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Alberto Muñoz-Santiago
Jaime Urquijo-Vanstrahlengs
Aníbal Castro-Otero
Jahir Lombana

El precio de la energía en bolsa es uno de los commodities con más volatilidad en mercados mundiales, lo que convierte su estimación en un reto, debido a los diferentes factores intervinientes: composición del parque generador, clima, precios del petróleo, correlación entre demanda de energía y el pib, entre otros, lo que provoca una volatilidad del precio en bolsa. El objetivo de este artículo es mostrar el modelo arima con igarch que mejor pronostique el precio de la energía en Colombia. Se concluye que si las variables estudiadas presentan estas características: comportamientos bruscos en periodos cortos, asimetría en distribución y no cumple con supuestos de estacionariedad, es preferible aplicar los modelos arch, garch y sus diferentes derivaciones por cubrir mejor la heterocedasticidad.

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Muñoz-Santiago, A., Urquijo-Vanstrahlengs, J., Castro-Otero, A., & Lombana, J. (2017). Pronóstico del precio de la energía en Colombia utilizando modelos ARIMA con IGARCH. Revista De Economía Del Rosario, 20(1), 127-159. https://doi.org/10.12804/revistas.urosario.edu.co/economia/a.6152

Alberto Muñoz-Santiago, Universidad del Norte

Docente/Investigador, Escuela de Negocios, Universidad del Norte. Magíster en
Economía Empresarial, incae. Especialista en Finanzas y Administrador de Empresas

Jaime Urquijo-Vanstrahlengs, Universidad del Norte

Magíster en Finanzas, Universidad del Norte. Especialista en Finanzas

Aníbal Castro-Otero, Universidad del Norte

Magíster en Administración de Empresas, Universidad del Norte. Magíster en Finanzas,
Universidad del Norte. Especialista en Finanzas

Jahir Lombana, Universidad del Norte

Docente/Investigador, Escuela de Negocios, Universidad del Norte. Ph. D. en Economía, Universidad de Goettingen. Magíster en Estudios Internacionales, Universidad de Chile. Economista, Universidad del Rosario

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