INVESTIGADOR(ES) PRINCIPAL(ES):

Jorge Enrique Tobar López

0 horas

CODIGO CIE

JI6-12-21

Luz María Ospina Gutiérrez

Tutor

0 Horas

TIPO DE CONVOCATORIA

2011. Jóvenes Investigadores E Innovadores

TIPO DE PROYECTO

Investigación Aplicada

OBJETIVO(S)

Desarrollo de una metodología que permita analizar y caracterizar la dinámica intrínseca de las series de tiempo financieras, empleando el método de los datos sustitutos para series temporales. Esta metodología se utilizara para estudiar la dinámica del precio del commodity de la energía eléctrica en el mercado colombiano.

RESUMEN

El análisis de las series de tiempo de los mercados financieros ha generado el interés de los investigadores por predecir el comportamiento de los datos, lo anterior resulta evidente ya que al descubrir una dinámica que describa el sistema, se podrán generar importantes ganancias para quienes sepan interpretar correctamente los patrones, aumentando los dividendos en las operaciones y reduciendo perdidas [1, 2]. Durante mucho tiempo el enfoque principal sobre el cual se ha analizado el comportamiento de las series de tiempo financieras se ha basado en el paradigma lineal, el cual asume que estas series pueden ser bien aproximadas por un modelo lineal [3]. Por ejemplo, las pruebas empíricas de la eficiencia del mercado, y muchos de los métodos de valoración de activos liderados por los modelos autorregresivos integrados de me día móvil (ARIMA), vectores autoregresivos (VAR) y vectores de corrección de error (VEC), han asumido implícitamente que la dinámica subyacente del sistema es lineal [3{6]. Sin embargo una serie de estudios ha generado sugestiva evidencia empírica de la presencia de no linealidad en variables económicas [7{10]. Por esta razón, en las últimas dos décadas ha habido un considerable interés en los modelos no lineales y un continuo desarrollo de sofisticados modelos de fenómenos económicos, como la versión no lineal de ARIMA (NARIMA), el modelo generalizado autorregresivo de heteroscedasticidad condicional (GARCH) y el modelo autorregresivo de transición suave (STAR), entre otros [1,11{13]. Adicionalmente, el crecimiento de la capacidad computacional ha hecho posible que se puedan estimar los parámetros de una amplia gama de éste tipo de modelos. Sin embargo hay un problema con la mayoría de los métodos desarrollados para modelar series temporales financieras, y éste es que estos modelos asumen la dinámica intrínseca del sistema, lo cual puede conducir a resultados alejados de la realidad financiera. En respuesta a esta problemática, se propone aplicar una metodología basada en el Método de los Datos Sustitutos [14] que permita determinar si las fluctuaciones irregulares de las variaciones en los precios son variables aleatorias o poseen algún tipo de dinámica determinista, y además, si estas fluctuaciones poseen una dinámica lineal o no lineal.

ESTADO

Concluido

FECHA DE INICIO

01/02/2012

FECHA DE FINALIZACION

01/02/2013

PRODUCTOS

Aplicación del Método de los Datos Sustitutos: Detección de la dinámica en la serie de precios de la energía en el mercado eléctrico Colombiano

Artículo publicado en Revista de divulgación