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T1 Análisis y predicciones del precio del petróleo. Una aproximación basada en modelos ARIMA
A1 Simancas Cuevas, Mª Paloma
AB El tema principal de este proyecto es el petróleo, realizándose inicialmente un estudio de suscaracterísticas, utilidades, formas de extracción e historia, y posteriormente un análisis basadoen series temporales, más concretamente en los modelos ARIMA, con los que se tratará deajustar un modelo que permita realizar predicciones a futuro de su precio.El petróleo es una sustancia compuesta por una mezcla de hidrocarburos que se produce en elinterior de la tierra por la transformación de la materia orgánica acumulada en sedimentos delpasado geológico y que se extrae mediante la perforación de pozos.Su principal utilidad es como materia prima para la obtención de carburantes, pero también seusa para muchas otras aplicaciones como por ejemplo la fabricación de plásticos.Hasta hace un par de años los principales productores de petróleo eran los países miembrosde la OPEP, Organización de Países Exportadores de Petróleo, pero desde hace unos años ydebido a los altos precios que había alcanzado esta materia prima se empezaron a utilizarnuevas técnicas de extracción de petróleo que convirtieron a Estados Unidos en un importantecompetidor para la OPEP.De todos los tipos de petróleo este proyecto se centrará en el Brent, ya que esta variedad es laque cotiza en la bolsa de Londres y la referencia para Europa. Para la realización de los análisisy predicciones no se ha utilizado una única serie si no que se analizarán tres tipos de serie:Precios de cierre diarios: Esta serie contiene la información del precio con el que se negocia elBrent al cierre del mercado cada día.Precios máximos y mínimos diarios: Esta serie contendrá el máximo/mínimo al que se negocieel crudo cada día.Precios máximos y mínimos mensuales: Esta serie es similar a la anterior pero con ladiferencia de que solo se cogerá un dato al mes que corresponderá con el máximo/mínimo alque se haya negociado en todo ese mes.Estas series se caracterizan por ser muy erráticas ya que existen numerosos factores externosque influyen en el precio de este commodity como puede ser:Demanda.Oferta, capacidad de extracción y refino.Cotización del dólar.Situación y conflictos geopolíticos.Especulación.Para la realización de estos análisis aplicare los modelos de series temporales ARIMA, que sonmodelos estadísticos autoregresivos que permiten predecir los valores de una variable enfunción de sus valores pasados sin necesidad de ninguna otra información de variablesauxiliares o relacionadas. Una vez realizado el análisis y obtenido los posibles modelos válidosme basaré en el estadístico U de Theil (1966) para decidir cual realiza mejores predicciones y lacalidad de estas.
YR 2015
FD 2015-10
LK https://hdl.handle.net/10016/25387
UL https://hdl.handle.net/10016/25387
LA spa
DS e-Archivo
RD 19 may. 2024