Pronóstico del precio del marcador WTI mediante un enfoque mixto basado en modelos LSTM y NLP
Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: El mercado del petróleo presenta constantes cambios en sus precios, lo que dificulta realizar pronósticos precisos mediante métodos tradicionales, situación que afecta especialmente a países como Ecuador, cuya economía depende en gran parte de los ingresos petroleros. En esta investigación se desarrolla un prototipo de predicción del precio del crudo West Texas Intermediate (WTI) utilizando un enfoque híbrido basado en redes neuronales LSTM y técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), siguiendo la metodología Team Data Science Process (TDSP). Se utilizaron datos históricos obtenidos de la base de datos FRED entre 2016 y 2026, junto con noticias económicas y geopolíticas recopiladas mediante NewsAPI y feeds RSS de fuentes especializadas. El modelo combina un componente LSTM para el análisis de series temporales con un módulo NLP apoyado en el modelo LLaMA 3.3 70B, accedido a través del proveedor Groq, para cuantificar el sentimiento del mercado en un índice global S ∈ [−1.0, 1.0]. Ambos componentes se integran mediante una función de ajuste multiplicativo que pondera el pronóstico base con el índice de sentimiento. Como parte del preprocesamiento, los datos numéricos se normalizaron mediante MinMaxScaler utilizando el rango completo del conjunto de datos. Esta decisión buscó reducir la tendencia del modelo a subestimar el precio durante períodos caracterizados por una elevada volatilidad. Posteriormente, la evaluación realizada sobre el conjunto de validación fuera de muestra arrojó un RMSE de ±2.60 USD. En la ejecución analizada, el módulo de procesamiento de lenguaje natural (NLP) incrementó el pronóstico base en un 1.60 %, resultado consistente con un escenario informativo marcado por fuertes tensiones geopolíticas. Además de la estimación numérica, el sistema produce una interpretación narrativa en lenguaje natural que resume la dirección esperada del precio, identifica el evento que sustenta la proyección junto con su fuente, incorpora los principales factores de riesgo y comunica el nivel de confianza asociado al pronóstico. En conjunto, estos resultados respaldan el uso del enfoque híbrido como una herramienta de apoyo para el análisis financiero y para la toma de decisiones relacionadas con la evolución del precio del WTI.
Language: Spanish
Field: Decision Sciences
Domain: Social Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7214136994