,699,849 14,282,606 6,831,764 13.6%cevitdanosviv_inf 615,545 1,016,496 1,636,687 6,338,556 8,699,849 12,352,299 6,013,744 10.5%cevitevac 222,083 490,758 1,240,613 7,117,555 8,699,849 13,115,916 5,998,361 10.5%cevitdanosunids 826 212,179 736,091 7,455,138 8,699,849 11,785,288 4,330,150 5.5%cevithospit 361,721 709,047 1,081,745 6,654,362 8,699,849 10,894,753 4,240,391 5.2%cevitdanosviv_equip 133,634 548,801 792,640 6,254,833 8,699,849 10,135,869 3,881,036 4.4%Intens 1 1 1 7,800,794 8,699,849 10,497,957 2,697,162 2.1%cevitcurac 135,513 250,107 380,951 8,024,975 8,699,849 9,470,416 1,445,441 0.6%cop cp pfprim 1,434 956 669 7,926,673 8,699,849 9,163,754 1,237,081 0.4%cop_cp_pfsec 1,761 1,174 822 8,017,761 8,699,849 9,109,101 1,091,339 0.3%
Elaboración Propia en Base a Modelo Estructural
186
ANEXO XVIII: Base de Datos y Resultados del software Supertree®
para el Análisis Probabilístico: ALTERNATIVA 2List Distribution
Present order of nodes: 1 2 5 8 3 6 9 4 7 10 11 New order of nodes: 1 2 5 8 3 6 9 4 7 10 11 Node at which probability distribution is listed: 1
Distribution Listed 6/27/11 23:58 Arbol de Decisiones Student Version
Percentile Value Percentile Value Percentile Value0.010 -3904085.085 0.350 10309104.18 0.750 14821981.450.020 -2291457.354 0.400 11870363.15 0.800 15427765.150.050 4528327.184 0.450 11870363.15 0.850 16818124.490.100 4528327.184 0.500 13068031.62 0.900 16818124.490.150 6089586.147 0.550 13260722.49 0.950 18379383.450.200 7479945.486 0.600 13260722.49 0.980 19387543.780.250 9041204.449 0.650 13866506.18 0.990 21800426.920.300 10309104.18 0.700 14821981.45
Expected value (mean): 11732506.16 Variance: 2.518186739E13
FirstSecondThirdFourthFifth
Moment1.173250616E71.628335681E142.392905630E213.763092612E286.207726304E35
Central Moment0.000000000E02.518186739E13-1.084330383E202.973739333E27-3 .340895473E34
Cumulant1.173250616E72.518186739E13-1.084330383E201.071359998E27-6.103490816E33
Three branch node that matches first five moments: Probability 0.06072460517 0.6460365554 0.2932388395
Value-2554516.11310249516.6217958281.84
Probability Cum. Prob. Value Probability Cum. Prob. Value0.001 0.001 -8902582.732 0.000 0.047 4525073.9680.002 0.003 -8463369.827 0.053 0.100 4528327.1840.002 0.005 -8072234.354 0.002 0.102 4775155.840.002 0.006 -7633021.449 0.000 0.102 4780398.6920.000 0.006 -6787851.722 0.000 0.102 4952714.3760.000 0.006 -6500195.633 0.002 0.104 5434093.9150.000 0.006 -6348638.818 0.000 0.104 5923945.2020.000 0.007 -5669847.255 0.056 0.160 6089586.1470.001 0.008 -5302956.318 0.002 0.161 6174027.0730.002 0.010 -4563023.16 0.056 0.218 7479945.4860.000 0.010 -4385464.624 0.000 0.218 7597867.5340.002 0.011 -3904085.085 0.000 0.218 8082475.9680.002 0.013 -3164151.927 0.000 0.218 8087718.820.003 0.016 -3121805.732 0.000 0.218 8337800.6920.003 0.019 -2682592.827 0.059 0.277 9041204.4490.003 0.022 -2291457.354 0.000 0.277 9481347.2020.003 0.025 -1852244.449 0.106 0.383 10309104.180.000 0.025 -1740311.466 0.000 0.383 11645120.820.000 0.025 -1255703.032 0.112 0.496 11870363.150.000 0.026 -1007074.722 0.003 0.499 12045507.820.000 0.026 -1000378.308 0.003 0.502 13068031.620.000 0.026 -719418.6334 0.112 0.614 13260722.490.000 0.026 -567861.8176 0.003 0.617 13606766.780.000 0.026 110929.7451 0.053 0.670 13866506.180.000 0.026 143168.2017 0.118 0.788 14821981.450.001 0.028 435596.2679 0.056 0.845 15427765.150.003 0.031 477820.6818 0.003 0.848 16019649.920.002 0.032 874809.1727 0.056 0.904 16818124.490.003 0.035 1217753.84 0.006 0.910 17826284.820.002 0.037 1265944.646 0.059 0.969 18379383.450.000 0.037 1395312.376 0.006 0.975 18848808.620.002 0.039 1705157.551 0.006 0.981 19387543.780.003 0.042 1876691.915 0.000 0.981 20585212.260.000 0.042 2306941.82 0.003 0.984 21383686.820.000 0.042 2550327.278 0.006 0.990 21800426.920.003 0.045 2616625.073 0.003 0.993 22406210.620.000 0.045 2837983.367 0.003 0.996 22944945.780.000 0.045 2989540.182 0.003 1.000 25357828.920.000 0.045 3668331.745 0.000 1.000 26365989.260.001 0.047 4035222.682 0.000 1.000 29923391.260.000 0.047 4040465.534
Elaboración Propia en Base a Modelo Probabilístico
187
ANEXO XVIII: Base de Datos y Resultados del software Supertree®
para el Análisis Probabilístico: ALTERNATIVA 3List Distribution
Present order of nodes: 1 2 5 8 3 6 9 4 7 10 11 New order of nodes: 1 2 5 8 3 6 9 4 7 10 11 Node a t which probability distribution is listed: 4 Branch numbers for nodes 1 2 5 8 3 6 9: 3 3 3 3 3 3 3
Estr=3; cevitdanosotros=1424346; cevitdanosviv_inf=1841273; inv_inic=13856718; cevitdanosotros=15826
Distribution Listed 6/28/11 0:25 Arbol de Decisiones Student Version
Percentile Value Percentile Value Percentile Value0.010 -6555946.063 0.350 5089552.124 0.750 8699851.580.020 -4574169.829 0.400 6338558.116 0.800 9541394.1160.050 -115055.8763 0.450 6338558.116 0.850 10653681.590.100 732401.5082 0.500 6716706.494 0.900 10653681.590.150 1133950.116 0.550 7450845.588 0.950 11902687.580.200 2246237.588 0.600 7450845.588 0.980 12352300.270.250 3495243.58 0.650 8292388.124 0.990 14306130.280.300 5089552.124 0.700 8699851.58
Expected value (mean): 6191486.965 Variance: 1.764294435E13
FirstSecondThirdFourthFifth
Moment 6.191486965E6 5.597745519E13 5.111303590E20 5.472366969E27 5.924377607E34
Central Moment 0.000000000E0 1.764294435E13 -5.392544512E19 1.280345161E27 —1.069408453E34
Cumulant 6.191486965E6 1.764294435E13 -5.392544512E19 3.465247054E26 -1.180048262E33
Three branch node that matches first five moments: Probability 0.0680673452 0.6308554932 0.3010771616
Value-4977697.9394917066.26811386939.36
Probability Cum. Prob. Value Probability Cum. Prob. Value0.001 0.001 -10443056.2 0.001 0.100 732401.50820.002 0.003 -10091686.21 0.000 0.100 767367.57930.002 0.005 -9778777.829 0.000 0.100 971626.24140.002 0.006 -9427407.837 0.056 0.157 1133950.1160.000 0.006 -8751272.056 0.002 0.158 1324347.4760.000 0.006 -8521146.853 0.000 0.158 1578081.2920.000 0.006 -8399902.063 0.002 0.160 1851497.9370.000 0.007 -7856868.482 0.000 0.160 1886464.0080.001 0.008 -7675042.492 0.056 0.216 2246237.5880.002 0.010 -7083096.524 0.002 0.218 2443443.9050.000 0.010 -6829362.708 0.059 0.277 3495243.580.002 0.011 -6555946.063 0.000 0.277 3582516.2730.002 0.013 -5964000.095 0.000 0.277 3617482.3440.003 0.016 -5238448.201 0.000 0.277 3970203.5790.003 0.019 -4887078.208 0.000 0.277 4174462.2410.000 0.019 -4824927.727 0.000 0.277 5089300.0080.003 0.022 -4574169.829 0.106 0.383 5089552.1240.000 0.022 -4437240.421 0.003 0.386 5898686.2780.000 0.022 -4232981.759 0.112 0.499 6338558.1160.003 0.026 -4222799.837 0.003 0.502 6716706.4940.000 0.026 -3546664.056 0.000 0.502 6820318.3440.000 0.026 -3318143.992 0.003 0.505 7147692.2710.000 0.026 -3316538.853 0.112 0.617 7450845.5880.000 0.026 -3195294.063 0.053 0.670 8292388.1240.000 0.026 -2652260.482 0.118 0.788 8699851.580.003 0.029 -2470434.492 0.003 0.792 9077999.9580.001 0.031 -2035612.201 0.056 0.848 9541394.1160.003 0.034 -1878488.524 0.056 0.904 10653681.590.002 0.035 -1684242.208 0.006 0.910 11103294.280.000 0.035 -1624754.708 0.059 0.969 11902687.580.000 0.035 -1587125.656 0.006 0.975 11921314.490.002 0.037 -1371333.829 0.006 0.981 12352300.270.003 0.040 -1351338.063 0.000 0.981 12730448.650.002 0.042 -1019963.837 0.006 0.987 14282607.960.003 0.045 -759392.0952 0.003 0.990 14306130.280.000 0.045 -343828.0556 0.003 0.993 15124150.490.053 0.098 -115055.8763 0.003 0.996 15555136.270.000 0.098 -113702.8531 0.003 1.000 17485443.960.000 0.098 7541.936816 0.000 1.000 17935056.650.000 0.099 379680.2733 0.000 1.000 21137892.650.000 0.099 550575.5183
Elaboración Propia en Base a Modelo Probabilístico
188
ANEXO XIX: Procedimiento de Entrevista a Expertos
1. - Con respecto a la variable “ Inversión Inicial” se procedió a realizar una entrevista al experto en Proyectos SNIP (véase Anexo XII), para caracterizar la incertidumbre respecto a esta variable mediante una distribución de probabilidades acumulada, para finalmente discretizarla para la obtención de tres valores representativos.
2. - Se tomaron las debidas previsiones para evitar los sesgos cognoscitivos (véase Salinas 1992, p. 194) los cuales se introducen durante la sesión de evaluación de probabilidades.
3. - El método a utilizar se denomina: “Asignación de Probabilidades con el Método de la Rueda de Probabilidades” y se inicia estableciendo un rango de valores amplio para evitar los sesgos de fijación y disponibilidad. En el presente caso, dicho rango va desde 4 millones a 15 millones de S/. Luego se pregunta al experto ¿Prefiere apostar que la Inversión Inicial será m enor a S/. 6 m illones o que cuando gire la rueda, el puntero term inará en la región naranja?. El experto al inicio no se sentirá cómodo con el tamaño de la región naranja y ajustará la rueda de probabilidades hasta encontrar una convergencia y afirmará “ la probabilidad de que la inversión inicial sea menor a 6 millones de S/. es de 0.25, lo cual será graficado a continuación:
4.- Se continua la entrevista con lo cual se logra una serie de puntos a ser unidos mediante una línea continua que representa la distribución acumulada de la Inversión Inicial. Luego esta distribución se discretiza obteniéndose finalmente las probabilidades a ser utilizadas en el Modelo Probabilistico (distribución de probabilidades en forma de árbol):
Prob. Acum
Inversión Inicial S/.
B=5'336,102 / 0.25
^___M =8893,504\ 0.50
\ A=14'674,281 0.25
B ajo = S /. 5 '3 3 6 ,1 0 2 M = S /. 8 '8 9 3 ,5 0 4 A = S /. 14 '6 7 4 ,2 8 1
La discretización se realiza tomando las probabilidades acumuladas de 0.25 y 0.75 y por la igualdad de áreas en cada región de la distribución, se logran los valores Bajo, Medio y Alto de la Inversión Inicial, a ser incorporados en el árbol de probabilidades.
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In c r e m e n to d e c a u d a l d e l rio\ /S atíp fc , p e r ju d ic a n d o las
' / p la n ta c io n e s d e la r ib e ra
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