Comparação de Empresas (Benchmarking). Por esse método, a empresa em análise é comparada com outras empresas reais. Construir um benchmarking entre empresas implica reunir e analisar informações de um grupo de empresas, a fim encontrar um objetivo realista para o nível de produtividade de uma empresa eficiente no setor em questão. Esse método apresenta duas abordagens distintas que podem ser seguidas: a abordagem econométrica (modelos paramétricos, onde se utiliza a taxa de variação dos produtos pela variação da quantidade de insumos) e a abordagem de programação matemática (modelos não paramétricos para estimação da produtividade). Os métodos de comparação de empresas (benchmarking) empregados diferem entre países e jurisdições, assim como também difere a aplicação que fazem dos resultados obtidos (medidas de eficiência relativas) para a determinação do Fator X. A experiência mostra que o principal objeto em discussão no que se refere a essa abordagem diz respeito à forma de converter as medidas de eficiência obtidas por meio de técnicas de benchmarking em um valor para o Fator X. Os modelos paramétricos são aqueles que, com base em dados de insumos e produtos de várias empresas, estimam uma função matemática que explique a relação entre eles. Nesses modelos, faz-se uma parametrização única, obtendo-se um único resultado sobre o comportamento do setor. Os modelos paramétricos mais utilizados em regulação são: • Regressão por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO); • Regressão por Mínimos Quadrados Ordinários Corrigidos (MQOC); e • Análise de Fronteira Estocástica (SFA). De posse do modelo paramétrico utiliza-se a derivada da função com relação aos insumos para determinação da produtividade. Os modelos não paramétricos se baseiam em programação matemática e, diferentemente dos paramétricos, não estimam uma única função matemática para explicar a produtividade do setor. Seus resultados, apesar de serem obtidos a partir de comparações de dados de várias empresas, são específicos para cada uma delas. Dentre os modelos não paramétricos existentes, os mais utilizados são o de Redes Neurais Artificiais (RNAs) e o de Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis - DEA). Reguladores de energia elétrica de vários países têm adotado (Grã-Bretanha, Hungria, Itália, Holanda, Noruega, Espanha, Austrália, Japão, Colômbia e Índia) ou estão considerando adotar (Áustria, Bélgica, Finlândia, França, Irlanda, Suécia, entre outros), alguma abordagem de benchmarking para o cálculo do Fator X.
