Metodología para la valoración de impactos financieros sobre compañías de generación hidroeléctrica mediante la estimación de los precios del mercado energético colombiano a través de un sistema de redes neuronales

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dc.contributor.advisorCardona Llano, Juan Felipe
dc.contributor.authorMejía Melguizo, Juan Camilo
dc.coverage.spatialMedellín de: Lat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degrees Long: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degreeseng
dc.creator.degreeMagíster en Administración Financieraspa
dc.creator.emailjcmejiam@eafit.edu.co
dc.date.accessioned2024-08-28T17:22:05Z
dc.date.available2024-08-28T17:22:05Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionEste trabajo de grado propone la creación de un modelo para evaluar financieramente el impacto sobre las compañías que focalizan sus actividades productivas en proyectos de centrales hidroeléctricas en Colombia con una capacidad instalada menor que 20 megavatios, empleando un sistema de redes neuronales para predecir los precios de la energía eléctrica en el mercado del país. El modelo integra variables macroeconómicas y climáticas relevantes que afectan la volatilidad del valor del activo, que son evaluadas mediante backtesting para identificar la alternativa óptima y compararlas con otras herramientas predictivas bajo la metodología de redes neuronales recurrentes. Este modelo proporciona una herramienta analítica para inversionistas y reguladores, considerando la dinámica del mercado energético y los principales factores que influyen en los precios de la energía eléctrica.
dc.description.abstractThis degree work proposes the creation of a model to financially evaluate the impact on organizations that concentrate their productive activities in hydroelectric power plant projects in Colombia with an installed capacity of less than 20 megawatts, using a neural network system to predict energy prices in the country´s market. The model integrates relevant macroeconomic and climatic variables that affect the volatility of the asset value, and are evaluated through backtesting to identify the optimal alternative and compare them with other predictive tools under the recurrent neural network methodology. The selected model provides an analytical tool for investors and regulators, considering the dynamics of the energy market and the main factors that influence electric energy prices.
dc.formatapplication/pdfeng
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10784/34445
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad EAFITspa
dc.publisher.departmentEscuela de Finanzas, Economía y Gobierno. Departamento de Finanzasspa
dc.publisher.placeMedellín
dc.publisher.programMaestría en Administración Financieraspa
dc.rightsTodos los derechos reservadosspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.subjectProyecciones energéticas
dc.subjectProyección y simulación financiera
dc.subjectMercados financieros
dc.subject.keywordEnergy projections
dc.subject.keywordFinancial projection and simulation
dc.subject.keywordFinancial markets
dc.subject.lembADMINISTRACIÓN FINANCIERA
dc.subject.lembFINANZAS
dc.subject.lembCENTRALES HIDROELÉCTRICAS
dc.subject.lembGENERACIÓN DE ENERGÍA
dc.subject.lembINDUSTRIA ENERGÉTICA
dc.titleMetodología para la valoración de impactos financieros sobre compañías de generación hidroeléctrica mediante la estimación de los precios del mercado energético colombiano a través de un sistema de redes neuronales
dc.typemasterThesiseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiseng
dc.type.hasVersionacceptedVersioneng
dc.type.localTesis de Maestríaspa
dc.type.spaArtículo

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