Modelo explicativo del precio spot del mineral de hierro

• Autores: Juan Enrique Villalva A.
• Localización: Negotium: revista de ciencias gerenciales, ISSN-e 1856-1810, Año 11, Nº. 32, 2015 (Ejemplar dedicado a: Especial Universidad de Carabobo – Venezuela), págs. 21-51
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Explanatory model of spot price of iron ore
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• Resumen
  • español

    El objetivo de este estudio fue construir un modelo explicativo del precio Spot del mineral de hierro en el mercado internacional. Para ello se utilizó el método de regresión lineal múltiple. Como variable dependiente, se tomó el precio Spot del mineral de hierro (62% Fe) puerto Tianjin China, entre los años 2010 y 2013. Como variables independientes fueron tomadas 7 variables del mercado internacional de mineral de hierro. El modelo resultante incluye a las variables: Inventario de mineral en puertos de China, “Baltic Dry Index” (BDI), Exportaciones de mineral de Australia + Brasil y el Precio del “Rebar” de China, como las variables explicativas del comportamiento del precio spot del mineral de hierro en el mercado internacional. El modelo tiene un coeficiente de determinación ajustado R2 de 0.90, y fue validado mediante la comparación de sus pronósticos vs. valores conocidos de 2014.

  • English

    The objective of this study was to construct an explanatory model of the spot price of iron ore in the international market. For this, the method of multiple linear regressions was used. As a dependent variable, the spot price of iron ore (62% Fe) China Tianjin port was taken, between 2010 and 2013.

    As independents variables were taken seven variables of international iron ore market. The resulting model includes variables: Iron ore inventory in Chinese ports, Baltic Dry Index (BDI), Iron ore exports from Brazil & Australia and Chinese Rebar Steel Price, as explanatory variables of the behavior of the spot price of iron ore in the international market. The model has an adjusted coefficient of determination R2 of 0.90, and was validated by comparing its predictions vs. known values of 2014.