Diseño de un modelo analítico de pronóstico del precio spot de energía en Colombia

El precio de bolsa de energía es uno de los commodities con más volatilidad en el mercado colombiano, debido a los diferentes factores que pueden influir en su determinación, como la composición de la oferta y la demanda, el clima y precios de combustibles, lo que convierte su predicción en un desaf...

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Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad del Rosario
Repositorio:
Repositorio EdocUR - U. Rosario
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
Precio de energía
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spelling Calvo López, John Pablo0bf1638c-a12e-4cf9-876a-ce604568a9ef-1Arias García, CristianMagíster en Business Analytics79c2d38e-51c8-465e-b405-7409a2f3c946-12023-07-13T06:31:48Z2023-07-13T06:31:48Z2023-06-17El precio de bolsa de energía es uno de los commodities con más volatilidad en el mercado colombiano, debido a los diferentes factores que pueden influir en su determinación, como la composición de la oferta y la demanda, el clima y precios de combustibles, lo que convierte su predicción en un desafío, lo cual genera incertidumbre en los agentes del mercado eléctrico colombiano para la toma de sus decisiones transaccionales en la compra y venta de energía. Por tanto, el objetivo de este proyecto es desarrollar un modelo analítico de pronóstico del precio spot de energía para la organización COSENIT con el fin de abordar la necesidad de sus clientes de tener mayor certeza en sus decisiones estratégicas y comerciales en el mercado de eléctrico colombiano.The energy stock price is one of the most volatile commodities in the Colombian market, due to the different factors that can influence its determination, such as the composition of supply and demand, weather and fuel prices, which turns its prediction into a challenge, which generates uncertainty in the agents of the Colombian electricity market to make their transactional decisions in the purchase and sale of energy. Therefore, the objective of this project is to develop an analytical model for forecasting the spot price of energy for the COSENIT organization in order to address the need of its clients to have greater certainty in their strategic and commercial decisions in the Colombian electricity market.87 ppapplication/pdfhttps://doi.org/10.48713/10336_40137 https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/40137spaUniversidad del RosarioEscuela de AdministraciónEscuela de Ingeniería, Ciencia y TecnologíaMaestría en Business AnalyticsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 InternationalAbierto (Texto Completo)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Agudelo, Adriana P, López-Lezama, Jesús M, & Velilla, Esteban. (2015). Predicción del Precio de la Electricidad en la Bolsa mediante un Modelo Neuronal No-Lineal Autorregresivo con Entradas Exógenas. Información tecnológica, 26(6), 99-108. https://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642015000600012Barrientos Marín, J., & Toro Martínez, M. (2016). La hidrología como predictor del comportamiento del precio de energía en bolsa. Perfil de Coyuntura Económica, 25. https://doi.org/10.17533/udea.pece.n25a07Barrientos, J., & Martínez, M. T. (2017). Análisis de los fundamentales del precio de la energía eléctrica: Evidencia empírica para Colombia. Revista de Economía del Caribe, 19, 33-59.Dejamkhooy, A., & Ahmadpour, A. (2022). Prediction and Evaluation of Electricity Price in Restructured Power Systems Using Gaussian Process Time Series Modeling. Smart Cities, 5(3), 889-923. https://doi.org/10.3390/smartcities5030045Díez, I. C. (2015). Proyección de precios de energía eléctrica de mediano plazo en el mercado colombiano mediante la aplicación del índice de Lerner. [Trabajo de grado]. Universidad EAFIT, Medellín, ColombiaDuque, J. P. B., García, J. J., & Velásquez, H. (2016). 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