MODELOS DE PRONÓSTICO DEL PRECIO DE LOS COMMODITIES

Descargar (0)

Texto completo

(1)

MODELOS DE PRONÓSTICO DEL PRECIO DE LOS COMMODITIES – CASO

MODELOS DE PRONÓSTICO DEL PRECIO DE LOS COMMODITIES – CASO

CARBÓN

CARBÓN PARA LA

PARA LA INDUSTRIA C

INDUSTRIA CEMENTERA COLOMBIA

EMENTERA COLOMBIANA

NA

OSCAR VÁSQUEZ TORRES

OSCAR VÁSQUEZ TORRES

(Cédula 98.580.659)

(Cédula 98.580.659)

Anteproyecto de Monografía

Anteproyecto de Monografía

SILVIO VILLEGAS BEDOYA

SILVIO VILLEGAS BEDOYA

PROFESOR

PROFESOR

UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA

UNIVERSIDAD DE ANTIOQUIA

FACULTAD DE INGENIERIA

FACULTAD DE INGENIERIA

MEDELLIN

MEDELLIN

18 de agosto de 2009

18 de agosto de 2009

(2)

I. Título de la Monografía:

Modelos de pronóstico del precio de los commodities – Caso Carbón para la Industria Cementera Colombiana

II. Planteamiento del problema:

El pronóstico del precio de los commodities ha sido un tema de estudio recurrente.

Diversos métodos pueden ser usados para lograr el objetivo de predecir los precios futuros de ciertos minerales, para el beneficio económico de las empresas y el ajuste de un presupuesto. En los países latinoamericanos, en especial los que dependen en gran parte de los commodities que poseen, necesitan pronosticar con los modelos más acertados este tipo de productos, ya que desviaciones importantes en la predicción pueden conllevar grandes pérdidas.

La estimación de precios de mercado para los combustibles es variable; ventanas de proyección más allá de 2 a 3 años presentan desviaciones inaceptables para el análisis de viabilidad en proyectos mineros productivos relacionados con los recursos energéticos y mineros.

Fue este el caso del proyecto de Cerrejón Zona Norte, para el cual se contempló un precio de 130 US$ la tonelada, pero al entrar en producción el proyecto, la tonelada solo costaba 26US$.

Para la industria cementera, se estima que el global de las materias primas y del combustible tiene un peso en el costo del producto bastante alto. Se estima que este llega a tener una participación del 60% del costo.

Se vuelve imperativa para la presupuestación a corto, mediano y largo plazo la estimación del precio de las materias primas y del combustible. Actualmente la industria cementera nacional tiene un gran vacío en el soporte de estos modelos de estimación del precio.

III. Objetivo general

Explorar modelos de predicción de precios de las materias primas y carbón y evaluar la viabilidad de su aplicación en la industria cementera.

IV. Objetivos Específicos

 Investigar modelos de predicción de precios implementados a nivel mundial

 Evaluar y definir variables, explorar plazos de predicción, validez y confiabilidad de

cada modelo.

 Valorar los mercados mundiales de materias primas y carbón.

 Evaluar la implementación de dicho modelo(s) para la industria cementera.

 Establecer recomendaciones de presupuestación y proyección a corto, mediano y

largo plazo con base en el resultado del estudio

(3)

Este proyecto trata de dilucidar cuál modelo matemático - financiero posee un menor  grado de error en el pronóstico del precio de commodities bajo los escenarios actuales, estos modelos pueden ser:

1. Redes Neuronales

2. Modelos Autorregresivos Integrados de Medias Móviles (ARIMA)

Para la evaluación del desempeño predictivo se emplean diferentes indicadores que cuantifican qué tan cerca está la variable pronosticada de su serie de datos correspondiente. Una de las medidas más utilizadas es el Promedio del Error Porcentual Absoluto (MAPE) que mide el valor medio del error absoluto en términos porcentuales al valor real de la variable. Otra medida del error de pronóstico comúnmente empleada es la Raíz Cuadrática Media del Error (RMSE) que mide la dispersión de la variable simulada en el curso del tiempo, penalizando fuertemente los errores grandes al elevarlos al cuadrado.

Finalmente, para evaluar la dispersión de los errores se puede calcular la Desviación Estándar del error porcentual absoluto. En base a los resultados obtenidos por los modelos, se analizarán las variables más correlacionadas con los precios de commodities (tasas de cambio, precios, producción, etc.) para así estudiar la factibilidad de introducir  una nueva variable al modelo escogido y disminuir en la mayor manera posible el indicador MAPE o RMSE.

Todo el análisis anterior busca lograr un mejor ajuste de los modelos que se encuentren, lo que crea un gran valor para las empresas, debido a la posibilidad de obtener una correcta evaluación de proyectos y negocios mineros de largo plazo, proporcionaría importantes beneficios en inversión, bajo escenarios de crisis (ayudando en la toma de decisiones estratégicas), lo que conlleva mayores oportunidades de retorno, y finalmente, se espera poder confirmar empíricamente de que existe alguna forma de que las empresas que son afectadas por el efecto dominó de las crisis provocadas en los países puedan adelantarse a sus efectos y disminuir el margen de error en sus predicciones.

V. Justificación

La estimación de precios y mercado para los combustibles es variable; ventanas de proyección más allá de 2 a 3 años presentan desviaciones inaceptables para el análisis de viabilidad en proyectos productivos relacionados con los recursos energéticos y mineros.

Fue este el caso del proyecto de Cerrejón Zona Norte, para el cual se contempló un precio de 130 US$ la tonelada, pero al entrar en producción el proyecto, la tonelada solo costaba 26US$.

Para la industria cementera, se estima que el global de las materias primas y del combustible tiene un peso en el costo del producto bastante alto. Se estima que este llega a tener una participación del 60% del costo.

Se vuelve imperativa para la presupuestación a corto, mediano y largo plazo la estimación del precio de las materias primas y del combustible. Actualmente la industria cementera nacional tiene un gran vacío en el soporte de estos modelos de estimación del precio.

(4)

VI. Antecedentes

1. Aumento en el consumo de combustible y de materias primas

En los últimos diez años el consumo mundial de energía y de materias primas minerales se ha incrementado en aproximadamente un 25%; el carbón registró el mayor  crecimiento, a pesar de las consideraciones de tipo ambiental, importantes en los últimos años.

Países como China lograron incrementar su consumo en un 84% en el periodo del año 2000 al 2006.

Sin embargo el crecimiento no ha sido equitativo. Colombia no ha incrementado notablemente su consumo en los últimos 10 años; estadísticas mundiales indican que su consumo per cápita es un tercio del promedio mundial y unas 11 veces inferior al consumo de países desarrollados.

2. Balanza producción – consumo

El nivel de reservas de petróleo y gas, y su distribución en el mundo causan déficit de energía entre unos países y otros.

La Comunidad Europea tiene el mayor déficit de energía, el cual equivale al 13% de la producción de petróleo del mundo, seguido por Asia (cuenca del Pacífico) y Estados Unidos.

Sin embargo, gracias a la mejor disponibilidad y distribución uniforme del carbón, es posible equilibrar la balanza en cuanto a los combustibles sólidos.

Actualmente, a nivel mundial hay definiciones claras de quienes consumen y quienes producen petróleo y gas; para el caso del carbón y de las materias primas minerales estas definiciones no están del todo claras, debido a condiciones especificas de la economía de los países, como es el caso de China y Rusia, quienes actualmente son grandes productores de dichas materias prima y carbón para consumo interno, pero ante cambios geopolíticos y comerciales que impacten su crecimiento económico minimizando el consumo interno de carbón, reportarían excedentes del mineral, lo que los llevaría a incursionar en el mercado de exportaciones.

3. Modelos de predicción

Los modelos de predicción utilizados se basan en datos históricos, con lo que se obtienen presupuestos que no corresponden a la cambiante situación mundial.

Fue este el caso de las predicciones realizadas para el periodo 1996-2006, las cuales fueron acertadas en el tramo 1996-2000; pero entre 2000 y 2006 no tuvieron coherencia con la realidad, tanto así que el crecimiento modelado para el 2010 fue alcanzado en el 2006.

(5)

Dentro de las principales causas identificadas para explicar los desaciertos presentados en los proyecciones esta el crecimiento en la producción de China en los últimos 7 años (1300 MTN x año.

De lo anterior, se concluye que en la realización de las proyecciones, no se esta teniendo en cuenta que los mercados de energía y de materias primas minerales no solo son influenciados por condiciones técnicas y físicas, sino que además son fuertemente influenciados por interacciones sociales, económicas y ambientales.

VI. Alcance

Las materias primas necesarias para la elaboración del cemento son: la caliza, el aluminio, el hierro, la sílice, el yeso y como combustible principal se requiere el carbón y combustibles alternos. En el carbón se concentrará el estudio. El alcance del trabajo está en la industria cementera colombiana con extensión al contexto latinoamericano.

VII. Aspectos metodológicos

La metodología del trabajo se enmarcará dentro de tres aspectos fundamentales: 1. Estudio de las crisis económicas desde 1929 hasta hoy

La diversidad de causas y efectos que las diversas crisis que han afectado el entorno mundial serán consideradas como la base de este trabajo.

Lo primero que hay que estudiar es el efecto real que tuvo cada una de las crisis en los precios de los commodities, si fue una causa o consecuencia de la crisis en particular, a partir de esto se generará un conjunto más acotado de crisis a evaluar, y sus respectivos commodities.

Una vez dilucidado este aspecto, se debe proceder a la obtención de las series de precios de los commodities más afectados, en ventanas de tiempo que vayan desde un año antes hasta un año después del período de crisis. Esta información se sacará de fuentes como la Bolsa de Metales de Londres.

2. Tipos de modelo de predicción de commodities

Cuando ya se tengan las series de precios para cada uno de los commodities escogidos se debe proceder a la utilización de esto datos como parámetros de entrada en cada uno de los modelos que se va a estudiar (ARIMA, SVM).

3. Estudio de variables macroeconómicas que influyen en la variación del precio de los commodities

En esta parte final del estudio se tomarán aquéllos commodities que hayan logrado el mejor ajuste en la parte anterior, dado un cierto modelo de predicción y se verá más a fondo los elementos financieros que influyen directamente en su variación de precio.

(6)

De esta forma se podrá estudiar la posibilidad de incluir, dentro del modelo matemático escogido una variable adicional que pueda ayudar a disminuir el error de desviación de los datos reales.

VIII. Bibliografía

- BOLSA DE METALES DE LONDRES [en línea]. Commodity prices. Disponible en: http://www.lme.co.uk

- Dooley, Gillian, Lenihan, Helena (2005): “An assessment of time series methods in metal price forecasting”. Resour. Policy 30, 208-217.

- Fernández, Viviana (2007). “Wavelet – and SVM – based forecast: An analysis of the U.S. metal and materials manufacturing industry”. Resour. Policy 32, 80-89.

- Morata, Ramón (2008). “Crash 2008--El gran batacazo del siglo XXI Disponible en: http://blogs.coleconomistes.com/08/crisis-2008.

IX. Presupuesto

El presupuesto básico consiste en los tres ítems siguientes: - Honorarios del asesor, el cual lo asume la universidad. - Papelería

- Transporte

IX. Cronograma

Figure

Actualización...

Referencias