Detalles del proyecto
Descripción
El objetivo de este proyecto, como parte del ámbito financiero, es estudiar fundamentalmente la dinámica de los precios de activos de energía convencional y renovable a través de la predicción de su volatilidad y sus retornos.
Para ello se hace uso de técnicas convencionales de econometría y modelos no lineales conocidos en la literatura como modelos de Machine Learning.
Lo anterior es relevante dentro de la literatura al contribuir al entendimiento del funcionamiento de los precios de mercados energéticos y al presentar evidencia del desempeño de técnicas novedosas de pronóstico (Machine Learning) comparándolas con técnicas econométricas tradicionales en el área de la econometría financiera.
Para ello se hace uso de técnicas convencionales de econometría y modelos no lineales conocidos en la literatura como modelos de Machine Learning.
Lo anterior es relevante dentro de la literatura al contribuir al entendimiento del funcionamiento de los precios de mercados energéticos y al presentar evidencia del desempeño de técnicas novedosas de pronóstico (Machine Learning) comparándolas con técnicas econométricas tradicionales en el área de la econometría financiera.
Compromisos / Obligaciones
2 artículos científicos.
| Estado | Finalizado |
|---|---|
| Fecha de inicio/Fecha fin | 6/1/21 → 11/20/23 |
Objetivos de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas
En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de desarrollo sostenible (ODS) globales para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. Este proyecto contribuye al logro de los siguientes ODS:
Fuente principal de financiación
- Capacidad Instalada (Unidad Académica)
- Fondos de arranque
Localización
- Bogotá D.C.
Huella digital
Explore los temas de investigación que se abordan en este proyecto. Estas etiquetas se generan con base en las adjudicaciones/concesiones subyacentes. Juntos, forma una huella digital única.