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, Jesús Daniel Rico Buitrago, Carlos Hernán González Parias, Diego Fernando Galviz Cataño
La volatilidad de las tasas de cambio es un desafío central para las economías emergentes, particularmente para Colombia, donde la Tasa Representativa del Mercado desempeña un papel crucial en el comercio internacional y las decisiones financieras y macroeconómicas. Este artículo explora el uso de modelos ARIMA y regresión multivariable para la predicción de la Tasa Representativa del Mercado, integrando variables macroeconómicas clave como los precios de exportaciones principales y otros indicadores económicos. Además, se analiza un modelo ensamblado basado en técnicas de stacking, que combina las fortalezas de los enfoques mencionados, lo cual maximizó la capacidad predictiva al integrar tanto los patrones temporales como las influencias exógenas, reforzando la aplicabilidad de los modelos híbridos en contextos económicos volátiles. En conclusión, a través de este modelo, se logran predicciones de alta precisión, contribuyendo al diseño de herramientas accesibles para empresas y economías en desarrollo.
