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dc.contributor.advisorAnzola Gil, Marcela 
dc.creatorMesa Tellez, Diana Carolina 
dc.creatorParra Rodríguez, Karim 
dc.date.accessioned2020-04-03T19:17:40Z
dc.date.available2020-04-03T19:17:40Z
dc.date.created2006
dc.date.issued2006
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/21483
dc.descriptionUno de los determinantes de la coyuntura económica mundial es el precio de las materias primas, entre estas la que quizás mas atención concentra es el petróleo. Hasta antes de la década de los 70, el mercado de hidrocarburos experimentó una calma relativa en sus precios nominales, sin embargo, después de este periodo percibió cambios sustanciales en el comportamiento de los precios, los cuales tuvieron en su momento la capacidad de influir en las variables macroeconómicas de las naciones desarrolladas. Esta volatilidad, hasta entonces desconocida, ha sido protagonista de varios capítulos de la economía mundial. Son muchos los académicos que concuerdan que la mejor forma de analizar y estudiar la volatilidad en el precio de un bien como el petróleo es mediante el uso de un proceso estocástico conocido como modelo de reversión a la media con saltos. La principal justificación que existe para el uso de modelos de reversión a la media viene dada por la teoría microeconómica que indica que el precio de los bienes en el largo plazo debe ser igual al costo marginal de su producción y, para el caso de bienes cuyo mercado no tenga las características de una mercado perfecto, el precio de largo plazo debe igualar el precio que maximiza el beneficio de los lideres del cartel, característico del mercado petrolero. Este tipo de modelos considera los cambios suaves o bruscos en la volatilidad de una variable subyacente alrededor de una tendencia determinística, la dimensión del cambio en muchas ocasiones está relacionada con choques de información asociados a factores macroeconómicos o de la microestructura de los mercados, que representan un cambio estructural en la serie, esta es la principal razón por la cual este tipo de modelos es ampliamente usado en el estudio del comportamiento de bienes con precios altamente volátiles. De esta forma, la primera sección del trabajo se dedicará a un estudio de los más importantes hechos históricos del mercado del petróleo; en la segunda sección se realizará una revisión general de literatura sobre los modelos utilizados para describir la volatilidad de los precios de activos financieros y “commodities”; adicionalmente, se describe el modelo de reversión a la media con saltos. En la tercera sección, se explicarán los conceptos fundamentales de las metodologías utilizadas para la estimación de los parámetros del modelo y en la cuarta sección se presentarán las conclusiones.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional EdocUR
dc.sourceinstname:Universidad del Rosario
dc.subjectCoyuntura económica
dc.subjectPetróleo
dc.subjectMercado de hidrocarburos
dc.subject.ddcProducción 
dc.subject.lembProducción::Petróleo
dc.subject.lembMercado
dc.subject.lembFinanzas
dc.titleVolatilidad y dinámica de los precios del petróleo aplicación y estimación de modelos de reversión a la media con saltos
dc.typebachelorThesis
dc.creator.degreeEconomista
dc.publisher.programEconomía
dc.publisher.departmentFacultad de Economía
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.type.spaTrabajo de grado
dc.rights.accesoBloqueado (Texto referencial)
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.source.bibliographicCitationBENITO, F; LEÓN, A y NAVE, J. “Modelización de la volatilidad del tipo de interés a corto plazo” Working paper. Instituto Valenciano de Investigaciones Económicas, S.A. Octubre de 2002.
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dc.source.bibliographicCitationCVITANÍC, J., B. ROZOVSKII y I. ZALIAPIN. “Numerical estimation of volatility values from discretely observed difusión data”.
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dc.source.bibliographicCitationGUIMARÃES M., CARLOS K, “Petroleum concessions with extendible options using mean reversion with jumps to model oil prices” Petrobras, Petróleo Brasileiro S.A. (2001).
dc.source.bibliographicCitationHAMILTON, J.D. “Time series Anayisis”, Princeton University Press, Princeton, N.J. (1994).
dc.source.bibliographicCitationKALMAN, R.E. “A new approach lo linear filtering and prediction problems”. Journal of Basic Engineering, Transactions of the ASME, (1960), Vol. 82, 35- 45.
dc.source.bibliographicCitationMERTON, R. C. “Option Pricing when Underlying Stock Returns are Discontinuous”. Journal of Financial Economics, (1976).
dc.source.bibliographicCitationMISAS M., E. LÓPEZ y P. BORRERO. “La inflación en Colombia: una aproximación desde las redes neuronales”. Subgerencia de Estudios Económicos, Banco de la República, febrero, 2002.
dc.source.bibliographicCitationPINDYCK, R.S. “The Long-Run Evolution of Energy Prices”. Energy Journal, (1999).
dc.source.bibliographicCitationSCHWARTZ E.S. “The Stochastic Behavior of Commodity Prices: Implications for Valuation and Hedging”. Journal of Finance, (1997).
dc.source.bibliographicCitationWELCH, G y BISHOP, G. “An Introduction to the Kalman Filter”. Technical Report TR 95-041, University of North Carolina, Department of Computer Science, 1995.
dc.source.bibliographicCitationZULETA, H. “Energy saving innovations, renewable sources of energy and long-run growth: what world happen if we run out of oil?”. Septiembre de 2006.
dc.type.documentAnálisis de caso
dc.creator.degreetypeFull time


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