Modelo a corto plazo para el pronóstico del precio de bolsa del mercado de energía eléctrica en Colombia
dc.contributor.advisor | Serna Suárez, Iván David | |
dc.contributor.advisor | Quiroga Quiroga, Óscar Arnulfo | |
dc.contributor.author | Santana Montes, Michael Angelo | |
dc.contributor.author | Cuéllar Macías, Brayan Fernando | |
dc.contributor.evaluator | Soto Ríos, Edison Andrés | |
dc.contributor.evaluator | Parada Mayorga, Pilar Tatiana | |
dc.date.accessioned | 2022-04-19T13:43:34Z | |
dc.date.available | 2022-04-19T13:43:34Z | |
dc.date.created | 2022-03-30 | |
dc.date.issued | 2022-03-30 | |
dc.description.abstract | En 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.abstractenglish | In 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.degreelevel | Pregrado | |
dc.description.degreename | Ingeniero Electricista | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.identifier.instname | Universidad Industrial de Santander | |
dc.identifier.reponame | Universidad Industrial de Santander | |
dc.identifier.repourl | https://noesis.uis.edu.co | |
dc.identifier.uri | https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/9974 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Universidad Industrial de Santander | |
dc.publisher.faculty | Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas | |
dc.publisher.program | Ingeniería Eléctrica | |
dc.publisher.school | Escuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.accessrights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.rights.coar | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |
dc.rights.creativecommons | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0) | |
dc.rights.license | Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | Aportes hídricos | |
dc.subject | ARIMA | |
dc.subject | mercado de energía | |
dc.subject | precio de bolsa | |
dc.subject | pronóstico | |
dc.subject | regresión dinámica | |
dc.subject | series de tiempo | |
dc.subject.keyword | Hydraulic inputs | |
dc.subject.keyword | ARIMA | |
dc.subject.keyword | energy market | |
dc.subject.keyword | stock market price | |
dc.subject.keyword | forecast | |
dc.subject.keyword | dynamic regression | |
dc.subject.keyword | time series | |
dc.title | Modelo a corto plazo para el pronóstico del precio de bolsa del mercado de energía eléctrica en Colombia | |
dc.title.english | Short-term model for the forecast of the stock market price of the electric power market in Colombia | |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f | |
dc.type.hasversion | http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce | |
dc.type.local | Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado | |
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