Accountability and Value for Money: A Framework for Exploring the Relationship in Private Finance Initiative Contracts

There is an implicit assumption in the UK Treasury’s publications on public-private partnerships (PPP) – also more commonly known in the United Kingdom as private finance initiative (PFI) - that accountability and value for money (VFM) are related concepts. While recent academic studies on PPP/PFI (from now on as PFI) have focused on VFM, there is a notable absence of studies exploring the ‘presumed’ relationships between accountability and VFM. Drawing on Dubnick’s (Dubnick and Romzek, 1991, 1993; Dubnick, 1996, 1998, 2003, 2005; Dubnick and Justice, 2002) framework for accountability and PFI literature, we develop a research framework for exploring potential relationships between accountability and VFM in PFI projects by proposing alternative accountability cultures, processes and mechanisms for PFI. The PFI accountability model is then exposed to four criteria - warrantability, tractability, measurability and feasibility. Our preliminary interviews provide us guidance in identifying some of the cultures, processes and mechanisms indicated in our model which should enable future researchers to test not only the UK Government’s claimed relationships between accountability and VFM using more specific PFI empirical data, but also a potential relationship between accountability and performance in general.

The Diffusion of Risks in Public Private Partnership Contracts

Purpose The UK government argues that the benefits of public private partnership (PPP) in delivering public infrastructure stem from: transferring risks to the private sector within a structure in which financiers put their own capital at risk; and, the performance based payment mechanism, reinforced by the due diligence requirements imposed by the lenders financing the projects (HM Treasury, 2010). Prior studies of risk in PPPs have investigated ‘what’ risks are allocated and to ‘whom’, that is to the public or the private sector. The purpose of this study is to examine ‘how’ and ‘why’ PPP risks are diffused by their financiers. Design/methodology/approach This study focuses on the financial structure of PPPs and on their financiers. Empirical evidence comes from interviews conducted with equity and debt financiers. Findings The findings show that the financial structure of the deals generates risk aversion in both debt and equity financiers and that the need to attract affordable finance leads to risk diffusion through a network of companies using various means that include contractual mitigation through insurance, performance support guarantees, interest rate swaps and inflation hedges. Because of the complexity this process generates, both procurers and suppliers need expensive expert advice. The risk aversion and diffusion and the consequent need for advice add cost to the projects impacting on the government’s economic argument for risk transfer. Limitations and implications The empirical work covers the private finance initiative (PFI) type of PPP arrangements and therefore the risk diffusion mechanisms may not be generalisable to other forms of PPP, especially those that do not involve the use of high leverage or private finance. Moreover, the scope of this research is limited to exploring the diffusion of risk in the private sector. Further research is needed on how risk is diffused in other settings and on the value for money implication of risk diffusion in PPP contracts. Originality/value The expectation inherent in PPP is that the private sector will better manage those risks allocated to it and because private capital is at risk, financiers will perform due diligence with the ultimate outcome that only viable projects will proceed. This paper presents empirical evidence that raises questions about these expectations. Key words: public private partnership, risk management, diffusion, private finance initiative, financiers

Does the UK Local Finance Improvement Trust (Lift) Initiative Improve Risk Management in Public-Private Procurement?

The UK government introduced the Private Finance Initiative (PFI) and, latterly, the Local Improvement Finance Trust (LIFT) in an attempt to improve public service provision. As a variant of PFI, LIFT seeks to create a framework for the effective provision of primary care facilities. Like conventional PFI procurement, LIFT projects involve long-term contracts, complex multi-party interactions and thus create various risks to public sector clients. This paper investigates the advantages and disadvantages of LIFT with a focus on how this approach facilitates or impedes risk management from the public sector client perspective. Our paper concludes that LIFT has a potential for creating additional problems, including the further reduction of public sector control, conflicts of interest, the inappropriate use of enabling funds, and higher than market rental costs affecting the uptake of space in the buildings by local health care providers. However, there is also evidence that LIFT has facilitated new investment and that Primary Care Trusts (PCTs) have themselves started addressing some of the weaknesses of this procurement format through the bundling of projects and other forms of regional co-operation.

Short-term scheduling considering five-minute and hour-ahead energy resource management

The introduction of new distributed energy resources, based on natural intermittent power sources, in power systems imposes the development of new adequate operation management and control methods. This paper proposes a short-term Energy Resource Management (ERM) methodology performed in two phases. The first one addresses the hour-ahead ERM scheduling and the second one deals with the five-minute ahead ERM scheduling. Both phases consider the day-ahead resource scheduling solution. The ERM scheduling is formulated as an optimization problem that aims to minimize the operation costs from the point of view of a virtual power player that manages the network and the existing resources. The optimization problem is solved by a deterministic mixed-integer non-linear programming approach and by a heuristic approach based on genetic algorithms. A case study considering a distribution network with 33 bus, 66 distributed generation, 32 loads with demand response contracts and 7 storage units has been implemented in a PSCADbased simulator developed in the field of the presented work, in order to validate the proposed short-term ERM methodology considering the dynamic power system behavior.

A multi-agent based approach for intelligent smart grid management

The spread and globalization of distributed generation (DG) in recent years has should highly influence the changes that occur in Electricity Markets (EMs). DG has brought a large number of new players to take action in the EMs, therefore increasing the complexity of these markets. Simulation based on multi-agent systems appears as a good way of analyzing players’ behavior and interactions, especially in a coalition perspective, and the effects these players have on the markets. MASCEM – Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets was created to permit the study of the market operation with several different players and market mechanisms. MASGriP – Multi-Agent Smart Grid Platform is being developed to facilitate the simulation of micro grid (MG) and smart grid (SG) concepts with multiple different scenarios. This paper presents an intelligent management method for MG and SG. The simulation of different methods of control provides an advantage in comparing different possible approaches to respond to market events. Players utilize electric vehicles’ batteries and participate in Demand Response (DR) contracts, taking advantage on the best opportunities brought by the use of all resources, to improve their actions in response to MG and/or SG requests.

Emergency energy resource management in SmartGrids

Energy resources management can play a very relevant role in future power systems in a SmartGrid context, with intensive penetration of distributed generation and storage systems. This paper deals with the importance of resource management in incident situations. The paper presents DemSi, an energy resources management simulator that has been developed by the authors to simulate electrical distribution networks with high distributed generation penetration, storage in network points and customers with demand response contracts. DemSi is used to undertake simulations for an incident scenario, evidencing the advantages of adequately using flexible contracts, storage, and reserve in order to limit incident consequences.

A long-term risk management tool for electricity markets using swarm intelligence

This paper addresses the optimal involvement in derivatives electricity markets of a power producer to hedge against the pool price volatility. To achieve this aim, a swarm intelligence meta-heuristic optimization technique for long-term risk management tool is proposed. This tool investigates the long-term opportunities for risk hedging available for electric power producers through the use of contracts with physical (spot and forward contracts) and financial (options contracts) settlement. The producer risk preference is formulated as a utility function (U) expressing the trade-off between the expectation and the variance of the return. Variance of return and the expectation are based on a forecasted scenario interval determined by a long-term price range forecasting model. This model also makes use of particle swarm optimization (PSO) to find the best parameters allow to achieve better forecasting results. On the other hand, the price estimation depends on load forecasting. This work also presents a regressive long-term load forecast model that make use of PSO to find the best parameters as well as in price estimation. The PSO technique performance has been evaluated by comparison with a Genetic Algorithm (GA) based approach. A case study is presented and the results are discussed taking into account the real price and load historical data from mainland Spanish electricity market demonstrating the effectiveness of the methodology handling this type of problems. Finally, conclusions are dully drawn.

Energy Resource Management under the Influence of the Weekend Transition Considering an Intensive use of Electric Vehicles

Energy resource scheduling is becoming increasingly important, as the use of distributed resources is intensified and of massive electric vehicle is envisaged. The present paper proposes a methodology for day-ahead energy resource scheduling for smart grids considering the intensive use of distributed generation and Vehicle-to-Grid (V2G). This method considers that the energy resources are managed by a Virtual Power Player (VPP) which established contracts with their owners. It takes into account these contracts, the users' requirements subjected to the VPP, and several discharge price steps. The full AC power flow calculation included in the model takes into account network constraints. The influence of the successive day requirements on the day-ahead optimal solution is discussed and considered in the proposed model. A case study with a 33-bus distribution network and V2G is used to illustrate the good performance of the proposed method.

Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management

Cette thèse envisage un ensemble de méthodes permettant aux algorithmes d'apprentissage statistique de mieux traiter la nature séquentielle des problèmes de gestion de portefeuilles financiers. Nous débutons par une considération du problème général de la composition d'algorithmes d'apprentissage devant gérer des tâches séquentielles, en particulier celui de la mise-à-jour efficace des ensembles d'apprentissage dans un cadre de validation séquentielle. Nous énumérons les desiderata que des primitives de composition doivent satisfaire, et faisons ressortir la difficulté de les atteindre de façon rigoureuse et efficace. Nous poursuivons en présentant un ensemble d'algorithmes qui atteignent ces objectifs et présentons une étude de cas d'un système complexe de prise de décision financière utilisant ces techniques. Nous décrivons ensuite une méthode générale permettant de transformer un problème de décision séquentielle non-Markovien en un problème d'apprentissage supervisé en employant un algorithme de recherche basé sur les K meilleurs chemins. Nous traitons d'une application en gestion de portefeuille où nous entraînons un algorithme d'apprentissage à optimiser directement un ratio de Sharpe (ou autre critère non-additif incorporant une aversion au risque). Nous illustrons l'approche par une étude expérimentale approfondie, proposant une architecture de réseaux de neurones spécialisée à la gestion de portefeuille et la comparant à plusieurs alternatives. Finalement, nous introduisons une représentation fonctionnelle de séries chronologiques permettant à des prévisions d'être effectuées sur un horizon variable, tout en utilisant un ensemble informationnel révélé de manière progressive. L'approche est basée sur l'utilisation des processus Gaussiens, lesquels fournissent une matrice de covariance complète entre tous les points pour lesquels une prévision est demandée. Cette information est utilisée à bon escient par un algorithme qui transige activement des écarts de cours (price spreads) entre des contrats à terme sur commodités. L'approche proposée produit, hors échantillon, un rendement ajusté pour le risque significatif, après frais de transactions, sur un portefeuille de 30 actifs.

Droit du transport intermodal international de marchandises : une perspective « supply chain management ».

La thèse propose d’introduire une perspective globale dans le traitement juridique du transport intermodal international qui prendrait racine dans la stratégie logistique des entreprises. La conception juridique se heurte, en effet, aux évolutions opérationnelles et organisationnelles des transports et aboutit à une incertitude juridique. Les transporteurs ont dû s’adapter aux exigences d’optimisation des flux des chargeurs dont les modes de production et de distribution reposent sur le supply chain management (SCM). Ce concept est le fruit de la mondialisation et des technologies de l’information. La concurrence induite par la mondialisation et le pilotage optimal des flux ont impulsé de nouvelles stratégies de la part des entreprises qui tentent d’avoir un avantage concurrentiel sur le marché. Ces stratégies reposent sur l’intégration interfonctionnelle et interoganisationnelle. Dans cette chaîne logistique globale (ou SCM) l’intermodal est crucial. Il lie et coordonne les réseaux de production et de distribution spatialement désagrégés des entreprises et, répond aux exigences de maîtrise de l’espace et du temps, à moindre coût. Ainsi, le transporteur doit d’une part, intégrer les opérations de transport en optimisant les déplacements et, d’autre part, s’intégrer à la chaîne logistique du client en proposant des services de valeur ajoutée pour renforcer la compétitivité de la chaîne de valeur. Il en découle une unité technique et économique de la chaîne intermodale qui est pourtant, juridiquement fragmentée. Les Conventions internationales en vigueur ont été élaborées pour chaque mode de transport en faisant fi de l’interaction entre les modes et entre les opérateurs. L’intermodal est considéré comme une juxtaposition des modes et des régimes juridiques. Ce dépeçage juridique contraste avec la gestion de la chaîne intermodale dont les composantes individuelles s’effacent au profit de l’objectif global à atteindre. L’on expose d’abord l’ampleur de l’incertitude juridique due aux difficultés de circonscrire le champ d’opérations couvert par les Conventions en vigueur. Une attention est portée aux divergences d’interprétations qui débouchent sur la « désunification » du droit du transport. On s’intéresse ensuite aux interactions entre le transport et la chaîne logistique des chargeurs. Pour cela, on retrace l’évolution des modes de production et de distribution de ces derniers. C’est effectivement de la stratégie logistique que découle la conception de la chaîne intermodale. Partant de ce système, on identifie les caractéristiques fondamentales de l’intermodal. La thèse aboutit à dissiper les confusions liées à la qualification de l’intermodal et qui sont à la base des divergences d’interprétations et de l’incertitude juridique. De plus, elle met en exergue l’unité économique du contrat de transport intermodal qui devrait guider la fixation d’un régime de responsabilité dédié à ce système intégré de transport. Enfin, elle initie une approche ignorée des débats juridiques.

Modellbasiertes Service Level Management verteilter Anwendungssysteme

Zur Senkung von Kosten werden in vielen Unternehmen Dienstleistungen, die nicht zur Kernkompetenz gehören, an externe Dienstleister ausgelagert. Dieser Prozess wird auch als Outsourcing bezeichnet. Die dadurch entstehenden Abhängigkeiten zu den externen Dienstleistern werden mit Hilfe von Service Level Agreements (SLAs) vertraglich geregelt. Die Aufgabe des Service Level Managements (SLM) ist es, die Einhaltung der vertraglich fixierten Dienstgüteparameter zu überwachen bzw. sicherzustellen. Für eine automatische Bearbeitung ist daher eine formale Spezifikation von SLAs notwendig. Da der Markt eine Vielzahl von unterschiedlichen SLM-Werkzeugen hervorgebracht hat, entstehen in der Praxis Probleme durch proprietäre SLA-Formate und fehlende Spezifikationsmethoden. Daraus resultiert eine Werkzeugabhängigkeit und eine limitierte Wiederverwendbarkeit bereits spezifizierter SLAs. In der vorliegenden Arbeit wird ein Ansatz für ein plattformunabhängiges Service Level Management entwickelt. Ziel ist eine Vereinheitlichung der Modellierung, so dass unterschiedliche Managementansätze integriert und eine Trennung zwischen Problem- und Technologiedomäne erreicht wird. Zudem wird durch die Plattformunabhängigkeit eine hohe zeitliche Stabilität erstellter Modelle erreicht. Weiteres Ziel der Arbeit ist, die Wiederverwendbarkeit modellierter SLAs zu gewährleisten und eine prozessorientierte Modellierungsmethodik bereitzustellen. Eine automatisierte Etablierung modellierter SLAs ist für eine praktische Nutzung von entscheidender Relevanz. Zur Erreichung dieser Ziele werden die Prinzipien der Model Driven Architecture (MDA) auf die Problemdomäne des Service Level Managements angewandt. Zentrale Idee der Arbeit ist die Definition von SLA-Mustern, die konfigurationsunabhängige Abstraktionen von Service Level Agreements darstellen. Diese SLA-Muster entsprechen dem Plattformunabhängigen Modell (PIM) der MDA. Durch eine geeignete Modelltransformation wird aus einem SLA-Muster eine SLA-Instanz generiert, die alle notwendigen Konfigurationsinformationen beinhaltet und bereits im Format der Zielplattform vorliegt. Eine SLA-Instanz entspricht damit dem Plattformspezifischen Modell (PSM) der MDA. Die Etablierung der SLA-Instanzen und die daraus resultierende Konfiguration des Managementsystems entspricht dem Plattformspezifischen Code (PSC) der MDA. Nach diesem Schritt ist das Managementsystem in der Lage, die im SLA vereinbarten Dienstgüteparameter eigenständig zu überwachen. Im Rahmen der Arbeit wurde eine UML-Erweiterung definiert, die eine Modellierung von SLA-Mustern mit Hilfe eines UML-Werkzeugs ermöglicht. Hierbei kann die Modellierung rein graphisch als auch unter Einbeziehung der Object Constraint Language (OCL) erfolgen. Für die praktische Realisierung des Ansatzes wurde eine Managementarchitektur entwickelt, die im Rahmen eines Prototypen realisiert wurde. Der Gesamtansatz wurde anhand einer Fallstudie evaluiert.