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Ítem ¿Los precios fijados por el sector energético afectan el nivel de actividad económica del país?(Universidad Icesi, 2020-01-01) Serrano Montenegro, Andrés Felipe; Delgado Pulido, Kevin Fabián; Alonso Cifuentes, Julio César; Carabalí Mosquera, Jaime Andrés; Asesor Tesis; Asesor TesisEl análisis de los precios Spot en el mercado energético están ampliamente relacionados con el ciclo de la actividad económica de los países. El objetivo de esta investigación es encontrar la relación de causalidad entre los precios fijados por el sector energético y el nivel actividad económica de Colombia. Empleando la metodología de los Vectores Autorregresivos VAR, se descubrió que no es posible hallar una relación en doble vía entre el precio y el Indicador de Seguimiento a la Economía (ISE). En el caso colombiano, un efecto interno del mercado energético se refleja en el precio durante ocho meses. Por otro lado, una coyuntura en la actividad económica se espera que dure más de 25 meses. Cuando se analiza el impulso en el tiempo del precio en la actividad económica, no es significante, es decir su resultado es tan pequeño que no significaba nada en el nivel de actividad económica. Sin embargo, un evento en ISE si causara un efecto de más de 25 meses en los precios de la energía. Esto se debe a que la energía es un bien inelástico, por lo que a pesar de los precios siempre se pagará por él.Ítem Modelo de pronóstico para la demanda de electricidad con un horizonte de tiempo de cinco años en el mercado regulado y no regulado de energía en Cali.(Universidad Icesi, 2022-06-01) Andrade Bonilla, Nelson Andrés; Castellanos Valencia, Mario José; Benítez Restrepo, Hernán Darío; Asesor TesisEn este trabajo de grado, se formuló una propuesta para abordar el problema de cómo mejorar la predicción de largo plazo en la demanda de energía eléctrica en Cali, utilizando técnicas de aprendizaje automático y modelos de inteligencia artificial. Para hacerlo se propuso una metodología basada en CRISP-DM, la cual propone en primera fase entender el negocio, seguidamente entender y preparar los datos, para lo cual se realizó análisis univariado y multivariado para conocer las posibles influencias y correlaciones entre los datos, posteriormente se realizó el modelamiento y evaluación de los modelos aplicados. Este fue un proceso iterativo dado que en algunas etapas los resultados condujeron a realizar nuevas pruebas y repetir partes del proceso. El proceso de preparación de los datos exigió un esfuerzo adicional por la dificultad que se encontró en la extracción de los datos del comercializador y de otras entidades. Los modelos de la ciencia de datos usados para abordar la solución al problema fueron algunos tradicionales como ARIMA, Support Vector Regression (SVR), Ridge, Lasso, Random Forest y otros representativos del estado del arte pertenecientes al aprendizaje profundo como Artificial Neural Networks - Particle Swarm Optimization (ANN-PSO) , Extreme Gradient Boost (XGBoost), Recurrent Neural Networks-Long Short-Term Memory (RNN-LSTM). Los resultados obtenidos mostraron que los modelos SVR y Ridge con optimización PSO y Gravitational Search Algorithm (GSA), muestran un mejor rendimiento cuando los datos no presentan mayores perturbaciones como es el caso del problema que aborda este estudio, mientras que los modelos profundos demostraron menor rendimiento como RNN-LSTM en las métricas seleccionadas. La validación a la que fue sometida la propuesta, consistió en aplicar métricas como RMSE, MAE y MAPE, utilizando validación cruzada y out-of-bag (OOB - muestra para test) con selección de conjuntos de entrenamiento y validación de diferentes horizontes.
Ítem Corporate, operational, and information systems strategies: Alignment and firm performance(Universidad Icesi, 2020-10-01) Santa Florez, Ricardo Alberto; Acosta, Alejandro; Borrero Caldas, Silvio; Scavarda, AnnibalThis study investigates the effect of the alignment between corporate, operational, and information systems strategies and firm performance. Data were collected from the application of 138 questionnaires to large utility companies in the Australian electricity sector. In the analysis, modeling using structural equations was used to establish the dependency relationship between the variables. The results suggest that aligning operational and information systems strategies can improve firm performance. Likewise, no direct effect of corporate strategy on the firm performance was found.