Recientemente, ha habido un enfoque creciente en mejorar la precisión de las técnicas de aprendizaje automático. Sin embargo, existe la posibilidad de mejorarla seleccionando los parámetros de ajuste óptimos, especialmente cuando hay heterogeneidad en los datos y multicolinealidad. Por lo tanto, este estudio propuso un modelo estadístico para estudiar la importancia de los cambios en los precios del petróleo crudo en la Unión Europea, que debe cumplir con los desarrollos más avanzados en desafíos económicos, políticos, ambientales y sociales. El modelo propuesto es la regresión cuantílica Elastic-net, que proporciona estimaciones más precisas para abordar la multicolinealidad, distribuciones con colas pesadas, heterogeneidad y seleccionar las variables más significativas. El rendimiento ha sido verificado por varios criterios estadísticos. Los principales hallazgos de la simulación numérica y la aplicación de datos reales confirman la superioridad de la regresión cuantílica Elastic-net propuesta con los parámetros de ajuste óptimos, ya que proporcionó información significativa para detectar cambios en los precios del petróleo. En consecuencia, basándose en las variables seleccionadas significativas; el tipo de cambio tiene la mayor influencia en los cambios en los precios del petróleo a altas frecuencias, seguido por el comercio minorista, las tasas de interés y el índice de precios al consumidor. La importancia de esta investigación radica en que los responsables de la formulación de políticas aprovechen la vital importancia de desarrollar políticas energéticas y decisiones en su planificación.