Predicción de variaciones en el precio del petróleo con el modelo de optimización ARIMA, innovando con fuerza bruta operacional
Journal
Tec Empresarial
ISSN
1659-3359
Date Issued
2019
Author(s)
Antonino Parisi-Fernández
Luis Améstica-Rivas
Óscar Chileno-Trujillo
DOI
http://dx.doi.org/10.18845/te.v13i1.4302
Abstract
<jats:p>La presente investigación evalúa la eficacia del modelo ARIMA multivariable optimizado con fuerza bruta para el caso del precio del petróleo, con el fin de predecir el comportamiento de las acciones a la semana siguiente de una última fecha analizada. El objetivo es construir un modelo predictivo con un porcentaje de predicción de signo superior al 50% y, por consiguiente, mejorar la toma de decisiones para los inversionistas. Se utilizó la información disponible de la cotización del petróleo y acciones del portal web de finanzas de tres empresas, Exxon Mobil, Gazprom y Rosneft, comprendidos en el periodo del 4 de febrero de 2011 al 4 de febrero de 2016, durante el cual se pudo observar la variación de los precios, y así poder comparar los datos reales con las variaciones pronosticadas a través del modelo. Se utilizaron 12 variables, generando 100.000 iteraciones aleatorias con fuerza bruta, dado que la optimización por simplex o solver limitaba la obtención de algún resultado. Con la técnica de fuerza bruta se pudo establecer una capacidad de predicción superior al 60% para el caso del precio del petróleo y las acciones de empresas petroleras.</jats:p>
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