Análisis del precio promedio diario de la energía eléctrica en Colombia mediante el modelo ARFIMA-GARCH
Este trabajo analiza la serie del precio diario de la energía eléctrica en Colombia entre enero de 2011 y junio de 2024, mediante la aplicación de un modelo de series de tiempo ARFIMA–GARCH, con el objetivo de capturar simultáneamente la memoria larga y la heterocedasticidad condicional característi...
- Autores:
-
Tamayo Cortés, Carlos Andrés
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/47921
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/47921
- Palabra clave:
- Gestión de riesgos
Risk management
Energía eléctrica - Colombia
Electric power - Colombia
Precios de la energía
Energy prices
ARFIMA no estacionario
Modelos GARCH
ODS 7: Energía asequible y no contaminante. Garantizar el acceso a una energía asequible, fiable, sostenible y moderna para todos
- Rights
- openAccess
- License
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
| Summary: | Este trabajo analiza la serie del precio diario de la energía eléctrica en Colombia entre enero de 2011 y junio de 2024, mediante la aplicación de un modelo de series de tiempo ARFIMA–GARCH, con el objetivo de capturar simultáneamente la memoria larga y la heterocedasticidad condicional características del comportamiento del mercado eléctrico nacional. Estas propiedades reflejan la influencia de factores estructurales como la variabilidad climática, los choques exógenos en la oferta y los mecanismos regulatorios. La metodología implementada incluyó un proceso de filtrado mediante winsorización y ajuste controlado, diseñado para mitigar el impacto de valores extremos sin alterar la estructura temporal ni eliminar observaciones. La media condicional fue modelada a través de un proceso ARFIMA(2, \( d^* \), 2), cuyo parámetro fraccional estimado \( d^* = 0.653 \) indica un comportamiento no estacionario con reversión a la media. Por su parte, la varianza condicional fue estimada mediante un modelo GARCH(1,3) bajo una distribución t-Student, lo que permitió capturar adecuadamente las colas pesadas observadas en la serie. Los resultados empíricos muestran que el modelo ajustado reproduce de manera satisfactoria la dinámica de la serie, incluyendo su trayectoria, estructura de dependencia temporal y agrupamiento de la volatilidad. En consecuencia, el modelo ARFIMA–GARCH se presenta como una herramienta econométrica robusta para el análisis del precio spot de la energía eléctrica en Colombia, con aplicaciones potenciales en la gestión de riesgos, la planificación energética y el diseño de políticas regulatorias. |
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