Modelo a corto plazo para el pronóstico del precio de bolsa del mercado de energía eléctrica en Colombia

dc.contributor.advisorSerna Suárez, Iván David
dc.contributor.advisorQuiroga Quiroga, Óscar Arnulfo
dc.contributor.authorSantana Montes, Michael Angelo
dc.contributor.authorCuéllar Macías, Brayan Fernando
dc.contributor.evaluatorSoto Ríos, Edison Andrés
dc.contributor.evaluatorParada Mayorga, Pilar Tatiana
dc.date.accessioned2022-04-19T13:43:34Z
dc.date.available2022-04-19T13:43:34Z
dc.date.created2022-03-30
dc.date.issued2022-03-30
dc.description.abstractEn el mercado de energía eléctrica de Colombia, la predicción confiable del precio de bolsa en el corto plazo representa un papel fundamental en las estrategias de planeación y licitación de los agentes participantes para poder maximizar sus beneficios en la dinámica del mercado. En este documento se desarrollaron dos metodologías a fin de pronosticar el valor promedio del precio de bolsa a partir del enfoque de las series de tiempo, utilizando como técnicas de modelado el método ARIMA y un método de regresión dinámica que involucra la serie de los aportes hídricos en calidad de variable predictora. El conjunto de datos empleado contiene la información de las series de tiempo de los aportes hídricos y del precio de bolsa en el periodo comprendido entre el año 2016 y 2020, la elaboración de las predicciones se desarrolló a partir de una de ventana entrenamiento móvil con duración de un año. Los resultados muestran que la técnica ARIMA es ligeramente superior a la de regresión dinámica, sin embargo, la magnitud de los errores de predicción de los modelos se encuentra muy cercanas, demostrando que la inclusión de los aportes hídricos como variable predictora puede mejorar la precisión de los pronósticos.
dc.description.abstractenglishIn the Colombian electric power market, the reliable prediction of the exchange price in the short term represents a fundamental role in the planning and bidding strategies of the participating agents in order to maximize their profits in the market dynamics. In this paper two methodologies are developed to forecast the average value of the stock market price from the time series approach, using as modelling techniques the ARIMA method and a dynamic regression method that involves the series of hydraulic input as a predictor variable. The dataset used contains the information of the time series of the hydraulic input and the stock market price in the period from 2016 to 2020, the elaboration of the predictions was developed from a one-year moving training window. The results show that the ARIMA technique is slightly superior to the dynamic regression technique, however, the magnitude of the prediction errors of the models is very close, demonstrating that the inclusion of hydraulic inputs as a predictor variable can improve the accuracy of the forecasts.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electricista
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/9974
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Eléctrica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAportes hídricos
dc.subjectARIMA
dc.subjectmercado de energía
dc.subjectprecio de bolsa
dc.subjectpronóstico
dc.subjectregresión dinámica
dc.subjectseries de tiempo
dc.subject.keywordHydraulic inputs
dc.subject.keywordARIMA
dc.subject.keywordenergy market
dc.subject.keywordstock market price
dc.subject.keywordforecast
dc.subject.keyworddynamic regression
dc.subject.keywordtime series
dc.titleModelo a corto plazo para el pronóstico del precio de bolsa del mercado de energía eléctrica en Colombia
dc.title.englishShort-term model for the forecast of the stock market price of the electric power market in Colombia
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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