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Title
How are analyst forecasts of oil prices?
Subject
333.8232
Economía
Productos del petróleo - Precios - Predicciones
Mercado a futuros
Productos básicos - Precios - Predicciones
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2020
Si bien existe un amplio consenso en que tener buenos pronósticos del precio del petróleo
es muy valioso para muchos agentes de la economía, los resultados no han sido
completamente satisfactorios y existe un permanente esfuerzo por mejorar su precisión.
La investigación ha explorado muchos modelos diferentes, incluyendo series de tiempo,
regresiones e inteligencia artificial, entre otros. También se han usado bastantes fuentes
asociadas a datos de entrada, como precios spot y futuros, diferenciales de producto, y
tanto micro como macro variables.
Este trabajo explora cuán útiles son los datos de precios esperados de los analistas para
predecir cuando se toma las medidas apropiadas, que permiten considerar la naturaleza
dispersa y volátil de estos datos. Se propone un modelo de precios estocástico
multifactorial, con primas de riesgo variables en el tiempo calibradas con futuros filtrados
y pronósticos de analistas utilizando un filtro de Kalman.
El modelo de predicción de precios evalua diez años de precios de petróleo y pronósticos
de analistas, de NYMEX y Bloomberg, respectivamente. Los resultados son bastante
alentadores, muestran que el pronóstico del modelo planteado se comporta mucho mejor
que el asociado al comunmente usado como benchmark (e.g. no-change) y, mejor que
varios modelos de predicción de precios de la literatura. Concluimos que los pronósticos
de precios de los analistias son una fuente valiosa de datos que deben considerarse en
futuros modelos de predicción de precios.
es muy valioso para muchos agentes de la economía, los resultados no han sido
completamente satisfactorios y existe un permanente esfuerzo por mejorar su precisión.
La investigación ha explorado muchos modelos diferentes, incluyendo series de tiempo,
regresiones e inteligencia artificial, entre otros. También se han usado bastantes fuentes
asociadas a datos de entrada, como precios spot y futuros, diferenciales de producto, y
tanto micro como macro variables.
Este trabajo explora cuán útiles son los datos de precios esperados de los analistas para
predecir cuando se toma las medidas apropiadas, que permiten considerar la naturaleza
dispersa y volátil de estos datos. Se propone un modelo de precios estocástico
multifactorial, con primas de riesgo variables en el tiempo calibradas con futuros filtrados
y pronósticos de analistas utilizando un filtro de Kalman.
El modelo de predicción de precios evalua diez años de precios de petróleo y pronósticos
de analistas, de NYMEX y Bloomberg, respectivamente. Los resultados son bastante
alentadores, muestran que el pronóstico del modelo planteado se comporta mucho mejor
que el asociado al comunmente usado como benchmark (e.g. no-change) y, mejor que
varios modelos de predicción de precios de la literatura. Concluimos que los pronósticos
de precios de los analistias son una fuente valiosa de datos que deben considerarse en
futuros modelos de predicción de precios.
Creator
Valencia, Consuelo A.
Date
2021-08-12T15:49:13Z
2021-08-12T15:49:13Z
2020
Contributor
Cortázar S., Gonzalo
Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Rights
acceso abierto
Format
viii, 50 páginas
application/pdf
Language
en
Type
tesis de maestría
Identifier
10.7764/tesisUC/ING/61835
https://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/61835
https://repositorio.uc.cl/handle/11534/61835