Resumen

Este documento examina la predicción de intervalos de precios futuros de carbono en uno de los mercados de futuros de carbono más importantes. Específicamente, el propósito de este estudio es presentar un enfoque híbrido novedoso, compuesto por regresión de vectores de soporte multi-salida (MSVR) y optimización por enjambre de partículas (PSO), en la tarea de predecir los precios más altos y más bajos de los futuros de carbono en el próximo día de negociación. Además, nos proponemos investigar si considerar algunos posibles predictores, que tienen una fuerte influencia en los precios de los futuros de carbono, en el proceso de modelado es útil para lograr un mejor rendimiento de predicción. Con el objetivo de probar su efectividad, comparamos el rendimiento de predicción de nuestro enfoque con cuatro competidores. Se utiliza como conjunto de datos de experimentación los precios de intervalos diarios de contratos de futuros de carbono negociados en la Bolsa de Futuros Intercontinental desde el 12 de agosto de 201

• Materias:Sistemas multiagente Dinámica de interacción Simulación de comportamientos Ecuaciones diferenciales estocásticas Dinámica caótica
• Subjects:Multiagent systems Interaction dynamics Behavioral simulation Stochastic differential equations Chaotic dynamics
• Palabras claves:Pronóstico de intervalo; Precios futuros del carbono; Enfoque híbrido; Regresión de vector de soporte multi-salida; Optimización de enjambre de partículas; Predictores
• Keywords:Interval forecasting; Carbon futures prices; Hybrid approach; Multioutput support vector regression; Particle swarm optimization; Predictors