Un modelo de pronóstico para los precios del petróleo utilizando un amplio conjunto de indicadores económicos

Resumen Este artículo examina la previsibilidad de los cambios en los precios de futuros del petróleo Brent utilizando una red neuronal artificial de perceptrón multicapa que explota la información contenida en el mayor conjunto posible de indicadores económicos. Se emplea ingeniería de características para identificar los predictores más importantes del cambio en los precios de futuros del petróleo Brent. Encontramos que las variables específicas del mercado petrolero son predictores importantes. Nuestras conclusiones también sugieren que las previsiones del cambio en los precios de los futuros del petróleo Brent a partir del perceptrón multicapa que explota el contenido informativo de todos los predictores y los específicos del mercado petrolero exhiben una mayor precisión estadística en el pronóstico que el paseo aleatorio. Las pruebas de optimalidad del pronóstico indican que las previsiones generadas usando predictores específicos del mercado petrolero son óptimas. Discutimos la relevancia de nuestras conclusiones para la formulación de políticas y su aplicabilidad práctica.