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    Impacto macroeconómico en tarifas energéticas colombianas: análisis con modelo de ciencia de datos
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Posada Mesa, Ivan Alejandro; Joaqui Barandica, Orlando
    El presente proyecto aplicado se centró en el análisis de la relación dinámica entre factores macroeconómicos y las tarifas de energía eléctrica en Colombia, un tema de crucial importancia dado el impacto del costo energético en la competitividad económica, el bienestar social y la planificación sectorial. En el contexto colombiano, la volatilidad de las variables macroeconómicas y las particularidades del mercado energético hacen esencial comprender cómo los choques económicos se transmiten a los precios de la electricidad. La problemática abordada fue la necesidad de identificar y modelar estas interrelaciones para mejorar la capacidad de previsión de las tarifas, lo cual resulta fundamental para la toma de decisiones de los agentes del sector, los reguladores y los consumidores. Los objetivos propuestos incluyen la recolección y limpieza de datos tarifarios y macroeconómicos, la reducción de la dimensionalidad de las variables macro a través de PCA, el diseño y entrenamiento de un modelo VAR, el análisis de los impulsos de respuesta y el desarrollo y evaluación de modelos de pronósticos (VAR, SARIMAX, XGBoost y VAR+XGBoost). Los principales resultados obtenidos revelan relaciones dinámicas específicas entre ciertas variables macro y componentes tarifarias, y la evaluación de los modelos de pronóstico sugirió que la combinación VAR+XGBoost demostró, en general, la mayor capacidad para capturar la dinámica real de las series temporales. Las posibles aplicaciones de este trabajo radican en la mejora de la planificación estratégica de las empresas energéticas, la optimización de las políticas regulatorias, la gestión de riesgos financieros y la provisión de información más precisa a los consumidores. Las conclusiones más relevantes señalan la complejidad de la interacción entre la macroeconomía y las tarifas eléctricas, la utilidad del análisis de impulsos para identificar relaciones significativas y el potencial de los modelos híbridos como el VAR+XGBoost para mejorar la precisión de los pronósticos en este sector.