Utilización de @RISK para simular EaR y CFaR para el Grupo Empresarial ISA

1. Utilización de @RISK para simular EaR y CFaR para el Grupo Empresarial ISA * EaR: Earnings-at-Risk / Utilidad en Riesgo, * CFaR: Cash Flow-at-Risk / Flujo de Caja en Riesgo 2006 Palisade User Conference: Americas Noviembre 13 Miami

2. Objetivo • Presentar la metodología de Utilidad en Riesgo y Flujo de Caja en Riesgo y su aplicación en los Estados Financieros de las empresas del Grupo. • Analizar el riesgo agregado para futuras inversiones.

3. AGENDA • Antecedentes • Metodología • Desarrollo Metodológico • Métrica • Mapeo de Variables • Generación de Escenario • Valoración y Cálculo • Resultados • Conclusiones

4. Grupo Empresarial de origen colombiano con actividades en los sectores de energía eléctrica y transporte de telecomunicaciones 2001 1967 TRANSPORTE TELECOMUNICACIONES ENERGÍA 1998 2002 2002 2003 2005 2001 2002 Transportede Energía Operación y Administración de Mercados Portador yValor Agregado 2006

5. Grupo ISA,Infraestructura de transmisión

6. Grupo ISA, red de telecomunicaciones más confiable de Colombia, Portador de portadores nacional e internacional y Primer operador especializado en banda ancha inalámbrica del país 4.267 km de red defibra óptica, Red Nacional de Microondas,Red Satelital y Red de LMDS Participación Mercado Servicio Portador 2005 2004Nacional: 56.0% 47.9% Internet:42.6% 27.4% Conexiones internacionales:Cables Arcos y Maya e interconexión Col - Ecu. Servicio Valor Agregado 2005 20041.82% 1.4%

7. Antecedentes PROBABILIDAD • Iniciativa de la Gerencia de Finanzas que propende por un óptimo uso de los recursos financieros de ISA y sus Filiales: Portafolio Grupo • Proyecto GAP Grupo ISA enPlan de Desarrollo 2006 y 2007. • No se trata de un Proyecto aislado, por el contrario, converge con el Proyecto de Gestión Integral de Riesgos en su etapa cuantitativa. • Herramienta de gestión como apoyo cuantitativo en el proceso de toma de decisiones de la Administración. 7 12 22 5 10 14 17 2 6 ALTA 4 13 19 18 21 1 3 11 20 4 15 9 MEDIA 3 16 8 BAJA 2 MUY BAJA 1 1 2 3 4 LEVE MODERADO CRITICO MUY CRITICO SEVERIDAD RIESGOS ALTOS RIESGOS MEDIOS RIESGOS BAJOS

8. AGENDA • Antecedentes • Metodología • Desarrollo Metodológico • Métrica • Mapeo de Variables • Generación de Escenario • Valoración y Cálculo • Resultados • Conclusiones

9. ¿Qué comprende el Diagnóstico de Portafolio? • Análisis detallado de la condición de liquidez de las empresas • Estimación de coberturas naturales • Estructura de ingresos/egresos: indexación de flujos • Análisis del Perfil de la Deuda: • Condiciones financieras: fuentes, monedas, tasas de interés, esquemas de amortización, covenants financieros, etc. • Perfil de vencimientos • Identificar exposiciones a riesgos de mercado, y proponer esquemas de mitigación de riesgos • Análisis de operaciones de cobertura vigentes: Documentación ISDA, Confirmation Letters y Mark-to-market de transacciones. • Cálculo de indicadores base para administración de portafolios: • Activos: Duración, Convexidad, VaR, Frontera Eficiente • Pasivos: Vida media, Duración, Costo de deuda, Credit spreads, EaR*, CFaR* * Modelo simplificado

10. GAP Analysis Duración Modelos en Excel Stress Testing Simulación Avanzada Gestión de Activos/Pasivos Fair-value Accounting Gestión Integrada del Riesgo VaR MonteCarlo VaR Stress Testing Análisis de Sensibilidad 1970s 1980s 1990s 2000s El Plan de Trabajo propuesto se encuentra enmarcado en el deber ser de un GAP Corporativo

11. Metodología Métrica El procedimiento para la medición del riesgo comprende cinco pasos: 1. Selección de la métrica a evaluar. 2. Identificación de las variables que afectan el indicador seleccionado. 3. Generación de escenarios 4. Cálculo de los resultados financieros futuros 5. Cuantificación del riesgo Mapeo de Variables Generación de Escenarios Valoración Cálculo Fuente: CorporateMetrics RiskMetrics Group - JPMorgan

12. Métrica Acción Opciones Componentes Métrica Definición de las Métricas Corporativas Determinar los riesgos a medir, su horizonte y nivel de confiabilidad Mapeo de Variables EaR CFaR Generación de Escenarios Valoración Cálculo

13. Cuantificar el efecto de las variaciones de mercado sobre las utilidades y el flujo de caja Generar los posibles valores de cada variable económica en el horizonte definido Mapeo de riesgos y Generación de Escenarios Acción Opciones Componentes Métrica Mapeo de Variables Datos de entrada de la empresa Estados Financieros Generación de Escenarios Valoración Cálculo Modelos de Mercado o Econométricos.

14. Valoración y Cálculo Acción Opciones Componentes Métrica Recálculo Ecuaciones de exposición Valoración Con los escenarios y mapas de exposición se calcula la distribución de probabilidad de los resultados financieros. Cálculo Se cuantifica el riesgo de mercado. Mapeo de Variables • Método de simulación de Montecarlo • Aplicación Metodología de JPMorgan Análisis de la distribución de Utilidades y Flujo de Caja Generación de Escenarios Valoración Cálculo

15. AGENDA • Antecedentes • Metodología • Desarrollo Metodológico • Métrica • Mapeo de Variables • Generación de Escenario • Valoración y Cálculo • Resultados • Conclusiones

16. 95% Target A B EaR/CFaR = B - A Métrica - Cálculo de EaR y CFaR Tasa de mercado vs. horizonte de tiempo N Escenarios N Realizaciones 1 probabilidad 2 . . . . . . . 6 4 2 N Tasa de Mercado Horizonte de tiempo 6 2 4 1 Estado financiero & & 2 Estado financiero & Estado financiero N 6 2 4

17. 5% Target A B EaR = B - A Mapeo de Variables Variables Macroeconómicas ESTADO DE RESULTADOS UTILIDAD EN RIESGO - EaR 3 1 1 IPP 2 2 IPC 3 Devaluación 2 4 DTF 6 5 Libor 3 2 5 4 Perú, Bolivia Brasil, Colombia 6 2 = Target

18. Proyección de Variables Regresión lineal

19. Rangos para las Variables Macroeconómicas * Para Internexa: Se considera la simulación de las variables macro así como las variables de “Captura de mercado” y “Tarifas”

20. Estado Financiero Consolidado EaR/CFaR consolidado Estados Financieros Ei Iteración i Inputs IPP DTF … IPC 1 IPC IPM … DEV FGLFE Libor … IPCP 5% Target IPP DTF … IPC 2 IPC IPM … DEV FGLFE Libor … IPCP B A . . . EaR/CFaR = B - A IPP DTF … IPC N IPC IPM … DEV FGLFE Libor … IPCP Cálculo de Utilidad en Riesgo/Flujo de Caja en Riesgo Consolidado

21. Restricciones Agencias calificadoras Accionistas Entid. Financieras DIAN Política de Pago de Dividendos Obligaciones Obligaciones Fiscales Covenants Saldo reservas disponibles para pago dividendos Target Estrategia de pago de dividendo creciente 5% Balance Utilidad Neta Pago de Dividendos Caja P y G La relación entre las variables debe ser tal que el saldo de Reservas disponibles para el pago de dividendos del Balance nunca sea negativo Nivel que asegura pago de dividendos Niveles de tolerancia para Utilidad en RiesgoISA Consolidado

22. Mantener niveles de sobregiro que no superen $90.000 MM - dos veces los ingresos mensuales - soportado en la temporalidad del sobregiro (menos de 30 días) y el riesgo de refinanciación. Niveles de tolerancia para el Flujo de Caja en RiesgoISA Consolidado Restricción CFaR • En la actualidad se dispone de cupos de sobregiro por $155,000MM • Pasados 30 días el sobregiro se convierte en un crédito de tesorería, corriendo el riego de contratar nuevos créditos de tesorería sin las autorizaciones correspondientes.

23. AGENDA • Antecedentes • Metodología • Desarrollo Metodológico • Métrica • Mapeo de Variables • Generación de Escenario • Valoración y Cálculo • Resultados • Conclusiones

24. Utilidad en Riesgo y Flujo de Caja en Riesgo Consolidado Con y Sin proyecto de inversión Desplazamiento hacia la izquierda del histograma de frecuencia para la utilidad neta de ISA consolidado para el año 2007 luego de la entrada de la nueva inversión EaR Desplazamiento hacia la izquierda del histograma de frecuencia para el flujo de caja de ISA consolidado para el año 2007 luego de la entrada de la nueva inversión CFaR

25. EaR y CFaR ConsolidadoCon y Sin proyecto de inversión ISA CONSOLIDADO ESC 2 ISA CONSOLIDADO ESC BASE EaR CFaR

26. DEVALUACIÓN TASA DE REMUNERACIÓN UNIDADES CONSTRUCTIVAS SINIESTROS POR TORRES IPC DTF IMPUESTO AL PATRIMONIO IPP LIBOR Análisis de variables de mayor impactoISA Consolido

27. Resultados Utilidad en Riesgo y Flujo de Caja en Riesgo ISA Consolidado por Método de Participación

28. AGENDA • Antecedentes • Metodología • Desarrollo Metodológico • Métrica • Mapeo de Variables • Generación de Escenario • Valoración y Cálculo • Resultados • Conclusiones

29. Una vez implementado el Proyecto GAP permitirá a la Administración • Utilizarlo como herramienta para soportar técnicamente y de manera sistemática el proceso de toma de decisiones: • Visión y Gestión con enfoque de Portafolio, • Decisiones de Inversión y de Desinversión (fusiones, adquisiciones, spin-offs, etc.), • Monitorear cumplimiento de metas para determinar compensación variable, • Cuantificar impacto en términos de “Valor Esperado” de eventos como: (i) Voladura de torres; (ii) Proyectos tipo UPMEs 2003; (iii) Cambios en normatividad fiscal, cambiaria y contable –NIC 39; (iv) Revisión quinquenal esquema de remuneración de la transmisión; (v) Análisis de competencia/tarifas –ITX y Flycom; (vi) Opciones Reales Embebidas en negocios actuales y potenciales; y (vii) Aplicación de Teoría de Juegos en presentación de Ofertas; entre otros. Optimizar el perfil Riesgo-Retorno para cada empresa y el del Grupo desde una perspectiva de Portafolio:

30. Conclusiones • La inclusión de un nuevo proyecto genera mayor volatilidad dentro de la distribución de probabilidad de la utilidad y el flujo de caja, incorporando mayor riesgo a los estados financieros. • El disponer de niveles de tolerancia para el EaR y CFaR, ayudará a la definición e implementación de estrategias tendientes a la administración de los riesgos corporativos. • Las metodologías para la cuantificación de los riesgo consolidados, Utilidad en Riesgo - EaR y Flujo de Caja en Riesgo - CFaR, podrán ser utilizadas como herramientas para soportar técnicamente y de manera sistemática el proceso de toma de decisiones.

31. Bibliografía Chang, Yeon-Jeong. An Application of “Earning at Risk” to Assess Corporate Financial Risk, 2006 Kim, Jongwoo; Malz M., Allan; Mina, Jorge, LongRun Technical Document, RiskMetrics Group, 1999. Alvin Y., Lee, CorporateMetrics Technical Document, RiskMetrics Group, April 1999, http://www.riskmetrics.com. @Risk. Risk Analysis and Simulation Add-in for Microsoft Excel Version 4.5. Palisade Corporation. 2002 Jorion, Philippe, Value at Risk, Limusa, 2002. Meyer L. Paul, Probabilidad y Aplicaciones Estadísticas, Addison Wesley Longman, 1998. Lara Haro, Alfonso, Medición y Control de Riesgos Financieros, Limusa, 2004. The Joint Forum, “Trends in risk integration and aggregation,” August 2003, Basel Committee on Banking Supervision, Bank for International Settlements, pp. 1-41.