Maestría en Finanzas
URI permanente para esta colección
Navegar
Envíos recientes
Publicación Sólo datos Proyección de precios spot de la energía eléctrica en el corto plazo del mercado colombiano, mediante un modelo de ARIMA(Universidad Católica de Pereira, 2023-04-22) Arias Castaño, Jhonier Andrés; Hernández Correa, Jesús DamiánEn esta investigación empírica se pretende proyectar, a corto plazo, el precio spot de la energía eléctrica en Colombia. En principio, se estudió el comportamiento del mercado mayorista del activo, así como el comportamiento de los agentes implicados y las características técnicas de las subastas. Luego, con la información recolectada, se logró identificar los factores determinantes que condicionarían los ciclos o estacionalidad de la serie temporal asociada. Finalmente, se estimó un modelo temporal autorregresivo para inferir el precio de la electricidad en un horizonte de corto plazo. / This empirical research aims to project, in the short term, the spot price of electricity in Colombia. In principle, the behavior of the wholesale market for the asset was studied, as well as the behavior of the agents involved and the technical characteristics of the auctions. Then, with the information collected, it was possible to identify the determining factors that would condition the cycles or seasonality of the associated time series. Finally, an autoregressive temporal model was estimated to infer the price of electricity in a short-term horizon.Publicación Sólo datos Predicción de los precios del Bitcoin a partir de redes neuronales LSTM(Universidad Católica de Pereira, 2023-01-27) Arias Ramírez, Fernando Alonso; Jurado Londoño, Héctor Fabio; Restrepo Sánchez, Daniel EduardoEl bitcoin es un activo digital y su alta volatilidad en el precio despertó el interés de los inversionistas en muy poco tiempo, así surge la necesidad de estimar el comportamiento futuro de esta variable. La presente investigación tiene como propósito predecir el precio del bitcoin a partir de redes neuronales LSTM, la metodología utilizada es de enfoque cuantitativa y se encuentra en el campo de la inteligencia artificial, la información fue extraída de la plataforma de intercambio Binance y corresponde a datos de comercio en diferentes frecuencias de tiempo desde el 14 de agosto de 2019 hasta el 13 de agosto de 2022. El resultado más relevante corresponde al precio máximo en la frecuencia de 12 horas con un indicador de exactitud es de 57%, es decir el porcentaje de acierto del modelo en la predicción de rendimientos positivos y negativos, los resultados con otros estudios de predicción son similares, cabe señalar que estás técnicas no son suficientes por si solas para la toma de decisiones de compra o venta.
