Predicción de variaciones en el precio del petróleo con el modelo de optimización ARIMA, innovando con fuerza bruta operacional

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 co...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Parisi-Fernández, Antonino, Améstica-Rivas, Luis, Chileno-Trujillo, Óscar
Formato: Online
Idioma:spa
Publicado: Escuela de Administración de Empresas. TEC 2019
Acceso en línea:https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_empresarial/article/view/4302
id TECEMPRE4302
record_format ojs
spelling TECEMPRE43022019-12-17T02:21:06Z Prediction of oil price variations with ARIMA optimization model, innovating with gross operating force Predicción de variaciones en el precio del petróleo con el modelo de optimización ARIMA, innovando con fuerza bruta operacional Parisi-Fernández, Antonino Améstica-Rivas, Luis Chileno-Trujillo, Óscar ARIMA fuerza bruta petróleo retorno precio ARIMA brute force oil return price The present study evaluates the effectiveness of the multivariable ARIMA model with brute force for the case of the oil price, predicting the behavior of the shares in the following week of a last analyzed date. The objective is to construct a predictive model with a percentage of prediction higher than 50% and, therefore, to improve the decision making for the investors. We used the available information on the oil quotation and shares of the financial web site of three companies, Exxon Mobil, Gazprom and Rosneft, during the period from February 4th, 2011, to February 4th, 2016. It was possible to observe the variation of prices, and to compare the actual data with the variations predicted with the model. We used 12 variables, generating 100,000 random iterations with brute force, without simplex and/or solver optimization, which limited the obtaining results. With the brute-force technique, a prediction capacity of more than 60% could be established for the case of oil prices and oil company stocks. 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. Escuela de Administración de Empresas. TEC 2019-04-26 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_empresarial/article/view/4302 10.18845/te.v13i1.4302 Tec Empresarial; Vol. 13 No. 1 (2019); 53-70 TEC Empresarial; Vol. 13 Núm. 1 (2019); 53-70 1659-3359 1659-2395 10.18845/te.v13i1 spa https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_empresarial/article/view/4302/3882
institution Tecnológico de Costa Rica
collection TEC Empresarial
language spa
format Online
author Parisi-Fernández, Antonino
Améstica-Rivas, Luis
Chileno-Trujillo, Óscar
spellingShingle Parisi-Fernández, Antonino
Améstica-Rivas, Luis
Chileno-Trujillo, Óscar
Predicción de variaciones en el precio del petróleo con el modelo de optimización ARIMA, innovando con fuerza bruta operacional
author_facet Parisi-Fernández, Antonino
Améstica-Rivas, Luis
Chileno-Trujillo, Óscar
author_sort Parisi-Fernández, Antonino
description 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.
title Predicción de variaciones en el precio del petróleo con el modelo de optimización ARIMA, innovando con fuerza bruta operacional
title_short Predicción de variaciones en el precio del petróleo con el modelo de optimización ARIMA, innovando con fuerza bruta operacional
title_full Predicción de variaciones en el precio del petróleo con el modelo de optimización ARIMA, innovando con fuerza bruta operacional
title_fullStr Predicción de variaciones en el precio del petróleo con el modelo de optimización ARIMA, innovando con fuerza bruta operacional
title_full_unstemmed Predicción de variaciones en el precio del petróleo con el modelo de optimización ARIMA, innovando con fuerza bruta operacional
title_sort predicción de variaciones en el precio del petróleo con el modelo de optimización arima, innovando con fuerza bruta operacional
title_alt Prediction of oil price variations with ARIMA optimization model, innovating with gross operating force
publisher Escuela de Administración de Empresas. TEC
publishDate 2019
url https://revistas.tec.ac.cr/index.php/tec_empresarial/article/view/4302
work_keys_str_mv AT parisifernandezantonino predictionofoilpricevariationswitharimaoptimizationmodelinnovatingwithgrossoperatingforce
AT amesticarivasluis predictionofoilpricevariationswitharimaoptimizationmodelinnovatingwithgrossoperatingforce
AT chilenotrujillooscar predictionofoilpricevariationswitharimaoptimizationmodelinnovatingwithgrossoperatingforce
AT parisifernandezantonino predicciondevariacionesenelpreciodelpetroleoconelmodelodeoptimizacionarimainnovandoconfuerzabrutaoperacional
AT amesticarivasluis predicciondevariacionesenelpreciodelpetroleoconelmodelodeoptimizacionarimainnovandoconfuerzabrutaoperacional
AT chilenotrujillooscar predicciondevariacionesenelpreciodelpetroleoconelmodelodeoptimizacionarimainnovandoconfuerzabrutaoperacional
_version_ 1805400973152092160