Estimación de un modelo del precio de la energía eléctrica en Colombia con detección de puntos de volatilidad, utilizando la transformada Wavelet y series de tiempo
Fecha
2018
Autores
Arbeláez Arcila, Jesús Alonso
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad EAFIT
Resumen
In this document we propose a technique to estimate a model of the price of electric power in Colombia, using the filtering properties of the Discrete Wavelet Transform (DWT) and the traditional time series modeling techniques ARIMA, GARCH; in addition, the detection of points of change in the variance of the price series through the detection method of multiple changes in a sequence of dependent variables; the series of spot prices is decomposed in a series of approximation and several details, then each sub-series separately is modeled with the technique that best fits the data -- The final forecast is the sum of the reconstructed forecasts obtained from each sub-series -- The most important conclusion of the proposed model is to allow greater precision in the forecast and, in turn, detect points of volatility change due to exogenous variables in the series of spot prices of the Colombian electricity market
Descripción
En este documento se propone una técnica para estimar un modelo del precio de la energía eléctrica en Colombia, utilizando las propiedades de filtrado de la Transformada Wavelet Discreta, TWD, y las técnicas tradicionales de modelación de series de tiempo ARIMA, GARCH -- Además, la detección de puntos de cambio en la varianza de la serie de precios a través del método detección de múltiples cambios en una secuencia de variables dependientes, en la cual la serie de precios spot se descompone en una serie de aproximación y varias de detalle -- Posteriormente, cada sub-serie por separado se modela con la técnica que mejor se ajusta a los datos, obteniendo como pronóstico final la suma de los pronósticos reconstruidos obtenidos de cada sub-serie -- La conclusión más importante del modelo propuesto es permitir una mayor precisión en el pronóstico y, a su vez, detectar puntos de cambio de volatilidad debidos a variables exógenas en la serie de precios spot del mercado eléctrico Colombiano