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Pronóstico de precio energético en Colombia: Una aplicación econométrica

dc.contributor.authorDíaz Contreras, Jhon Alexis
dc.contributor.authorArango Arango, Mónica Andrea
dc.contributor.authorRamírez, Yamile
dc.coverage.spatialColombiaspa
dc.date.accessioned2022-03-30T15:18:16Z
dc.date.available2022-03-30T15:18:16Z
dc.date.issued2020-03
dc.identifier.issnISSN :16469895spa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/16107
dc.description.abstractPronosticar 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.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isoengeng
dc.relation.urihttp://www.aisti.euspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.sourceRevista Ibérica de Sistemas y Tecnologías de la Información; Número E27 (Marzo 2020); páginas 663-676spa
dc.titlePronóstico de precio energético en Colombia: Una aplicación econométricaspa
dc.title.translatedForecast of energy price in Colombia: An econometric applicationeng
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.publisher.facultyFacultad Economía y Negociosspa
dc.publisher.programPregrado Economíaspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/articlespa
dc.type.localArtículospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.subject.keywordsElectricity price forecastspa
dc.subject.keywordsARIMA-GARCH modelspa
dc.subject.keywordsEconomyspa
dc.subject.keywordsEnergetic industryspa
dc.subject.keywordsEconomic developmentspa
dc.subject.keywordsEconomic modelsspa
dc.subject.keywordsEconomic analysisspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.relation.referencesBalza, 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/11319/7361spa
dc.relation.referencesMarín, 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/6181/3684spa
dc.relation.referencesCastillo, 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.v13i1.358spa
dc.relation.referencesContreras, 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.2014.02.008spa
dc.relation.referencesInteramericano, E.B. Energía y desarrollo económico en América Latina. (2002) Bolentin Economico De Ice, pp. 31-44.spa
dc.relation.referencesArango, 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.2017.7975807spa
dc.relation.referencesMarín, J.A.V. (2017) Proyección De La Demanda De energía eléctrica Y Potencia máxima En Colombia, p. 32. Cited 4 times.spa
dc.relation.referencesMonsegny, 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.pdfspa
dc.relation.referencesMuñoz-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.6152spa
dc.relation.referencesRueda, 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.pdfspa
dc.relation.referencesTan, 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.2010.05.012spa
dc.relation.referencesTang, 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. Cited 16 times. https://www.journals.elsevier.com/journal-of-cleaner-production doi: 10.1016/j.jclepro.2018.06.101spa
dc.relation.referencesVera, G., Daniel, V., La, P.D.E., Mensual, D., Con, D.E.E. Pronóstico de la demanda mensual de electricidad con series de tiempo (2016) Revista EIA, 13, p. 11.spa
dc.contributor.cvlacArango Arango, Mónica Andrea [0000197440]spa
dc.contributor.cvlacDíaz Contreras, Jhon Alexis [0000788031]spa
dc.contributor.googlescholarArango Arango, Mónica Andrea [es&oi=ao]spa
dc.contributor.googlescholarDíaz Contreras, Jhon Alexis [es&oi=ao]spa
dc.contributor.orcidArango Arango, Mónica Andrea [0000-0002-4051-8627]spa
dc.contributor.orcidDíaz Contreras, Jhon Alexis [0000-0002-6983-181X]spa
dc.contributor.researchgateArango Arango, Mónica Andrea [Monica-Andrea-Arango-Arango-2202594431]spa
dc.contributor.researchgateDíaz Contreras, Jhon Alexis [Jhon-Diaz-Contreras-2]spa
dc.subject.lembEconomíaspa
dc.subject.lembIndustria energéticaspa
dc.subject.lembDesarrollo económicospa
dc.subject.lembModelos económicosspa
dc.subject.lembAnálisis económicospa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.unab.edu.cospa
dc.description.abstractenglishForecasting 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.spa
dc.subject.proposalModelo ARIMA-GARCHspa
dc.subject.proposalPronóstico del precio de la electricidadspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/ART
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.contributor.researchgroupGrupo de Investigación en Dinámicas Sectorialesspa
dc.contributor.apolounabDíaz Contreras, Jhon Alexis [jhon-alexis-díaz-contreras]
dc.contributor.linkedinDíaz Contreras, Jhon Alexis [jhon-jairo-serrano-diaz-646861207]


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