Hacia la compra predictiva de petróleo crudo: un estudio de caso en EE. UU. y Europa

La volatilidad de los precios del petróleo crudo impacta en la economía global en general, así como en las economías de Europa y Estados Unidos en particular; es sumamente difícil describir su tendencia con precisión, lo que lleva a una metodología de pronóstico. Este estudio tiene como objetivo utilizar los enfoques de promedio móvil integrado autorregresivo (ARIMA) y promedio móvil integrado autorregresivo estacional (SARIMA) para abordar este problema en Estados Unidos y Europa. Los datos se recopilaron de la Administración de Información de Energía de EE. UU. y datos económicos de investigación federal (FRED) desde enero de 2017 hasta septiembre de 2021. Simultáneamente, se emplearon los valores de enero de 2017 a marzo de 2021, con 51 observaciones que representan el 90% de las muestras totales, para la fase de entrenamiento, y el resto se utilizó para la fase de prueba. El resultado del pronóstico también indicó que los valores de error cuadrático medio (RMSE) y error porcentual absoluto medio (MAPE), aplicados por los modelos ARIMA en Europa y Estados Unidos, tienen indicadores de mayor precisión que los modelos SARIMA. Como resultado, el modelo ARIMA logró la mejor precisión tanto en Europa como en EE. UU., con MAPE_Europa−ARIMA = 0.05, y MAPE_EE. UU.−ARIMA=0.05. Basado en estos parámetros de precisión, los modelos de pronóstico parecen increíblemente confiables; igualmente, los resultados del estudio podrían ayudar a los cuerpos de gobierno a tomar decisiones significativas, acelerando así el desarrollo socioeconómico en las dos economías más grandes del mundo.