Modelamiento, estimación y generación de árboles de escenarios para precios del cobre
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Weintraub, Andrés
Author
dc.contributor.author
Ríos Uribe, Ignacio Andrés
Staff editor
dc.contributor.editor
Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Staff editor
dc.contributor.editor
Departamento de Ingeniería Industrial
Associate professor
dc.contributor.other
Acosta Barriga, Fernando
Associate professor
dc.contributor.other
Epstein Numhauser, Rafael
Associate professor
dc.contributor.other
Wets, Roger
Admission date
dc.date.accessioned
2014-06-11T19:59:34Z
Available date
dc.date.available
2014-06-11T19:59:34Z
Publication date
dc.date.issued
2014
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/116328
General note
dc.description
Magíster en Gestión de Operaciones
General note
dc.description
Ingeniero Civil Industrial
Abstract
dc.description.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.