2022-11-022022-11-022022-11-09https://repositorio.banrep.gov.co/handle/20.500.12134/10514En este trabajo introducimos una metodología de generación de alertas de potenciales prácticas anticompetitivas en el mercado mayorista de electricidad colombiano. La metodología se compone de dos partes: (1) Con base en la disponibilidad declarada de los agentes, se identi can aquellos que potencialmente pueden tener un impacto alto en el precio de bolsa (i.e., pivotales en el sentido del índice de oferta residual - IOR) y (2) Usando métodos de aprendizaje de máquinas se identifi can las ofertas de energía (i.e., precios) de aquellos agentes pivotales que, de acuerdo al estado del mercado y su historia (i.e., oferta pasadas, recursos hídricos, tecnología de generación, etc.) se podrían considerar atípicos o anómalos. Con base en estos dos indicadores se generan alertas de potenciales prácticas anticompetitivas. Reportamos los resultados de la aplicación de esta metodología al mercado mayorista colombiano en el periodo de agosto 16, 2018 a julio 30, 2019. Una característica importante de esta metodología es que puede ser aplicada con la información disponible del operador del sistema, 24 horas antes de que se observen los resultados del mercado y generando alertas ex-ante a la realización de los eventos. Esta posibilidad de generar alertas casi en tiempo real es aun más importante de cara al nuevo mercado intradiario que próximamente entrará en rigor en el sistema eléctrico colombiano.We introduce a methodology for generating alerts of potential anti-competitive practices in the Colombian wholesale electricity market. The methodology is made up of two parts: (1) Based on the declared availability of the agents, those that can potentially have a high impact on the stock price are identi ed (i.e., pivotal in the sense of the residual supply index - IOR ) and (2) Using machine learning methods, the energy o ers (i.e., prices) of those pivotal agents are identi ed that, according to the state of the market and its history (i.e., past o ers, water resources, generation technology, etc.) could be considered atypical or anomalous. Based on these two indicators, alerts of potential anti-competitive practices are generated. We report the results of the application of this methodology to the Colombian wholesale market in the period August 16, 2018 - July 30, 2019. An important characteristic of this methodology is that it can be applied with the information available from the system operator, 24 hours before that the results of the market are observed and generating alerts ex ante to the realization of the events. This possibility of generating alerts almost in real time is even more important in view of the new intra-day market that will soon come into force in the Colombian electricity system.23 páginas: gráficos, tablasPDFspaOpen AccessMercados eléctricosDetección de anomalíasPoder de MercadoAprendizaje de máquinasDetección de anomalías y poder de mercado en el sector eléctrico colombianoAnomaly detection and market power in the Colombian electricity marketWorking PaperC22 - Time-Series Models; Dynamic Quantile Regressions; Dynamic Treatment Effect Models; Diffusion processesC45 - Neural Networks and Related TopicsC53 - Forecasting and Prediction Methods; Simulation MethodsP18 - Energy; EnvironmentQ41 - Energy: Demand and Supply; PricesQ47 - Energy ForecastingPool Electricity MarketsAnomaly DetectionMarket PowerMachine LearningEnergía -- Colombia -- 2022Energía producción -- Colombia -- 2022Sector eléctrico -- Colombia -- 2022Acceso abiertoAtribucion-NoComercial-CompartirIgual CC BY-NC-SA 4.0C22 - Modelos de series temporales; Regresiones cuantiles dinámicas; Modelos dinámicos de tratamiento; procesos de difusiónC45 - Redes neuronales y temas relacionadosC53 - Métodos de pronóstico y predicción; métodos de simulaciónP18 - Energía; Medio ambienteQ41 - Energía: Oferta y demanda; PreciosQ47 - Predicción de energíaLas opiniones contenidas en el presente documento son responsabilidad exclusiva de los autores y no comprometen al Banco de la República ni a su Junta Directiva.The opinions contained in this document are the sole responsibility of the author and do not commit Banco de la República or its Board of Directors.Objeto de publicación: La obra de mí (nuestra) autoría tiene por objeto ser publicada en el Portal de Investigaciones del Banco de la República e incluirla en el repositorio institucional de esa misma entidad. 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Para tal fin, se informa que el tratamiento de los datos personales se realizará de acuerdo con las políticas o lineamientos generales disponibles en http://www.banrep.gov.co/proteccion-datos-personales, en la sección “Protección de Datos Personales - Habeas Data”.https://hdl.handle.net/20.500.12134/105145. Precios, inflación y política monetaria