Modelo de pronóstico del precio de energía en bolsa para Colombia mediante un modelo SARIMAX

dc.contributorCadena Lozano, Javier B.
dc.creatorGonzalez, Juan Pablo
dc.creatorLacouture, Alfredo
dc.date2015-10-01T14:22:52Z
dc.date2017-02-10T17:52:59Z
dc.date2017-08-12T16:58:40Z
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dc.date2015
dc.date.accessioned2023-08-29T19:11:35Z
dc.date.available2023-08-29T19:11:35Z
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/10726/840
dc.identifierMFC/ L145m 2016
dc.identifierinstname:Colegio de Estudios Superiores de Administración - CESA
dc.identifierreponame:Biblioteca Digital - CESA
dc.identifierrepourl:https://repository.cesa.edu.co/
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8514696
dc.descriptionEsta investigación elaborar un modelo econométrico del tipo SARIMAX, que permita proyectar el precio spot de la energía en Colombia, en un horizonte de 10 años. A través de la identificacion del marco teórico de los principales modelos lineales de pronóstico y sus limitaciones. Identificar las variables más relevantes que impactan la fijación de precios de la energía en Colombia. Recoger y clasificar información fundamental de variables que sirvan de base para la predicción de los precios de la energía en Colombia. Determinar el modelo a utilizar para el desarrollo y análisis de las variables. Integrar el Pronóstico al modelo financiero de la central térmica de generación para apoyar la toma de decisiones de inversión. Validar con simulaciones y datos propios la efectividad del modelo. Generar el portafolio óptimo de venta de energía para la Central térmica como cobertura de riesgo de mercado. Crear una herramienta de toma de decisiones en la negociación de contratos bilaterales entre agentes del sector eléctrico.
dc.descriptionMercado de energía en Colombia. Antecedentes y Situación Actual. Operación del Mercado de Energía Mayorista (MEM) en Colombia. Marco legal y regulatorio. Modelo econométrico, metodología estado del arte para la proyección del precio de la energía en colombia. Modelos Box Jenkins. Proceso Autorregresivo de orden superior (p) o AR (p). Proceso de Media Móvil de orden superior (q) o MA(q). Modelo Autorregresivo de Media Móvil de orden (p,q) o ARMA(p,q). Modelo Autorregresivo de Media Móvil Integrado de orden superior (p,d,q) o ARIMA (p,d,q) 30 4.1.5 Modelo Autorregresivo de Media Móvil Integrado Estacional de orden superior (p,d,q) (P,D,Q)s o SARIMA (p,d,q)(P,D,Q)s. Modelo Autorregresivo de Media Móvil Integrado, Estacional y con variables Exógenas de orden superior (p,d,q,b)(P,D,Q)s o SARIMAX (p,d,q,b)(P,D,Q)s. Metodología Box-Jenkins para la construcción de un modelo. Identificación. Estimación. Validación. Pronóstico. Situación de la investigación sobre pronóstico del precio de energía. Metodología y descripción de las variables. Variables Hídricas. Variables Despacho de Generación Térmica a Gas y Carbón. Variables de Oferta y Demanda. Variable de Precio Spot. Análisis de resultados. Evaluación financiera.
dc.descriptionMagíster en Finanzas Corporativas
dc.descriptionMaestría
dc.format88 páginas
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherMaestría en Finanzas Corporativas
dc.publisherColegio de Estudios Superiores de Administración - CESA
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rightsAcceso restringido
dc.subjectModelo SARIMAX
dc.subject346.09 Mercado de valores
dc.subjectBolsa de valores
dc.subjectMercado de divisas - Modelos econométricos
dc.subjectTipos de cambio - Modelos econométricos
dc.subjectIndustrias de energía
dc.subjectCompetencia económica internacional - Modelos econométricos
dc.subjectAnálisis económico
dc.subjectAdministración financiera
dc.titleModelo de pronóstico del precio de energía en bolsa para Colombia mediante un modelo SARIMAX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.typeTesis / Trabajo de grado - Caso de estudio - Maestría
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.typehttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
dc.typehttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.coverageColombia
dc.coverageSeptiembre 2015


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