Modelo predictivo ARIMA, aplicado en las variaciones del precio del cobre y aluminio
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Fecha
2020
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Resumen
La predicción de la variación de los precios de commodities se ha convertido en el foco de atención de muchos investigadores, inversionistas, entre otros, debido a la oportunidad de generar beneficio económico de esta. Este documento tiene como objetivo, dar a conocer los modelos predictivos que existen en la actualidad junto con sus características, y específicamente desarrollar modelos predictivos ARIMA, optimizado con fuerza bruta operacional para la predicción del signo de la variación del precio del cobre y aluminio. Se utilizaron los precios de cierre semanales de estos commodities durante 9 años (2011-2019), observando las variaciones de los precios y comparando los datos reales con los de la predicción hecha por el modelo. Para cada modelo se utilizaron ocho variables, generando 3.000.000 de iteraciones con fuerza bruta, con el propósito de encontrar el mejor modelo y ayude a mejorar la toma de decisiones para los inversionistas. De acuerdo a los resultados obtenidos se estableció una capacidad predictiva en ambos activos superior al 50%, específicamente para el cobre 56% y para el aluminio 51%.
Descripción
Tesis (Magíster en Gestión de Empresas) -- Universidad del Bío-Bío. Chillán, 2020.
Palabras clave
FUERZA BRUTA, ALUMINIO, COBRE, MODELOS PREDICTIVOS, ARIMA
