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dc.rights.licenseAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.contributorVelásquez Henao, Juan David
dc.contributor.authorGaviria Ortiz, Juan Camilo
dc.date.accessioned2019-07-03T10:25:38Z
dc.date.available2019-07-03T10:25:38Z
dc.date.issued2018-12-05
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/69463
dc.description.abstractEste trabajo de investigación presenta una técnica de combinación de pronósticos para la serie de precios diarios de la electricidad en el mercado eléctrico colombiano, donde los expertos son modelos ARIMA, SARIMA y ARX. Particularmente, está técnica incluye una novedad en cuanto al periodo de entrenamiento, ya que se desarrolló un algoritmo capaz de generar diferentes expertos cambiando la ventana de entrenamiento. El pronóstico obtenido para cada semana pronosticada es el resultado de la combinación de pronósticos mediante una regresión lineal múltiple. En este modelo, para cada semana, se utiliza un modelo de selección hacia adelante con el fin de obtener el número óptimo de pronósticos para la combinación. Los resultados obtenidos evidencian un incremento en la precisión del pronóstico de hasta 65%, al comparar el modelo propuesto con otros modelos tradicionales.
dc.description.abstractAbstract: This research project shows a combination of forecasts technique for electricity prices time series in the Colombian market, where the experts are ARIMA, SARIMA and ARX models. Particularly, this model includes a novelty regarding the training period, given that an algorithm capable of changing different experts of the training window was developed. The forecasts obtained from each expert are combined using a multiple linear regression. In our model, and for each week, forward selection method is used to obtain the optimal number of forecasts to combine. Empirical results show an improvement of 65% in the accuracy of forecast when the proposed method is compared with more traditional models.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.relation.ispartofUniversidad Nacional de Colombia Sede Medellín Facultad de Minas Escuela de Sistemas Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.relation.ispartofIngeniería de Sistemas e Informática
dc.rightsDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombia
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.subject.ddc62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
dc.titlePronóstico de precios diarios de electricidad: Regresiones dinámicas con variables explicativas de mercados hidrotérmicos
dc.typeTrabajo de grado - Maestría
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.identifier.eprintshttp://bdigital.unal.edu.co/71281/
dc.description.degreelevelMaestría
dc.relation.referencesGaviria Ortiz, Juan Camilo (2018) Pronóstico de precios diarios de electricidad: Regresiones dinámicas con variables explicativas de mercados hidrotérmicos. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín.
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject.proposalModelos ARIMA
dc.subject.proposalPrecio de electricidad
dc.subject.proposalModelos ARX
dc.subject.proposalMercado eléctrico colombiano
dc.subject.proposalElectricity prices
dc.subject.proposalCombination of forecast
dc.subject.proposalMassive Univariate Models
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
dc.type.contentText
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TM
oaire.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2


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