Finanzas sostenibles: Predicción de retornos y volatilidad a través de técnicas de Machine Learning. view Academic Article

abstract

  • 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.
  • The objective of this project, as part of the financial field, is to fundamentally study the dynamics of the prices of conventional and renewable energy assets through the prediction of their volatility and their returns.For this, conventional econometric techniques and non-linear models known in the literature as Machine Learning models are used.The foregoing is relevant within the literature as it contributes to the understanding of the operation of energy market prices and by presenting evidence of the performance of innovative forecasting techniques (Machine Learning) comparing them with traditional econometric techniques in the area of financial econometrics.

date/time interval

  • 2021-06-01 - 2023-06-01

keywords

  • Assets
  • Econometrics
  • Energy Market
  • Finance
  • Financial Econometrics
  • Learning Model
  • Machine Learning
  • Market Price
  • Performance
  • Prediction
  • Renewable Energy