Pronóstico del precio de la energía en Colombia por medio de modelos GARCH y Redes Neuronales Recurrentes

El precio de la energía es una variable con una alta volatilidad debido a la gran cantidad de factores influyentes que causan picos y variaciones fuertes en ciertos periodos, por esta razón se realizará un modelado del precio de la energía por medio de modelos utilizados frecuentemente para el tratamiento de series financieras como lo son los modelos GARCH que surgieron por la necesidad de trabajar series con heterocedasticidad condicional (Bollerslev, 1986). Además, se realiza la evaluación de predicción del modelo de redes neuronales recurrentes RNR (Manchado, 2018) con el fin de realizar una comparación para determinar cuál de las dos metodologías es la mejor para pronosticar el precio de la energía en Colombia.

• Autores: Huertas, Juan Sebastian
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2021
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/35374
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/11634/35374
• Palabra clave: Energy; Recurrent neural networks; GARCH; AIC; BIC; ARCH; Redes neuronales (Computadores); Volatilidad; Economía de la Energía; Energía; Redes neuronales recurrentes; GARCH; ARCH; AIC; BIC; ARCH
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