Modelo de pronóstico para estimar el comportamiento del precio en bolsa de la energía en Colombia

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dc.contributor.advisorSandoval Rodriguez, Wilson
dc.contributor.authorGómez Cano, Lucero
dc.contributor.authorCuellar, Sandra Catalina
dc.contributor.authorMéndez Vargas, Raphael
dc.date.accessioned2021-04-20T01:26:36Z
dc.date.available2021-04-20T01:26:36Z
dc.date.created2020
dc.descriptionEl objetivo de este trabajo es proponer un modelo estadístico que permita pronosticar el precio de la energía en bolsa en Colombia, incorporando el efecto de algunas de las variables que mayor impacto tienen sobre la formación de este. Para realizar el análisis, se procede con una contextualización del funcionamiento del mercado eléctrico en Colombia, dado que su estructura y modelo de operación determinan la formación de los precios de mercado, entre los cuales, el precio de energía en bolsa se convierte en uno de los precios que registra mayor volatilidad. Para identificar el modelo de pronóstico se utiliza la metodología de Box-Jenkins de series de tiempo y se propone el mejor modelo encontrado por los métodos SARIMA, SARIMAX y VAR, a partir de los cuales se realiza los pronósticos correspondientes, se analizan los resultados y se escoge el mejor modelo entre los tres, según la prueba de bondad de ajuste del Error Cuadrático Medio (RSME). (apartes del texto)spa
dc.description.abstractThe aim of this work is to propose a statistical model to forecast the price spot of energy in the stock electric market in Colombia, incorporating the effect of some variables that have impact on its formation. To do it, we proceed with a contextualization of the electricity market in Colombia, because its structure and operating model determine the formation of market prices, among which the price spot of energy has the highest volatility. To identify the forecasting model, the Box-Jenkins methodology of time series is used to propose the best SARIMA, SARIMAX and VAR models; with them, the corresponding forecasts are made, the results are analyzed and the best model among the three is chosen, according to the Root-Mean-Square Error (RMSE) goodness of fit test.spa
dc.description.sponsorshipFundación Universitaria Los Libertadoresspa
dc.formatPDFspa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11371/3579
dc.language.isospaspa
dc.publisherFundación Universitaria Los Libertadores. Sede Bogotá.spa
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.lembModelos de Box-Jenkinsspa
dc.subject.lembAnálisis de series de tiempospa
dc.subject.lembPronostico de la economíaspa
dc.subject.lembEstadística matemáticaspa
dc.subject.proposalMercado eléctricospa
dc.subject.proposalEnergía en bolsaspa
dc.subject.proposalModelo estadísticospa
dc.subject.proposalServicios públicosspa
dc.subject.proposalEstadística aplicadaspa
dc.subject.proposalModelos SARIMAXspa
dc.subject.proposalModelos VARspa
dc.titleModelo de pronóstico para estimar el comportamiento del precio en bolsa de la energía en Colombiaspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
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