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)
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.
Referencias
Cashin, P., et al. "Booms and Slumps in World Commodity Prices". Journal of development Economics. Vol. 69. 2002. Page 277-296.
Corzo, W. y Franco, G. Implementación bajo incertidumbre de mercado del algoritmo de optimización Lerchs-Grossmann en depósitos de carbón. En: Revista Boletín de Ciencias de la Tierra. No. 33. Medellín, Julio de 2013. pp. 147-154
Devore, Jay L. Probabilidad y Estadística para Ingeniería y Ciencias. Séptima edición. International Thomson editores. 2008. Pág. 161-170 y 634-640.
Gaytán, E. y Benita, F. La industria minera en México: patrones de desempeño y determinantes de eficiencia. En: Revista Lecturas de Economía. No. 80. Medellín, enero-junio 2014. pp 103-131
Gutiérrez, M., Franco, G. y Campuzano, C. Gold prices: Analyzing its cyclical behavior. En: Revista Lecturas de Economía. No. 79. Medellín, julio-diciembre 2013. pp 113-142
Liao, Z. y Wang, J. Forecasting model of global stock index by stochastic time effective neural network. En: Expert Systems with Applications. No. 37 .2010. pp. 834-841
Martínez, J. Las Ondas Largas de Kondratieff. En: Revista Laberinto. No 5. Madrid, 2001. pp 1-12
Morse, Richard K and Gang, He. The world's greatest coal arbitrage: china's coal import behavior and implications for the global coal market. Program on energy and sustainable development.2010. Page 1 -21.
Rojas, C. Valoración de recursos Minerales bajo la teoría del desarrollo sostenible. En: Revista Escuela de Ingeniería de Antioquia. No. 13. Medellín, Julio de 2010. pp 65-75
Santa Fe Institute. Historical coal prices. En línea: tuvalu.santafe.edu/files/coal_electricity_data/OperMaint.xls. 2012. Disponible: 26/04/2012.
SIMCO. Precios del carbón. En línea: http://www.simco.gov.co/simco/Estad%EDsticas/PreciosdelCarb%F3n/tabid/109/Default.aspx. Disponible: 26/04/2012.
The global coal market. The Coal Resource: A Comprehensive Overview of Coal. Section Three. 2009. Page 13 -17.
U.S Energy Information Administration (EIA). Acceso: 03 de mayo de 2014. Disponible: http://www.eia.gov/cfapps/ipdbproject/IEDIndex3.cfm?tid=1&pid=7&aid=6
Unidad de Planeación Minero Energética (UPME). Sistema de Información Minero Colombiano (SIMCO). Acceso: 03 de mayo de 2014. Disponible: http://www.simco.gov.co/
US Inflation calculator. Historical Inflation Rates: 1914-2012. En línea: http://www.usinflationcalculator.com/inflation/historical-inflation-rates/.2012. Disponible: 26/04/2012.
Yu-zhao, F. et al. Price forecasting algorithm for coal and electricity based on PSO and RBF neural network. En: Control and Automation, 2009. ICCA 2009. IEEE. Pp. 1365 - 1369.
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