Impacto macroeconómico en tarifas energéticas colombianas: análisis con modelo de ciencia de datos
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Date
2025
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
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Abstract
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.
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This applied project focused on analyzing the dynamic relationship between macroeconomic factors and electricity tariffs in Colombia—a topic of crucial importance given the impact of energy costs on economic competitiveness, social well-being, and sectoral planning. In the Colombian context, the volatility of macroeconomic variables and the particularities of the energy market make it essential to understand how economic shocks are transmitted to electricity prices. The issue addressed was the need to identify and model these interrelationships to improve the forecasting capacity of tariffs, which is fundamental for decision-making by sector agents, regulators, and consumers. The proposed objectives included the collection and cleaning of tariff and macroeconomic data, dimensionality reduction of macro variables using PCA, the design and training of a VAR model, impulse response analysis, and the development and evaluation of forecasting models (VAR, SARIMAX, XGBoost, and VAR+XGBoost). The main results revealed specific dynamic relationships between certain macro variables and tariff components. The evaluation of forecasting models suggested that the VAR+XGBoost combination generally demonstrated the greatest ability to capture the real dynamics of the time series. Potential applications of this work include improving strategic planning for energy companies, optimizing regulatory policies, managing financial risks, and providing more accurate information to consumers. The most relevant conclusions highlight the complexity of the interaction between macroeconomics and electricity tariffs, the usefulness of impulse analysis to identify significant relationships, and the potential of hybrid models such as VAR+XGBoost to improve forecasting accuracy in this sector.