La característica principal que diferencia los mercados de electricidad de otros mercados
corresponde con la necesidad de producir la energía en el mismo instante que esta es
consumida, a tal punto que en tiempo real los sistemas deben mantener un perfecto
balance: en cada momento la demanda de energía eléctrica es igual a la generación. Esta
característica impide, por ejemplo, el arbitraje intertemporal por parte de quienes realizan
transacciones en este mercado. Al respecto, al modelizar la demanda, es común encontrar
análisis econométricos que consideren el supuesto de normalidad; sin embargo, este
supuesto puede ignorar, a priori, una eventual presencia de sesgo, curtosis o momentos
de orden superior en esta variable. En este trabajo se estudia el enfoque seminoparamétrico
(SNP) para describir la demanda de energía eléctrica en Colombia y los
residuales de un proceso ARIMA. Se propone la selección de funciones de densidad de
probabilidad en términos de una expansión Gram-Charlier finita ajustada por el criterio
de máxima verosimilitud. Como caso de estudio se considera la demanda de energía
eléctrica en el mercado colombiano. Como resultado se encuentra que la distribución de
tipo SNP logra mejor ajuste que la distribución normal para algunas transformaciones de
la demanda de energía eléctrica donde se pueden llegar a requerir más de cuatro
momentos para representar esta variable.The main characteristic that differentiates electricity markets from other markets
corresponds to the need to produce energy at the same time it is consumed, to such an
extent that in real time the systems must maintain a perfect balance: at each moment the
demand for electrical energy is equal to its generation. This characteristic prevents, for
example, intertemporal arbitrage by those who carry out transactions in this market. In
this regard, when modelling demand, it is common to find econometric analyzes that
consider the assumption of normality; however, this assumption may ignore, a priori, an
eventual presence of bias, kurtosis or higher order moments in this variable. In this paper,
the Semi-Nonparametric approach (SNP) is studied to describe the demand for electricity
in Colombia and the residuals of an ARIMA process. We propose the selection of
probability density functions in terms of a finite Gram-Charlier expansion adjusted by the
criterion of maximum likelihood. As a case study, the demand for electrical energy in the
Colombian market is considered. As a result, it is found that the SNP type distribution
achieves better adjustment than the normal distribution for some transformations of the
electrical energy demand where it can be required more than four moments to represent
this variable
