Pronóstico del Precio de la Energía en Colombia por medio de Modelos GARCH y Redes Neuronales Recurrentes
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Universidad Santo Tomás
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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.
Abstract
The price of energy is a variable with high volatility due to the large number of influencing
factors that cause peaks and strong variations in certain periods, for this reason a model of the
price of energy will be executed by means of models normally used for the treatment of financial
series such as GARCH models that arose from the need to work series with conditional
heteroskedasticity (Bollerslev, 1986). In addition, the prediction evaluation of the recurrent
neural network model RNR (Manchado, 2018) is carried out in order to make a comparison to
determine which of the two methodologies is the best to forecast the price of energy in
Colombia.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Huertas Garcìa, J. S. (2021). Pronóstico del Precio de la Energía en Colombia por medio de Modelos GARCH y Redes Neuronales Recurrentes. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.
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