Variables exógenas de los modelos de previsión para los PMLs del MDA en México

En los últimos años, la electricidad ha ido ganando una mayor presencia en la vida de todos los ciudadanos. Antiguamente era un derecho privilegiado sólo para las clases más pudientes que se lo podían costear, pero hoy en día es un derecho fundamental utilizado, a diario, por casi todas las personas. No es descabellado pensar que en el futuro cada vez la humanidad va a depender más y más de la electricidad y que por lo tanto, es fundamental estudiar y entender cómo se comercializa esta electricidad y prever el precio que debamos pagar para consumirla. En el caso de México aún es más interesante entender cómo funciona el sistema de comercialización y prever los precios de la electricidad ya que desde hace un año y medio ha habido el mayor cambio en el sistema eléctrico; “La reforma de la Ley del Sector Eléctrico”. Este estudio se centrará en comprender como funciona el nuevo sistema de comercialización de electricidad en México y, una vez entendido los tipos de mercados y de productos que se comercializan, se realizará un estudio exhaustivo de los patrones que siguen los precios del mercado del día en adelanto, juntamente con el modelaje de los mismos precios con los modelos para series temporales “ARIMA” y el pronóstico de las variables exógenas que afectan a este modelo. La previsión de los precios de la electricidad es compleja debido a la alta volatilidad de los precios porque, por un lado, la electricidad no es almacenable y, por otro, debe satisfacerse continuamente la demanda del mercado. Lamentablemente, el mercado de la energía difiere de otros mercados financieros, ya que no permite el comercio continuo. Los precios para las horas del día siguiente se determinan al mismo tiempo, por lo que la información utilizada para el precio de entrega en la hora 7 es la misma que en la hora 18 y por consiguiente los modelos de series de tiempo no están disponibles para su uso ya que suponen que el conjunto de información se actualiza al pasar de una observación a la siguiente en el tiempo. Si se utilizase modelos basados en precios promedio diarios o simplemente en se estudiase horas por separado, el mercado podría tratarse como una negociación continua y un modelo de serie temporal sería adecuado para el estudio. En este estudio, para simplificar el proceso y poder utilizar series temporales, se analizará el precio promedio diario