Publicado

2014-01-01

ANÁLISIS DEL PRECIO DEL CARBÓN MEDIANTE REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA)

COAL PRICE ANALYSIS BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANN)

Palabras clave:

Carbón, red neuronal artificial, DJIA, ciclo, mercado (es)
Coal, artificial neural network, DJIA, cycle, market (en)

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Autores/as

  • Giovanni Franco-Sepúlveda Universidad Nacional de Colombia - Sede Medellín
  • Danilo Arturo Velilla-Avilez Universidad Nacional de Colombia
  • Ingrid Estafania Velez-Jaramillo Universidad Nacional de Colombia

En el presente artículo se desarrolla el análisis aproximado para el precio FOB (Free on Board) del carbón térmico de Colombia para el periodo 2012-2020. Para la estimación se hizo uso del modelo de redes neuronales artificiales como fundamento metodológico del trabajo. Con el fin de comprender como se afecta el precio del commodity según la situación económica, política y social propia de cada espacio temporal, se realizó una revisión del comportamiento histórico del precio del carbón en el ámbito internacional y el contexto geopolítico en que se enmarcaron estos, identificando un ciclo de 32 años aproximadamente. Así mismo, se realizó un análisis del comportamiento del precio haciendo uso del Dow Jones Industrial Average (DJIA) y su relación con los precios nominales del carbón, y los precios reales deflactados a valor presente del año 2012. Posteriormente se obtiene la predicción de los precios usando el modelo predictivo generado por el algoritmo de redes neuronales utilizado, finalizando con las conclusiones obtenidas de acuerdo a los resultados arrojados.

This article develops the approximate analysis of the Free on Board Price (FOB) of thermal coal in Colombia for the period 2012-2020. For the estimation it was used the artificial neural networks model as a methodological foundation work. In order to understand how the price of the commodity is affected by the economic, political and social characteristics of each space-time, we review the historical behavior of the price of coal in the international scope and the geopolitical context in which these were framed, identifying a period of 32 years approximately. Likewise, an analysis of price behavior by using the DJIA index and its relation to the nominal prices of coal, and real prices deflacted to present value of 2012. Then we obtain the prediction of prices using the predictive model generated by the neural network algorithm used, ending with the approach of the conclusions obtained according to the results.

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Cómo citar

ANÁLISIS DEL PRECIO DEL CARBÓN MEDIANTE REDES NEURONALES ARTIFICIALES (RNA). (2014). Boletín De Ciencias De La Tierra, 35, 31-35. https://doi.org/10.15446/rbct.n35.39682