Modelado y previsión de la volatilidad de los precios del aceite de palma crudo

En cambio, se ha trabajado relativamente poco en la modelización y previsión de la volatilidad de los precios de futuros del petróleo, lo cual es lamentable, dada la importancia del petróleo para nuestras economías. Además, no se puede concluir que el éxito o el fracaso de un determinado tipo de modelo de previsión aplicado a un mercado se traslade a otro mercado.

Previsión de la volatilidad de los mercados de petróleo crudo La modelización y la previsión de la volatilidad de los precios del petróleo son insumos importantes para los modelos macroeconométricos, las fórmulas de fijación de precios de opciones y los modelos de selección de carteras. Por ejemplo, los precios actuales del petróleo crudo utilizan instrumentos financieros modernos,

Pronóstico del rango de volatilidad de precios del aceite de palma crudo mediante la extracción de datos históricos utilizando un modelo de rango híbrido Enero de 2015 Frontiers in Artificial Intelligence and Applications 274:531-540

Este estudio ofrece una nueva perspectiva para modelar y pronosticar la volatilidad basada en rangos realizados (RRV) para futuros de petróleo crudo. Somos los primeros en mejorar el modelo autorregresivo heterogéneo de volatilidad basada en rangos realizados (HAR-RRV) al considerar los componentes de salto significativos, los retornos con signo y la volatilidad de la volatilidad basada en rangos realizados.

La fluctuación volátil de los precios del aceite de palma crudo ha sido un gran desafío para los productores, las empresas de plantaciones, los inversores e incluso la industria transformadora. La grave volatilidad de los precios en los últimos años ha afectado negativamente el proceso de toma de decisiones de cobertura y mitigación de riesgos.

Productos. La industria de la palma aceitera contribuye a los ingresos de exportación de Colombia. Por lo tanto, la modelización y la previsión de los precios del aceite de palma crudo son importantes para obtener información valiosa sobre el futuro de dichos precios. Se utilizó el método Box-Jenkins para pronosticar el precio mensual del aceite de palma crudo [1].

Redes neuronales (RNA). Md Nor et al, (2014) estudiaron la predicción del precio del aceite de palma en Colombia utilizando modelos ARIMA, redes neuronales y sistemas de lógica difusa. Ahmad et al, (2014), estudiaron el modelado de volatilidad y la predicción de los precios del aceite de palma crudo. Philbertha & Achmad (2014), estudiaron el análisis de volatilidad del aceite de palma crudo internacional utilizando Arch, Arch-M y GARCH

Volatilidad de los precios del petróleo crudo. Se establecen varias propiedades de la dinámica de los precios del petróleo crudo, entre ellas la reversión a la media, una asimetría entre los rendimientos y la volatilidad, la agrupación de la volatilidad y los saltos compuestos poco frecuentes. Encontraron evidencia de un efecto de contagio de la volatilidad entre los mercados del petróleo crudo, el germen de maíz y el trigo después del otoño de 2006.

Una predicción precisa de los precios del aceite de palma crudo (CPO) es importante, especialmente cuando los inversores se enfrentan a riesgos e incertidumbres cada vez mayores en el futuro. Por lo tanto, la aplicabilidad de los enfoques de pronóstico para predecir los precios del CPO se está convirtiendo en un tema de preocupación. En este estudio, se han utilizado dos enfoques de inteligencia artificial, a saber, la red neuronal artificial (ANN) y

El nexo entre los alimentos y la energía ha atraído gran atención de los responsables de las políticas, los profesionales y el mundo académico desde la crisis de los precios de los alimentos durante la crisis financiera mundial de 2007-08 y las nuevas políticas que apuntan a aumentar la producción de etanol. Este documento incorpora la demanda agregada y los shocks del petróleo alternativo para investigar la relación causal entre los productos agrícolas y los mercados del petróleo.