Pronóstico de precio energético en Colombia: Una aplicación econométrica
Pronosticar el precio de la energía eléctrica es de suma importancia para empresarios, académicos y reguladores, ya que este mercado es fundamental para el desarrollo económico de los países. Su pronóstico es un desafío, ya que es un producto básico que presenta altos niveles de volatilidad, pues su...
- Autores:
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Díaz Contreras, Jhon Alexis
Arango Arango, Mónica Andrea
Ramírez, Yamile
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
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Modelo ARIMA-GARCH Pronóstico del precio de la electricidad |
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Pronosticar el precio de la energía eléctrica es de suma importancia para empresarios, académicos y reguladores, ya que este mercado es fundamental para el desarrollo económico de los países. Su pronóstico es un desafío, ya que es un producto básico que presenta altos niveles de volatilidad, pues su comportamiento depende del clima, el precio de los combustibles y las limitaciones para su almacenamiento. Por tal motivo, se propone un método para pronosticar el precio de la energía eléctrica en el mercado colombiano, basado en modelos económicos; ARIMA-GARCH. A través de las estadísticas se concluyó que el modelo de mayor ajuste por la variación del precio en medios es un ARMA (14.10)–GARCH (1.1), indicando que los decisores considerarán los resultados de los últimos 14 días para diseñar su estrategias de inversión. |
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Su pronóstico es un desafío, ya que es un producto básico que presenta altos niveles de volatilidad, pues su comportamiento depende del clima, el precio de los combustibles y las limitaciones para su almacenamiento. Por tal motivo, se propone un método para pronosticar el precio de la energía eléctrica en el mercado colombiano, basado en modelos económicos; ARIMA-GARCH. A través de las estadísticas se concluyó que el modelo de mayor ajuste por la variación del precio en medios es un ARMA (14.10)–GARCH (1.1), indicando que los decisores considerarán los resultados de los últimos 14 días para diseñar su estrategias de inversión.Forecasting the price of electric energy is of the utmost importance for entrepreneurs, academics and regulators, as this market is essential for the economic development of the countries. Its forecast is a challenge, since it is a basic product that has high levels of volatility, because its behavior depends on the climate, the price of fuels and the limitations for its storage. For this reason, a method is proposed to forecast the price of electricity in the Colombian market, based on economic models; ARIMA-GARCH. Through the statistics, it was concluded that the model of mayor adjustment for the variation of the price in media is an ARMA (14.10)–GARCH (1.1), indicating that the decision makers will consider the results of the last 14 days to design your investment strategies.application/pdfenghttp://www.aisti.euBalza, L., Espinasa, R., Serebrisky, T. ¿Luces encendidas? Necesidades de Energía para América Latina y el Caribe al 2040 (2016) Banco Interamerciano De Desarrollo, (378), p. 39. Cited 2 times. Retrieved from https://publications.iadb.org/handle/11319/7361Marín, J.B., Orozco, E.T., Velilla, E. Forecasting electricity price in Colombia: A comparison between neural network, ARMA process and hybrid models (2018) International Journal of Energy Economics and Policy, 8 (3), pp. 97-106. Cited 10 times. http://www.econjournals.com/index.php/ijeep/article/download/6181/3684Castillo, Y., Castrillón Gutiérrez, M., Vanegas-Chamorro, M., Valencia, G., Villicaña, E. Rol de las Fuentes No Convencionales de Energía en el sector eléctrico colombiano (2015) Prospectiva, 13 (1), p. 39. Cited 12 times. https://doi-org.aure.unab.edu.co/10.15665/rp.v13i1.358Contreras, J.A.D., Villalba, G.I.M., González, E.L. Hedging strategy with products for the Colombian energy market (Open Access) (2014) Estudios Gerenciales, 30 (130), pp. 55-64. Cited 5 times. https://www.icesi.edu.co/revistas/index.php/estudios_gerenciales/article/view/1765/PDF doi: 10.1016/j.estger.2014.02.008Interamericano, E.B. Energía y desarrollo económico en América Latina. (2002) Bolentin Economico De Ice, pp. 31-44.Arango, M.A.A., Botero, S.B. The application of real options as a tool for decision-making in the electricity market (2017) Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI, 0, art. no. 7975807. Cited 3 times. http://ieeexplore.ieee.org.aure.unab.edu.co/xpl/conferences.jsp ISBN: 978-989984347-9 doi: 10.23919/CISTI.2017.7975807Marín, J.A.V. (2017) Proyección De La Demanda De energía eléctrica Y Potencia máxima En Colombia, p. 32. Cited 4 times.Monsegny, M.C., Cuervo, E.C. Models Arch, Garch and Egarch: Applications to financial series (2008) Cuadernos de Economia, 27 (48), pp. 287-319. Cited 9 times. http://www.scielo.org.co/pdf/ceco/v27n48/v27n48a11.pdfMuñoz-Santiago, A., Urquijo-Vanstrahlengs, J., Castro-Otero, A., Lombana, J. Forecast of energy prices in Colombia using arima-igarch models (Open Access) (2017) Revista de Economia del Rosario, 20 (1), pp. 127-161. https://revistas.urosario.edu.co/xml/5095/509554391005/index.html doi: 10.12804/revistas.urosario.edu.co/economia/a.6152Rueda, V.M., Velásquez Henao, J.D., Franco Cardona, C.J. Recent advances in load forecasting using nonlinear models (2011) DYNA (Colombia), 78 (167), pp. 36-43. Cited 10 times. http://www.scielo.org.co/pdf/dyna/v78n167/a04v78n167.pdfTan, Z., Zhang, J., Wang, J., Xu, J. Day-ahead electricity price forecasting using wavelet transform combined with ARIMA and GARCH models (2010) Applied Energy, 87 (11), pp. 3606-3610. Cited 208 times. http://www.elsevier.com.aure.unab.edu.co/inca/publications/store/4/0/5/8/9/1/index.htt doi: 10.1016/j.apenergy.2010.05.012Tang, E., Peng, C., Xu, Y. Changes of energy consumption with economic development when an economy becomes more productive (2018) Journal of Cleaner Production, 196, pp. 788-795. 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Pronóstico de la demanda mensual de electricidad con series de tiempo (2016) Revista EIA, 13, p. 11.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Revista Ibérica de Sistemas y Tecnologías de la Información; Número E27 (Marzo 2020); páginas 663-676Pronóstico de precio energético en Colombia: Una aplicación econométricaForecast of energy price in Colombia: An econometric applicationUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad Economía y NegociosPregrado Economíainfo:eu-repo/semantics/articleArtículohttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/redcol/resource_type/ARTElectricity price forecastARIMA-GARCH modelEconomyEnergetic industryEconomic developmentEconomic modelsEconomic analysisEconomíaIndustria energéticaDesarrollo económicoModelos económicosAnálisis económicoModelo ARIMA-GARCHPronóstico del precio de la electricidadORIGINALscopusresults.pdfscopusresults.pdfArtículoapplication/pdf61891https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/16107/1/scopusresults.pdf764da156610d83dc88dd93c537c54dc2MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/16107/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open accessTHUMBNAILscopusresults.pdf.jpgscopusresults.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5921https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/16107/3/scopusresults.pdf.jpg4facdc30737b445f8615d8b78f387f4fMD53open access20.500.12749/16107oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/161072024-02-01 15:28:11.662open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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 |