Optimización multiobjetivo del pronóstico del precio del oro mediante la técnica de corte pareto alfa

Área de la Ciencia:

• Las finanzas cuantitativas
• Las economías
• Investigación de las operaciones

Sus antecedentes:

• La previsión precisa del precio del oro es vital para la inversión, la minería y la planificación financiera.
• Los modelos de previsión existentes se enfrentan a desafíos para equilibrar múltiples métricas de rendimiento.
• Los factores macroeconómicos influyen significativamente en la dinámica de los precios del oro.

Objetivo del estudio:

• Introducir un nuevo marco de optimización multiobjetivo para la evaluación de modelos de previsión de precios del oro.
• Mejorar la selección de modelos mediante la gestión de las compensaciones entre precisión, volatilidad y ajuste.
• Identificar modelos de pronóstico óptimos de Pareto utilizando la técnica de corte alfa de Pareto.

Principales métodos:

• Se utilizaron modelos autorregresivos de retraso distribuido (ARDL), estocásticos y medios móviles integrados autorregresivos (ARIMA).
• Principios de óptimalidad de Pareto aplicados combinados con lógica difusa para la toma de decisiones de múltiples criterios.
• Se empleó la técnica de corte alfa de Pareto para filtrar y seleccionar modelos óptimos basados en RMSE, volatilidad y R-cuadrado.

Principales resultados:

• El modelo Autoregressive Distributed Lag (ARDL) mostró consistentemente una precisión y un ajuste superiores al modelo.
• El modelo estocástico demostró una sólida estabilidad en las previsiones de precios del oro.
• El marco de corte alfa de Pareto identificó efectivamente modelos que equilibran la precisión y la estabilidad.

Conclusiones:

• El marco propuesto proporciona un método sólido para seleccionar modelos superiores de previsión de precios del oro.
• Los resultados ofrecen información práctica para las partes interesadas financieras que gestionan los riesgos de inversión y de materias primas.
• Este enfoque mejora la comprensión del rendimiento del modelo de pronóstico bajo múltiples objetivos.