Esta tesis tiene como objetivo la entrega de evidencias respecto a la potencia de las redes neuronales como herramienta para el pronóstico del precio anual del cobre. Con este fin se evaluó el desempeño predictivo, fuera de muestra, de diferentes redes neuronales de tipo multilayer perceptron, construidas sobre la base del precio rezagado del cobre y variables derivadas del mismo, tales como la última variación del precio y la desviación estándar de los últimos periodos. Los resultados conseguidos se contrastaron con los generados mediante la aplicación de los más tradicionales y exitosos modelos de series de tiempo (ARIMA, caminata aleatoria y promedio móvil). Adicionalmente, se construyeron modelos híbridos combinando modelos ARIMA y redes neuronales. En este caso, los errores de pronóstico fuera de muestra de los modelos de series de tiempo sirvieron para entrenar redes destinadas a la proyección de residuos. Con los residuos así pronosticados, se corrigieron las proyecciones iniciales de los modelos de series de tiempo. En términos generales, la metodología de trabajo aplicada en este estudio comprendió las siguientes tareas: selección de datos (precio anual del cobre refinado de la Bolsa de Metales de Londres entre los años 1913 y 2006); aplicación de transformaciones en los datos (escalamiento y transformación logarítmica); aplicación de redes neuronales, modelos de series de tiempo y modelos híbridos, junto con la programación de rutinas computacionales para la realización de pronósticos con un alcance de hasta 6 años; evaluación de resultados e identificación de las características de los modelos más exitosos. La calidad de los pronósticos generados se midió comparando el promedio y la desviación estándar de los errores porcentuales absolutos en el periodo comprendido entre los años 1977 y 2006, ventana de tiempo que abarca tanto fases ascendentes como descendentes del precio. Los resultados revelaron un mejor desempeño de los modelos de pronóstico basados en redes neuronales, con una reducción relativa del promedio del error porcentual absoluto (MAPE) de 30% respecto de los mejores modelos ARIMA y de hasta un 49% respecto a la caminata aleatoria, en pronósticos a más de dos años. De este modo, se estableció que el modelamiento no lineal a través de redes neuronales es capaz de aprovechar mejor la información contenida en los precios históricos considerados en el estudio. Por otra parte, en pronósticos a 1 año, el menor error alcanzado con la aplicación de un modelo híbrido (reducción relativa del MAPE de 1,5% respecto a redes neuronales, de 5,6% respecto a modelos ARIMA y de 13% respecto al camino aleatorio) evidenció que, mediante el trabajo conjunto con modelos de series de tiempo y redes neuronales, es posible conseguir pronósticos de mayor precisión a los generados con cada técnica por separado. Finalmente, la comparación de los pronósticos publicados por un prestigioso analista del mercado del cobre versus los resultados conseguidos con los mejores modelos seleccionados reveló la mayor precisión de estos últimos, con reducciones relativas del MAPE de 33% y 43% en proyecciones a 1 y 2 años respectivamente. El impacto que tiene el precio del cobre en la actividad minera (evaluación de proyectos, planificación de la producción, evaluación y control de los resultados de gestión y de negocios) y en la economía de nuestro país (alta participación del cobre en las exportaciones y en los ingresos fiscales), conjuntamente con los resultados observados en este estudio, hacen atractivo continuar con la investigación en torno al uso de herramientas de Inteligencia Computacional en el pronóstico del precio del cobre. Trabajos futuros podrían enfocarse en otras estrategias de aprendizaje, arquitecturas alternativas, incorporación de otras variables explicativas (stocks en semanas de consumos, índices de actividad económica, etc.), aplicación de heurísticas para el diseño de redes, evaluación de diferentes modelos híbridos y la aplicación de máquinas de soporte vectorial.

El objetivo principal de este estudio es proponer un nuevo modelo para proyectar el precio de largo plazo del cobre, de acuerdo al análisis de factores relevantes de su mercado, la aplicación de fórmulas econométricas y técnicas de simulación de riesgo. Siendo Chile el mayor productor de cobre de mina a nivel mundial con un 35% de la producción total, representando el cobre un 57% de sus exportaciones y un 22% del Producto Interno Bruto, el desarrollo de este trabajo se justifica dado el enorme impacto que este metal y sus proyecciones, tiene sobre la economía nacional. En una primera etapa, puesto que serán los fundamentos del mercado los que dominen el precio del cobre en el largo plazo, se estudia el mercado del cobre de mina, la determinación del precio, su evolución histórica, y un análisis de la oferta y la demanda. A partir de este estudio se determinan las variables explicativas del precio a futuro, las que pasan a constituir la base del modelo econométrico propuesto, una regresión múltiple lineal. Finalmente asociando a las variables finales obtenidas, funciones de distribución de frecuencias y aplicando técnicas de simulación de riesgo, se obtuvo un precio de largo plazo para el cobre, el que se comparó con pronósticos especializados. Respecto a las variables que explican el modelo econométrico propuesto estas fueron el Costo Promedio de Cátodo de Cobre, el Consumo de Cobre de China, el Dólar Observado de Estados Unidos y el Precio del Aluminio. Asumiendo para cada una de ellas una distribución normal y dos escenarios de simulación, uno “conservador” que considera la información asociada al período 1985-2006, y otro “optimista” que considera la información asociada a los últimos diez años, período 1997-2006, los resultados obtenidos indican un precio de largo plazo para el cobre de 135 centUS$/lb para el escenario “conservador” y un precio de largo plazo para el cobre de 140 centUS$/lb para el escenario “optimista”. Por otro lado, el pronóstico especializado arrojó un promedio para el precio de largo plazo del cobre de 131 centUS$/lb. Se concluye que el modelo propuesto es válido en su predicción. El escenario “conservador” es consistente con el pronóstico especializado promedio, sólo un 3% mayor, y muy cercana a la estimación de CODELCO (130 centUS$/lb) y Consultoras Especialistas (132 centUS$/lb). Sin embargo el modelo “optimista” no se descarta, si bien es un 7% mayor que el pronóstico especializado promedio, refleja la tendencia al alza del precio del cobre de los últimos tres años. Para ambos escenarios el Consumo de Cobre de China es la variable más significativa, explicando el 36% del precio. Finalmente como mejoras del modelo propuesto, se recomienda incorporar en el análisis información con anterioridad a 1985, proponer nuevas variables explicativas del precio del cobre, y ajustar el modelo hacia una fórmula no necesariamente lineal.