Resumen

El objetivo de este artículo es pronosticar el precio mensual del petróleo crudo con un enfoque jerárquico de contracción, que utiliza no solo LASSO para la selección de predictores, sino también un método bayesiano jerárquico para determinar si se debe emplear una regresión predictiva de coeficiente constante (CC) o de parámetro variable en el tiempo (TVP) en cada paso de pronóstico fuera de la muestra. Este método recién desarrollado tiene las ventajas tanto de la contracción del modelo como del cambio automático entre los modelos de pronóstico CC y TVP; por lo tanto, esto puede producir predicciones más precisas de los precios del petróleo crudo. Los resultados empíricos muestran que este modelo de contracción jerárquica puede superar a muchos métodos de referencia comúnmente utilizados para el pronóstico, como AR, volatilidad estocástica de componentes no observados (UCSV) y modelos de regresión multivariante en el pronóstico del precio del petróleo crudo en varios horizontes de pronóstico

• Materias:Virus informático Entropía del gráfico Modelo epidémico Modelo de optimización Modelos conceptuales
• Subjects:Computer virus Entropy of the graph Epidemic model Optimization model Conceptual models
• Palabras claves:Pronóstico; Precio del petróleo crudo; Enfoque de contracción jerárquica; LASSO; Método bayesiano; Regresión predictiva
• Keywords:Forecast; Crude oil price; Hierarchical shrinkage approach; LASSO; Bayesian method; Predictive regression