Modelamiento, estimación y generación de árboles de escenarios para precios del cobre

Abstract

Muchos problemas de optimización consideran al precio del cobre como uno de los input más relevantes. A pesar de que los precios son altamente volátiles y nadie puede predecir con certeza cual será su valor, éstos pueden ser estimados y árboles de escenarios pueden ser construidos para manejar la incertidumbre asociada. En este trabajo se presenta una nueva metodología para el modelamiento y estimación de los precios del cobre, basada en dos ideas centrales. La primera radica en realizar una distinción entre el corto y el largo plazo (o también referidos como procesos transiente y estacionario), debido a que la evidencia muestra que en el corto plazo los precios son altamente volátiles moviéndose en torno a una tendencia, mientras que en el largo plazo los precios muestran reversión a la media tal como lo sugiere la teoría microeconómica. El segundo aporte central de este trabajo es la combinación de la información de mercado junto a la información histórica para la estimación de la tendencia de los precios en el corto plazo. El uso de la información de mercado resulta relevante ya que permite incorporar toda la información presente en el mercado (inventarios, expectativas, etc...) en la estimación del \drift del proceso transiente, ayudando de esta forma a un mejor pronóstico. Sumado a lo anterior, se presenta una extensión del modelo propuesto para incorporar más de un factor en la estimación de los precios del cobre. Así, se introduce un modelo multi-dimensional (no lineal), se derivan soluciones explícitas y se implementa un mecanismo para la estimación de sus parámetros. Finalmente, se presenta una nueva metodología para la generación de árboles de escenarios partiendo de las funciones de probabilidad acumulada y densidad, y esta se aplica para la generación de árboles de escenarios para los precios del cobre.