estudio de estimación de ingreso de causas para el sistema de

ESTUDIO DE ESTIMACIÓN DE INGRESO DE CAUSAS
PARA EL SISTEMA DE JUSTICIA CIVIL BAJO EL
ACTUAL RÉGIMEN DE FUNCIONAMIENTO
INFORME FINAL
EMG CONSULTORES S.A.
PARA: MINISTERIO DE JUSTICIA
ÍNDICE
I
II
INTRODUCCIÓN .................................................................................................................................. 4
I.1
Objetivo General ...................................................................................................... 4
I.2
Objetivos Específicos .............................................................................................. 4
MARCO TEÓRICO ............................................................................................................................... 5
II.1
II.1.a
ARIMA ............................................................................................................. 6
II.1.b
Holt-Winter....................................................................................................... 7
II.1.c
Vectores Autorregresivos ................................................................................. 8
II.1.d
Modelos de Regresión Clásicos ........................................................................ 9
II.2
III
Modelos y sus Aplicaciones .................................................................................... 6
Elección de Metodologías de Estimación y Selección de Modelos ....................... 11
II.2.a
Modelos a Utilizar .......................................................................................... 11
II.2.b
Definición de la Metodología para la Comparación de Modelos ................... 12
ANÁLISIS DESCRIPTIVO Y COMPOSICIÓN DE BASE DE DATOS ........................................ 13
III.1
Depuración y Validación de la Base de Datos ................................................... 13
III.1.a
Descripción de la Base de Datos .................................................................... 13
III.1.b
Depuración de la Base de Datos ..................................................................... 13
III.2
Análisis Estadístico a Nivel Nacional ................................................................ 16
III.2.a
Análisis de Tendencia ..................................................................................... 17
III.2.b
Análisis de Estacionalidad .............................................................................. 18
III.3
Análisis Estadístico a Nivel Regional ............................................................... 18
III.3.a
Análisis de Tendencia ..................................................................................... 19
III.3.b
Análisis de Estacionalidad .............................................................................. 24
III.4
Análisis Estadístico por Tipo de Procedimiento ................................................ 25
III.4.a
Análisis de Tendencia ..................................................................................... 27
III.4.b
Análisis de Estacionalidad .............................................................................. 29
III.5
Análisis por Juzgado .......................................................................................... 30
III.6
Análisis por Materias ......................................................................................... 32
IV DISEÑO, COMPARACIÓN, ESTIMACIÓN Y PROYECCIÓN DE MODELOS
ESTADÍSTICOS ............................................................................................................................................ 40
IV.1
Elección de Series a Estimar .............................................................................. 40
IV.2
Análisis del Comportamiento de la Economía en Relación al Ingreso Nacional
de Causas Civiles .............................................................................................................. 40
IV.3
Selección de Modelos Estadísticos a Estimar y Proyección de Ingreso de Causas
41
2
IV.3.a Estimación y Proyección Ingreso de Causas a Nivel Nacional Incorporando
todas las Materias ......................................................................................................... 42
IV.3.b Estimación y Proyección Ingreso de Causas a Nivel Nacional Desagregando
las Materias de Mayor Relevancia ............................................................................... 46
IV.3.c Estimación y Proyección de Ingreso de Causas a Nivel de Corte de
Apelaciones .................................................................................................................. 52
V
CONCLUSIONES ................................................................................................................................ 59
VI
BIBLIOGRAFÍA .................................................................................................................................. 63
VII ANEXOS ................................................................................................................................................ 64
3
I
INTRODUCCIÓN
En el marco de la reforma a la Justicia Civil, con el objeto de generar antecedentes de base
para la implementación de la reforma, se encargó a EMG Consultores la ejecución del
estudio “Estimación de Ingreso de Causas para el Sistema de Justicia Civil bajo el Actual
Régimen de Funcionamiento”. Los objetivos generales y específicos del estudio son:
I.1
OBJETIVO GENERAL
Estimación de los ingresos de causas al Sistema de Justicia Civil para los años 2010-2014
bajo el actual régimen de funcionamiento (sin reforma).
I.2
OBJETIVOS ESPECÍFICOS
- Analizar descriptivamente el comportamiento histórico del ingreso de causas al
Sistema de Justicia Civil.
- Realizar un análisis comparado de distintas metodologías aplicadas para la
construcción de modelos predictivos y de estimación en general, y en el Sistema de
Justicia en particular.
- Diseñar, construir e implementar un modelo matemático y/o estadístico que permita
estimar y/o proyectar los ingresos de causas al Sistema de Justicia Civil bajo el
actual régimen de funcionamiento (sin reforma).
El documento que a continuación se presenta corresponde al Informe Final estructurado de
la siguiente manera:
En la sección 2 de este informe se presenta un análisis comparativo de las metodologías
implementadas en diversos estudios, metodologías de estimación y selección de modelos a
utilizar, concluyendo con una selección de modelos a utilizar y criterios de selección. La
sección 3 incluye un análisis descriptivo de las series de ingreso de causas, de acuerdo a
todas sus desagregaciones e incorpora un análisis de tendencia y estacionalidad, a nivel
nacional, regional y por procedimientos. La sección 4 presenta las estimaciones y
proyecciones de las series de ingreso de causas, tanto a nivel nacional como regional.
Finalmente, la sección 5 presenta las conclusiones del estudio realizado.
4
II
MARCO TEÓRICO
Las predicciones de variables se realizan basándose en la relación entre lo conocido y lo
que se debe prever. Si se logra determinar cómo lo conocido se relaciona con el evento
futuro, se podrán obtener proyecciones de calidad y que pueden aportar a tomar decisiones.
En este sentido, cobra importancia el uso de modelos que, como simplificación de la
realidad, permiten identificar las principales variables y relaciones entre variables de un
fenómeno.
La investigación empírica proporciona estimaciones de parámetros asociados a modelos
que se quieren validar, tales como las elasticidades o las propensiones marginales a
consumir y, normalmente, intenta medir la validez de la teoría mediante la evaluación del
comportamiento de los datos observables.
En la modelación econométrica existen distintos tipos de datos:
- los de corte transversal: muchos sujetos de estudio en un momento del tiempo,
- los de serie de tiempo: una variable de estudio a través del tiempo
- y los de panel: muchas variables y/o sujetos de estudio a través del tiempo.
En el presente estudio, se utilizarán datos de serie de tiempo, específicamente los ingresos
de causas civiles al Sistema de Justicia Civil.
Para la estimación y posterior proyección de series temporales, los modelos que usualmente
se utilizan son los siguientes1: ARIMA, regresión lineal con predictores y tendencia, HoltWinter y VAR (Vectores Autorregresivos), los cuales poseen distintas aplicaciones de
acuerdo a las características de las series que se quiere estimar.
Estos modelos dan cuenta de diversas características en su metodología de estimación,
implementación y características de los datos para su estimación. Por esto, es importante
establecer la estructura de las series temporales en términos de:
-
su tendencia, esto es, el patrón de conducta media en el largo plazo de las series
-
su estacionalidad, definida como la regularidad en la conducta intra-anual de los
datos (los ingresos de causas poseen una frecuencia mensual, por lo que aplica el
estudio de este patrón).
El estudio de esta estructura podrá definir qué modelo a priori podrá ser el que mejor pueda
ajustarse a los datos.
Con el objeto de situar las metodologías que se aplicaron en este estudio, en la primera
sección se sintetiza las principales características de modelos que son utilizados en la
estimación y proyección de series temporales, presentando además una revisión de diversos
estudios que utilizan modelos alternativos de proyección de variables.
1
Véase: Hamilton, James, “Time Series Analysis”, capítulos 3, 4, 8 y 11.
5
II.1
MODELOS Y SUS APLICACIONES
Esta sección tiene como finalidad describir los modelos estadísticos y a la vez informar
respecto a los resultados de la revisión de estudios que utilizan estas metodologías en la
estimación y posterior proyección de series temporales. El criterio de selección de
bibliografía incluye estudios en que:
-
Se aplican modelos econométricos a series temporales.
-
La variable a estimar tiene similitud con la variable ingreso de causas.
-
Se realizan proyecciones de variables con tendencia y/o estacionalidad marcada en
el tiempo.
Los modelos estadísticos analizados para efectos del presente estudio se muestran a
continuación:
II.1.a ARIMA
La metodología ARIMA, (modelos Autorregresivos Integrados de Media Móvil), son muy
utilizados en proyecciones dada su alta versatilidad y poder de predicción. Esta
metodología posee dos componentes, el autorregresivo AR(p); donde la serie se mueve de
acuerdo a valores pasados de la misma; y el componente de media móvil MA(q); en el cual
la serie se mueve de acuerdo a promedios pasados de la serie.
Para obtener buenos resultados, las series a estimar deben ser estacionarias, es decir que el
promedio y la varianza de la serie debe ser constante en el tiempo. Existen diversas
maneras de determinar si una serie es o no estacionaria, a través de gráficos de líneas,
función de auto-correlación (correlación con todos los valores pasados de la variable) y/o
función de auto-correlación parcial (correlación con algún valor pasado en especial). Sin
embargo, en este estudio se utilizará un test estadístico de raíz unitaria, el que se
implementará en este estudio será específicamente el de Dickey-Fuller2.
Si la serie resulta ser no estacionaria, entonces ésta se debe integrar, lo que es igual a
obtener la tasa de crecimiento. Es aquí donde aparece el concepto de integración. La
estructura de esta tipología de modelación es la siguiente:
donde:
Yt: variable que se desea estimar
p y q son los órdenes de los componentes autorregresivos y de media móvil
respectivamente
son los parámetros a estimar
2
Ver Anexo Metodológico Nº 5 punto Nº 1
6
: orden de integración de la serie de datos que se desea estimar
Esta metodología de estimación posee como ventaja, que además de utilizar la historia de la
serie como variable explicativa, es posible incluir variables exógenas que mejoren las
estimaciones y posteriores predicciones de las variables a estimar.
Ejemplos de Aplicaciones:
En el ámbito judicial, se revisaron dos estudios que aplican este método para proyectar
variables temporales. El primero de estos estudios es el “Estudio de estimación de la
población penitenciaria en Chile”3, el cual utiliza el modelo ARIMA para estimar y
proyectar la variable población penitenciaria que posee frecuencia mensual entre los meses
de enero de 2000 y diciembre de 2007 (series de 96 observaciones), buscando proyectar el
período comprendido entre los años 2008 y 2012 (incluyendo ambos). Si bien los datos en
este estudio, no presentaban una estacionalidad marcada, si poseían una tendencia en los
últimos años de información disponible, lo que presenta una similitud con el total de
ingreso de causas civiles.
Otra aplicación se encuentra en la Dirección General de Estadística y Planeación Judicial
de México, donde realizan proyecciones de los ingresos y egresos de causas de distintas
jurisdicciones del país y ámbitos judiciales, utilizando información de frecuencia mensual a
partir del año 2004 hasta la fecha en que se realice la proyección4.
Esta metodología es utilizada con bastante frecuencia por los Bancos Centrales, con
aplicaciones en la proyección de distintas variables macroeconómicas. como
ejemplificación es posible hacer referencia a Sinha y otros (2010) quienes estudiaron el
comportamiento de la economía en India antes, durante y después de la reciente crisis
financiera. Para pronosticar cómo responderá la economía una vez terminada la recesión se
utiliza ARIMA con la finalidad de hacer una predicción de diversas variables
macroeconómicas, entre las que se encuentra el PIB.
II.1.b Holt-Winter
Existen modelos para analizar series temporales a través de los llamados métodos clásicos
de descomposición. En este caso se suele considerar que la serie se puede descomponer en
todos o algunos de los siguientes factores: a) tendencia, b) factor cíclico, c) estacionalidad y
d) componente irregular.
Según los métodos de descomposición, las series son resultado de la integración de esos
cuatro componentes, ya sea de modo aditivo o multiplicativo. Así, cuando una serie sigue
un esquema multiplicativo y presenta estacionalidad, el método de la razón con respecto a
la media móvil es el más apropiado, por su consistencia y uso, para eliminar el factor
estacional. Una vez que la serie está desestacionalizada, es posible realizar predicciones
para periodos futuros. En las series temporales que siguen una tendencia aproximadamente
lineal, y además están sometidas a la incidencia del factor estacional, el método de la
3
Estudio realizado por la Fundación Paz Ciudadana y encargado por el Ministerio de Justicia, finalizado en
Septiembre de 2008.
4
Es un servicio que se encuentra disponible en la web de libre acceso, proyectando hasta seis meses
posteriores a la fecha que se realiza la proyección.
7
predicción más adecuado resulta ser el método de Holt-Winter. La aplicación de este
método parte de un modelo teórico que será la base para la predicción y que se expresa de
la siguiente forma:
Donde es el componente permanente, la pendiente de la recta y el factor estacional
multiplicativo. El método plantea tres ecuaciones fundamentales para estimar estos
componentes.
Para realizar predicciones utilizando el método de Holt-Winter, se requiere conocer los
valores iniciales y los de las constantes α, β y γ. Los valores iniciales necesarios para iniciar
los cálculos recursivos son L+2, correspondientes a los L factores estacionales del año
anterior, a la primera observación y al nivel y pendiente del período 0. Este método es
especialmente aconsejable cuando la serie histórica muestre cierta tendencia a crecer o
decrecer.
Ejemplos de Aplicaciones:
Una aplicación de esta modelación, aplicada a ingreso de causas se presenta en México, en
la Dirección General de Estadística y Planeación Judicial, donde es utilizado de manera
alternativa a la modelación ARIMA.
Otra aplicación es la que hacen Jiménez y otros (2006). Ellos realizan un análisis de la
capacidad predictiva tanto del procedimiento de Holt-Winter como del método ARIMA,
llevándose a cabo un estudio a partir de una serie con estacionalidad, procedente del sector
turístico. La serie utilizada es “viajeros alojados en establecimientos hoteleros de la
provincia de Almería” durante el periodo 1993-2002. Una vez obtenidas las estimaciones a
través de ambos métodos, se comparan las predicciones obtenidas mediante ambos métodos
con los valores reales de la serie para el año 2003. Concluyen que, en el caso de esta
variable, los modelos ARIMA generan mejores resultados que los procedimientos clásicos
de descomposición de series temporales mediante el método Holt-Winter. No obstante, los
resultados obtenidos por los investigadores indican que ambas metodologías tienen una
capacidad predictiva similar.
II.1.c Vectores Autorregresivos
Un modelo del tipo vector autorregresivo (VAR) se utiliza cuando se requiere caracterizar
las interacciones simultáneas entre un grupo de variables.
8
Un VAR es un modelo de ecuaciones simultáneas formado por un sistema de ecuaciones
sin restringir. En estos modelos los valores actuales de las variables del modelo no aparecen
como variables explicativas, si no que los valores pasados (rezagos) de estas tratan de
explicar el comportamiento actual.
VAR es muy útil cuando existe evidencia de simultaneidad entre un grupo de variables, y
que sus relaciones se transmiten a lo largo de un determinado número de periodos. Al no
imponer ninguna restricción sobre la versión estructural del modelo, no se incurre en los
errores de especificación que dichas restricciones pudieran causar al ejercicio empírico. Es
más, la principal motivación detrás de los modelos VAR, es resolver el problema de
identificación de variables exógenas. La estructura de un VAR con dos variables posee la
siguiente forma funcional:
Ejemplos de Aplicaciones:
En Jaramillo5, se utiliza la metodología de Vectores Autorregresivos en conjunto con otras
metodologías en las que se incluye ARIMA. Esas estimaciones, tienen como objetivo
proyectar variables macroeconómicas de la economía chilena, entre los que se encuentra el
producto (PIB), el cual es proyectado a distintos períodos. Se encontró evidencia de que en
el largo plazo (dos años), la estimación mediante esta metodología, puede producir mejores
resultados respecto a otro tipo de modelaciones, entre estas, el ya mencionado ARIMA.
En Robertson y Tallman6, realizan proyecciones a dos años de series de precios, desempleo
y crecimiento del PIB, las cuales poseen un fuerte componente estacional (PIB y
Desempleo principalmente) y en el caso del PIB existe presencia de una tendencia. En este
estudio utilizan la modelación VAR de acuerdo a diversas variantes para estimar, y
posteriormente proyectar las series mencionadas de acuerdo a un procedimiento iterativo
para encontrar los mejores predictores de las variables, ya sean rezagos de las mismas u
otros determinantes.
II.1.d Modelos de Regresión Clásicos
El modelo lineal de regresión clásico presenta la siguiente estructura:
donde
corresponde a la variable que se busca explicar (variable dependiente),
es la
matriz de variables explicativas (variables independientes), que si bien pueden ser
aleatorias, en la mayoría de los casos se asume que son variables de control.
La ecuación contiene parámetros que, por lo general, se buscan estimar: y . El primero
de estos, se puede interpretar como aquella magnitud que no es explicada por la variable
5
“Estimación de VAR Bayesianos para la Economía Chilena”, Documentos de Trabajo del Banco Central,
2008
6
“Vector Autoregressions: Forecasting and Reality”, Federal Reserve Bank of Atlanta, 1999
9
independiente, mientras que el segundo corresponde al grado de dependencia lineal que
existe entre la variable dependiente y las independientes. En tanto
es una variable
aleatoria, que representa los imponderables entre las variables modeladas. Para tratar estos
errores, se asumen supuestos, por ejemplo: que los errores son independientes e
idénticamente distribuidos siguiendo una distribución normal (supuesto de normalidad) con
esperanza 0 y la misma varianza
(supuesto de homocedasticidad); que los errores son
independientes de la o las variables explicativas.
Existen varios métodos para estimar los parámetros del modelo, generalmente el más usado
para estimar estos modelos es el de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) con el cual
podemos encontrar estimadores de y , que se denotan por y respectivamente.
En series de tiempo, estos modelos pueden ser utilizados para incorporar distintas variables
que determinen la variable dependiente en el tiempo. Además de esto, es posible incorporar
una variable de tendencia (lineal, cuadrática u alguna otra especificación) con el fin de
capturar esta característica si es que se encuentra presente, ya sea esta positiva o negativa.
Ejemplos de Aplicaciones:
En el estudio “Estimación de la demanda en el nuevo procedimiento laboral (Período 20082010)”7, se utilizan tres modelos distintos para la estimación de demandas laborales, los
cuales presentan la misma modelación teórica de regresión clásica, cambiando solamente la
estructura de los modelos y la composición de las variables.
Modelo 1: El primer modelo que se utiliza en este estudio es el de Regresión Lineal
múltiple para todo el período bajo estudio, el cual posee la siguiente estructura:
Modelo 2: Modelo de regresión múltiple considerando las variaciones porcentuales anuales
de las variables respecto al año precedente. Este es el segundo modelo empleado, el cual
fue empleado para todo el período bajo estudio y posee la siguiente estructura:
Modelo 3: El tercer modelo que se utiliza es el de regresión simple, donde se utiliza como
variable independiente tan solo una variable. Este modelo presenta la siguiente estructura:
De los tres modelos utilizados en este estudio, tan solo el modelo 3 de regresión simple
presentó resultados significativos estadísticamente, siendo descartados los otros dos
modelos. Se utilizaron diversas variables explicativas en este estudio, resultando
estadísticamente significativas solamente el tiempo, la población urbana y el promedio de
la serie dividida en tres períodos.
Otro estudio analizado, es el “Impacto de la reforma a la Ley Nº 19.968 en la demanda de
ingresos de los tribunales de familia y del Sistema Nacional de Mediación” en el cual
7
Estudio realizado por la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, finalizado en Agosto de 2007
10
utilizan este método de estimación, usando la variable tiempo como explicativa, modelo
que adquiere la siguiente forma funcional:
Donde t representa el tiempo en que se desarrolla la serie a estimar. En este estudio se
utilizaron series mensuales en la estimación, resultando ser no significativa la variable t, sin
embargo, al trimestralizar las series se logró obtener estimaciones con parámetros
estadísticamente significativos. Sin embargo, algunos resultados de estas estimaciones
arrojaban valores negativos, por lo que se decidió al final utilizar como mejor predictor el
promedio de los ingresos.
II.2
ELECCIÓN DE METODOLOGÍAS DE ESTIMACIÓN Y SELECCIÓN DE MODELOS
II.2.a Modelos a Utilizar
Según lo mencionado en la sección anterior es posible observar que los modelos señalados
al inicio de la sección, se han utilizado para la estimación y proyección de variables
similares a la que interesa a este estudio: el ingreso de causas civiles. En síntesis, estos
modelos son:
Modelos ARIMA: esta es una de las metodologías de mayor uso (a nivel general)
en la estimación y posterior proyección de series temporales, dada su versatilidad
y adaptación a distintos tipos de series. De acuerdo a la bibliografía revisada, es
también el modelo de mayor recurrencia en la estimación y posterior proyección
de series. Mencionado esto, se utilizará esta modelación como una de las
alternativas para proyectar las series de ingreso de causas del presente estudio.
Modelos de Holt-Winter: esta Modelación, utiliza tanto componentes estacionales
como de tendencia al proyectar una serie de datos, si estos componentes se
encuentran fuertemente presentes y de manera regular en estas series, este tipo de
modelación puede ser de gran utilidad.
Modelo de Regresión Clásico: se utilizará este modelo de estimación utilizando
como variable dependiente al tiempo, en primera instancia, y explorando otras
variables que puedan definir el comportamiento de las causas civiles, tales como,
el movimiento de la economía, tasa de crecimiento de la población, entre otras.
Vectores Autorregresivos (VAR): esta metodología, revisada en la
anterior, puede resultar útil en este estudio ya que se observa
comportamiento a nivel general y específicamente en algunos tipos de
sigue en mayor o menor grado el comportamiento de la economía,
permitiría modelar series de ingresos, con algunas variables económicas..
sección
que el
causas,
lo que
Estas metodologías serán utilizadas como alternativas para la estimación y proyección de
las series de ingresos de causas civiles del Sistema de Justicia Civil. Para establecer cuál es
el modelo de mejor ajuste, en la siguiente sección se revisa metodologías o criterios de
selección de modelos.
11
II.2.b Definición de la Metodología para la Comparación de Modelos
La comparación entre distintos modelos de estimación y proyección, se realiza
generalmente con medidas de los residuos o errores de predicción. En este estudio se
utilizarán al menos tres mediciones de comparación de residuos intra-muestra:
i.
Error Cuadrático Medio (ECM):
ii.
Error Absoluto Medio (EAM):
iii.
Error Absoluto Medio Porcentual (EAMP):
Estas tres fórmulas de comparación de modelos, corresponden a medidas utilizadas para
realizar comparaciones intra-muestra.
Para aplicar estos criterios de selección, las estimaciones se realizarán hasta el mes de
diciembre de 2008 con los modelos señalados en la sección previa, proyectando el período
comprendido entre los meses de enero de 2009 hasta diciembre de 2010. Una vez realizada
la proyección, se calcula el error de la predicción (dado que se cuenta con la información
real para este período, es posible hacer este cálculo), y posteriormente se realiza el cálculo
de los criterios de comparación. El modelo que presente menor valor en estas mediciones,
es el que presenta una mejor predicción, por ende es el modelo a elegir.
De no ser concluyentes estos criterios de selección de modelos, adicionalmente se
calcularán las siguientes medidas:
i) Coeficiente de Determinación (
):
ii) Bayesian Information Criterion (BIC):
Estos criterios, utilizan solamente la información con la cual se realiza la estimación, por
ejemplo, en el caso que se estime hasta diciembre de 2008, utilizan los errores que se
producen dentro del período 2000-2008, no los de la predicción del período enero 2009 y
diciembre 2010, por lo que se consideran como complementarios a los antes revisados, ya
que no evalúan la predicción, sino el ajuste del modelo8 dentro del período de estimación.
Al igual que los anteriores, el modelo que presente menores valores de estos criterios, es el
que se escoge.
Una vez seleccionados los modelos a utilizar, se ampliará la muestra a los datos restantes y
se realizarán las predicciones fuera de la misma.
8
El ajuste del modelo se refiere a cuán bien es predicha la variable dependiente por un modelo.
12
III ANÁLISIS DESCRIPTIVO Y COMPOSICIÓN DE BASE DE DATOS
En esta sección se realiza un análisis descriptivo de los ingresos de causas civiles a los
tribunales correspondientes durante el período comprendido entre enero de 2000 hasta
diciembre de 2010.
III.1 DEPURACIÓN Y VALIDACIÓN DE LA BASE DE DATOS
III.1.a Descripción de la Base de Datos
Los datos con que se realizará este análisis (así como el resto del estudio) fueron enviados
por la Corporación Administrativa del Poder Judicial, en adelante CAPJ, en una base de
datos en formato Excel, la cual se compone de ocho columnas características de los
ingresos de causas, las cuales se definen a continuación:

Fec Periodo: año en el cual es ingresada la causa

Num Mes: mes en el cual es ingresada la causa

Cod_Corte: código de la Corte a la cual pertenece jurisdiccionalmente el juzgado
donde se ingresa la causa

Gls_Corte: nombre de la Corte a la cual pertenece jurisdiccionalmente el juzgado
donde se ingresa la causa

Cod Tribunal: código del juzgado donde se ingresa la causa

Gls_Tribunal: nombre del juzgado donde se ingresa la causa

Cod Materia: código de la materia ingresada

Gls_Materia: materia ingresada

Cod_Procedimiento ó Cod_Grupo de Materia: código del grupo de materia al cual
pertenece la materia ingresada

GLS_Grupo de Materia: nombre del grupo de materia al cual pertenece la materia
ingresada

Ingreso: Número de ingreso de causas ingresadas en el mes y tribunal
correspondiente de una materia asociada
A modo de ejemplo, se muestra en el siguiente cuadro, una fila de información con la
respectiva característica:
Cuadro 1: Ejemplo de información entregada por la CAPJ
Fec Periodo Num Mes Cod_Corte Gls_Corte
2004
1
10
Cod Tribunal Gls_Tribunal
1º Juzgado de
C.A. Arica
2
letras de Arica
Cod Materia
A13
Gls_Materia Cod_Procedimiento Gls_Gupo_Materia Ingreso
Alimentos
S
Sumario
3
III.1.b Depuración de la Base de Datos
La base de datos entregadas por la CAPJ, fue unificada al momento de la entrega, ya que se
encontraba separada por años, posteriormente al realizar un análisis del total de datos, se
13
encontraron algunas inconsistencias, las cuales son depuradas. Estas depuraciones son
explicadas a continuación.
Valores Atípicos
Para analizar la base de datos, se definió rangos de valores atípicos; esos rangos fueron
aplicados a las desagregaciones hechas a nivel regional o por grupo de materias. Cuando se
detectó algún valor o rango de valores atípicos a cada nivel, se examinó su pertenencia a
juzgados y/o materias, para explicar los casos atípicos por razones jurídicas, económicas,
contingentes, o de otra índole. Es así como se realizó un análisis de cada Corte,
encontrando los siguientes datos atípicos:
Cuadro 2: Datos Atípicos por Corte de Apelaciones
Corte con Jurisdicción en
Dato Atípico
Arica y Parinacota
Enero de 2007 y diciembre de 2010
Tarapacá
Sin datos Atípicos
Antofagasta
Sin datos Atípicos
Atacama
Enero y mayo de 2007
Coquimbo
Enero de 2008, marzo y abril de 2009
Valparaíso
Enero de 2001 y marzo a mayo de 2009
Santiago
Descenso en marzo y abril de 2010 a causa del terremoto además de Agosto 2006 y enero de 2009
San Miguel
Abril a diciembre de 2010
O’Higgins
Junio de 2001 y 2009, marzo de 2008 y mayo de 2010
Maule
Descenso en marzo y abril de 2010 a causa del terremoto
Chillán
Descenso en marzo de 2010 a causa del terremoto además de marzo de 2000 y abril de 2009
Concepción
Descenso en marzo de 2010 a causa del terremoto, además de marzo de 2000
La Araucanía
Sin datos Atípicos
Los Ríos
Sin datos Atípicos
Los Lagos
Sin datos Atípicos
Aysén
Diciembre de 2001
Magallanes
Junio de 2003
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
Las series de datos que poseen outliers (con excepción de los causados por el terremoto que
afectó a la zona centro-sur de Chile el año 2010), fueron desagregados a nivel de juzgados,
encontrándose ciertos errores a este nivel para las regiones que se señalan en el cuadro
anterior, a los que se suman otros tipos de errores presentes en los juzgados, tales como:
comienzo tardío en las series (las series comenzaban con posterioridad a enero de 2000),
finalización temprana (los datos finalizaban antes de diciembre de 2010), lagunas (a las
series le faltaban datos en algún período entre enero de 2000 y diciembre de 2010), datos
atípicos (la serie ascendía o descendía abruptamente en algún punto de la serie) y, por
último, datos insuficientes en las series (algunos juzgados presentaban información para
uno o dos meses).
Con la finalidad de subsanar estas carencias, se le envió a la CAPJ las dudas sobre la
totalidad de los juzgados donde se detectaron estos inconvenientes, pudiendo subsanar, ya
sea por el envío de nueva información, o aclaración de que los datos eran los correctos, la
mayoría de las series que presentaban datos atípicos, datos insuficientes y algunos
correspondientes a comienzos tardíos y de finalización anticipada.
Esta corrección de datos o aclaración del comportamiento endógeno del sistema por parte
de la CAPJ, generó que el 81% del total de ingreso de causas correspondiente a los
14
juzgados enviados para revisión fuesen subsanados, donde 78,7% correspondió a una
aclaración del comportamiento del sistema y un 2,3% a una actualización de la información
entregada para tres juzgados que se encontraban incompletos. El resto, que corresponde a
un 19% del total enviado a revisión, no pudo ser subsanado, el cual representa un 8,5%.del
total de ingreso de causas a nivel nacional.
Una vez que se corrigió la mayor cantidad de información desde el origen de la misma, se
procedió a consolidar la base de datos, y revisar si esta corrección logró subsanar los datos
atípicos presentes en la agrupación por Corte de Apelaciones, observándose que esto no
ocurrió en la totalidad de los casos. Los valores atípicos que fueron validados se conservan
en la Base de Datos definitiva y se incluyen en las estimaciones de modelos. No obstante, a
los fines de realizar la proyección del ingreso de causas, estos valores atípicos se sustituyen
por el valor medio de ese mismo mes para los dos años anteriores y posteriores.
Periodo Post Terremoto
Para el caso del período post-terremoto, dado que temporalmente se cierran juzgados en las
regiones señaladas que se ven afectadas por éste (ver Anexo 2), se genera un
comportamiento irregular de las series de ingresos. Este fenómeno es un caso aislado, por
lo que realizar la estimación y posterior proyección sobre las series de ingresos incluyendo
este período, introduciría sesgos no deseados. Para resolver este problema se realizó un
tratamiento a los datos en el período post-terremoto, de manera que los meses mantengan la
regularidad de ingreso de causas histórico.
Creación de nuevos Tribunales de Justicia
Durante el período en análisis, la creación de Tribunales específicos, implicó el traslado de
causas desde los Tribunales Civiles hacia Tribunales de la Familia y Laborales. Dado que el
objetivo del estudio es la proyección del ingreso de causas a los Tribunales Civiles, las
materias que fueron trasladadas a otros Tribunales, se eliminaron de la base de datos. Esto
incluyó a las siguientes materias:
15
Cuadro 3: Materias Eliminadas para efectos de Estimación
Materia
Se traslada a
Acción Ley 19585
Tribunales de Familia
Alimentos
Tribunales de Familia
Bienes Familiares, declaración de
Tribunales de Familia
Divorcio
Tribunales de Familia
Divorcio perpetuo
Tribunales de Familia
Divorcio temporal
Tribunales de Familia
Ejercicio del Derecho a Contraer Matrimonio
Tribunales de Familia
Hijo, Acción Reclamación Estado
Tribunales de Familia
Jubilar, derecho y cobro de pensiones
Tribunales Laborales
Maternidad, impugnación de
Tribunales de Familia
Maternidad, Investigación
Tribunales de Familia
Matrimonio, nulidad de
Tribunales de Familia
Notificación de Cese de Convivencia
Tribunales de Familia
Nupcias, autorización contraer segundas
Tribunales de Familia
Paternidad, impugnación de
Tribunales de Familia
Paternidad, Investigación
Tribunales de Familia
Pensiones, reliquidación de
Tribunales Laborales
Separación de bienes
Tribunales de Familia
Separación Judicial
Tribunales de Familia
Separación Judicial Por Común Acuerdo
Tribunales de Familia
Separación Judicial por Mutuo Acuerdo
Tribunales de Familia
Violencia Intrafamiliar
Tribunales de Familia
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ y de la
página Ministerio de Justicia.
Agregación por Procedimiento
Un tercer ajuste realizado en la Base de Datos original, se relaciona con la clasificación
(agregación) de causas de acuerdo al Procedimiento que se sigue en cada caso. Así, se
elabora la variable tipo de procedimiento en base a las materias señaladas en cada caso.
Con estos ajustes y validaciones, la Base de Datos definitiva quedó conformada con la
organización de Materias por Procedimiento que se detalla en el Anexo 3.
El análisis descriptivo que se realizará en esta sección, incluye el examen de la tendencia y
de la estacionalidad de distintos niveles de desagregación de los ingresos de causas. En
particular, este análisis se aplica a las desagregaciones por Corte (región administrativa) por
Procedimiento y por las principales Materias.
III.2 ANÁLISIS ESTADÍSTICO A NIVEL NACIONAL9
La tendencia de la serie Ingreso de Causas es creciente durante el periodo en estudio, con
bajas recurrentes en la serie de datos en los meses de febrero a causa del feriado judicial.
Por otra parte, en el año 2010 se registra un descenso en los ingresos de causas en las
regiones del centro sur del país, lo que se atribuye a las consecuencias del terremoto que se
registró en febrero de ese año, dado que se cerraron juzgados en las regiones afectadas10. Es
decir, el número de ingresos de causas a tribunales civiles en estas regiones experimentó
una caída que no corresponde a un año normal. Por lo tanto, con el objeto de no
9
Recuérdese que de la Base de Datos se ha eliminado los registros correspondientes a materias que fueron
trasladadas a otros Tribunales (Familia y Laboral).
10
Ver Anexo 2: Cierre de Juzgados a Causa del Terremoto.
16
distorsionar la estimación de parámetros a partir de modelos econométricos, se ha resuelto
estimar las series de ingresos que se vean afectadas por este fenómeno hasta el año 2009,
para no sesgar las estimaciones...
El comportamiento de la serie de Ingreso de Causas entrega la siguiente tasa de crecimiento
anual en el periodo en estudio.
Cuadro 4: Crecimiento Anual del Ingreso de Causas a Nivel Nacional
Año
Ingreso de Causas
Crecimiento
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
488,195
492,396
532,336
737,544
851,383
859,183
1.123.254
1.438.809
1.701.304
1.879.486
1.655.863
0,9
8,1
38,5
15,4
0,9
30,7
28,1
18,2
10,5
-11,9
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
III.2.a Análisis de Tendencia
La tasa de crecimiento total en el período es de 239%, lo que entrega una tasa interanual
promedio de 13%. En la trayectoria de ingreso de causas, se advierte poca estabilidad en la
demanda por justicia civil. En efecto, en los años 2001 y 2005 el ingreso de causas aumenta
sólo en un 0,9%, mientras que alcanza un máximo de crecimiento (38,5%) en 2003, y en
2006 y 2007 registra alrededor de un 30% de crecimiento anual.
Esta inestabilidad del crecimiento, no obstante, es consistente con una senda de crecimiento
como la descrita por la línea de tendencia en la Figura 1.
jun-10
nov-10
ago-09
ene-10
oct-08
mar-09
may-08
jul-07
dic-07
feb-07
abr-06
sep-06
jun-05
nov-05
ago-04
ene-05
oct-03
mar-04
may-03
jul-02
dic-02
feb-02
abr-01
sep-01
jun-00
nov-00
200.000
180.000
160.000
140.000
120.000
100.000
80.000
60.000
40.000
20.000
0
ene-00
Ingreso de Causas
Figura 1: Nivel y Tendencia de los Ingresos de Causas Civiles
Fecha
Tendencia
17
III.2.b Análisis de Estacionalidad
Por otra parte, la estacionalidad de la serie de ingresos de causas a nivel nacional, muestra
aumento de ingresos en los meses de enero y marzo, como se ilustra en la figura siguiente.
En el caso de enero puede deberse a la intención de las partes de dejar presentadas sus
demandas antes del feriado judicial y, en el mes de marzo ingresar aquellas que no pudieron
ser presentadas durante el mes de febrero. Entonces, existen bajas recurrentes en los meses
de febrero, septiembre y diciembre; como se señaló, febrero es feriado judicial, mientras
para los otros dos meses la tendencia podría asociarse a una costumbre judicial. Esto se
evaluará con mayor detalle más adelante, con el análisis por Corte de Apelaciones.
Figura 2: Componente Estacional a Nivel Nacional
Componente Estacional
Total Nacional
30000
10000
jul-10
jul-09
ene-10
jul-08
ene-09
jul-07
ene-08
ene-07
jul-06
ene-06
jul-05
ene-05
jul-04
jul-03
ene-04
jul-02
ene-03
jul-01
ene-02
0
-10000
ene-01
Factor Estacional
20000
-20000
-30000
-40000
Fecha
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
III.3 ANÁLISIS ESTADÍSTICO A NIVEL REGIONAL
El análisis regional se basó en el ingreso de causas civiles en el período comprendido entre
enero de 2000 y diciembre de 2010, de acuerdo a la jurisdicción de las Cortes de
Apelaciones correspondientes11. En general, en cada región existe sólo una Corte de
Apelaciones; sin embargo, existen dos regiones que poseen dos Cortes, la Metropolitana
(Santiago y San Miguel) y la del Bío-Bío (Chillán y Concepción).
En el siguiente cuadro es posible ver la distribución regional del ingreso de causas y de la
población. Se observa, que el ingreso de causas se encuentra fuertemente concentrado en la
Región Metropolitana, y que las regiones extremas son las de menor aporte al total,
situación similar a la que se observa en la distribución de la población. Ambas series,
causas y población, están muy correlacionadas, con un coeficiente de correlación de 0,96.
11
Fue revisada la jurisdicción de las Cortes de Apelaciones de acuerdo a la región de pertenencia de los
juzgados anexados a cada Corte, no encontrándose inconsistencias en las mismas, véase Anexo 4.
18
Cuadro 5: Distribución Regional del Ingreso de Causas para Todo el Período
Región
Ingreso Causas
Distribución Ingreso Causas (%) Distribución de la Población (%)*
Arica y Parinacota
89.923
0,8
Tarapacá
175.643
1,5
Antofagasta
472.288
4,0
Atacama
374.805
3,2
Coquimbo
338.509
2,9
Valparaíso
682.008
5,8
Región Metropolitana
7.612.033
64,7
- Corte Santiago
951.657
8,1
- Corte San Miguel
6.660.376
56,6
O’Higgins
317.871
2,7
Maule
339.091
2,9
Bío – Bío
627.010
5,3
- Corte Chillán
124.401
1,1
- Corte Concepción
502.609
4,3
La Araucanía
263.953
2,2
Los Ríos
182.380
1,6
Los Lagos
166.828
1,4
Aysén
51.430
0,4
Magallanes
65.981
0,6
Total Nacional
11.759.753
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
+
Datos extraídos desde el INE, correspondientes a la distribución regional de acuerdo al CENSO de 2002
1,3
1,6
3,3
1,7
4,0
10,2
40,1
5,2
6,0
12,3
5,8
2,4
4,7
0,6
1,0
-
Debe notarse que la Región Metropolitana registra el 64,7% de los ingresos de causas,
mientras que en esta región habita sólo el 40% de la población nacional. Las otras regiones
que presentan una participación en el número de causas ingresadas por sobre la
participación en la población son la Región de Atacama y la Región de Antofagasta. Cabe
notar que la Región que presenta menor ingreso de causas en relación a su población, es la
Región de Los Lagos.
III.3.a Análisis de Tendencia
De manera consistente a lo observado en el análisis a nivel nacional, al estudiar la tendencia
a nivel regional, se puede establecer que la mayoría de las regiones presenta tendencias
crecientes para el período comprendido entre los meses de enero de 2000 y diciembre de
2010. La excepción es la Región de Los Ríos, cuya tendencia tiene pendiente negativa.
Asimismo, en la mayoría de las regiones existe un aumento significativo del ingreso de
causas en el año 2003, para el cual no se han encontrado razones jurídicas que lo
justifiquen. Más adelante, al realizar el modelamiento de los ingresos de causas, se testeará
la eventual influencia de variables exógenas que afecten esta variable en ese año.
Con el objeto de ilustrar la tendencia de la serie en las distintas regiones, en la Figura 3e
muestran las tendencias de cada región comparadas con la tendencia a nivel nacional. Las
tendencias se calcularon a través de una regresión simple de índices de los ingresos de
causas12 como variable dependiente y el tiempo como independiente, de cada serie de
ingreso de causas de las Cortes de Apelaciones con jurisdicción en cada región. La
ecuación estimada es la que se muestra a continuación:
12
Estos índices son creados para ajustar la escala de los datos, con base en mayo del año 2005.
19
donde:
: Índice de ingreso de causas en el tiempo t de la Corte de Apelaciones i con i=1,…,17.
: Tiempo
Este tipo de estimación, que permite obtener la tendencia de las series en relación al tiempo
en que estas transcurren, posibilita además, a través del parámetro estimado , obtener la
pendiente de esta recta, la cual nos dice (en este caso) cuanto aumenta o disminuye en
promedio una serie de ingreso de causas mes a mes, o dicho de otro modo, es la tasa de
crecimiento mensual promedio que presenta cada Corte a través del período.
La pendiente indica el sentido y la magnitud en que varía el ingreso de causas en el tiempo.
Una pendiente positiva y alta indica un crecimiento alto; una pendiente negativa y alta
indica un decrecimiento alto. En este caso, la pendiente es positiva y alta en la Región
Metropolitana, marcando la evolución global a nivel país, mientras el resto poseen todos
una pendiente positiva, pero muy inferior a la registrada en esta última región del país. El
resumen de las pendientes encontradas se presenta en el siguiente cuadro:
Cuadro 6: Pendiente de la Tendencia en Ingreso de Causas Mensuales por Corte de Apelaciones
Corte con Jurisdicción en
Arica y Parinacota
Tarapacá
Antofagasta
Atacama
Coquimbo
Valparaíso
Región Metropolitana
- Corte Santiago
- Corte San Miguel
O’Higgins
Maule
Bío - Bío
- Corte Chillán
- Corte Concepción
La Araucanía
Los Ríos
Los Lagos
Aysén
Magallanes
Total Nacional
Pendiente
0.89
0.67
0.53
0.31
0.58
0.89
1.91
1.83
2.55
0.82
0.62
0.70
0.76
0.69
0.68
0.31
0.64
0.82
0.47
1.60
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada
por la CAPJ
20
Figura 3: Tendencias de las Regiones o Cortes de Apelaciones en Comparación con Tendencia Nacional
Región Arica y Parinacota
Región Tarapacá
Región Antofagasta
Región Atacama
Región Coquimbo
Región de Valparaíso
Corte de Santiago
Región Metropolitana
Corte de San Miguel
Región de O'Higgins
Región del Maule
Corte de Chillán
21
Región de Bío Bío
Corte de Concepción
Región de La Araucanía
Región de Los Ríos
Región de Los Lagos
Región de Aysén
Región de Magallanes
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
Línea roja corresponde a tendencia nacional, mientras la azul a la tendencia de la región o Corte de Apelaciones correspondiente, donde las abscisas corresponden al tiempo, mientras las ordenadas al índice
calculado para cada serie.
22
Esta información también puede ser utilizada para ilustrar cuánto de la variable dependiente
(ingreso de causas) es explicada por la independiente (el tiempo). Esta información sirvió
como antecedente en las modelaciones definitivas de este estudio.
El siguiente cuadro muestra el porcentaje de ajuste de este modelo13 en cada Corte, respecto
a los ingresos de causas. Sólo en la Región Metropolitana la variable tiempo por sí misma
explica un importante porcentaje de la variación en el ingreso de causas; en las regiones de
Coquimbo, Valparaíso, Los Lagos, Araucanía y Aysén, se estima una correlación
importante, en torno al 40%. En el resto de las regiones el ajuste es muy inferior,
especialmente en las Cortes con Jurisdicción en Atacama, Los Ríos y Magallanes.
Cuadro 7: Ajuste del Modelo de Ingreso de Causas Mensuales por Corte de Apelaciones contra el
Tiempo
Corte con Jurisdicción en
Arica y Parinacota
Tarapacá
Antofagasta
Atacama
Coquimbo
Valparaíso
Región Metropolitana
- Corte Santiago
- Corte San Miguel
O’Higgins
Maule
Bío – Bío
- Corte Chillán
- Corte Concepción
La Araucanía
Los Ríos
Los Lagos
Aysén
Magallanes
Total Nacional
Ajuste del Modelo
0,27
0,22
0,18
0,14
0,40
0,38
0,81
0,79
0,43
0,35
0,26
0,37
0,25
0,36
0,41
0,12
0,40
0,36
0,12
0,81
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
Finalmente se analiza el crecimiento anual de ingreso de causas por región. Se puede
observar que existen regiones que poseen varios años con crecimiento negativo, como la
región de Los Ríos, donde 6 de los 10 años presenta bajas, presentando un comportamiento
irregular a lo largo del tiempo. Por su parte, la Corte de Santiago es la que posee más años
creciendo, decreciendo solamente el año 2010, mismo comportamiento que posee el total
nacional, lo que se explica por el alto porcentaje que representa esta Corte en el agregado
(ver Cuadro 5).
13
El ajuste del modelo corresponde al definido en la sección III.3.a.
23
Cuadro 8: Crecimiento Anual del Ingreso de Causas a Nivel de Corte de Apelaciones
Región
Arica y Parinacota
Tarapacá
Antofagasta
Atacama
Coquimbo
Valparaíso
Región Metropolitana
- Corte Santiago
- Corte San Miguel
O’Higgins
Maule
Bío – Bío
- Corte Chillán
- Corte Concepción
La Araucanía
Los Ríos
Los Lagos
Aysén
Magallanes
Total Nacional
2001 2002
12,4 19,7
-27,9 26,2
2,4 28,2
20,2 -1,1
-4,0
8,5
0,3
5,3
3,5 11,5
6,4 10,2
-9,4 18,6
28,9 -20,1
-5,0
7,8
-9,6
1,5
3,4
4,0
-12,6 0,8
-14,9 3,7
-6,1
1,7
-1,7 16,0
4,0 -23,6
-13,4 -7,1
0,9
8,1
2003
5,4
46,0
43,5
23,2
39,4
23,3
45,2
37,2
83,0
60,6
35,8
28,7
9,9
34,1
34,1
6,2
43,3
45,3
21,7
38,5
2004
-14,9
-18,8
-19,6
41,1
-1,2
15,3
29,5
41,7
-14,4
-18,0
5,5
9,1
12,4
8,3
12,0
-6,7
-3,4
6,3
-19,0
15,4
2005
24,4
-8,2
-21,4
-28,6
-23,7
-19,0
17,4
25,7
-31,7
-3,9
-28,2
-21,3
-25,3
-20,4
-17,9
-8,8
-15,1
11,6
-1,4
0,9
2006
40,1
41,6
21,5
-19,2
15,1
9,7
44,8
43,0
64,8
15,3
-4,9
7,3
-1,8
9,4
-12,4
-13,0
-0,7
-14,4
22,9
30,7
2007
37,5
30,0
20,7
60,7
25,3
11,5
26,8
27,1
24,5
17,6
52,5
31,6
58,1
26,2
36,5
64,1
54,4
38,7
5,1
28,1
2008
-16,2
-11,6
-7,6
-14,9
7,6
30,0
23,5
23,6
22,1
15,5
12,5
5,9
9,6
4,9
21,7
5,2
0,9
4,3
22,7
18,2
2009
-30,5
-9,9
6,6
-14,2
8,1
27,1
11,8
12,6
3,9
12,9
-11,3
14,0
8,6
15,4
6,9
-0,8
9,8
24,9
3,6
10,5
2010
30,1
1,3
-3,5
30,1
-1,5
-10,9
-17,2
-27,9
96,2
-1,5
28,5
-0,9
-7,1
0,7
20,5
-2,4
2,3
0,8
-6,0
-11,9
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
III.3.b Análisis de Estacionalidad
El análisis de la estacionalidad a nivel regional, muestra patrones marcados en varias
regiones. Al comparar los ingresos de causas con el mes precedente, se observa lo
siguiente:
-
Los meses de enero y marzo presentan los mayores aumentos en ingresos de causas
para la mayoría de las regiones; como se señaló, esto puede explicarse por el
adelanto de ingreso de causas por el feriado judicial que existe en el mes de febrero,
por un lado, y la presentación de las causas acumuladas en febrero que se ingresan
en marzo, junto a las correspondientes a este mes.
-
La baja más significativa se registra en febrero, debido al feriado judicial. Además,
se registran bajas significativas en los meses de septiembre y diciembre, para lo cual
no se advierten razones jurídicas o económicas. Al respecto, se propone como
hipótesis que los actores postergan estos trámites por la presencia de diversas
festividades que se realizan en esos meses14.
Una forma de analizar el grado de estacionalidad presente en la serie de datos de ingreso de
causas, es su correlación con el rezago número doce. De esta forma, se mide el grado de
asociatividad de cada mes con el mismo mes del año anterior. Este estadígrafo se calculó
para cada Corte (ver cuadro 10). Se observa que la correlación es muy alta, superando en
general el 0,5 como coeficiente de correlación. Sólo la Corte de Atacama muestra un
comportamiento del ingreso de causas no explicado por el mes equivalente en el año
anterior15.
14
Un efecto inmediato, es la reducción en el número de días hábiles de esos meses.
Cabe notar que este análisis es sólo descriptivo; un análisis más profundo de estacionalidad se realiza más
adelante, con la modelación correspondiente (por ejemplo modelos ARIMA incluyendo el rezago 12).
15
24
Cuadro 9: Correlación de Series Mensuales de Ingreso de Causas por Corte respecto a su rezago 12
Corte con Jurisdicción en:
Correlación con rezago 12
Arica y Parinacota
Tarapacá
Antofagasta
Atacama
Coquimbo
Valparaíso
Región Metropolitana
- Corte de Santiago
- Corte de San Miguel
O’Higgins
Maule
Bío – Bío
- Corte Chillán
- Corte Concepción
La Araucanía
Los Ríos
Los Lagos
Aysén
Magallanes
Total Nacional
0,57
0,39
0,37
0,11
0,50
0,51
0,88
0,86
0,58
0,50
0,59
0,68
0,55
0,67
0,72
0,58
0,68
0,43
0,51
0,88
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
III.4 ANÁLISIS ESTADÍSTICO POR TIPO DE PROCEDIMIENTO
En esta sección se examina la distribución del ingreso de causas de acuerdo a la
clasificación de materias según Procedimiento. El análisis muestra que el ingreso de causas
se concentra marcadamente en el Procedimiento “Ejecutivo” con un 58,2% del total (en su
mayoría corresponde a la materia cobro de pagaré). Las materias agrupadas en Gestiones
preparatorias y Medidas prejudiciales constituyen el 27,4% del total de ingreso de causas.
Así, los ingresos del procedimiento ejecutivo en conjunto con las Gestiones preparatorias y
Medidas prejudiciales representan más del 85% del ingreso de causas.. Más atrás en
importancia relativa, las materias agrupadas en los Procedimientos Voluntario, Ordinario,
Sumario y Especial, reúnen una proporción del ingreso de causas civiles de 8,1%, 3,0%,
2,8% y 0,5% del total, respectivamente (ver Cuadro 10).
Cuadro 10: Ingreso de Causas por Procedimiento a Nivel Nacional para todo el período
Procedimiento
Ingreso de Causas
Ejecutivo
Gestiones Preparatorias y Medidas Prejudiciales
Voluntario
Ordinario
Sumario
Especial
Total Nacional
6.839.550
3.226.251
953.948
354.605
332.019
53.380
11.759.753
% del total de
Ingreso de Causas
58,2
27,4
8,1
3,0
2,8
0,5
-
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
Las materias de mayor importancia en cada Procedimiento, así como la importancia relativa
sobre el total de ingresos de causas, se muestran en el Cuadro 11. Aquí se observa, que en
general son dos o tres las materias que predominan en cada grupo. Destaca la materia cobro
de pagaré, que representa el 86,4% del Procedimiento Ejecutivo.
25
Cuadro 11: Materias Principales dentro de cada Grupo para el Total de Ingreso de Causas del Período
Materias
Procedimientos
Pagaré, cobro de
Letra de cambio, cobro de
Hipotecaria, acción según Ley de Bancos
Otros
Pesca y acuicultura, infracciones a Ley
Bs. Raíces, Remate Por No Pago De Contribuciones
Especiales
Otros procedimientos Particulares
Otros
Confesión de deuda, citación
Gestiones
Cheque, Notificación Protesto De
Preparatorias y
Medidas
Reconocimiento firma, citación y confesión de deuda
Prejudiciales
Otros
Pesos, cobro de
Perjuicios, indemnización de
Ordinario
Otros Ordinarios
Otros
Arrendamiento, Terminación Inmediata por no Pago
Rentas o Reconvención
Arbitro y derivados, designación de
Sumario
Otros Sumarios
Otros
Minero, Pedimento (Concesión De Exploración)
Minera, manifestación(concesión para explotación)
Voluntario
Posesión efectiva
Otros
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
Ejecutivo
Número de
Ingreso de
Causas
5.912.245
325.366
176.423
425.516
18.320
7.654
5.024
22.382
2.300.077
603.089
152.517
170.568
222.525
41.804
23.685
66.591
% de representatividad
dentro del
Procedimiento
86,4
4,8
2,6
6,2
34,3
14,3
9,4
41,9
71,3
18,7
4,7
5,3
62,8
11,8
6,7
18,8
% de representatividad
dentro del total de
Ingreso de Causas
50,3
2,8
1,5
3,6
0,2
0,1
0,0
0,2
19,6
5,1
1,3
1,5
1,9
0,4
0,2
0,6
138.763
41,8
1,2
35.156
31.085
127.015
433.490
187.444
162.328
170.686
10,6
9,4
38,3
45,4
19,6
17,0
17,9
0,3
0,3
1,1
3,7
1,6
1,4
1,5
En cuanto a la distribución regional de procedimientos, en el siguiente cuadro se observa
que en general ejecutivo es el que posee una mayor proporción de los ingresos de causas en
las regiones, siendo la excepción Atacama, donde el procedimiento voluntario es el que
agrupa mayor cantidad de ingresos, principalmente por las materias asociadas al ámbito
minero (las cuales son mencionadas en el cuadro anterior).
Cuadro 12: Distribución de Ingreso de Causas por Procedimientos a nivel Regional
III.5
Corte con
Jurisdicción en:
Ejecutivo
Especial
Gestiones Preparatorias
y Medidas Prejudiciales
Arica y Parinacota
49.3
1.5
22.4
Tarapacá
44.0
0.8
20.0
Antofagasta
41.5
0.7
14.7
Atacama
26.5
0.6
5.0
Coquimbo
44.4
0.9
21.9
Valparaíso
53.1
0.8
27.2
Región Metropolitana
63.2
0.1
30.5
- Corte de Santiago
65.3
0.1
28.9
- Corte de San Miguel
48.5
0.2
41.6
O’Higgins
49.8
0.6
24.5
Maule
55.5
1.3
22.9
Bío – Bío
55.6
1.3
26.2
- Corte Chillán
46.6
1.1
31.7
- Corte Concepción
57.8
1.4
24.8
La Araucanía
53.8
1.1
25.4
Los Ríos
58.2
1.2
24.0
Los Lagos
57.9
2.9
26.0
Aysén
47.0
2.6
26.0
Magallanes
57.4
1.5
23.6
Total Nacional
58.2
0.5
27.4
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
Ordinario Sumario Voluntario
4.5
3.2
3.0
4.8
2.5
3.6
2.2
2.1
2.4
11.4
6.1
4.8
5.0
4.8
4.3
3.5
3.8
2.2
2.2
3.0
4.4
3.8
2.2
1.2
3.1
5.9
2.1
2.0
3.2
5.0
3.9
5.1
6.4
4.7
5.2
4.8
3.2
2.6
3.5
2.8
17.8
28.1
37.9
62.0
27.1
9.4
1.9
1.6
4.1
8.6
10.3
7.0
9.0
6.4
10.2
8.3
6.2
19.7
11.7
8.1
26
III.5.a Análisis de Tendencia
La tendencia es creciente para la serie de ingresos de causas pertenecientes a todos los
Procedimientos, con excepción del Procedimiento Voluntario.
Al relacionar estadísticamente el ingreso de causas de cada procedimiento y la variable
tiempo, es posible cuantificar la tendencia de cada tipo de Procedimiento. Esto se describe a
través de la pendiente y del ajuste que presenta el modelo en relación a su comportamiento
tendencial.
Cuadro 13: Pendiente y Ajuste del Modelo estimado para la Tendencia de Series mensuales de Ingreso
de Causas a nivel de Procedimientos
Procedimiento
Ejecutivo
Gestiones Preparatorias y Medidas Prejudiciales
Voluntario
Ordinario
Sumario
Especial
Total Nacional
Pendiente
Ajuste del Modelo
1,45
2,4
-0,15
0,75
0,25
0,1
1,60
0,79
0,65
0,02
0,24
0,13
0,14
0,81
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
Se observa que sólo los Procedimientos Ejecutivo y Gestiones Preparatorias y Medidas
Prejudiciales tienen una alta correlación con la variable tiempo. El resto de los
procedimientos muestra una correlación baja o muy baja.
En la Figura 4 se presenta esta información como diagramas, lo que permite comparar la
evolución de cada serie respecto al promedio general. Debe notarse que la tendencia de
causas con materias de Procedimiento ejecutivo y gestiones preparatorias es la que marca
la tendencia global.
Otro análisis interesante es el del crecimiento anual por Procedimiento, donde ordinario es
el que presenta una de las mayores irregularidades en el crecimiento, ostentando las
mayores alzas anuales en relación a los otros, específicamente en los años 2004 y 2007, sin
embargo también la mayor baja, registrada en 2006. Por otro lado, ejecutivo presenta un
crecimiento sostenido entre los años 2002 y 2009, con fuertes crecimientos experimentados
como el del año 2003.
Cuadro 14: Crecimiento Anual del Ingreso de Causas a Nivel de Procedimientos
2007
2008 2009 2010
Ejecutivo
Procedimientos
2001 2002 2003 2004
-3.7
1.4
83.2
27.9
3.6
38.6
17.6
16.6
19.5 -29.0
Especial
Gestiones Preparatorias
y Medidas Prejudiciales
Ordinario
0.7
10.9
-5.5
-7.2
-1.4
14.1
-11.5
12.8
3.1
3.9
4.7
16.0
7.4
5.4
-2.2
44.4
53.7
32.3
-2.9
20.0
7.3
14.7
13.1 112.5
29.4
-51.1 137.4 -28.7
-0.2
22.4
Sumario
4.4
-3.5
17.6
-4.3
-6.7
8.5
10.2
4.5
0.7
Voluntario
4.8
14.5
3.2
-26.0 -20.7
7.8
19.4
3.8
-8.8
25.6
Total Nacional
0.9
8.1
38.5
15.4
30.7
28.1
18.2
10.5 -11.9
2.7
2005 2006
0.9
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
27
Figura 4: Tendencias de las Series mensuales de Ingreso de Causas de los Procedimientos en Comparación con Tendencia Nacional
Ejecutivo
Especiales
Gestiones Preparatorias y Medidas Prejudiciales
Ordinario
Sumario
Voluntario
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
Línea roja corresponde a tendencia nacional, mientras la azul a la tendencia del Procedimiento correspondiente, donde las abscisas corresponden al tiempo, mientras las ordenadas al índice calculado para cada
serie.
28
III.5.b Análisis de Estacionalidad
Al igual que en los análisis previos y en términos de estacionalidad, los tipos de
procedimientos presentan los siguientes patrones de conducta:
-
Enero y marzo presentan los mayores aumentos en ingresos de causas para la
mayoría de los tipos de Procedimiento, lo que puede explicarse por el adelanto y
postergación de ingreso de causas por el feriado judicial.
-
Septiembre y diciembre (sin considerar el feriado judicial por ser una baja endógena
en el sistema) presentan las bajas más significativas. Nuevamente, no se advierten
razones jurídicas o económicas, por lo que se mantiene la hipótesis de que los
actores postergan estos trámites por la presencia de diversas festividades que se
realizan en esos meses.
Para analizar el grado de estacionalidad se utiliza, al igual que en el análisis de Cortes de
Apelaciones, la correlación de las series de ingreso de causas respecto a su rezago 12,
resultados que se presentan en el cuadro siguiente. Se observa, que al desagregar por
Procedimiento, la mayoría de las series muestran un marcado componente estacional
medido por esta correlación, destacándose el procedimiento ejecutivo y las gestiones
preparatorias y medidas prejudiciales con una correlación de 0,83 y 0,8 respectivamente.
Esto significa que el comportamiento del ingreso de causas por tipo de procedimiento, es
similar para cada mes de cada año, es decir, tienen un patrón de comportamiento similar en
cada año.
Cuadro 15: Correlación de las Series mensuales de Ingreso de Causas de los Procedimientos respecto a
su Rezago 12
Procedimientos
Ejecutivo
Gestiones Preparatorias y Medidas Prejudiciales
Voluntario
Ordinario
Sumario
Especial
Total Nacional
Correlación con rezago 12
0,83
0,80
0,46
0,07
0,76
0,72
0,88
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
Cabe notar la excepción del Procedimiento Ordinario, el cual presenta un bajo nivel de
asociación de un mes respecto al mismo mes del año anterior y, por ende, un bajo grado de
estacionalidad.
29
III.6 ANÁLISIS POR JUZGADO
El análisis por juzgado se enfoca a mostrar la heterogeneidad de los juzgados a nivel de
Cortes, así como la heterogeneidad al comparar distintas regiones del país. El análisis de
tendencia y estacionalidad no es posible realizarlo de manera que los resultados sean
robustos, ya que las series no son lo suficientemente extensas o regulares
La distribución de ingreso de causas a nivel de juzgados, se encuentra relacionada con la
distribución de esta variable por regiones y, por ende, con la distribución de la población
residente en ellas. Destaca, desde luego, la importancia relativa de los juzgados
correspondientes a la jurisdicción de la Corte de Apelaciones de Santiago, respecto al resto
de los juzgados del país. Por ejemplo, el siguiente cuadro muestra la concentración de
causas que existe en los diez mayores juzgados del país.
Cuadro 16: Distribución de Ingreso de Causas en Juzgados
Juzgados bajo Jurisdicción de:
Corte de Santiago
Juzgados
30º
1º
3º
2º
29º
5º
4º
22º
28º
23º
Resto de Juzgados del País
Ingreso de Causas
246.982
242.800
239.562
237.497
225.369
224.897
224.803
223.289
221.892
218.691
9.453.971
%
2,1
2,1
2,0
2,0
1,9
1,9
1,9
1,9
1,9
1,9
80,4
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
Esto demuestra la alta concentración de causas en un número reducido de juzgados,
particularmente los de la Región Metropolitana.
También se examinó el ingreso de causas civiles totales del período por juzgado, es decir,
la sumatoria de los ingresos para el período 2000-2010 para cada juzgado. Se advierte que
el tamaño promedio de los juzgados es muy distinto al comparar entre regiones (cortes),
Así por ejemplo, sólo en Santiago el promedio de ingreso de causas por juzgado
cuadruplica al promedio general de las Cortes del país. Asimismo, al interior de cada Corte,
la heterogeneidad es muy variable. En el siguiente cuadro se presenta, para cada Corte
analizada, estadísticas de promedio, máximo, mínimo y coeficiente de variación.
Este último, es un indicador de heterogeneidad en términos de tamaño de juzgados al
interior de las cortes ya que mide las diferencias en el volumen de ingresos de causas de los
juzgados pertenecientes a un misma Corte. Este estadístico tiene valor cero (0) cuando no
hay desviaciones respecto a la media, y aumenta en la medida que la heterogeneidad de
tamaño es mayor.
Se advierte que el grado de heterogeneidad por tamaño de los juzgados en cada región es
diferente. La región de Arica y Parinacota es la de menor heterogeneidad con un coeficiente
30
de variación de 0,10 mientras que La Araucanía presenta la mayor heterogeneidad de
tamaño de juzgados, con un coeficiente de variación de 1,58.
Cuadro 17: Descripción de Ingreso de Causas para todo el período (corte transversal) en los Juzgados a Nivel
Regional y Nacional
Corte
Promedio
Máximo
Mínimo
Arica y Parinacota
22.481
23.976
18.986
Coeficiente de
Variación
0,10
Tarapacá
35.129
43.139
5.028
0,48
Antofagasta
47.229
71.502
7.894
0,52
Atacama
37.481
80.761
10.151
0,73
Coquimbo
24.179
45.292
3.260
0,57
Valparaíso
25.260
66.845
1.055
0,78
- C.A. Santiago
214.851
246.982
17.065
0,18
- C.A. San Miguel
55.980
175.089
5.270
1,23
O’Higgins
19.867
105.526
1.008
1,66
Maule
18.838
43.326
1.716
0,81
- C.A. Chillán
13.822
47.315
19
1,36
- C.A. Concepción
20.104
92.781
458
1,46
La Araucanía
14.664
66.704
466
1,58
Los Ríos
14.029
39.279
4.124
0,90
Los Lagos
11.122
50.714
476
1,42
Aysén
8.572
18.229
1.004
0,81
Magallanes
10.997
19.825
1.253
0,82
Nacional
48.196
246.982
19
1,47
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
31
III.7 ANÁLISIS POR MATERIAS
Al igual que en el caso de los juzgados, el análisis de tendencia y estacionalidad por
materia no es posible realizarlo de manera que los resultados sean robustos, debido a que
muchas series no son lo suficientemente extensas o regulares.
El ingreso de causas por materia se encuentra muy concentrado. En efecto, de acuerdo a la
información entregada por la CAPJ, existen 151 materias validadas en el período bajo
estudio, de las cuales cinco concentran el 81,4% de causas civiles (ver siguiente cuadro).
Destaca la materia cobro de pagaré, que representa el 50,3% del total de ingresos.
Cuadro 18: Distribución de Ingreso de Causas para Todo el Período por Materia
Materia
Ingreso de Causas
Cobro de Pagaré
5.912.245
Citación Confesión de Deuda
2.300.077
Notificación Protesto de Cheque
603.089
Pedimento Minero(Concesión De Exploración)
433.490
Cobro de Letra de Cambio
325.366
Otras
2.185.486
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
% del total de Ingreso de Causas
50,3
19,6
5,1
3,7
2,8
18,6
Al respecto, puede señalarse que, en la medida que la letra de cambio y el cheque han
perdido su validación en el mercado como medio de garantía, el pagaré se ha constituido en
un instrumento de aceptación general, y principal medio utilizado para comprometer el
pago de deudas en los distintos sectores de la economía, dado que, mediante ciertas
formalidades adquiere el atributo legal de ser un título ejecutivo. En ausencia de
instrumentos que constituyan título ejecutivo, los acreedores de deudas impagas ingresan al
sistema una citación para confesión de deuda, que requiere de la aceptación por parte del
deudor para iniciar un proceso civil. Es importante notar, sin embargo, que sólo un
porcentaje de los ingresos de causas por cobro de pagaré y confesión de deuda, dan origen
efectivamente a juicios.
Si se desagrega regionalmente la distribución de materias (ver cuadro 16), se observa que la
materia cobro de pagaré es la que posee la mayor concentración de ingresos en todas las
Cortes de Apelaciones. Si a esto se suma el aumento vigoroso del ingreso de causas con
esta finalidad, se advierte que esta materia requiere un examen más detallado como base
para su proyección.
En la zona Norte de Chile, las materias pedimento minero (concesión para exploración) y
manifestación minera (concesión para explotación) explican un significativo número de
causas ingresadas en las regiones de Tarapacá, Antofagasta, Coquimbo y por sobre todo,
Atacama, donde en la Corte de Copiapó las concesiones mineras superan a cobro de pagaré
como materia principal en las causas ingresadas a tribunales.
Otras materias recurrentes en la mayoría de las regiones de Chile (o Cortes si existe más de
una por región) son las de citación a confesión de deuda y notificación de protesto de
cheque. En la Región Metropolitana y Magallanes, todavía tiene importancia relativa el
cobro de letras de cambio, aún cuando declina ostensiblemente en el último lustro. Por
último, cabe destacar la importancia de materias relativas a posesión efectiva en las
regiones del BíoBío, Araucanía, Los Ríos y Los Lagos.
32
Cuadro 19: Distribución de Ingreso de Causas por Materias por Corte para Todo el Período (en porcentajes)
Notificación
Manifestación
Protesto
Minera
Cheque
Cobro de
Letra de
cambio
Confesión
de deuda
Pedimento
Minero
Arica y Parinacota
39,3
12,1
10,3
6,2
Tarapacá
37,6
9,3
19,6
7,0
Antofagasta
37,0
7,8
30,2
6,0
Atacama
23,2
40,5
20,2
Coquimbo
29,8
8,9
11,4
11,7
Valparaíso
46,7
17,2
6,2
C.A. Santiago
57,4
23,2
3,8
3,2
12,3
C.A. San Miguel
41,6
33,0
6,1
3,2
16,2
O'Higgins
40,6
14,1
5,8
9,4
Talca
46,3
10,0
8,6
3,4
C.A. Chillán
38,4
12,0
9,5
4,3
35,8
C.A. Concepción
50,4
12,3
8,7
2,7
25,9
La Araucanía
43,4
10,5
9,8
3,9
32,5
Los Ríos
46,8
11,5
7,6
3,0
Los Lagos
49,6
11,0
10,7
Aysén
29,2
5,2
Magallanes
41,9
13,6
15,4
Cobro de
Pesos
Terminación
Inmediata
Arriendo por
no Pago Rentas
Cobro de
Pagaré
Cortes
Pesca y
acuicultura
Otras
32,0
26,5
19,1
4,5
11,7
38,1
3,0
27,0
30,1
31,8
31,2
2,3
13,2
6,2
Posesión
Efectiva
26,4
37,0
6,1
32,1
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
33
A continuación se realiza un análisis de las materias de mayor importancia a nivel nacional.
Cobro de Pagaré
Esta materia es sin duda la de mayor relevancia dentro del ingreso nacional de causas,
representando un 50,3% del total. La Figura 5 representa la evolución temporal de esta
materia. Como se puede observar, su comportamiento es similar al del total de ingreso de
causas, esto ocurre ya que siendo el componente de mayor peso sobre el ingreso total, éste
último adopta el comportamiento particular de esta materia, la tasa de crecimiento anual
media de esta materia para el período es de 21%, siendo su máximo peak el año 2003 con
un crecimiento respecto de 2001 de 74,4%, mientras el año que más disminuyó el ingreso
de causas es el 2010.
El aumento que ha experimentado esta materia es explicado en parte por la inclusión de
este documento en diversos ámbitos de la economía. Ejemplo de esto, son los pagarés
asociados a los créditos de educación superior que se otorgan a estudiantes, tanto de
instituciones privadas como estatales16. Otro ejemplo son los créditos otorgados a personas,
ya sea por tarjetas de créditos o de consumo, en los cuales se exige también un pagaré.
Según información extraída de la Superintendencia de Bancos e Instituciones Financieras
(SBIF), la cantidad de tarjetas de créditos han aumentado desde el año 2000 a 2010 en un
95,9%, lo que sin duda impacta de manera directa en la cantidad de pagarés emitidos, y por
ende, los cobrados. Las casas comerciales, que emiten tarjetas de crédito comerciales
debiesen tener también un efecto positivo en la emisión de pagarés, sin embargo, estas se
encuentran fiscalizados por la SBIF a contar del año 2007, por lo que la información de
créditos otorgados por estas instituciones no es de muy larga data y ha tenido correcciones
en el transcurso de estos años, generando distorsiones en la evolución de sus estadísticas.
Este aumento en la cantidad créditos otorgados (incremento de pagarés circulantes en la
economía), implica un aumento en el número de pagarés impagos (suponiendo que se
mantiene la tasa de morosidad), generando por ende, un aumento de las demandas en
materia cobro de pagaré.
16
Según antecedentes del MINEDUC, la matrícula durante el período 2000-2009 ha aumentado un 91,6%, a
una tasa media de 7,5% anual.
34
Figura 5: Evolución Temporal de la Materia Cobro de Pagaré
Cobro de Pagaré
120.000
Ingreso de Causas
100.000
80.000
60.000
40.000
20.000
jul-10
jul-09
ene-10
jul-08
ene-09
jul-07
ene-08
jul-06
ene-07
jul-05
ene-06
jul-04
ene-05
jul-03
ene-04
jul-02
ene-03
jul-01
ene-02
jul-00
ene-01
ene-00
0
Fecha
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
Citación a Confesión de Deuda
Esta materia representa un 19,6% del total de ingreso de causas y su evolución se observa
en la Figura 6. Su comportamiento posee una tendencia creciente, que es manifiesta a
contar del año 2005. Según la Circular 24, emanada por el SII el año 2008, establece
requisitos específicos para la declaración, por parte de los contribuyentes, de créditos
incobrables, entre los que se encuentran requerimiento judicial del deudor para un tramo de
deudores morosos, lo que podría haber impactado positivamente el aumento en el número
de causas ingresadas por esta materia, ya que al revisar la información de esta materia, en
varias cortes existe un aumento en el ingreso anual para los años 2009-2010 (mayormente
en 2010), donde 11 de las 17 Cortes bajo estudio poseen un crecimiento medio para este
período superior al registrado en los años previos (2000-2008), siendo esta diferencia en
casos superior al 100%.
Además del posible aumento derivado de la emisión de la Circular 24, la demanda de
citación a confesión de deuda, debiera estar relacionada directamente con el dinamismo de
la economía. En períodos de auge económico, aumenta el crédito, por lo que los créditos
impagos (en volumen y monto) podrían aumentar.
Figura 6: Evolución Temporal de la Materia Citación a Confesión de Deuda
jul-10
jul-09
ene-10
jul-08
ene-09
jul-07
ene-08
jul-06
ene-07
jul-05
ene-06
jul-04
ene-05
jul-03
ene-04
jul-02
ene-03
ene-02
jul-01
ene-01
jul-00
ene-00
Ingreso de Causas
Citación a Confesión de Deuda
90.000
80.000
70.000
60.000
50.000
40.000
30.000
20.000
10.000
0
Fecha
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
35
Notificación Protesto de Cheque
Los cheques, que son un medio de cambio equivalente en dinero, en Chile (y a nivel
internacional) en las últimas décadas han disminuido tanto en la cantidad de emisiones
como en los montos que transan. Según datos de la SBIF, la emisión de cheques ha
disminuido en el año 2010 respecto al 2000 en un 31,7%, mientras que los montos
transados lo han hecho en 38,3%. El avance tecnológico, debiese generar que el uso de este
instrumento siga cayendo en los próximos años, siguiendo la tendencia mundial de la
utilización de este instrumento17.
Otro ámbito que puede haber impactado en el ingreso de causas por esta materia, es la
despenalización del giro doloso de cheques, la cual entra en vigencia el 1 de junio del año
2002, sin embargo no existen antecedentes para afirmar o refutar esta afirmación. En la
figura siguiente, no se observa un cambio en el nivel de ingresos de causas para esta fecha,
sin embargo no es posible afirmar que para años posteriores esta despenalización no haya
tenido efectos.
En la figura, se observa la evolución de la materia notificación de protesto de cheque, en la
cual se observa el claro descenso que ha tenido desde el año 2000 al 2010. La disminución
del total del año 2010, respecto al 2000 es de 55,9%, lo cual debiese tener directa relación
con la baja en el uso de cheques en la economía.
Figura 7: Evolución Temporal de la Materia Notificación Protesto de Cheque
jul-10
jul-09
ene-10
jul-08
ene-09
jul-07
ene-08
jul-06
ene-07
jul-05
ene-06
jul-04
ene-05
jul-03
ene-04
jul-02
ene-03
jul-01
ene-02
jul-00
ene-01
ene-00
Ingreso de Causas
Cheque, Notificacion Protesto De
10.000
9.000
8.000
7.000
6.000
5.000
4.000
3.000
2.000
1.000
0
Fecha
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
Pedimento Minero (Concesión de Exploración)
Esta materia, que se incluye en el procedimiento voluntario, podría tener relación con la
actividad del sector minería. Tomando datos del INE sobre el índice de producción minera,
se midió la correlación entre este índice y la materia en cuestión, obteniéndose un R2 de
0,056, lo que daría cuenta de una escasa relación entre este indicador y pedimento minero.
Más adelante, en la aplicación de modelos se profundizará en esta relación.
Otra variable que puede afectar la evolución de esta materia es el precio del cobre, siendo
Chile uno de los mayores exportadores de cobre en el mundo, la concesión de exploración
17
“Instrumentos de Pago de Bajo Valor en Chile Evolución y Tendencias”, SBIF
36
puede estar ligado al precio que adopta este metal. Al realizar un análisis de correlación
para todo el período (2000-2010), el resultado establece una correlación de tan solo 0,08.
Sin embargo, al separar en dos períodos, antes y después del año 2006 (año escogido
arbitrariamente ya que se observa un cambio en la serie del precio del cobre en términos de
variación), la correlación de enero de 2007 y diciembre de 2010, alcanza un 0,46. Esta
relación, será formalizada y ampliada en el análisis de estimación y posterior proyección
que se realice en la siguiente sección. En la Figura 8 se observa la evolución de esta
materia, el índice de producción minera y el precio del cobre, para lo cual las tres variables
son presentadas como índices con base = 100 en enero de 2000.
Figura 8: Evolución Temporal de los Índices de: Materia Notificación Protesto
de Cheque, Actividad Minera y Precio del Cobre
600
Valor del Índice
500
400
300
200
100
ene-00
jun-00
nov-00
abr-01
sep-01
feb-02
jul-02
dic-02
may-03
oct-03
mar-04
ago-04
ene-05
jun-05
nov-05
abr-06
sep-06
feb-07
jul-07
dic-07
may-08
oct-08
mar-09
ago-09
ene-10
jun-10
nov-10
0
Fecha
Índice Pedimento Minero
Índice del Precio del Cobre
Índice de Actividad Minera
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ, estadísticas
extraídas del INE y COCHILCO.
Cobro de Letra de Cambio
La evolución de esta materia, se presenta en la Figura 9. Se puede observar, que posee un
gran aumento entre el período de marzo de 2003 y abril de 2005, el cual fue investigado
para explicar la causa de este incremento. Se revisó la normativa vigente, incluyendo
modificaciones a la ley 18.092, Circulares emanadas por SII o la SBIF, entrevistas con
agentes de bancos. Sin embargo, no se detectó un factor que explicara este comportamiento
puntual en el ingreso de causas por esta materia. Así como en la materia notificación
protesto de cheque, no se encuentran razones por las que la despenalización del giro doloso
de cheques pueda haber tenido algún impacto en el ingreso de causas por esta materia, sin
embargo no es posible descartar este hecho.
Durante el período 2000-2010, esta materia ha descendido sus niveles de ingresos anuales
particularmente en los últimos años, ya que descendió de un promedio de 20.201 ingresos
anuales para los tres primeros años (2000-2002), a una media de 8.453 para los últimos tres
(2008-2010), lo que representa una disminución de 58,2% entre ambos períodos (ver Figura
9).
Las variables que afectan esta materia son similares a las que afectan a cobro de pagaré, es
decir, la evolución económica, emisión de deuda por parte de emisores bancarios y/o no
37
bancarios. No obstante, la pérdida de validación de este instrumento como título de deuda,
permite anticipar la persistencia en su declinación.
Figura 9: Evolución Temporal de la Materia Cobro Letra de Cambio
jul-10
jul-09
ene-10
jul-08
ene-09
jul-07
ene-08
jul-06
ene-07
jul-05
ene-06
jul-04
ene-05
jul-03
ene-04
jul-02
ene-03
jul-01
ene-02
jul-00
ene-01
ene-00
Ingreso de Causas
Cobro Letra de Cambio
20.000
18.000
16.000
14.000
12.000
10.000
8.000
6.000
4.000
2.000
0
Fecha
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
Como se señaló anteriormente, la suma de estas materias analizadas sobre el total de
ingreso de causas alcanza el 81,4%, lo cual es un porcentaje muy significativo. Esa
importancia relativa, hace que, aún cuando el resto de las materias tenga un
comportamiento distinto en el tiempo, la tendencia global está determinada por estas cinco
materias.
Esto se confirma al graficar la evolución del ingreso de causas a nivel nacional sin
considerar estas tres materias, el cual se encuentra en la siguiente figura.
Figura 10: Evolución Temporal del Ingreso de Causas Totales sin considerar las
Materias Cobro de Pagaré, Citación a Confesión de Deuda, Notificación Protesto
de Cheque, Pedimento Minero y Cobro de Letra de Cambio
Otras Materias
30000
Ingreso de Causas
25000
20000
15000
10000
5000
jul-10
jul-09
ene-10
jul-08
ene-09
jul-07
ene-08
jul-06
ene-07
jul-05
ene-06
jul-04
ene-05
jul-03
ene-04
jul-02
ene-03
jul-01
ene-02
ene-01
jul-00
ene-00
0
Fecha
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
En esta última figura, se puede ver que la tendencia del resto de materias, si bien es
creciente respecto al tiempo, no presenta una pendiente tan pronunciada como en el total de
38
materias, así como tampoco experimenta el aumento significativo en el año 2003 como el
del agregado.
Este análisis sugiere la conveniencia de modelar de manera separada las materias
recientemente analizadas respecto al total, ya que poseen comportamientos bastante
disímiles y gobiernan la tendencia global del ingreso de causas en el período bajo estudio,
lo cual se revisará con mayor profundidad en la siguiente sección.
39
IV DISEÑO, COMPARACIÓN, ESTIMACIÓN Y PROYECCIÓN DE MODELOS ESTADÍSTICOS
Esta sección, da cuenta del proceso de estimación y posterior proyección de los ingresos de
causas civiles del Sistema de Justicia Civil. Para evitar confusiones, se entenderá
estimación como el proceso de cálculo matemático-estadístico de los parámetros de cada
modelo, mientras que proyección, al cálculo de los ingresos de causas para el período fuera
de muestra (2011-2015) utilizando los parámetros estimados previamente. Este proceso
comienza con la elección de las series que se utilizarán, es decir, a qué nivel de
desagregación se realizará este proceso, si se realizará a nivel de cortes, juzgados,
procedimientos u otra desagregación que se quiera para estimar.
Un vez hecho esto, se debe verificar si posee datos atípicos (como vimos en secciones
anteriores, existen outliers) para proceder a realizar algún tratamiento estadístico, ya sea por
corrección de la serie, o incorporación de variables de control en los modelos a estimar
(variables dummies). Enseguida, se procede a la modelación estadística-econométrica de
las series, para finalizar con la proyección de las mismas.
IV.1 ELECCIÓN DE SERIES A ESTIMAR
Los ingresos de causas civiles se estiman de acuerdo a dos líneas, las cuales se definen a
continuación:
a) Estimación de causas a nivel nacional: a este nivel se realizarán dos estimaciones y
proyecciones paralelas:
i) Estimación incorporando todas las materias: se incorporarán sin distinción
todas las materias de ingreso de causas, modelando el comportamiento
general utilizando variables explicativas generales en este proceso y/o
componentes autorregresivos.
ii) Estimación por materias relevantes y agregado de materias restantes: se
realizará una modelación de cada una de las cinco materias más importantes
revisadas en la sección III.7, así como el ingreso de causas derivado del
agregado de las materias restantes (en total son 148 las restantes),
incorporando en este proceso variables explicativas generales y/o
componentes autorregresivos.
b) Estimación de causas a nivel de Corte de Apelaciones: se modelarán los ingresos de
causas con jurisdicción en cada Corte existente en el país, incorporando variables
explicativas generales y/o componentes autorregresivos.
IV.2 ANÁLISIS DEL COMPORTAMIENTO
NACIONAL DE CAUSAS CIVILES
DE LA
ECONOMÍA
EN
RELACIÓN
AL INGRESO
Si bien el trabajo de modelamiento que se realizará más adelante, permitirá evaluar la
forma en que el ingreso de causas se relaciona con variables que reflejen la actividad
económica, el crecimiento de la población y otras variables que puedan incidir en su
40
comportamiento, a modo de ejemplo en la Figura 10, se presenta la relación del ingreso de
causas con el comportamiento del Índice de Actividad Económica (IMACEC)18 y un
índice del ingreso de causas a nivel nacional19. Se advierte que, siendo series diferentes,
ambas presentan una tendencia positiva a lo largo del período, siendo la de ingreso de
causas la de mayor pendiente.
Figura 11: IMACEC e Índice de Ingresos de Causas Civiles
IMACEC v/s Índice de Ingreso de Causas
250
Índice
200
150
100
50
jul-10
ene-10
jul-09
jul-08
ene-09
jul-07
ene-08
ene-07
jul-06
ene-06
jul-05
jul-04
ene-05
jul-03
ene-04
ene-03
jul-02
jul-01
ene-02
jul-00
ene-01
ene-00
0
Fecha
IMACEC
Ingreso de Causas
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ y estadísticas del
Banco Central.
En el trabajo de modelamiento se especificará con precisión las variables a relacionar y se
realizará los test necesarios para evaluar la significación estadística de las relaciones
sistemáticas que se detecten. En este sentido, la especificación de los modelos es de
importancia, pues el modelo expresa una teoría de comportamiento y relaciones entre
variables que se somete a una prueba estadística.
IV.3 SELECCIÓN DE MODELOS ESTADÍSTICOS A ESTIMAR Y PROYECCIÓN DE INGRESO
20
DE CAUSAS
En la selección de modelos estadísticos, se generaron dos instancias de modelación. La
primera da cuenta de un análisis del ingreso total de causas al Sistema de Justicia Civil, con
el fin de establecer variables que sean relevantes en la modelación, y que contribuyan a
explicar el ingreso de causas a nivel general y separando las materias de mayor importancia
definidas en la sección III.7III.4. Luego de realizada esta modelación, se realizan
estimaciones por Corte de Apelaciones, escogiendo los modelos que más se ajusten a los
datos y generen mejores proyecciones.
18
Estimación mensual del Producto Interno Bruto del país.
Se genera el índice utilizando como base 100 el mismo mes que utiliza el Banco Central en la generación
del IMACEC, es decir, el mes de Julio de 2003.
20
Los datos entre los años 2000 y 2010 que se incluyen en esta sección pueden variar respecto a los
presentados en la sección estadística, ya que se realizó un tratamiento de outliers para las distintas series
estimadas.
19
41
IV.3.a Estimación y Proyección Ingreso de Causas a Nivel Nacional Incorporando todas
las Materias
Esta sección tiene como objetivo determinar si variables de índole económica o
poblacional, poseen algún tipo de capacidad predictiva sobre el total de ingreso de causas a
nivel nacional. Las variables que se incluyen en este análisis son: IMACEC, Población
Anual21, Tasa de Política Monetaria (TPM) y Tasa de Desempleo22. La razón de incluir las
variables de índole económico (IMACEC, TPM y desempleo), es que del total de ingreso
de causas, más de un 80% posee relación con el comportamiento de la economía,
estableciendo como hipótesis que estos ingresos serían en parte resultado de su evolución.
Como ejemplo se citan las materias cobro de pagaré, citación a confesión de deuda, y
notificación de protesto de cheque (algunas de las cuales se analizará más adelante), las que
representan un 75% del total de ingresos (excluyendo las materias traspasadas a tribunales
de familia y laboral). Estas materias debiesen ser consecuencia de deudas impagas o de la
imposibilidad de responder ante una obligación como en el caso de los cheques, tal como
fue explicado en la sección III.7.
Esto genera dos hipótesis de relación entre las materias mencionadas y la economía en su
conjunto (medida a través del IMACEC). La primera es que al aumentar la actividad
económica, aumente también el crédito y por ende, aumente en nivel absoluto la cartera
vencida (aunque en proporción no varíe), generando mayores niveles de demandas por esta
causa. La segunda hipótesis, es que exista una relación negativa entre ambas variables, que
puede ser explicada porque un estancamiento de la economía generaría una disminución en
la capacidad de pago, aumentando así el ingreso de causas de estas materias.
En el caso del desempleo, la hipótesis es que al aumentar el desempleo, debiese aumentar la
imposibilidad de cumplir con las obligaciones, por ende aumentar el número de ingreso de
causas. La TPM, que es una variable de control contracíclica, ya que es el instrumento de
política monetaria que utiliza el Banco Central para contener o expandir la economía si es
que esta posee un crecimiento excesivo o un bajo crecimiento respectivamente, afectando
las otras variables macroeconómicas, tales como IMACEC y desempleo. La TPM posee a
priori efectos ambiguos, los que se estimarán en los modelos estudiados, tanto en su sentido
como en su significancia. La variable de población se incorpora, con la hipótesis de que a
un mayor número de individuos, genera un mayor ingreso de causas por razones de escala.
Todas estas hipótesis planteadas, serán verificadas una vez que se establezca el modelo
final de estimación.
Si bien se realizaron correcciones a los datos en el año 2010 en las regiones afectadas por el
terremoto, la inclusión de este año en la estimación genera igualmente distorsiones. En
efecto, se registra un descenso en el ingreso de causas para este año, pasando de tasas de
crecimiento positivas para los años precedentes, a una tasa negativa en 2010 respecto a
2009 (inclusive con las series corregidas). Por esto, la modelación se realiza en su totalidad
hasta el año 2009, ya que el 2010 se presenta como un año atípico debido al terremoto.
21
Mensualizada de acuerdo a la tasa de variación anual dividida en doce:
La fuente de estas variables es el Banco Central, a excepción de la población, que es extraída del Instituto
Nacional de Estadísticas (INE)
22
42
i) Testeo de Variables
El proceso de estimación comienza con el análisis de estacionariedad de las series, ya que
para realizar modelación de series de tiempo estas deben poseer media y varianza constante
en el tiempo. De no poseer estas características, una solución es realizar diferencias en las
series (crecimiento de un mes a otro), ya que en general esta transformación permite
obtener series estacionarias (es decir con media y varianza constante). Para este análisis se
utilizó el test de Dickey-Fuller Aumentado23 (ADF por su sigla en inglés), obteniéndose los
siguientes resultados:
Cuadro 20: Condición de Estacionariedad de las Series
Variable
Ingreso de Causas Nacionales
IMACEC
Población
TPM
Tasa de Desempleo
Tipo de Serie
No Estacionaria
No Estacionaria
Estacionaria
Estacionaria
Estacionaria24
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada
por la CAPJ
Este resultado indica que las estimaciones se deben realizar sobre la diferencia (crecimiento
de la serie) del ingreso de causas, al igual que el IMACEC.
ii) Proceso de Estimación
Una vez testeada la estacionariedad de las variables a incluir en la modelación, se procede a
estimar los modelos alternativos, diferentes modelos SARIMA y los de Holt-Winter aditivo
y multiplicativo. De acuerdo a los resultados derivados de la comparación de estos
modelos25, el modelo que se escoge finalmente es el ARIMA para la serie de ingreso de
causas nacionales, incluyendo como variables explicativas la tasa de desempleo, el
IMACEC, la Población y la TPM. El proceso de estimación fue iterativo, utilizando la
modelación de lo general a lo particular, es decir, se probó con varios rezagos (12 en cada
serie), descartando los parámetros que no eran estadísticamente significativos. Se obtuvo
como resultado que solamente la variable IMACEC es estadísticamente significativa para
explicar el ingreso de causas a nivel nacional, de acuerdo al siguiente modelo
econométrico:
donde:
: Serie de Ingreso de causas diferenciado, en el período t
: Serie de IMACEC diferenciada, en el período t-p
23
Ver Anexo 5 punto 1 para su desarrollo teórico.
Esta variable si bien dio estacionaria, se encontraba bastante al límite de no serlo, por ende se utilizará tanto
en niveles como en diferencias para testear su significancia.
25
Ver Anexo 6.a para resultados de comparación de modelos sobre el ingreso nacional de causas.
24
43
: Componentes autorregresivo 1 y 7 y estacional de media móvil
12 (este se conoce como modelo
).
Obteniendo los siguientes resultados:
Cuadro 21: Estimación Modelo de Ingreso de Causas a Nivel Nacional
Variable
Coeficiente
1806.1
-734.7
-.405
-.272
.599
AR(1)
AR(7)
SMA(12)
Error Estándar
213.0
281.2
.0,081
.074
.0,079
Estadístico t
8.48
-2.61
-5,02
-3.66
7.58
p-value
0.00
0.01
0.00
0.00
0.00
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ, información
extraída del Banco Central e INE.
Este modelo permite observar que la variable IMACEC diferenciada, y con su rezago 2, son
estadísticamente significativas y con parámetros positivos para el primero y negativo para
el segundo, lo que implica que esta variable posee un efecto compensado positivo de
acuerdo a los parámetros estimados.
Los test de estabilidad de la estimación son todos favorables, ya que los residuos son
estadísticamente normales y no presentan correlación serial en los residuos, resultados que
se muestran a continuación:
Cuadro 22: Test de estabilidad de residuos
Test
Estadístico
p-value
D'Agostino
2,26
0,32
Shapiro-Wilk
1,46
0,072
Jarque Bera
1,77
0,41
Breuch Godfrey
13,72
0,99
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ,
información extraída del Banco Central e INE.
iii) Proceso de Proyección de la Serie de Ingreso de Causas a Nivel Nacional
Una vez estimado el modelo, la pregunta a responder es ¿Cómo proyectar la serie de
ingreso de causas a nivel nacional sin tener la variable IMACEC proyectada al futuro? Esta
pregunta posee dos posibles soluciones:
-
proyectar esta serie al futuro al igual que el de ingreso de causas con variables
estructurales y componentes autorregresivos, ó
-
generar un escenario de acuerdo a una tasa media de crecimiento de la economía.
La solución por la que se optó, fue la de generar un escenario de crecimiento medio de la
economía, ya que proyectar el IMACEC a largo plazo, requiere de una serie de modelos
estructurales para su estimación. Este escenario se compone de un crecimiento medio el
cual se crea a partir de la estimación de crecimiento de largo plazo realizada por el Fondo
Monetario Internacional (FMI), el cual proyecta un crecimiento promedio hasta el año 2015
44
de 4,5%26, cifra que será utilizada para proyectar el IMACEC a una tasa de 0,375%
mensual. Como se genera solamente un escenario medio, para obtener los escenarios de
alto y bajo ingreso se utilizará el error de la estimación para generarlos, con dos
desviaciones estándar añadidas en el caso de escenario alto y dos desviaciones menos en el
caso de escenario bajo.
Una vez generado este escenario, se procede a proyectar la serie de ingresos totales, con sus
respectivos intervalos de confianza. En la siguiente figura se muestran los tres escenarios
proyectados:
Figura 12: Proyección de Ingresos de Causas Civiles Nacionales
300.000
Ingreso de Causas
250.000
200.000
150.000
100.000
50.000
sep-14
may-15
ene-14
sep-12
may-13
ene-12
sep-10
may-11
ene-10
sep-08
may-09
ene-08
sep-06
may-07
ene-06
sep-04
may-05
ene-04
sep-02
may-03
ene-02
sep-00
may-01
ene-00
0
Fecha
Serie Original
Escenario Medio
Escenario Alto
Escenario Bajo
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ y estadísticas del
Banco Central.
Como se observa en el siguiente cuadro, las proyecciones comienzan en el año 2011, sin
embargo como se explicó anteriormente, en efecto estas se realizan desde el año 2010 lo
que es, resultado del terremoto ocurrido a comienzos del año 2010, por lo que los ingresos
de ese año no corresponden a un año normal. Los resultados de las proyecciones, así como
los ingresos para años anteriores (corregidos por los outliers) se encuentran en el siguiente
cuadro, donde se incluye además la tasa de crecimiento anual. Se deriva de esta tabla, que
el crecimiento medio para el período proyectado 2011-2015 es de un 6,5%, mientras el
crecimiento acumulado para este mismo período es de un 26%.
26
Fecha de la estimación es en marzo del año 2010.
45
Cuadro 23: Ingreso de Causas Civiles Anuales (corregidas por outliers) y Proyección hasta año 2015
Año
Ingreso de Causasa
Tasa de Crecimiento
2000
485.304
2001
474.784
-2,2
2002
532.336
12,1
2003
737.033
38,5
2004
851.383
15,5
2005
859.183
0,9
2006
1.094.171
27,4
2007
1.430.370
30,7
2008
1.697.432
18,7
2009
1.860.035
9,6
1.653.154
2010
-11,1
2011
2.063.095
8,8
2012
2.174.430
5,4
2013
2.305.761
6,0
2014
2.448.392
6,2
2015
2.599.613
6,2
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ y
estadísticas del Banco Central.
a
En azul se presenta la proyección de los ingresos mientras que hasta el año
2009 se encuentra la serie original corregida por outliers.
IV.3.b Estimación y Proyección Ingreso de Causas a Nivel Nacional Desagregando las
Materias de Mayor Relevancia
En esta sección, se realizará la estimación del ingreso de causas nacional separando las
materias de mayor relevancia del resto. Estas materias son cobro de pagaré, citación a
confesión de deuda, notificación de protesto de cheque, pedimento minero y cobro letra de
cambio. Adicionalmente, se estimarán los ingresos pertenecientes al resto de materias
civiles (a las que llamaremos Otras Materias), que en proporción representan el 18,6% del
total de ingresos.
i) Testeo de Variables
El primer análisis es el de Estacionariedad (media y varianza constante en el tiempo) de las
materias seleccionadas para la estimación. De acuerdo al test ADF implementado, las series
poseen el siguiente comportamiento:
Cuadro 24: Condición de Estacionariedad de las Series
Variable
Cobro de pagaré
Citación a confesión de deuda
Notificación protesto de cheque
Pedimento minero
Cobro letra de cambio
Otras materias
Tipo de Serie
No Estacionaria
No Estacionaria
No Estacionaria
No Estacionaria
No Estacionaria
No Estacionaria
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por
la CAPJ
46
ii) Proceso de Estimación
Determinada esta condición, se procede a realizar estimaciones alternativas para cada
materia, las cuales comprenden distintas modelaciones ARIMA y Holt-Winter aditivo y
multiplicativo. Este proceso se realiza hasta el año 2008 para poder calcular las medidas de
comparación intra-muestra definidas, encontrándose los resultados en el Anexo 6.b, así
como la elección del modelo para cada materia.
Elegida la modelación a utilizar, se actualizan las estimaciones hasta el año 2010, quedando
los siguientes modelos finales de estimación:
Cuadro 25: Modelos Seleccionados por Materias de Mayor Relevancia
Materia
Modelo
Variables exógenas
SARIMA(“1,2”,1,0)(0,0,0)
D(IMACEC(-12)), D(desempleo)
Citación a confesión de deuda
SARIMA(“2,4,9”,1,0)(0,0,0)
D(IMACEC), D(desempleo(-5)),
dsmb: 0 para el período 20002009 y 1 para el 2010
Notificación protesto de cheque
Pedimento mineroa
Cobro letra de cambio
Otras materias
SARIMA(“1,12”,1,0)(12,0,0)
-
SARIMA(1,1,0)(0,0,0)
D(índiceminero(-12))
Holt-Winter Multiplicativo
-
SARIMA(1,1,”2”)(12,0,0)
-
Cobro de pagaré
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ, e información extraída del Banco
Central de Chile e INE
a
En esta materia se estimó una ecuación auxiliar para proyectar el índice minero, el cual se basó en un
modelo ARIMA(“1,2”,1,”3,12”).
iii) Proceso de Proyección de la Serie de Ingreso de Causas a Nivel Nacional
Desagregando las Materias de Mayor Relevancia
Una vez estimados los modelos, se procedió a proyectar las materias seleccionadas. Las que
utilizan las variables independientes de desempleo y/o IMACEC, son proyectadas usando el
mismo escenario de crecimiento medio que se utilizó en la proyección del ingreso total de
causas. La variable índice minero, que es utilizada en la estimación de la materia pedimento
minero, es proyectada de acuerdo a una modelación ARIMA, para ser utilizada
posteriormente en la proyección de esta materia. Si bien en la sección de análisis estadístico
por materias se observa que no existe aparente relación entre las variables, en la
modelación se utilizan transformaciones de las variables27 y rezagos, específicamente el
rezago Nº 12, el cual resulta significativo, queriendo decir que la variación un año antes de
este índice, podría estar explicando los cambios actuales de la materia pedimento minero.
En la Figura 13, se muestran los gráficos de las series proyectadas hasta el año 2015,
incluyendo las materias restantes y la suma a nivel nacional del ingreso de causas.
A continuación se señalan los datos de mayor importancia referentes a la proyección de las
materias más relevantes, así como de la proyección del resto de las materias. Cabe destacar,
que además de la estimación media que se realiza en las materias, se incorporan dos
27
Se utilizan las variables en diferencias, es decir, se usa el crecimiento mensual de las variables, y no su serie
en nivel ya que resultan ser no estacionarias (no poseen media y varianza constante), y como se explicó
anteriormente una forma de solucionar este problema es realizando esta diferenciación.
47
escenarios, uno de alto y otro de bajo ingreso, los que son generan de acuerdo al error que
se genera en las estimaciones, agregando dos desviaciones para el escenario alto y restando
dos desviaciones para el escenario bajo.
Cobro de pagaré: materia de mayor relevancia sobre total de ingreso de causas nacionales,
la proyección continúa con su tendencia al alza, lo que se encuentra sustentado, como se
mencionó en el análisis estadístico por materias, en que los pagarés se han constituido en un
instrumento de aceptación general, y principal medio utilizado para comprometer el pago
de deudas en los distintos sectores de la economía. La tasa media de crecimiento anual de la
proyección es de 6,9%, mientras que para los cinco años precedentes, esta alcanza la cifra
de 6,5%, por lo que se mantiene esta tasa en la proyección realizada, por su parte la tasa de
crecimiento acumulado registra un 30,4% de aumento para el año 2015 respecto al año
2011.
Citación a confesión de deuda: esta materia, que posee un aumento significativo en el año
2010, a causa del incremento de las demandas realizadas por las casas comerciales, se
proyecta estable incorporando el salto producido en este año. La tasa de crecimiento anual
proyectada para los siguientes cinco años es de 1,7%, mientras que para los cinco
precedentes es de 34,7%, diferencia que se explica por la situación antes descrita.
Notificación cobro de cheque: la proyección de esta materia, continúa con la tendencia
decreciente con que contaba antes, lo que se sustenta en la baja continua que experimenta el
uso de este instrumento en Chile. Así, esta materia presenta un decrecimiento de 6,4% en
los cinco años precedentes a la proyección, mientras que la proyección muestra una tasa de
decrecimiento de un 12,3% para el período 2011-2015.
Pedimento minero: el comportamiento irregular que presenta esta materia, genera que la
proyección sea más bien lineal sin tantas variaciones mensuales, y que en promedio se
mantenga en el actual nivel. Por esto, las tasas de crecimiento anuales para los cinco años
anteriores y posteriores, son muy disímiles: para los cinco años previos esta alcanza el 13%,
mientras que para los proyectados es de tan solo 0,4%.
Cobro letra de cambio: el instrumento de la letra de cambio, posee un crecimiento medio
para el período 2006-2010 alrededor de un 4%, mientras la proyección muestra un
crecimiento levemente inferior al 10%, diferencia que se explica por el alto crecimiento que
tuvo la serie real en el año 2010 respecto a 2009, donde creció un 14% aproximadamente,
lo que es capturado por la estimación y posterior proyección realizada, sin embargo el nivel
con que cuenta no varía sustantivamente en el período 2011-2015, tal como muestra el
gráfico incluido en la Figura 13.
Otras materias: al eliminar las materias de mayor relevancia, se quitan dos componentes
claves, el primero de estos es la tendencia que presentaba el total nacional, que era
explicada principalmente por las materias cobro de pagaré y citación a confesión de deuda,
mientras el segundo componente extraído es el aumento significativo en el año 2003 del
ingreso de causas (si bien existe un aumento, este es de baja significancia), el cual se
explicaba básicamente por las materias cobro letra de cambio, y cobro de pagaré.
48
Eliminados estos, la serie de ingresos restante posee un comportamiento estable en el
tiempo, el cual es reflejado en la proyección realizada, donde si bien se presenta una
tendencia creciente, esta es de baja pendiente y con una tasa anual de crecimiento para los
cinco años previos a la proyección es de 10,7%, mientras que para los cinco años
posteriores es de 3,4%, diferencia que puede ser explicada por el gran aumento que
experimenta esta serie en el año 2007 respecto a 2006, año en que los ingresos derivados de
otras materias sufren una baja significativa, sin tomar en cuenta este año, la tasa de
crecimiento es de tan solo un 4,5%, tasa no muy superior a la derivada de la proyección de
los ingreso de causas.
Total de ingreso de causas nacionales: una vez proyectadas las materias más importantes y
las restantes por separado, se procede a sumar las cantidades proyectadas en cada una, de
esta manera se obtiene la proyección a nivel nacional de los ingresos de causas civiles.
En el siguiente cuadro se compara con la proyección previa, esto es, el ingreso total de
causas sin separar por materias de mayor relevancia, respecto a la analizada en esta sección.
Se logra apreciar, que las tasas de crecimiento anual media de ambas proyecciones varían
en un 1,6%, mientras que el ingreso de causas promedio por año lo hace en 198.234.
Cuadro 26: Diferencia en Proyecciones de Ingreso de Causas Nacionales Con y Sin Desagregación por
Materias
Indicador
Tasa de crecimiento anual promedio
Promedio anual de ingreso de causas
Variación de 2015 respecto a 2011
Proyección de ingresos
sin desagregar materias
5,9%
Proyección
desagregando materias
4,3%
2.318.258
2.516.492
26%
18,3%
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ, e información extraída
del Banco Central de Chile e INE
49
Serie Original
Escenario Medio
Escenario Alto
Escenario Bajo
10000
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0
Ingreso de Causas
Escenario Bajo
Notificación Protesto de Cheque
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0
Serie Original
Serie Original
Fecha
Escenario Medio
Escenario Medio
Fecha
Escenario Alto
Escenario Alto
may-15
sep-14
ene-14
may-13
sep-12
ene-12
may-11
sep-10
ene-10
may-09
sep-08
ene-08
may-07
sep-06
ene-06
may-05
sep-04
ene-04
may-03
sep-02
ene-02
may-01
Ingreso de Causas
Cobro de Pagaré
sep-00
ene-00
may-15
sep-14
ene-14
may-13
sep-12
ene-12
may-11
sep-10
ene-10
may-09
sep-08
ene-08
may-07
sep-06
ene-06
may-05
sep-04
ene-04
may-03
sep-02
ene-02
may-01
sep-00
ene-00
Ingreso de Causas
160000
140000
120000
100000
80000
60000
40000
20000
0
ene-00
sep-00
may-01
ene-02
sep-02
may-03
ene-04
sep-04
may-05
ene-06
sep-06
may-07
ene-08
sep-08
may-09
ene-10
sep-10
may-11
ene-12
sep-12
may-13
ene-14
sep-14
may-15
may-15
sep-14
ene-14
may-13
Fecha
Escenario Alto
sep-12
ene-12
may-11
sep-10
ene-10
may-09
sep-08
ene-08
Escenario Medio
may-07
sep-06
ene-06
may-05
sep-04
ene-04
Serie Original
may-03
sep-02
ene-02
may-01
sep-00
ene-00
Ingreso de Causas
Figura 13: Gráficos Proyecciones de: Materias de Mayor Importancia, Materias Restantes y Total Nacional
100000
90000
80000
70000
60000
50000
40000
30000
20000
10000
0
Citación Confesión de Deuda
Fecha
Escenario Bajo
Pedimento Minero
Escenario Bajo
50
Total Materias
sep-04
Escenario Medio
sep-08
Fecha
Escenario Alto
may-15
sep-14
ene-14
may-13
Escenario Alto
sep-12
ene-12
may-11
sep-10
ene-10
may-09
Escenario Medio
ene-08
may-07
sep-06
ene-06
may-05
Serie Original
ene-04
may-03
300000
sep-02
ene-02
may-01
sep-00
ene-00
Ingreso de Causas
Escenario Bajo
Serie Original
Fecha
Escenario Medio
Fecha
Escenario Alto
may-15
sep-14
ene-14
may-13
sep-12
ene-12
may-11
sep-10
ene-10
may-09
sep-08
ene-08
may-07
sep-06
ene-06
may-05
Ingreso de Causas
Cobro Letra de Cambio
sep-04
ene-04
may-03
sep-02
ene-02
may-01
sep-00
ene-00
ene-00
ago-00
mar-01
oct-01
may-02
dic-02
jul-03
feb-04
sep-04
abr-05
nov-05
jun-06
ene-07
ago-07
mar-08
oct-08
may-09
dic-09
jul-10
feb-11
sep-11
abr-12
nov-12
jun-13
ene-14
ago-14
mar-15
oct-15
Ingreso de Causas
18000
16000
14000
12000
10000
8000
6000
4000
2000
0
35000
Otras Materias
30000
25000
20000
15000
10000
5000
0
Escenario Bajo
Total Ingreso de Causas Nacional
250000
200000
150000
100000
50000
0
Escenario Bajo
51
IV.3.c Estimación y Proyección de Ingreso de Causas a Nivel de Corte de Apelaciones
En el sentido de profundizar el análisis realizado con las modelaciones anteriores, en esta
sección se realizan estimaciones y proyecciones a nivel de Corte de Apelaciones. Con esto,
se espera capturar la especificidad regional de la información obtenida para cada Corte, ya
que como se mostró en la sección III.3, se comportan de manera específica en cada región
en la cual tienen jurisdicción.
A nivel de Corte de Apelaciones, es más difícil encontrar variables que puedan servir de
predictoras de los ingresos de causas civiles, ya que la disponibilidad de series mensuales a
nivel regional es bastante restringida. Por esto, en la modelación a este nivel se utilizó
como variable explicativa la población de cada región (proyecciones realizadas por el INE),
el desempleo, además del componente autorregresivo y estacional de la serie en cada
modelo estimado, evaluando en cada caso su significancia estadística, así como su nivel
predictivo.
Para este nivel de estimaciones, se utilizó tres modelos alternativos, los modelos de
regresión clásicos, que incorporaban la población y la tendencia, modelos SARIMA los
cuales utilizan la historia pasada para proyectar las series y los modelos de suavización
Holt-Winter aditivo y multiplicativo. Si bien se trata de modelaciones diferentes, esto no es
impedimento para realizar un análisis agregado, ya que los modelos capturan la
información contenida en la historia de cada serie a nivel de Cortes (o regiones), así como
se incorporan variables que tratan de explicar dicho comportamiento, por lo que la
proyección es una extensión de la historia de la serie, por ende el uso de diferentes modelos
no invalidaría su análisis agregado.
i) Testeo de Variable de Ingreso de Causas por Corte de Apelaciones
Para realizar la modelación ARIMA o de regresión clásica, fue necesario que las series
fuesen estacionarias (media y varianza constante en el tiempo). Por esto, al igual que en las
modelaciones anteriores, se debe testear si las variables de ingreso de causas por Corte de
Apelaciones cumplen con esta condición o no, ya que esto determina la forma en que es
regresionada la variable dependiente, porque de no serlo, debe diferenciarse para que los
modelos estimados sean estables en términos de media y varianza.
El test a utilizar en este proceso es, al igual que en la estimación de ingresos a nivel
nacional, el Dickey-Fuller Aumentado (ADF por sus siglas en inglés), encontrándose los
siguientes resultados para las Cortes de Apelaciones:
52
Cuadro 27: Estacionariedad de las Series en base al Test ADF
Corte con Jurisdicción
Tipo de Serie
Arica y Parinacota
No Estacionaria
Tarapacá
No Estacionaria
Antofagasta
No Estacionaria
Atacama
No Estacionaria
Coquimbo
Estacionaria
Valparaíso
No Estacionaria
Región Metropolitana
No Estacionaria
- Corte de Santiago
No Estacionaria
- Corte de San Miguel
No Estacionaria
O’Higgins
No Estacionaria
Maule
No Estacionaria
Bío – Bío
- Corte de Chillán
No Estacionaria
- Corte de Concepción
No Estacionaria
La Araucanía
No Estacionaria
Los Ríos
No Estacionaria
Los Lagos
No Estacionaria
Aysén
Estacionaria
Magallanes
No Estacionaria
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por
la CAPJ
Obtenidos estos resultados, se obtiene que para modelar las series no estacionarias es
necesario diferenciarlas, comenzando posteriormente con la fase de estimación de los
modelos estadísticos.
ii) Proceso de Estimación
Como se mencionó anteriormente, este proceso consta de tres modelaciones alternativas,
regresión clásica con tendencia y variable de población regional, suavizamiento
exponencial con Holt-Winter (ver sección II.1.b) y modelos SARIMA, los cuales serán
calculados de manera alternativa hasta el año 2008, para construir las mediciones de
comparación intra-muestra definidas en la sección II.2.b28, con el fin de elegir el modelo
que minimice de mejor manera estas medidas.
-
Modelos de Regresión Clásicos
Los modelos de regresión clásicos estimados para todas las Cortes, resultan ser poco
eficientes para capturar la información contenida en cada serie de ingresos, ya que,
como se regresionaban respecto a variables definidas por tasas de crecimiento
constante (la tendencia es lineal y la población solo tenía variación año a año pero
no mes a mes), las variaciones de la serie de ingresos no eran capturadas.
Para corregir este defecto, se hace necesario agregar componentes autorregresivos a
los modelos realizados, lo que los convierte en modelos ARIMA, por lo que se
decidió evaluar la significancia de la variable población en este tipo de modelación,
mientras que la tendencia no es necesaria incluirla dado que se captura en estos
modelos.
28
Error Cuadrático Medio, Error Absoluto Medio y Error Absoluto Medio Porcentual.
53
-
Modelos SARIMA
Para este tipo de modelación hay que utilizar la metodología de Box - Jenkins29, la
cual produce buenas estimaciones y modelos parsimoniosos3031. En la modelación
se incluye además la variable de población regional a cada serie de ingresos de las
Cortes de Apelaciones, como se mencionó en el apartado anterior, evaluando su
significancia estadística y su aporte a la proyección intra-muestra realizada para los
años 2009-2010.
En el proceso de estimación, se obtuvo modelos SARIMA, para cada Corte, que
cumplían con los supuestos de los errores. Evaluadas las variables población y Tasa
de Desempleo, se obtuvo que la primera de estas resultó ser no significativa en
ninguna Corte estimada mediante esta modelación, mientras la segunda, fue
significativa en varias Cortes del país, sin embargo en ningún caso mejoró las
proyecciones32.
Una vez obtenidos los modelos que cumplían con las condiciones de estabilidad en
los residuos y parámetros, se procedió a calcular las mediciones de comparación
intra-muestra definidos, para poder realizar comparaciones entre modelos SARIMA
alternativos y respecto a los de Holt-Winter.
-
Modelos de Holt-Winter
Estos modelos de suavizamiento exponencial, capturan el comportamiento histórico
de la serie, específicamente su tendencia y estacionalidad, por lo que su cálculo se
realiza con las series originales, sin realizar ningún tratamiento.
Para cada serie de ingreso de causas a nivel de Corte de Apelaciones, se estimaron
modelos Holt-Winter estacionales tanto aditivos como multiplicativos, ya que
dependerá de la composición de la serie cuál posee un mejor ajuste y presenta
mejores proyecciones33. Una vez estimados y proyectados para los años 2009 y
2010, se calculan las medidas de comparación.
iii) Modelos Seleccionados y Actualización de Modelos
Una vez estimados los modelos y evaluada su significancia, se realizó la selección del
modelo que minimiza de mejor manera las medidas de ajuste intra-muestra34. El modelo
29
Detallada en el Anexo 5: Metodológico.
Una modelación parsimoniosa utiliza como criterio que, frente a dos modelos que explican de manera
similar los datos, se debe elegir el modelo más simple de los dos.
31
Según la metodología de Box y Jenkins se producen mejores proyecciones con modelos parsimoniosos, que
los que se sobre-parametrizan. Enders, Walter (1994) cap. 2, pag. 96.
32
En la estimación a nivel nacional sin desagregar por materias de mayor relevancia, se encuentra solamente
que la variable IMACEC es significativa y aporta en la proyección de ingreso de causas civiles.
33
La composición de la serie puede ser aditiva
, o multiplicativa
donde Y: serie original, T: el componente de tendencia, E: componente estacional, C: componente cíclico e I:
componente irregular.
34
En el Anexo 6.c se encuentran los resultados obtenidos respecto a los ECM, EAM y EAMP de los modelos
estimados de forma alternativa y el modelo que se escoge finalmente.
30
54
elegido, entre todos los estimados para cada Corte, es el que permite realizar mejores
proyecciones para los años 2009 y 2010 (o sólo 2009 en Cortes donde hubo efectos visibles
del terremoto).
Luego de seleccionar los modelos para cada Corte de Apelaciones y la región
Metropolitana, se actualizan las estimaciones hasta el año 2010, para poder realizar las
proyecciones a partir de 2011. Sin embargo, las Cortes que fueron afectadas por el
terremoto, son estimadas hasta el año 2009, proyectando a partir del 2010. Los modelos
finales, se encuentran resumidos en el siguiente cuadro.
Cuadro 28: Modelos Finales Estimados por Cortes de Apelaciones y la Región Metropolitana35
Corte con Jurisdicción
Modelo
Arica y Parinacota
SARIMA(“1,2”,1,1)(12,0,0)
Tarapacá
SARIMA(“1,2”,1,1)(12,0,0)
Antofagasta
Holt-Winter Multiplicativo
Atacama
Holt-Winter Multiplicativo
Coquimbo
Holt-Winter Aditivo
Valparaíso
SARIMA(1,0,”2”)(12,0,0)
Región Metropolitana
SARIMA(“1,2”,1,3)(12,0,0)
- Corte de Santiago
SARIMA(“1,2”,1,3)(12,0,0)
- Corte de San Miguela
SARIMA(“12”,1,1)(0,0,12)
O’Higgins
Holt-Winter Multiplicativo
Maule
SARIMA(1,1,”2”)(12,0,0)
Bío – Bío
- Corte de Chillán
SARIMA(“1,6”,0,0)(12,0,0)
- Corte de Concepción
Holt-Winter Multiplicativo
La Araucanía
Holt-Winter Multiplicativo
Los Ríos
Holt-Winter Aditivo
Los Lagos
Holt-Winter Multiplicativo
Aysén
Magallanes
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
a
En esta Corte se incluye una variable Dummy con 0 para el período 2000-2009 y 1 para el
2010, ya que presenta un aumento permanente en los ingresos, de acuerdo a información
recabada de tribunales de esta Corte.
Así por ejemplo, la ecuación final de la Corte de Santiago adopta la siguiente forma:
donde:
: Serie de Ingreso de causas diferenciado, en el período t
: Componentes autorregresivos números 1 y 2
: Componente de media móvil con tres rezagos
35
Para visualizar los modelos con sus parámetros estimados, véase Anexo 7
55
: Componente autorregresivo estacional número 12
Luego de realizar las estimaciones con los mejores modelos calculados, se realiza el
proceso de proyección de las series de ingreso de causas a nivel de Corte de Apelaciones, el
cual será detallado en el siguiente apartado.
iv) Proceso de Proyección de las Series de Ingreso de Causas por Corte de Apelaciones
La proyección de las series de ingresos, se realizó para el período 2011-2015 en base a los
modelos estimados en la sección anterior. Éste es un proceso iterativo, ya que proyecta cada
valor con valores pasados de la serie de ingresos, ya sean éstos puntuales como es el caso
de los componentes autorregresivos o promedios, si las estimaciones poseen medias
móviles.
Para la generación de escenarios, hay que establecer bandas de confianza de acuerdo al
error encontrado en la regresión, utilizando dos desviaciones estándar por sobre y debajo el
nivel proyectado, en este último caso si el valor es teóricamente negativo se asume el valor
cero, ya que empíricamente no es posible encontrar valores de ingreso de causas inferiores
a este valor.En el Cuadro 29 se resumen las proyecciones realizadas en cada Corte a nivel
anual, incluyendo los escenarios de ingreso de causas bajo, medio y alto, incorporando la
tasa de crecimiento media anual y la variación de ingresos en el año 2015, respecto al año
2011.
Aquí se puede observar, que en general se proyecta un aumento de los ingresos de causas
en las Cortes estudiadas para el período 2011-2015, con una tasa de crecimiento media a
nivel nacional de 4,8% (donde el ingreso nacional corresponde a la suma de las
proyecciones por Cortes), destacando las de Copiapó y La Serena con 6,8% y 6,7% de
crecimiento medio respectivamente, mientras la excepción de crecimiento en los ingresos
se registra en la Corte de Valdivia, la cual presenta un leve descenso en su proyección de un
0,2% (y un 1% acumulado en el período) como promedio anual, lo que puede ser explicado
por la evolución irregular que ha presentado esta serie, la cual luego de presentar ascensos
en 2007 y 2008, registra bajas en los siguientes dos años, hecho que es recogido por la
proyección realizada.
Los gráficos de los ingresos de causas de las cortes proyectadas se encuentran en el Anexo
8, sin embargo a continuación en la Figura 14, se expone la gráfica de la Corte de Santiago,
la cual fue seleccionada a modo ilustrativo, para entender las figuras que se incluyen en este
anexo.
56
Figura 14: Proyecciones en Cortes de Santiago
Serie Original
sep-14
may-15
ene-14
sep-12
may-13
ene-12
sep-10
Fecha
Escenario Alto
may-11
ene-10
sep-08
may-09
ene-08
sep-06
Escenario Medio
may-07
ene-06
sep-04
may-05
ene-04
sep-02
may-03
ene-02
sep-00
may-01
ene-00
Ingreso de Causas
Corte de Santiago
180.000
160.000
140.000
120.000
100.000
80.000
60.000
40.000
20.000
0
Escenario Bajo
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
Los ingresos de causas ingresadas en la Corte de Santiago fueron proyectados mediante una
modelación SARIMA (tal como se señala en el Cuadro 28) desde enero de 2010, año que
no se utilizó en la estimación por el efecto del terremoto, razón por la cual la proyección
comienza a partir de este año y no desde 2011. En la figura anterior se presenta la
proyección media, que es representada por la línea roja y calculada con el modelo señalado,
mientras que la línea verde corresponde al escenario de mayor ingreso de causas, calculado
como la estimación media más dos desviaciones estándar, mientras que la línea de abajo
corresponde al escenario de menor ingreso de causas, calculado como la estimación media
menos dos desviaciones estándar.
Se observa en la proyección, que se conserva la tendencia que tiene la serie en la mayor
parte del período 2000-2010, si se toma en cuenta el crecimiento de los ingresos de causas
anuales registrado entre los años 2007-2010, este alcanzó un promedio de 8,8%, mientras
que para la proyección (período 2011-2015) esta cifra alcanza un 5,9%.
57
Cuadro 29: Proyecciones hasta 2015 de acuerdo a Escenarios Bajo, Medio y Alto
Corte de
Apelaciones
con Jurisdicción en
2011
Alto
Medio
Arica
15874
Iquique
41037
Antofagasta
Copiapó
2012
Bajo
Alto
Medio
11232
6589
17000
29929
18822
45019
71481
54657
37834
57161
43173
29185
La Serena
66786
40822
Valparaíso
115697
92066
Región
Metropolitana
1809871 1647557
1485243
San Miguel
508808
458516
Santiago
1588709 1447060
2013
Bajo
Alto
Medio
12358
7716
17725
33912
22804
46374
75230
58407
41583
60384
46396
32408
14858
69821
43857
68434
118343
94711
2014
Alto
Medio
13083
8441
18193
35266
24159
46834
78980
62156
45332
63606
49618
35631
17892
72856
46891
20927
71079
121529
97897
74265
Bajo
Variación de
2015 respecto
a 2011
Bajo
Alto
Medio
13551
8909
18494
13852
9210
5.4
23.3
35727
24619
46991
35883
24776
4.8
19.9
82729
65905
49082
86478
69655
52831
6.2
27.4
66829
52841
38853
70051
56064
42076
6.8
29.9
75890
49926
23962
78925
52961
26996
6.7
29.7
124989
101357
77726
128589
104957
81325
3.3
14.0
1927470 1765156 1602842 2042668 1880355 1718041 2156392 1994078 1831764 2269207 2106893 1944580
6.3
27.9
408224
515169
433573
1.4
5.5
1305411
1680656 1539007 1397359 1774311 1632663 1491014 1869008 1727359 1585711 1964340 1822691 1681043
464877
Bajo
Tasa de
Crecimiento
Media Anual
2015
414585
521514
471222
420930
527843
477551
427259
534157
483865
5.9
26.0
Rancagua
58894
46218
33543
60507
47831
35156
62120
49444
36769
63733
51057
38382
65346
52671
39995
3.3
14.0
Talca
49171
35976
22781
50128
36933
23738
50804
37609
24414
51283
38088
24893
51621
38426
25231
1.7
6.8
Chillán
19254
13703
8152
19316
13765
8214
19543
13992
8441
19860
14310
8759
20227
14676
9125
1.7
7.1
Concepción
81328
67870
54411
84455
70996
57537
87581
74123
60664
90708
77249
63790
93834
80375
66917
4.3
18.4
Temuco
52797
44114
35431
54333
45650
36967
55868
47185
38503
57404
48721
40038
58940
50257
41574
3.3
13.9
Valdivia
27009
20521
14033
26959
20471
13983
26908
20420
13932
26858
20370
13882
26808
20320
13832
-0.2
-1.0
Puerto Montt
31339
23554
15769
32676
24891
17107
34014
26229
18444
35351
27566
19781
36688
28904
21119
5.3
22.7
Coyhaique
10049
7368
4687
10339
7658
4978
10629
7948
5268
10919
8239
5558
11209
8529
5848
3.7
15.8
Punta Arenas
11105
8271
5437
11551
8717
5883
11997
9163
6329
12443
9609
6775
12889
10055
7221
5.0
21.6
4.8
20.4
Total Nacional
2806499 2445051
2083603
2931885 2570436 2208989 3056360 2694911 2333463 3180875 2819426 2457978 3305588 2944140 2582692
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
58
V
CONCLUSIONES
La información de las causas ingresadas al Sistema de Justicia Civil, fue facilitada por la
Corporación Administrativa del Poder Judicial con la finalidad de ejecutar el presente
estudio. Con el objeto de depurar y validar la información contenida en la Base de Datos
que se utilizó en el desarrollo del estudio, se realizó cuatro tipos de ajustes a la base de
datos original. Primero, se eliminó las materias que traspasadas a tribunales de familia y a
tribunales laborales durante el período en estudio. Segundo, se actualizó, por parte de la
CAPJ, la información que se encontraba disponible al momento de inicio del estudio.
Tercero, se recodificaron las materias para clasificarlas en procedimientos. Cuarto, se
realizó un análisis y corrección de datos atípicos a nivel de Corte de Apelaciones. Con estos
ajustes, se obtuvo la base de datos depurada y validada para los fines de este estudio de
proyecciones.
Como conclusiones de las estadísticas realizadas a las distintas desagregaciones de los
datos originales, para el período 2000.2010, se tiene lo siguiente:
i. Por Corte de Apelaciones:
ii.
iii.

Gran importancia relativa de las Cortes pertenecientes a la Región Metropolitana,
que registran el 64,7% de las causas ingresadas a nivel nacional;

Las Cortes presentan una tendencia creciente en el número de causas ingresadas,
con excepciones poco significativas. La tasa de crecimiento promedio anual en el
período 2000-2010 alcanzó a 13,9%; el mayor crecimiento se experimentó en
San Miguel y Santiago, mientras en Valdivia se registra el menor aumento en el
número de causas ingresadas.

El comportamiento estacional se encuentra presente en todas las series de ingreso
de causas de las Cortes de Apelaciones, con alzas en los meses de enero y marzo,
y bajas en septiembre y diciembre sin contar febrero.
Por Procedimiento:

Los procedimientos más importantes son ejecutivo y gestiones preparatorias y
medidas prejudiciales; con 58,2% y 24,7% respectivamente

La tendencia de las series de ingreso de causas es creciente en todos los
procedimientos con excepción de voluntario. Destaca el procedimiento ordinario
con una tasa de crecimiento promedio anual de 25,7% (si bien no es el que
presenta mayor pendiente, posee años de alto crecimiento que explican esta
cifra), seguido por gestiones preparatorias y medidas prejudiciales con un
17,9%.
Por Materias:

Las materias más importantes a nivel nacional son cobro de pagaré y confesión
de deuda, las cuales acumulan en conjunto el 69,9% del total del ingreso de
causas;
59

Regionalmente, se observa que las materias recién señaladas persisten como las
más importantes. En la zona norte del país, existe una fuerte influencia de la
minería por lo que las materias que tienen relación con esta actividad están
concentradas en estas Cortes. En la zona sur no se advierten materias dominantes
en relación con alguna actividad.
En relación al modelamiento, se resuelve hacer tres estimaciones y proyecciones en
paralelo. La primera de estas modelaciones se realiza sobre el total de ingreso de causas
respecto a variables económicas y de población. En el análisis, se encuentra significancia
del IMACEC, no así de la Población, la Tasa de Desempleo y de la Tasa de Política
Monetaria.
La segunda modelación, se realiza separando las materias de mayor importancia sobre el
total de ingresos, y modelando cada una de éstas por separado, así como los ingresos de las
materias restantes.
La tercera y última modelación, se realiza en base a los ingresos de causas a nivel de Corte
de Apelaciones, evaluando las variables de población y tasa de desempleo regionales. A
este nivel, los modelos que presentaron los mejores ajustes fueron los SARIMA con
componente estacional y Holt-Winter multiplicativo; la variable Tasa de Desempleo fue
significativa en varias Cortes, sin embargo no mejoró las proyecciones, mientras que la
Población no fue significativa en ninguna de las Cortes.
De las proyecciones realizadas a nivel nacional, ya sea desagregando o no las materias, se
encuentra que una de sus fortalezas es que incorpora información empírica en la
estimación, que es complementada por los componentes autorregresivos, generando
proyecciones sustentadas en variables económicas. Una debilidad, en cambio, es que al
realizar la estimación sobre el total de ingresos, las regiones que poseen menor ingreso de
causas no se ven del todo reflejadas en el global, primando por ejemplo la Región
Metropolitana, que influye decisivamente en la tendencia global de los ingresos de causas
en el sistema judicial civil.
Las proyecciones obtenidas a partir de la modelación por Corte de Apelaciones, se basan
solamente en los valores históricos de las series, ya que no existen variables que aporten a
las proyecciones. La fortaleza principal de esta modelación, es que se proyecta la dinámica
de cada Corte de Apelaciones de acuerdo a su evolución histórica; y esta última, a través de
los componentes autorregresivos para realizar la proyección. Un factor de debilidad de esta
proyección es no estar sustentada en otras variables históricas.
En el siguiente cuadro se aprecian las proyecciones medias de las tres modelaciones
distintas:
60
Cuadro 30: Ingreso Estimado de Causas del Sistema Procesal Civil
Escenario Medio
Corte
2011
2013
2015
Variación de 2015
respecto a 2010
Arica
11.232
13.083
13.852
23.3
Iquique
29.929
35.266
35.883
19.9
Antofagasta
54.657
62.156
69.655
27.4
Copiapó
43.173
49.618
56.064
29.9
La Serena
40.822
46.891
52.961
29.7
Valparaíso
92.066
97.897
104.957
14.0
1.647.557
1.880.355
2.106.893
27.9
Año
Región Metropolitana
458.516
471.222
483.865
5.5
Santiago
1.447.060
1.632.663
1.822.691
26.0
Rancagua
46.218
49.444
52.671
14.0
Talca
35.976
37.609
38.426
6.8
Chillán
13.703
13.992
14.676
7.1
Concepción
67.870
74.123
80.375
18.4
Temuco
44.114
47.185
50.257
13.9
Valdivia
20.521
20.420
20.320
-1.0
Puerto Montt
23.554
26.229
28.904
22.7
Coyhaique
7.368
7.948
8.529
15.8
Punta Arenas
8.271
9.163
10.055
21.6
Total nacional de estimación
por Corte de Apelaciones a
2.445.051
2.694.911
2.944.140
20.4
Total nacional de estimación
ingreso de causas global
2.063.095
2.305.761
2.599.613
26.0
Total nacional de estimación
ingreso de causas
desagregando por materias de
mayor relevancia
2.298.619
2.519.650
2.719.745
18.3
San Miguel
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
a
Este total nacional, es la suma de todas las Cortes sin considerar la estimación realizada para la Región
Metropolitana, sino que tomando las Cortes de Santiago y San Miguel por separado.
El cuadro presenta la conclusión final del estudio: las proyecciones de ingresos de causas al
Sistema de Justicia Civil obtenidas a través de tres metodologías alternativas. La tasa de
crecimiento media para estas proyecciones es de: 4,8% para el total nacional de la
proyección realizada por Corte, 5,9% para el total nacional sin desagregación y un 4,3%
para la realizada desagregando por materias de mayor relevancia. Estas tasas no varían
significativamente una de la otra, observando que la mayor diferencia se da entre las dos
últimas, discrepancia que asciende a un 1,6%.
De la proyección realizada por Cortes, se obtiene que la materia cobro de pagaré mantiene
su alta participación dentro del total de ingresos, con un 50,8% de participación para el total
de los cinco años proyectados, cercana a la participación registrada en el período 20002010, la cual ascendía a un 50,3%. Por su parte, cobro letra de cambio, posee la menor
61
participación dentro del total proyectado, con tan solo un 0,5% del total de ingresos
proyectados, por debajo del 2,8% que ostentaba en el período 2000-2010.
En cuanto al nivel, si bien existen diferencias en las tres proyecciones, no son
significativas. De hecho, tienden a convergen en el tiempo: en 2011 divergen como
máximo en un 19%, mientras que en 2015, las proyecciones divergen sólo en un 13%. Si se
considera la proyección en base a materias de mayor relevancia como referente, las
proyecciones varían en un rango de 6 % a -10% en 2011, rango que disminuye a 8% a - 4%
en 2015. Este resultado evidencia que las proyecciones realizadas para el ingreso de causas
en el Sistema de Justicia Civil mediante modelaciones alternativas, no presentan grandes
diferencias, evidenciando cierta robustez en los resultados encontrados.
62
VI BIBLIOGRAFÍA
Centro de Estudios y Asistencia Legislativa Chile (2007), “Estimación de la demanda en el
nuevo Procedimiento Laboral (Período 2008-2010)”, Pontificia Universidad Católica de
Valparaíso.
Centro de Estudios y Asistencia Legislativa Chile (2007), “Impacto de la reforma a la Ley
Nº 19.968 en la demanda de ingresos de los tribunales de familia y del Sistema Nacional de
Mediación”, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso.
D’Agostino, Ralph B.; Albert Belanger; Ralph B. D’Agostino, Jr (1990). "A suggestion for
using powerful and informative tests of normality". The American Statistician 44 (4): 316–
321.
Dirección General de Estadística y Planeación Judicial, “Nota Técnica: Pronósticos de los
Movimientos Estadísticos en los Órganos Judiciales”, Poder General de la Federación,
México.
Enders, Walter (1994), “Applied Econometric Time Series”, John Wiley and Sons, Iowa
State University.
Fundación Paz Ciudadana, (2008), “Estimación de la Población Penitenciaria en Chile
Período 2008-2012, Santiago de Chile.
Hamilton, James (1994), “Time Series Analysis”, Princeton University Press, Princeton
New Jersey.
Jaramillo, Patricio (2008), “Estimación de VAR Bayesianos para la Economía Chilena”,
Serie de Documentos de Trabajo, Banco Central de Chile.
Jiménez, José et. al. (2006), “La Capacidad Predictiva de los Métodos Box-Jenkins y HoltWinter: Una Aplicación al Sector Turístico”, Revista Europea de Dirección y Economía de
la Empresa, vol. 15, núm. 3, pp. 185-198, ISSN 1019-6838.
Shapiro, S. S.; Wilk, M. B. (1965). "An analysis of variance test for normality (complete
samples)". Biometrika 52 (3-4): 591–611.
Sinha, Pankaj et. al. (2010), “Modeling & Forecasting of Macro-Economic Variables of
India: Before, During & After Recession”, Faculty of Management Studies, University of
Delhi.
Robertson, John and Tallman, Ellis (1999), “Vector Autoregressions: Forecasting and
Reality”, Federal Reserve Bank of Atlanta, Economic Review, First Quarter.
63
VII ANEXOS
Anexo 1: Modificaciones al Código Civil
Principales modificaciones a la legislación civil que pueden tener incidencia en los
aumentos o disminuciones de ingresos de causas en los Tribunales Civiles, en la
década 2000-2010.Se analizaron las modificaciones legales a los Códigos: Civil, Comercial, De Aguas, de
Minería, de Procedimiento Civil y Orgánico de Tribunales, así como de algunas leyes que
son de alguna incidencia en la actividad ordinaria de las personas, con la finalidad de
analizar si alguna de estas modificaciones legales pudieron haber tenido algún impacto en
el ingreso de causas civiles.
La metodología empleada fue la de revisar los códigos y leyes actualizadas con la última
versión de la Biblioteca del Congreso Nacional, ver las modificaciones de la década y
posteriormente revisar cada una de las leyes mencionadas en los códigos, en la misma
Biblioteca, ver la materia, su fecha de publicación y entrada en vigencia y analizar si pudo
haber tenido alguna incidencia en el ingreso de causas civiles.
1.-Modificaciones al Código Civil
Durante la década señalada el Código Civil tuvo las siguientes modificaciones:
Ley 19.903 publicada en el Diario Oficial el 10 de Octubre de 2003, sobre procedimiento
para el otorgamiento de la posesión efectiva de la herencia y adecuaciones a la normativa
procesal civil y tributaria sobre la materia, publicada en el Diario oficial el 10 de Octubre
de 2003, entra en vigencia seis meses después, esto es el 10 de abril de 2004. Esta Ley
sustrae de los Tribunales Civiles la tramitación de las posesiones efectivas intestadas, que
son la gran mayoría, las cuales pasan a tramitarse ante el Servicio de Registro Civil.
Ley 19.904, publicada en el Diario Oficial el 3 de Marzo de 2003, modifica los artículos
1.447 del Código Civil y 4° de la Ley de Matrimonio Civil, respecto de las causales de
incapacidad que afectan a los sordomudos que no pueden darse a entender por escrito y
aquellos que de palabra o por escrito no pueden dar a entender su voluntad.
Ley 19.947, publicada en el Diario Oficial con fecha 17 de mayo de 2004, deroga la
antigua Ley de Matrimonio Civil que databa de 1884, que incorpora la institución del
divorcio con disolución del vínculo que permite a los cónyuges volver a contraer
matrimonio. Esta ley entre en vigencia el 17 de noviembre de 2004 y desde esa fecha y
hasta la instalación de los tribunales de familia por la ley 19.968, la tramitación de los
divorcios fue competencia de los Tribunales Civiles. En consecuencia los juicios de
divorcio, entre el 17 de noviembre de 2004 y el 1 de octubre de 2005, se tramitaron en los
Tribunales Civiles.
Ley 19.968 publicada en el Diario Oficial el 30 de agosto de 2004, crea los tribunales de
familia, su vigencia es de 1 de octubre de 2005, fecha a partir de la cual la tramitación de
los divorcios se traslada de los Tribunales Civiles a los de Familia.
64
Ley 19.741 publicada en el Diario Oficial el 24 de Julio de 2001, modifica la Ley 14.908
sobre abandono de familia y Pago de Pensiones Alimenticias, competencia de Tribunales
de Menores, modifica normas del Código Civil y Procedimiento Civil.
Ley 20.030 publicada en el Diario Oficial el 5 de julio de 2005, modifica el Código Civil,
en lo relativo a la exigencia de presentación de antecedentes para dar curso a la demanda de
reclamación de maternidad o paternidad y a la valoración de los medios de prueba en
particular. Desde esta fecha y hasta el 1 de octubre de 2005, en que se crean los tribunales
de familia, las demandas de reconocimiento se tramitaron en los Juzgados Civiles.
Ley 20.152 publicada en el Diario Oficial el 9 de enero de 2007, modifica la Ley 14.908
sobre abandono de familia y Pago de Pensiones Alimenticias, competencia de Tribunales
de Menores, modifica normas del Código Civil y Procedimiento Civil.
Ley 20.190 publicada en el Diario Oficial el 9 de enero de 2007, introduce adecuaciones
tributarias e institucionales para el fomento de la industria de capital de riesgo y continua el
proceso de modernización del mercado de capitales.
Ley 20.286 publicada en el Diario Oficial el 9 de enero de 2007, introduce modificaciones
orgánicas y procedimentales a la Ley 19.968 que crea los tribunales de familia.
Comentario a las modificaciones al Código Civil:
En relación a la incidencia respecto el aumento o disminución de ingresos de causas en los
Tribunales Civiles, resulta claro que la que mayor incidencia debería estar radicada en la
entrada en vigencia, en Octubre de 2005, de la Ley 19.968 que crea tribunales de familia y
ello se ve reflejado en los datos de ingresos en los Tribunales que tienen una disminución
en ese mes.
La otra ley que debería tener incidencia es la ley 19.903 cuya vigencia es de abril de 2004,
puesto que traslada la tramitación de las posesiones efectivas intestadas de los Tribunales
Civiles al Registro Civil. La incidencia en cuanto a disminución de causas se ve en el año
2005 en el cual a nivel nacional hay una disminución de hasta un 29% en algunas
jurisdicciones.
Las demás leyes no tienen incidencia en el aumento o disminución de causas civiles y no
tendría porqué tenerlo.
2.-Modificaciones al Código de Comercio
Las modificaciones son las siguientes:
Ley 19.755, publicada en el Diario Oficial de 27 de septiembre de 2001, modifica normas
del Código de Comercio relativas al contrato de transporte, dando merito ejecutivo a la
carta de porte en que conste el recibo de la mercadería.
65
Ley 19.806, publicada en el Diario Oficial de 31 de Mayo de 2002, sobre normas
adecuatorias al nuevo sistema procesal penal. Varios cuerpos legales, entre ellos el Código
de Comercio, fueron modificados para ser adecuados, determinados artículos, a la reforma
procesal penal.
Ley 20.004, publicada en el Diario Oficial de 8 de marzo de 2005, modifica la ley 18.175,
en materia de fortalecimiento de la transparencia en la administración privada de las
quiebras, fortalecimiento de la labor de los síndicos y de la Superintendencia de Quiebras.
Ley 20.073, publicada en el Diario Oficial de 29 de noviembre de 2005, modifica la Ley de
Quiebras en materia de convenios concúrsales.
Ley 20.190, publicada en el Diario Oficial de 5 de junio de 2007, introduce modificaciones
tributarias e institucionales para el fomento de la industria de capital de riesgo.
Ley 20.382, publicada en el Diario Oficial de 20 de octubre de 2009, introduce
perfeccionamiento a la normativa que regula los gobiernos corporativos de las empresas.
Ley 20.416 publicada en el Diario Oficial de 3 de febrero de 2010, fija normas especiales
para empresas de menor tamaño.
Comentario a las modificaciones al Código de Comercio:
Estas normas, por su naturaleza, no tienen incidencia en aumentos o disminuciones
significativas de ingresos en Tribunales Civiles.
3.- Modificaciones al Código de Procedimiento Civil
Las modificaciones en la década son las siguientes:
Ley 19.903 publicada en el Diario Oficial el 10 de Octubre de 2003, sobre procedimiento
para el otorgamiento de la posesión efectiva de la herencia y adecuaciones a la normativa
procesal civil y tributaria sobre la materia, publicada en el Diario oficial el 10 de Octubre
de 2003, entra en vigencia seis meses después, esto es el 10 de abril de 2004. Esta Ley
sustrae de los Tribunales Civiles la tramitación de las posesiones efectivas intestadas, que
son la gran mayoría, las cuales pasan a tramitarse ante el Servicio de Registro Civil.
Modifica normas del Código de Procedimiento Civil en relación a la tramitación de estas
causas no contenciosas.
Ley 19.904, publicada en el Diario Oficial el 3 de Marzo de 2003, modifica los artículos
1.447 del Código Civil y 4° de la Ley de Matrimonio Civil, respecto de las causales de
incapacidad que afectan a los sordomudos que no pueden darse a entender por escrito y
aquellos que de palabra o por escrito no pueden dar a entender su voluntad. Modifica el
Código de Procedimiento Civil en relación a las declaraciones de testigos sordos, mudos o
sordomudos.
66
Ley 19.806, publicada en el Diario Oficial de 31 de Mayo de 2002, sobre normas
adecuatorias al Nuevo Sistema Procesal Penal, se modifican varios cuerpos legales, entre
ellos el Código de Procedimiento Civil, de manera de hacerlos compatibles con el nuevo
Sistema Procesal Penal.
Ley 19.947, publicada en el Diario Oficial con fecha 17 de mayo de 2004, deroga la
antigua Ley de Matrimonio Civil que databa de 1884 que incorpora la institución del
divorcio con disolución del vínculo que permite a los cónyuges volver a contraer
matrimonio. Esta ley entre en vigencia el 17 de noviembre de 2004 y desde esa fecha y
hasta la instalación de los tribunales de familia por la ley 19.968, la tramitación de los
divorcios fue competencia de los Tribunales Civiles. En consecuencia los juicios de
divorcio, entre el 17 de noviembre de 2004 y el 1 de octubre de 2005, se tramitaron en los
Tribunales Civiles. Modifica diversas disposiciones del Código de Procedimiento Civil,
relacionadas con el juicio de divorcio.
Ley 19.968 publicada en el Diario Oficial el 30 de agosto de 2004, crea los tribunales de
familia, su vigencia es de 1 de octubre de 2005, fecha a partir de la cual Como la
tramitación de los divorcios se traslada de los Tribunales Civiles a los de Familia. Modifica
diversas disposiciones del Código de Procedimiento Civil, relacionadas con el juicio de
divorcio.
Ley 20.192, publicada en el Diario Oficial de 26 de junio de 2007, modifica disposiciones
del Código relativas a notificaciones, listas de testigos, nombramiento de peritos, acciones
civiles derivadas de delitos.
Ley 20.217, publicada en el Diario Oficial de 12 de noviembre de 2007, sobre documentos
electrónico, firma electrónica y servicios de certificación de firma electrónica. Modifica
diversas normas relacionadas a la materia del Código de Procedimiento Civil.
Comentario a las modificaciones al Código de Procedimiento Civil
En relación a estas modificaciones y su incidencia en el ingreso de causas, ya sea
disminución o aumento, podemos señalar que tres son las que han influido, a saber, la Ley
que crea los tribunales de familia, y la Ley 19.903 sobre Posesión Efectiva, ambas
producen un traslado de competencias desde los Tribunales Civiles a los de Familia, en el
primer caso y al Servicio de Registro Civil en el segundo caso.
4.-Modificaciones al Código de Minería
Las modificaciones son las siguientes:
Ley 19.694, publicada en el Diario Oficial de 22 de septiembre de 2000, establece
sanciones para ingenieros o peritos que infrinjan la norma del artículo 73 del Código de
Minería.
67
Ley 19.719 publicada en el Diario Oficial de 30 de marzo de 2001, establece una patente
minera especial para pequeños mineros artesanales a la vez que condona recargos legales y
concede facilidades de pago.
Comentario a las modificaciones al Código de Minería
Estas modificaciones no tienen la entidad suficiente para influir en los aumentos o
disminuciones significativas de ingresos en los Tribunales Civiles, aún en las regiones III y
II.5.- Modificaciones en el Código de Aguas
Las modificaciones son las siguientes:
Ley 20.017, publicada en el Diario Oficial de 16 de junio de 2005, modifica varios artículos
del Código de Aguas relativos a diversas materias, como renuncian de derechos y sus
formalidades, adjudicación de derechos y otros.
Ley 20.304, publicada en el Diario Oficial de 13 de diciembre de 2008, sobre operación de
embalses frente a alertas y emergencias de crecidas y otras medidas.
Ley 20.099, publicada en el Diario Oficial de 15 de mayo de 2006, aumenta plazo para
regularización de derechos de aprovechamiento de aguas subterráneas e introduce diversas
modificaciones a la Ley 20.017 que modificó el Código de Aguas.
Ley 20417 publicada en el Diario Oficial de 26 de enero de 2010, normas sobre medio
ambiente, crea Ministerio, Superintendencia y Servicio de Evaluación Ambiental, modifica
normas del Código de Aguas.
Comentario a las modificaciones al Código de Aguas
Estas modificaciones no deberían tener incidencias mayores en los aumentos de ingresos o
disminuciones de los mismos en los Tribunales Civiles.
6.- Modificaciones al Código Orgánico de Tribunales
Las siguientes leyes han introducido modificaciones a este código:
19.665, publicada en el Diario Oficial de 9 de marzo de 2000, crea Tribunales de Garantía,
Tribunales Orales.
19.708, publicada en el Diario Oficial de 5 de enero de 2001, adecuación a la Reforma
Procesal Penal.
19.733, publicada en el Diario Oficial de 4 de junio de 2001, sobre ejercicio del
periodismo.
68
Ley 19.741 publicada en el Diario Oficial el 24 de Julio de 2001, modifica la Ley 14.908
sobre abandono de familia y Pago de Pensiones Alimenticias, Competencia de Tribunales
de Menores, modifica normas del Código Civil y Procedimiento Civil.
19.762, publicada en el Diario Oficial de 13 de octubre de 2001, cambia la gradualidad de
entrada en vigencia de la reforma procesal penal.
19.927, publicada en el Diario Oficial de 14 de enero de 2004, sobre delitos de pornografía
infantil.
19.990, publicada en el Diario Oficial de 24 de diciembre de 2004, incorpora nuevas
comunas.
19.794, publicada en el Diario Oficial de 5 de marzo de 2002, agrupa tribunales penales.
Ley 19.968 publicada en el Diario Oficial el 30 de agosto de 2004, crea los tribunales de
familia, su vigencia es de 1 de octubre de 2005, fecha a partir de la cual Como la
tramitación de los divorcios se traslada de los Tribunales Civiles a los de Familia. Modifica
diversas disposiciones del Código de Procedimiento Civil, relacionadas con el juicio de
divorcio y al Código Orgánico de Tribunales relativas a competencia de los juzgados.
19.861, publicada en el Diario Oficial de 31 de enero de 2003, nombramiento de jueces.
19.805, publicada en el Diario Oficial de 22 de mayo de 2002, crea salas en Cortes de
Apelaciones.
19.374, publicada en el Diario Oficial de 5 de junio de 2001, sobre funcionamiento Corte
Suprema.
Ley 19.947, publicada en el Diario Oficial con fecha 17 de mayo de 2004, deroga la
antigua Ley de Matrimonio Civil que databa de 1884 que incorpora la institución del
divorcio con disolución del vínculo que permite a los cónyuges volver a contraer
matrimonio. Esta ley entre en vigencia el 17 de noviembre de 2004 y desde esa fecha y
hasta la instalación de los tribunales de familia por la ley 19.968, la tramitación de los
divorcios fue competencia de los Tribunales Civiles. En consecuencia los juicios de
divorcio, entre el 17 de noviembre de 2004 y el 1 de octubre de 2005, se tramitaron en los
Tribunales Civiles.
19.991, publicada en el Diario Oficial de 24 de diciembre de 2004, Turnos en Cortes de
Apelaciones.
19.902, publicada en el Diario Oficial publicada en el Diario Oficial de 10 de octubre de
2003, modifica Ley de Tránsito
19.945, publicada en el Diario Oficial de 25 de mayo de 2004, modifica Código del
Trabajo.
19.976, publicada en el Diario Oficial de 23 de octubre de 2004, ternas de Jueces.
69
20.022, publicada en el Diario Oficial de 30 de mayo de 2005, juzgados del Trabajo y
Cobranza.
20.371, publicada en el Diario Oficial de 25 de agosto de 2009, sobre delitos contra la
administración pública.
20.084, publicada en el Diario Oficial de 7 de diciembre de 2005, sobre responsabilidad
penal de los adolescentes
20.477, publicada en el Diario Oficial de 30 de diciembre de 2010, sobre competencia
Tribunales Militares.
20.175, publicada en el Diario Oficial de 11 de abril de 2007, crea nuevas Regiones.
20.174, publicada en el Diario Oficial de 5 de abril de 2007, crea nueva Región.
20.286, publicada en el Diario Oficial de 15 de septiembre de 2008, modifica tribunales de
familia.
20.000, publicada en el Diario Oficial de 16 de febrero de 2005, sobre tráfico de
estupefacientes
20.152, publicada en el Diario Oficial de 9 de enero de 2007, sobre modificaciones a ley de
pensiones alimenticias.
20.030, publicada en el Diario Oficial de 5 de julio de 2005, determina Juez competente
para reclamación de paternidad.
20.211, publicada en el Diario Oficial de 5 de septiembre de 2007, sobre ejercicio de la
profesión de abogado.
Comentario a las modificaciones al Código Orgánico de Tribunales
Las modificaciones al Código Orgánico de Tribunales, que abarcan a las diferentes
jurisdicciones (laboral, penal, civil, familia) no tienen mayor injerencia en los ingresos de
causas civiles.
7.-Otros cuerpos legales:
7.1. -DFL 707 Ley de Cheques
19.806, publicada en el Diario Oficial de 31 de mayo de 2.002, sobre adecuación a la
reforma procesal penal.
20.011, publicada en el Diario Oficial de 7 de mayo de 2005, sobre aviso de no pago de
cheques.
7.2.- Ley 18.011, sobre Arriendo de Predios Urbanos
70
19.866, publicada en el Diario Oficial de 11 de abril de 2003, simplifica procedimiento y
acorta plazos.
7.3. -Ley 19.537 Ley de Copropiedad o Ley de Pisos
20.296, publicada en el Diario Oficial de 23 de octubre de 2008, normas para instalación de
ascensores.
19.838, publicada en el Diario Oficial de 22 de noviembre de 2002, otorga facultades
especiales al administrador.
20.168 publicada en el Diario Oficial de 14 de febrero de 2007, rebaja aranceles viviendas
sociales.
19.839 publicada en el Diario Oficial de 22 de noviembre de 2002, prorroga vigencia
declaratoria utilidad pública.
7.4.-Ley 19.496 Ley del Consumidor
19.955 publicada en el Diario Oficial de 17 de abril de 2004, normas de protección de los
derechos del consumidor.
7.5. Ley 19.628 del DICOM
19.812 publicada en el Diario Oficial de 13 de junio de 2002, protección de datos
personales.
7.6.-Ley 19.983 publicada en el Diario Oficial de 15 de diciembre de 2004, Otorga Merito
Ejecutivo a Facturas.
20.323, publicada en el Diario Oficial de 29 de enero de 2009, facilita uso de copias de
facturas para PYMES.
Comentario a las modificaciones a otros cuerpos legales.
En relación a las normas señaladas en el punto 7, se debe destacar la entrada en vigencia de
la Ley 19.983 el 15 de diciembre de 2004 que le otorga mérito ejecutivo a las facturas. Sin
embargo la incidencia que pueda tener en el aumento de ingresos es escasa, puesto que
antes de la vigencia, las facturas debían ser cobradas con una gestión previa de confesión de
deuda.
Por otra parte la modificación, a través de la ley 19.866, de la ley 18.011 sobre
arrendamiento de predios urbanos, que acortó los plazos y simplificó el procedimiento, si
bien pudo significar un estimulo en las demandas derivadas de los contratos de arriendo, no
es significativo, puesto que los propietarios igualmente, con o sin modificación, inician las
acciones judiciales, sobre todo para recuperar su propiedades, que es la materia a que se
refiere la ley 19.866.
71
Las demás normas que son modificadas, no tienen mayor injerencia en los ingresos de
causas o disminución de las mismas.
Cabe tener presente que en la década no ha existido modificación a la Ley 18.092 que
regula la letra de cambio y pagarés, cuyo cobro, específicamente de los pagarés,
constituyen la principal causa de ingreso de demandas.
Asimismo no ha existido modificación ni al procedimiento ejecutivo, a través del cual se
demanda el cobro de pagarés, establecido en los artículos 434 y siguientes del Código de
Procedimiento Civil, ni al procedimiento hipotecario de la Ley General de Bancos.
72
Anexo 2: Cierre de Juzgados a Causa del Terremoto
El 27 de febrero del año 2010, se presentó un terremoto, el cual afectó a la zona centro sur
del país, afectando principalmente a las regiones Metropolitana, O’Higgins, Maule y La
Araucanía, lo que provocó el cierre de juzgados en estas regiones con distintas fechas de
apertura de los mismos.
Región Metropolitana: De acuerdo a la información obtenida del Poder Judicial y difundida
en los medios de comunicación de la época, en Santiago los Tribunales estuvieron cerrados
desde el 1 de marzo (febrero es feriado judicial) y hasta distintas fechas, desde el 1° al 10°
juzgado Civil reiniciaron sus funciones el 2 de abril, mientras desde 11° al 30° juzgado el
día 12 de abril, ambos del año 2010.
O’Higgins: De acuerdo a información obtenida desde la Corte de Apelaciones de esta
región, el terremoto no causó dificultades en la misma, por lo que no se vio afectado el
ingreso de causas.
Talca: En esta región el funcionamiento de los Juzgado Civiles se reinicia el 2 de Abril de
2010, luego de permanecer cerrados desde el terremoto.
La Araucanía: En esta región, los tribunales permanecieron cerrados desde el 1 de marzo
hasta el 5 de abril del año 2010.
Ley 20.436
La ley 20.436 publicada en el Diario Oficial de 23 de Abril de 2010 estableció una prórroga
de los plazos judiciales para los procedimientos judiciales en trámite o que deban
tramitarse, por lo tanto se refiere a causas ya ingresadas, y respecto del ejercicio de las
acciones o derechos prorroga los plazos de prescripción extintiva en 30 días a partir de la
publicación de la ley.
Con lo anterior estos plazos se prorrogan hasta el día 23 de mayo de 2010. Dado que esta
ley se publica recién el 23 de abril de 2010, esto es, casi dos meses después de producido el
terremoto, las partes han debido interponer las demandas, con plazos de prescripción
venciendo, antes de dicha fecha. Puede haber tenido algún efecto en relación con trámites
judiciales que se estaban verificando en procesos ya iniciados antes del fenómeno.
73
Anexo 3: Materias que Componen los Procedimientos
Ejecutivo
Cheque, cobro de
Factura, Cobro De
Hipotecaria, acción
Hipotecaria, acción según Ley CORVI
Hipotecaria, acción según Ley de Bancos
Letra de cambio, cobro de
Obligación de dar, cumplimiento
Obligación de hacer, cumplimiento
Obligación de no hacer, cumplimiento
Otros Ejecutivos
Pagaré, cobro de
Prenda agraria, realización
Prenda compraventa cosa mueble, realización
Prenda industrial, realización
Prenda ordinaria, realización
Prenda sin desplazamiento, realización
Procedimiento ejecutivo, obligación de
Tributarias Obligaciones, Cobro En Dinero
Especial
Administrador de edificio, designación de
Bs. Raíces, Remate Por No Pago De Contribuciones
Consignación, pago por art. 1.600 C.C.
Convenio, proposiciones art.173 Ley de Quiebras
Cuentas, rendición de, art. 693 C.P.C.
Declaración de quiebra
Demarcación, procedimiento de
Desposeimiento, acción de
Hacienda, procedimiento Cuantía Inferior Art. 749 C.P.C
Hacienda, procedimiento Cuantía Superior Art. 749 C.P.C.
Minas, procedimiento sumario art.233 C. Minera
Minas, procedimiento sumarísimo art.234 C. Minera
Minas, remate de, por no pago de patentes
Obra nueva, denuncia de
Obra ruinosa, denuncia de
Otros de Quiebras
Otros procedimientos Particulares
Pesca y acuicultura, infracciones a la Ley de
Restablecimiento, querella de
Restitución, Querella De
Sanitario Código, Reclamación Multas Art. 171
Servidumbres Legales
Gestiones Preparatorias y Medidas Prejudiciales
Avaluación, gestión de
Cheque, Notificación Protesto De
Confesión de deuda, citación
Confrontación, gestión de
Desposeimiento, notificación de
Factura, Notificación de
Herederos, notificación título ejecutivo
Letra, notificación de protesto
Medidas prejudiciales
Otras Gestiones Preparatorias y Medidas prejudiciales
Otros de Quiebras
Pagaré, notificación de protesto
Reconocimiento de firma, citación
Reconocimiento firma, citación y confesión de deuda
Sentencia Extranjera, Validación De
Ordinario
Acto administrativo, nulidad de
Cheque, acción ordinaria de cobro
74
Contrato, cumplimiento de
Contrato, nulidad de
Contrato, resolución de
Cuentas, rendición de, art. 693 C.P.C.
Demencia, interdicción por
Desposeimiento, acción ordinaria de
Disipación, interdicción por
Expropiación, nulidad de
Expropiación, reclamación indemnización art. D.L. 2.186
Herencia, petición de
Lesión enorme, acción de rescisión por
Letra, acción cambiaria ordinaria
Minas, remate de, por no pago de patentes
Mineras, nulidad de concesiones
Otros Ordinarios
Perjuicios, indemnización de
Pesos, cobro de
Prescripción, Extinción de Acciones, Adquisición de Derechos y Otras Acciones
Reivindicación
Revocatorias, Acción Pauliana
Simulación, acción de
Testamento, nulidad de
Testamento, reforma de
Sumario
Acciones de dominio art. 26 DL 2695
Aguas, amparo de
Aguas, derechos aprovechamiento, c. aguas
Amparo, querella de
Arbitro y derivados, designación de
Arrendamiento, Terminación Inmediata Por No Pago Rentas O Reconvención
Arrendador, restitución por extinción derecho
Arrendamiento de bienes muebles, CPC
Arrendamiento devolución garantía
Arrendamiento, Cobro De Rentas Bs. Raíces Urbanos
Arrendamiento, Cobro De Servicios Según D.L.964 Y Ley 18.101
Arrendamiento, Desahucio Contrato Bs. Raíces Urbanos
Arrendamiento, Indemnización De Perjuicios
Arrendamiento, predios rústicos
Arrendamiento, Restitución Por Expiración Tiempo Estipulado
Autor, cobro Pequeño Derecho de
Cerramiento, acción de
Comodato
Comodato precario
Cuentas, procedimiento art.680 Nº8 C.P.C.
Ética Profesional, Transgresiones A La
Expropiación, Art. 9 D.L. 2.186
Guardadores, remoción de
Honorarios, Cobro De (En Juicio Sumario)
Honorarios, cobro de (en juicio)
Indemnización perjuicios art.177 Ley Tránsito
Indemnización perjuicios art.9 Ley 18.287
Jactancia
Minas, procedimiento sumario art.233 C. Minera
Minas, procedimiento sumarísimo art.234 C. Minera
Oposición regularización posesión D.L. 2.695
Otros Sumarios
Pesos, cobro según art.680 Nº7 CPC
Precario, inc. 2º art. 2.195 C.C
Reconvención de pago, procedimiento arrendamiento
Servidumbres Legales
Servidumbres Naturales
Voluntario
Bienes raíces, autorización arrendar
Bienes raíces, autorización enajenar
Bienes raíces, autorización gravar
Bienes Raíces, Reclamo Negativa del Conservador
Cargo Judicial, concurso a
75
Cesión de derechos, autorización para
Crédito, extravío de título
Curador, nombramiento de
Defunción, autorización inscripción fuera plazo legal
Donar o insinuación, autorización para
Expropiación, notificación de
Expropiar, gestión de pago para
Herencia yaciente, declaración de
Inventario solemne
Litigar, autorización para
Minera, manifestación(concesión para explotación)
Minero, Pedimento (Concesión De Exploración)
Muerte Presunta
Nombre, autorización cambio de
Notificación Judiciales Varias, Incluye Árbitros Voluntarios. Y Citación A Junta
Notificaciones judiciales varias, incluyendo árbitros voluntarios
Otros Voluntarios
Partición, aprobación de escrituras de
Perpetua memoria, información
Posesión efectiva
Prenda y/o mandato, notificación
Registro Civil autorización nombramiento curador especial
Registro Civil, reclamo a negativa
Registro Civil, Reclamo O Negativa
Registro Civil, rectificación partidas
Sanitario Código, alzamiento de clausura
Sellos, aposición de
Sociedad, autorización constituir
Sociedad, autorización modificar
Subasta pública, venta voluntaria en
Tasación judicial
Testamento verbal, poner por escrito o publicación
Testamento, apertura, protocolo. y publicación
Transigir, autorización para
Vehículos motorizados, inscripciones en Registro
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
76
Anexo 4: Jurisdicción Cortes de Apelaciones y Juzgados
Código de
Corte
Corte
10
Tribunales de la
Jurisdicción de
Arica
11
Tribunales de la
Jurisdicción de
Iquique
15
Tribunales de la
Jurisdicción de
Antofagasta
20
Tribunales de la
Jurisdicción de
Copiapó
25
Tribunales de la
Jurisdicción de
La Serena
30
Tribunales de la
Jurisdicción de
Valparaíso
Juzgado Nº
Tribunales
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
1º Juzgado de Letras de Arica
2º Juzgado de Letras de Arica
3º Juzgado de Letras de Arica
4º Juzgado de Letras de Arica
1º Juzgado de Letras Iquique
2º Juzgado de Letras Iquique
3º Juzgado de Letras Iquique
4º Juzgado de Letras Iquique
Juzgado de Letras y Garantía de Pozo Almonte
1º Juzgado de Letras en lo Civil de Antofagasta
2º Juzgado de Letras en lo Civil de Antofagasta
3º Juzgado de Letras en lo Civil de Antofagasta
4º Juzgado de Letras en lo Civil de Antofagasta
Juzgado de Letras de Tocopilla
Juzgado de Letras y Garantía de María Elena
1º Juzgado de Letras en lo Civil de Calama
2º Juzgado de Letras en lo Civil de Calama
3º Juzgado de Letras en lo Civil de Calama
Juzgado de Letras y Garantía de Taltal
Juzgado de Letras y Garantía de Chañaral
Juzgado de Letras y Garantía de Diego de Almagro
1º Juzgado de Letras de Copiapó
2º Juzgado de Letras de Copiapó
3º Juzgado de Letras de Copiapó
4º Juzgado de Letras de Copiapó
Juzgado de Letras y Garantía de Caldera
1º Juzgado de Letras de Vallenar
2º Juzgado de Letras de Vallenar
Juzgado de Letras y Garantía de Freirina
1º Juzgado de Letras de La Serena
2º Juzgado de Letras de La Serena
3º Juzgado de Letras de La Serena
1º Juzgado de Letras de Coquimbo
2º Juzgado de Letras de Coquimbo
3º Juzgado de Letras de Coquimbo
Juzgado de Letras y Garantía de Andacollo
Juzgado de Letras de Vicuña
1º Juzgado de Letras de Ovalle
2º Juzgado de Letras de Ovalle
3º Juzgado de Letras de Ovalle
Juzgado de Letras y Garantía de Combarbalá
Juzgado de Letras de Illapel
Juzgado de Letras y Garantía de Los Vilos
1º Juzgado Civil de Valparaíso
2º Juzgado Civil de Valparaíso
3º Juzgado Civil de Valparaíso
4º Juzgado Civil de Valparaíso
5º Juzgado Civil de Valparaíso
1º Juzgado Civil de Viña del Mar
2º Juzgado Civil de Viña del Mar
3º Juzgado Civil de Viña del Mar
Juzgado de Letras y Garantía de Petorca
1º Juzgado de Letras de Los Andes
Región
Comunas
Región de
Arica y
Parinacota
Putre, General Lagos, Arica, Camarones
Región de
Tarapacá
Iquique, Alto Hospicio, Pozo Almonte,
Camiña, Colchane, Huara, Pica
Región de
Antofagasta
Antofagasta, Mejillones, Sierra Gorda,
Taltal, Calama, Ollagüe, San Pedro de
Atacama, Tocopilla, María Elena
Región de
Atacama
Copiapó, Caldera, Tierra Amarilla,
Chañaral,Diego de Almagro, Vallenar,
Alto del Carmen, Freirina, Huasco
Región de
Coquimbo
La Serena, Coquimbo, Andacollo, La
Higuera, Paiguano, Vicuña, Illapel,
Canela, Los Vilos, Salamanca, Ovalle,
Combarbalá, Monte Patria, Punitaqui,
Río Hurtado
Región de
Valparaíso
Valparaíso, La Cruz, Casablanca,
Nogales, Concón, Juan Fernández, San
Antonio, Hijuelas, Puchuncaví,
Algarrobo, Quintero, Cartagena, El
Quisco, Viña del Mar, Isla de Pascua, El
Tabo, Santo Domingo, Los Andes, Calle
Larga, Rinconada, San Felipe, Villa
Alemana, Catemu, San Esteban, Llaillay,
Panquehue, Calera , La Ligua, Cabildo,
Papudo, Putaendo, Petorca, Santa María,
Olmué, Zapallar, Limache, Quillota,
Quilpué,
77
Código de
Corte
90
Corte
Tribunales de la
Jurisdicción de
Santiago
Tribunales de la
Jurisdicción de
San Miguel
Juzgado Nº
Tribunales
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
2º Juzgado de Letras de Los Andes
1º Juzgado de Letras de San Felipe (ex 2°)
2º Juzgado de Letras de San Felipe
Juzgado de Letras y Garantía de Putaendo
1º Juzgado de Letras de Quillota
2º Juzgado de Letras de Quillota
Juzgado de Letras de Limache
Juzgado de Letras y Garantía de Quintero
1º Juzgado de Letras de Quilpué
2º Juzgado de Letras de Quilpué
Juzgado de Letras de Villa Alemana
Juzgado de Letras de Casablanca
1º Juzgado de Letras de San Antonio
2º Juzgado de Letras de San Antonio
Juzgado de Letras y Garantía de Isla de Pascua
Juzgado de Letras de La Ligua
Juzgado de Letras de Calera
1º Juzgado Civil de Santiago
2º Juzgado Civil de Santiago
3º Juzgado Civil de Santiago
4º Juzgado Civil de Santiago
5º Juzgado Civil de Santiago
6º Juzgado Civil de Santiago
7º Juzgado Civil de Santiago
8º Juzgado Civil de Santiago
9º Juzgado Civil de Santiago
10º Juzgado Civil de Santiago
11º Juzgado Civil de Santiago
12º Juzgado Civil de Santiago
13º Juzgado Civil de Santiago
14º Juzgado Civil de Santiago
15ºJuzgado Civil de Santiago
16º Juzgado Civil de Santiago
17º Juzgado Civil de Santiago
18º Juzgado Civil de Santiago
19º Juzgado Civil de Santiago
20º Juzgado Civil de Santiago
21º Juzgado Civil de Santiago
22º Juzgado Civil de Santiago
23º Juzgado Civil de Santiago
24º Juzgado Civil de Santiago
25º Juzgado Civil de Santiago
26º Juzgado Civil de Santiago
27º Juzgado Civil de Santiago
28º Juzgado Civil de Santiago
29º Juzgado Civil de Santiago
30º Juzgado Civil de Santiago
Juzgado de Letras de Colina
1º Juzgado Civil de San Miguel
2º Juzgado Civil de San Miguel
3º Juzgado Civil de San Miguel
4º Juzgado Civil de San Miguel
1º Juzgado Civil de Puente Alto
1º Juzgado del Crimen de Puente Alto
2º Juzgado del Crimen de Puente Alto
1º Juzgado Civil de San Bernardo
Región
Comunas
Colina, Santiago, Peñalolén, Lampa,
Cerrillos, Quinta Normal, Providencia,
Tiltil, Pudahuel, Cerro Navia, Vitacura,
Región
Conchalí, Recoleta, Renca, Quilicura,
Metropolitana Estación Central, Lo Prado, Huechuraba,
Macul, Independencia, La Florida,
Maipú, La Reina, Ñuñoa, Las Condes, Lo
Barnechea
Puente Alto, San Bernardo, Melipilla,
Pirque, Buín, Alhué, Talagante, El
Monte, La Cisterna, El Bosque, Calera de
Tango, San José de Mapo, Curacaví, Isla
Región
de Maipo, San Ramón, Padre Hurtado,
Metropolitana
Paine, María Pinto, San Joaquín, San
Pedro, La Pintana, Peñaflor, La Granja,
Pedro Aguirre Cerda, Lo Espejo, San
Miguel
78
Código de
Corte
35
40
Corte
Tribunales de la
Jurisdicción de
Rancagua
Tribunales de la
Jurisdicción de
Talca
45
Tribunales de la
Jurisdicción de
Chillán
46
Tribunales de la
Jurisdicción de
Concepción
Juzgado Nº
Tribunales
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
2º Juzgado Civil de San Bernardo
3º Juzgado Civil de San Bernardo
1º Juzgado de Letras de Buín
2º Juzgado de Letras de Buín
1º Juzgado de Letras de Melipilla
2º Juzgado de Letras de Melipilla
1º Juzgado de Letras de Talagante
2º Juzgado de Letras de Talagante
Juzgado de Letras de Peñaflor
1º Juzgado Civil de Rancagua
2º Juzgado Civil de Rancagua
1º Juzgado de Letras de Rengo
2º Juzgado de Letras de Rengo
1º Juzgado del Crimen de Rancagua
2º Juzgado del Crimen de Rancagua
3º Juzgado del Crimen de Rancagua
Juzgado de Letras de San Vicente
Juzgado de Letras y Garantías de Peumo
1º Juzgado de Letras de San Fernando
2º Juzgado de Letras de San Fernando
1º Juzgado de Letras de Santa Cruz
2º Juzgado de Letras de Santa Cruz
Juzgado de Letras y Garantías de Peralillo
Juzgado de Letras y Garantías de Pichilemu
Juzgado de Letras y Garantías de Litueche
1º Juzgado de Letras de Curicó
2º Juzgado de Letras de Curicó
3º Juzgado de Letras de Curicó
Juzgado de Letras de Molina
Juzgado de Letras y Garantías de Licanten
1º Juzgado de Letras de Talca
2º Juzgado de Letras de Talca
3º Juzgado de Letras de Talca
4º Juzgado de Letras de Talca
Juzgado de Letras de Constitución
Juzgado de Letras y Garantías de Curepto
1º Juzgado de Letras de Linares
2º Juzgado de Letras de Linares
3º Juzgado de Letras de Linares
Juzgado de Letras de Parral
Juzgado de Letras de San Javier
Juzgado de Letras de Cauquenes
Juzgado de Letras y Garantías de Chanco
1º Juzgado Civil de Chillán
2º Juzgado Civil de Chillán
1º Juzgado de Letras de San Carlos
2º Juzgado de Letras de San Carlos
1º Juzgado del Crimen de Chillán
2º Juzgado del Crimen de Chillán
Juzgado de Letras de Yungay
Juzgado de Letras y Garantías de Bulnes
Juzgado de Letras y Garantías de Coelemu
Juzgado de Letras y Garantías de Quirihue
1º Juzgado Civil de Concepción
2º Juzgado Civil de Concepción
3º Juzgado Civil de Concepción
Región
Comunas
Región del
Libertador
Bernardo
O´Higgins
Quinta de Tilcoco, Rancagua, Pichilemu,
San Fernando, Codegua, La Estrella,
Chépica, Coinco, Litueche,
Chimbarongo, Coltauco, Marchihue,
Doñihue, Navidad, Lolol, Nancagua,
Graneros, Paredones, Palmilla, Las
Cabras, Peralillo, Machalí, Placilla,
Malloa, Pumanque, Mostazal, Santa
Cruz, Olivar, Peumo, Pichidegua, Rengo,
Requínoa, San Vicente
Región del
Maule
Talca, Constitución, Curepto,
Empedrado, Maule, Pelarco, Pencahue,
Río Claro, San Clemente, San Rafael,
Cauquenes, Chanco, Pelluhue, Curicó,
Hualañé, Licantén, Molina, Rauco,
Romeral, Sagrada Familia, Teno,
Vichuquén, Linares, Colbún, Longaví,
Parral, Retiro, San Javier, Villa Alegre,
Yerbas Buenas
Región del
Bío-Bío
Chillán, Tucapel, San Carlos, Ñiquén,
Bulnes, San Fabián, Pemuco,
Cobquecura, San Ignacio, Pinto,
Coelemu, San Nicolás, Portezuelo,
Coihueco, Treguaco, Quillón, Chillán
Viejo, Yungay, Quirihue, El Carmen,
Ránquil, Ninhue,
Región del
Bíobío
Yumbel, Concepción, Arauco, Alto
Biobío, Coronel, Cañete, Los Angeles,
Chiguayante, Contulmo, Antuco,
79
Código de
Corte
50
Corte
Tribunales de la
Jurisdicción de
Temuco
55
Tribunales de la
Jurisdicción de
Valdivia
56
Tribunales de la
Juzgado Nº
Tribunales
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
1º Juzgado Civil de Talcahuano
2º Juzgado Civil de Talcahuano
1º Juzgado de Letras de Los Ángeles
2º Juzgado de Letras de Los Ángeles
3º Juzgado de Letras de Los Ángeles
1º Juzgado del Crimen de Talcahuano
Juzgado de Letras y Garantías de Cabrero
Juzgado de Letras y Garantías de Santa Bárbara
Juzgado de Letras y Garantías de Mulchén
Juzgado de Letras y Garantías de Nacimiento
Juzgado de Letras y Garantías de Laja
Juzgado de Letras y Garantías de Yumbel
Juzgado de Letras de Tomé
Juzgado de Letras y Garantías de Florida
Juzgado de Letras y Garantías de Santa Juana
Juzgado de Letras y Garantías de Lota
1º Juzgado de Letras de Coronel
2º Juzgado de Letras de Coronel
Juzgado de Letras y Garantías de Lebu
Juzgado de Letras de Arauco
Juzgado de Letras y Garantías de Curanilahue
Juzgado de Letras de Cañete
1º Juzgado Civil de Temuco
2º Juzgado Civil de Temuco
3º Juzgado Civil de Temuco
1º Juzgado de Letras de Angol
2º Juzgado de Letras de Angol
Juzgado de Letras y Garantías de Collipulli
Juzgado de Letras y Garantías de Curacautín
Juzgado de Letras de Victoria
Juzgado de Letras y Garantías de Traiguen
Juzgado de Letras y Garantías de Puren
Juzgado de Letras de Lautaro
Juzgado de Letras y Garantías de Pucón
Juzgado de Letras de Villarrica
Juzgado de Letras de Pitrufquén
Juzgado de Letras de Loncoche
Juzgado de Letras y Garantías de Tolten
Juzgado de Letras y Garantías de Carahue
Juzgado de Letras de Nueva Imperial
1º Juzgado Civil de Valdivia
2º Juzgado Civil de Valdivia
Juzgado de Letras de Mariquina
Juzgado de Letras de Los Lagos
Juzgado de Letras y Garantías de Panguipulli
Juzgado de Letras y Garantías de La Unión
Juzgado de Letras y Garantías de Paillaco
Juzgado de Letras y Garantías de Rio Bueno
1º Juzgado de Letras de Osorno
2º Juzgado de Letras de Osorno
3º Juzgado de Letras de Osorno
4º Juzgado de Letras de Osorno
1º Juzgado del Crimen de Valdivia
2º Juzgado del Crimen de Valdivia
Juzgado de Letras de Rio Negro
1º Juzgado Civil de Puerto Montt
Región
Comunas
Florida, Curanilahue, Cabrero, Hualqui,
Los Alamos, Laja, Lota, Tirúa, Mulchén,
Nacimiento, San Pedro de la Paz,
Negrete, Santa Juana, Quilaco,
Talcahuano, Quilleco, Tomé, San
Rosendo, Hualpén, Santa Bárbara, Lebu
Región de la
Araucanía
Temuco, Vilcún, Carahue, Villarrica,
Cunco, Cholchol, Curarrehue, Angol,
Freire, Collipulli, Galvarino, Curacautín,
Gorbea, Ercilla, Lautaro, Lonquimay,
Loncoche, Los Sauces, Melipeuco,
Lumaco, Nueva Imperial, Purén, Padre
Las Casas, Perquenco, Traiguén,
Renaico, Pitrufquén, Victoria, Pucón,
Puerto Saavedra, Toltén, Teodoro
Schmidt
Región de
Los Ríos
Valdivia, Osorno, Corral, Puerto Octay,
Lanco, Purranque, Los Lagos, Puyehue,
Máfil, Río Negro, Mariquina, San Juan
de la Costa, Paillaco, San Pablo,
Panguipulli, La Unión, Futrono, Lago
Ranco, Río Bueno
Región de
Puerto Montt, Curaco de Vélez, Calbuco,
80
Código de
Corte
Corte
Juzgado Nº
Tribunales
Región
Comunas
Jurisdicción de
Puerto Montt
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
2º Juzgado Civil de Puerto Montt
1º Juzgado de Letras de Puerto Varas
Juzgado de Letras y Garantías de Calbuco
Juzgado de Letras y Garantías de Maullín
Juzgado de Letras y Garantías de Los Muermos
Juzgado de Letras de Castro
Juzgado de Letras de Ancud
Juzgado de Letras y Garantías de Achao
Juzgado de Letras y Garantías de Quellón
Juzgado de Letras y Garantías de Chaitén
1ºJuzgado del Crimen de Puerto Montt
2º Juzgado del Crimen de Puerto Montt
Juzgado de Letras y Garantías de Hualaihe
1º Juzgado de Letras de Coyhaique (ex 2°)
Juzgado de Letras y Garantías de Cisnes
Juzgado de Letras y Garantías de Chile Chico
Juzgado de Letras y Garantías de Cochrane
Juzgado de Letras y Garantías de Aysén
Juzgado de Letras y Garantías de Puerto Natales
1º Juzgado de Letras de Punta Arenas
2º Juzgado de Letras de Punta Arenas
3º Juzgado de Letras de Punta Arenas
4º Juzgado de Letras de Punta Arenas
Juzgado de Letras y Garantías de Porvenir
Los Lagos
Cochamó, Puqueldón, Fresia, Queilén,
Frutillar, Quellón, Chonchi, Palena, Los
Muermos, Llanquihue, Quinchao,
Maullín, Puerto Varas, Castro, Ancud,
Futaleufú, Hualaihué, Chaitén
60
Tribunales de la
Jurisdicción de
Coyhaique
61
Tribunales de la
Jurisdicción de
Punta Arenas
Región de
Aysén
Coihaique, Cochrane, Lago Verde,
O'Higgins, Aisén, Tortel, Cisnes, Chile
Chico, Guaitecas, Río Ibáñez
Región de
Magallanes
Punta Arenas, Laguna Blanca, Río Verde,
San Gregorio, Cabo de Hornos (ExNavarino), Antártica, Natales, Torres del
Paine, Porvenir, Primavera, Timaukel
Fuente: Poder Judicial y Subsecretaría de Desarrollo Regional y Administrativo
81
Anexo 5: Metodológico
1. Test de Dickey Fuller
El test de Dickey Fuller evalúa la hipótesis nula de la existencia de raíz unitaria contra la
hipótesis nula de estacionariedad de la serie.
Supongamos que la serie analizada sigue un proceso AR(1).
Diferenciando la ecuación se obtiene:
La anterior regresión es la base del test de Dickey Fuller, bajo la hipótesis nula de
existencia de raíz unitaria (H0 :(ρ-1)=0) el estadístico de prueba:
Distribuye Dickey Fuller que es una distribución degenerada y asimétrica.
El anterior test es sólo válido para procesos AR(1) pero puede ser extendido para tomar
en cuenta procesos con autocorrelación de mayor grado como los empleados en este
estudio.
En ese caso la ecuación auxiliar del test está dada por:
Adicionalmente, se puede evaluar la existencia de raíz unitaria con deriva y con
tendencia determinística mediante las siguientes regresiones.
En cualquier caso bajo la hipótesis nula el estadístico de prueba (tradicionalmente un test
“t”) distribuye Dickey Füller. El valor del estadístico t asociado a δ debe ser comparado
con los valores críticos de MacKinnon (1991).
82
Previo a la estimación se debe decidir si se incluye una constante, constante y tendencia
o ninguna de las anteriores en el test de raíz unitaria. Esto es importante porque la
distribución del estadístico t bajo la nula depende de la elección que se haga.
Una aproximación es estimar el modelo con constante y tendencia, ya que las otras dos
opciones son un caso particular de esta. Sin embargo, incluir regresores irrelevantes en
la regresión reduce el poder del test llevándonos a no rechazar la existencia de raíz
unitaria cuando en realidad no existe.
El principio general consiste en elegir una especificación que sea plausible con los datos,
tanto bajo la hipótesis nula como la alternativa (Hamilton 1994, p.501). Es decir, si la
serie presenta tendencia (determinística o estocástica) se debe incluir constante y
tendencia. Si la serie no exhibe tendencia, pero posee una media distinta de cero, se debe
incluir una constante. Por último, si la serie fluctúa alrededor de una media igual a cero,
entonces no se debe incluir constante ni tendencia. Este criterio fue aplicado en el
presente estudio.
2. Test de normalidad de D’Agostino
El test de D’Agostino es un test basado en los parámetros de asimetría y curtosis de las
series cuyo objetivo es evaluar si la distribución de una serie se desvía de la normalidad.
Definiendo la asimetría y la curtosis de una serie como S y K, si estos dos estadísticos
pertenecen a una población normal, entonces pueden ser analizados en términos de su
media µ1, varianza µ2, asimetría γ1 y curtosis γ2. Si bien tanto S como K son
asintóticamente normales su velocidad de convergencia es muy lenta por lo tanto
mediante la siguiente transformación es posible tener ratios de convergencia menores.
Con las constantes dadas por:
Al mismo tiempo en el caso de la curtosis:
Con:
83
Mediante las dos transformaciones anteriores se calcula el estadístico K2 =Z12+Z22
que bajo la hipótesis nula de normalidad converge a una χ2 con 2 grados de libertad.
3. Test de Shaphiro – Wilks
El test de Shaphiro Wilks es un test no paramétrico que prueba si una determinada serie
se distribuye normal. La principal ventaja de este tests es que está basado en remuestreos
lo cual lo hace menos sensibles a observaciones atípicas y lo hace muy potente para
muestras pequeñas. Mediante este test se contrasta la hipótesis nula de normalidad de la
serie.
El estadístico del test es:
Donde:
x(i) (con el subíndice i entre paréntesis) es el número que ocupa la iésima posición en la muestra;
= (x1 + ... + xn) / n es la media muestral;
las constantes ai se calculan de acuerdo a:
Donde:
m=(m1, ..., mn )T. Siendo m1, ..., mn los valores medios del estadístico ordenado, de
variables aleatorias independientes e idénticamente distribuidas, muestreadas de
distribuciones normales. V es la matriz de covarianzas de ese estadístico.
Bajo la hipótesis nula el estadístico W se distribuye normal.
4. Test Jarque Bera
Para testear la normalidad de los errores se utiliza el test de Jarque Bera. Dicho test está
basado en el cálculo de coeficientes de Asimetría (S) y de Curtosis (K) y sus diferencias
con los valores asociados a una distribución normal; 0 y 3 respectivamente. El
estadístico de prueba está dado por:
84
Donde k representa el número de coeficientes estimados, S el coeficiente de asimetría y
K el coeficiente de curtosis. Bajo la hipótesis nula de normalidad el estadístico JB se
distribuye χ2 con 2 grados de libertad. Luego para valores muy altos de JB se rechazará
la hipótesis nula de normalidad de los errores.
5. Test Breush Godfrey (LM-Test)
Para testear la presencia de autocorrelación en los errores se utiliza el test de
multiplicadores de Lagrange (test LM) o también llamado test de Breush - Godfrey. El
test se construye de la siguiente manera:
Sea el modelo:
Se define a los errores estimados del modelo
como:
Y se estima la siguiente regresión:
Luego se obtiene el coeficiente de determinación de dicha regresión (R2). Y se calcula el
estadístico de prueba
que bajo la hipótesis nula de no existencia de autocorrelación
serial en los errores se distribuye 2 con p grados de libertad.
6. Test de Causalidad de Granger
El test de causalidad de Granger es un test que nos permite analizar si información
pasada de una serie aporta información acerca del comportamiento de otra serie en el
futuro. La Causalidad de Granger no implica causalidad económica o teórica
simplemente es un test que nos muestra precedencia estadística de una serie sobre otra
por lo tanto sus resultados deben ser interpretados con discreción.
Sean dos series x,y. Si se desea ver si la serie x causa en el sentido de Granger a la
serie y la manera más simple de hacerlo es corriendo la siguiente regresión:
(6.1.)
Y realizando un test de Wald para la hipótesis nula H0=
. Dicho
2
estadístico distribuye χ (p) con p grados de libertad. Al mismo tiempo, uno podría estar
interesado en ver si la serie y causa en el sentido de Granger a la serie x. Para esto se
estima de manera similar:
(6.2.)
85
Y se realiza un test de Wald similar al caso anterior (H0=
). Notar
que ambas ecuaciones constituyen un sistema de vectores autoregresivos de orden p
(VAR(p)), luego la metodología descrita es también equivalente a un test de Wald entre
ecuaciones de un sistema VAR tal como STATA, el software empleado realiza el test.
Cabe señalar que este test debe realizarse en el entorno de un VAR correctamente
especificados, con una estructura autoregresiva definida y seleccionada en base a
criterios de información, con errores normales y no autocorrelacionados y estabilidad en
los parámetros de las ecuaciones del VAR.
7. Metodología Box Jenkins
La metodología de Box Jenkins es muy empleada para la elección e identificación del
orden de modelos autoregresivos univariados. Esta metodología fue la empleada en este
trabajo. La idea general es aproximarse al orden de los procesos de forma simple y
rápida.
En este breve apéndice se describe los pasos que sigue esta metodología, más
información puede ser encontrada en Enders (2004).
Evaluar la estacionariedad de la serie. Lo anterior se realiza mediante los tests de raíz
unitaria, típicamente el test de Dickey Fuller revisado también en este anexo. SI las
variables presentan raíz unitaria, estas variables son diferenciadas y se prosigue a
trabajar con la variable en diferencias. De ser estacionaria, se trabaja con la serie en
niveles.
El segundo paso consiste en el cómputo de las funciones de autocorrelación simple y
autocorrelación parcial de la serie en cuestión. Los correlogramas nos dan una
aproximación al orden del proceso tanto en su parte autoregresiva como en su parte de
medias móviles. La función de autocorrelación parcial nos muestra el orden del
proceso autorregresivo tomando en cuenta el ultimo rezago que posee un coeficiente de
autocorrelación parcial significativo. De manera análoga el correlograma simple nos
brinda información acerca de los procesos de medias móviles.
Tras identificar el orden del proceso, se procede a estimar los procesos ARMA o
ARIMA según la serie sea estacionaria o no.
Tras la estimación se realizan tests de diagnóstico de los residuos del modelo, velando
por que estos cumplan con propiedades deseables como normalidad, estacionariedad y
ausencia de autocorrelación.
La metodología de todas formas está sujeta a cierta discrecionalidad dad la evaluación
gráfica, esto se hace más evidente cuando tenemos series que no poseen procesos puros
AR o MA. En estos casos se estiman distintas especificaciones y se escoge el mejor
modelo en base a si sus residuos cumplen con las propiedades básicas y mediante la
minimización de criterios de información como AKAIKE y SCHWARTZ.
86
Anexo 6: Comparación de Modelos Alternativos
a) Por Ingreso Nacional de Causas
Materia
Modelo
Arima("7",1,1) Sarima(1,0,0,12)
Diferencia Imacec
Arima("1,7",1,0) Sarima(1,0,0,12)
Diferencia Imacec Diferencia
Imacec(-2)
Holt Winter Aditivo
Holt Winter Multiplicativo
Cobro de Pagaré
ECM
EAM
Modelo escogido
EAMP
24747.8 18162.5
16.1
25225.0 17684.1
15.2
30653.4 20324.1
35888.1 23213.1
19.6
21.9
X
87
b) Por Materias
Materia
Modelo escogido
Cobro de Pagaré
Modelo
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12)
Diferencia Imacec (-12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima("1,2",1,12) Sarima(1,0,0,12)
Diferencia Imacec (-12)
Materia
ECM
EAM
EAMP
17225.70
12913.75
21.12
25018.79
20986.45
33.50
29936.26
22867.85
36.83
15622.32
12002.20
19.13
Modelo escogido
Citación Confesión de Deuda
Modelo
Arima(0,1,1) Sarima(0,0,1,12) Diferencia
Imacec (-4) Diferencia Desempleo (-5)
Holt-Winter Aditivo
ECM
EAM
EAMP
11972.94
9280.43
34.23
16505.82
13355.47
51.61
Holt-Winter Multiplicativo
17030.46
12663.08
61.85
Materia
ECM
EAM
EAMP
634.52
522.16
17.00
912.29
773.05
29.87
Holt-Winter Multiplicativo
786.39
660.95
23.93
Arima Sin Var
550.91
461.59
14.88
ECM
EAM
EAMP
957.57
803.29
23.36
Materia
885.80
714.89
20.62
1149.24
881.24
24.59
Holt-Winter Multiplicativo
1151.53
877.11
24.19
ECM
EAM
EAMP
1474.07
1086.17
208.94
788.08
633.86
98.90
596.24
432.15
58.70
Modelo
Arima(1,1,"7") Sarima (0,0,012)
Diferencia Imacec (-1) Dummies para
período de alza
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Materia
X
Modelo escogido
Pedimento Minero
Modelo
Arima("1,9"1,0) Diferencia Índice Minero
(-11)
Arima(1,1,0) Diferencia Índice Minero (11)
Holt-Winter Aditivo
Materia
X
Modelo escogido
Notificación Protesto de Cheque
Modelo
Arima("1,12",1,"7") Sarima(1,0,0,12)
Diferencia Imacec (-4)
Holt-Winter Aditivo
X
X
Modelo escogido
Cobro Letra de Cambio
X
Modelo escogido
Resto de Materias
Modelo
arima(1,1,12) sarima(1,0,0,12) Diferencia
Desempleo (-10) Diferencia Imacec (-8)
Holt-Winter Aditivo
ECM
EAM
EAMP
2723.62
2423.23
13.82
3924.91
3529.07
17.24
Holt-Winter Multiplicativo
3702.98
3314.93
16.39
arima(1,1,12) sarima(1,0,0,12)
2480.43
2031.67
11.88
X
88
c) Corte de Apelaciones
Corte:
Modelo
Modelo escogido
Arica
ECM
278,15
280,67
307,77
269,69
266,71
EAM
189,36
223,41
251,29
175,57
181,36
EAMP
31,58
49,46
44,10
24,70
25,66
Iquique
ECM
512,14
483,78
494,24
521,56
EAM
394,33
411,13
410,76
400,17
EAMP
30,37
32,84
30,27
28,19
541,96
436,90
37,49
Antofagasta
ECM
911,43
728,67
727,57
908,44
EAM
668,33
631,10
621,14
650,07
EAMP
19,42
15,30
14,59
18,68
868,69
615,21
18,23
Corte:
Modelo
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12)
Arima(1,1,"2") Sarima (0,0,1,12) Diferencia
Desempleo (-8)
Copiapó
ECM
626,07
526,87
517,54
592,99
EAM
528,80
423,10
415,31
501,34
EAMP
18,65
16,29
16,01
17,78
646,07
552,99
19,68
Corte:
Modelo
Arima("1,5",1,0) Sarima(1,0,0,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima("3",1,"5") Sarima(1,0,0,12)
Arima("3",1,"5") Sarima(1,0,0,12) Diferencia
Desempleo (-4)
La Serena
ECM
736,49
531,89
1548,76
826,41
EAM
542,66
383,74
1305,41
623,79
EAMP
19,63
12,89
39,44
21.88
798,00
613,51
21,26
Corte:
Modelo
Valparaíso
ECM
1482,13
1623,82
1605,99
1412,58
1423,49
EAM
1085,41
1223,91
1236,11
1035,61
1098,34
EAMP
14,32
14,96
15,53
13,71
14,87
Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima("1,12",1,0) sarima(1,0,0,12)
Arima("1,12",1,0) Diferencia Desempleo (-12)
Corte:
Modelo
Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12)
Arima(0,1,1) Sarima (1,0,0,12) Diferencia
Desempleo (-8)
Corte:
Modelo
Arima(0,1,1) Sarima(0,0,1,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima("1,2",1,1) Sarima(0,0,0,12)
Arima("1,2",1,1) Sarima (0,0,0,12) Diferencia
Desempleo (-3)
Arima(1,1,1) Sarima(1,0,0,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12)
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12)
X
Modelo escogido
X
Modelo escogido
X
Modelo escogido
X
Modelo escogido
X
Modelo escogido
X
89
Región:
Modelo
Metropolitana
ECM
26165,70
30888,86
42925,64
27823,51
Modelo escogido
EAM
18901,59
20241,14
29189,38
19588,04
EAMP
27,64
32,42
45,26
27,85
28674,13
19018,11
27,87
San Miguel
ECM
5354,83
10293,15
9915,31
4707,09
EAM
4325,89
7090,51
6652,61
3919,16
EAMP
43,04
44,77
36,85
38,54
Corte:
Modelo
Arima("1,2",1,"3") Sarima(1,0,0,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima("1,2,3",1,12) Sarima(0,0,0,12)
Arima("1,2,3",1,12) Sarima(0,0,0,12) Diferencia
Desempleo (-8)
Santiago
ECM
26864,81
30549,82
43424,32
23777,86
EAM
17106,48
21857,78
31251,48
15895,07
EAMP
33,94
40,40
56,27
29,54
24511,81
15358,79
29,52
Corte:
Modelo
Rancagua
ECM
865,08
740,16
760,76
892,11
EAM
669,52
636,53
614,16
710,38
EAMP
24,56
21,62
20,35
26,03
ECM
987,35
1087,04
1126,47
894,04
EAM
761,55
868,17
852,09
646,27
EAMP
35,49
40,68
34,32
26,11
928,54
689,42
29,67
Chillán
ECM
315,47
321,52
360,67
297,70
EAM
232,40
255,30
275,56
224,07
EAMP
22,67
25,72
27,00
20,81
302,03
253,95
22,55
Concepción
ECM
1789,67
1450,96
1439,71
1895,52
EAM
1326,52
1088,62
1077,96
1484,92
EAMP
40,44
37,92
38,09
50,16
1867,71
1460,87
46,88
Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12)
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) Diferencia
Desempleo (-9)
Corte:
Modelo
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima("12",1,1) Sarima(0,0,1,12)
Arima("2",1,1) Sarima(0,0,1,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12)
Corte:
Modelo
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12)
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) Diferencia
Desempleo (-5)
Corte:
Modelo
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12)
Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12) Diferencia
Desempleo (-6)
Corte:
Modelo
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12)
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) Diferencia
Desempleo (-6)
X
Modelo escogido
X
Modelo escogido
X
Modelo escogido
X
Modelo escogido
Talca
X
Modelo escogido
X
Modelo escogido
X
90
Modelo escogido
Corte:
Modelo
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12)
Temuco
ECM
597,26
602,62
578,37
618,07
EAM
504,99
514,00
471,49
500,84
EAMP
19,11
20,44
15,94
20,74
Corte:
Modelo
Arima("4",1,"1,12") Sarima(1,0,0,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima("1,4",1,"12") Sarima(1,0,0,12)
Valdivia
ECM
401,61
355,05
377,59
422,76
EAM
331,53
285,18
302,33
316,17
EAMP
21,89
19,25
19,40
20,89
Corte:
Modelo
Arima("1,2,4",1,12) Sarima(1,0,0,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,1,12)
Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,1,12) Diferencia
Desempleo (-5)
Puerto Montt
ECM
587,54
432,39
390,90
502,20
EAM
501,28
352,66
321,19
420,50
EAMP
40,26
32,06
23,38
32,86
559,17
466,11
41,37
Corte:
Modelo
Arima("1,2,8",1,0) Sarima(0,0,0,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima("4",1,2) Sarima(0,0,12,12)
Coyhaique
ECM
207,61
192,07
191,10
213,68
EAM
146,00
123,91
129,14
147,78
EAMP
22,75
17,69
19,32
21,46
Corte:
Modelo
Arima("1,2",1,"3") Sarima(0,0,1,12)
Holt-Winter Aditivo
Holt-Winter Multiplicativo
Arima("1,2",1,"3") Sarima(1,0,0,12)
Arima(1,1,1) Sarima(0,0,1,12) Diferencia
Desempleo (-1)
Punta Arenas
ECM
226,12
191,90
180,81
194,44
EAM
195,87
166,61
151,71
161,71
EAMP
48,48
44,49
31,75
41,67
196,00
40,13
244,16
X
Modelo escogido
X
Modelo escogido
X
Modelo escogido
X
Modelo escogido
X
91
Anexo 7: Resultados Modelación y Test de Residuos por:
a) Materias Relevantes
Materia
Resto de Materias
Modelo
Valores
Arima
Coeficiente
Desviación Estándar
Z
P>|z
Constante
75.99
451.82
0.17
0.87
AR(1)
-0.46
0.09
-5.47
0.00
MA(1)
-0.26
0.10
-2.56
0.01
SAR (1)
0.78
0.05
16.21
0.00
Estadístico
p-value
D'Agostino (sktest)
3.63
0.16
Shapiro-Wilk (swilk)
0.53
0.30
Jarque Bera
3.82
0.15
Breusch Godfrey
37.07
0.99
Materia
Cobro de Pagaré
Modelo
Valores
Arima
Coeficiente
Desviación Estándar
Z
P>|z
Imacec (-12)
841.62
129.41
6.50
0.00
Desempleo (-1)
3655.65
1074
3.40
0.00
AR(1)
-0.58
0.09
-6.70
0.00
AR(2)
-0.36
0.09
-4.16
0.00
Estadístico
p-value
D'Agostino (sktest)
4.66
0.10
Shapiro-Wilk (swilk)
1.59
0.06
Jarque Bera
7.79
0.02
Breusch Godfrey
22.71
0.99
Z
P>|z
Materia
Citación a Confesión de Deuda
Modelo
Arima
Valores
Coeficiente
Desviación Estándar
Imacec (-1)
227.38
79.63
2.86
0.00
Desempleo (-5)
-2525.64
966.33
-2.61
0.01
dsmb
3205.32
755.29
4.24
0.00
AR(2)
-0.30
0.06
-5.05
0.00
AR(4)
-0.26
0.06
-4.02
0.00
AR(9)
-0.18
0.08
-2.10
0.04
Estadístico
p-value
D'Agostino (sktest)
9.23
0.01
Shapiro-Wilk (swilk)
3.26
0.00
Jarque Bera
25.60
2.76
Breusch Godfrey
28.81
0.99
92
Materia
Notificación Protesto de Cheque
Modelo
Valores
Arima
Coeficiente
Desviación Estándar
Z
P>|z
AR(1)
-0.13
0.03
-4.09
0.00
AR(12)
-0.86
0.03
25.46
0.00
SAR (1)
-0.28
0.10
-2.73
0.00
Estadístico
p-value
D'Agostino (sktest)
16.73
0.00
Shapiro-Wilk (swilk)
3.48
0.00
Jarque Bera
55.54
0
Breusch Godfrey
51.05
0.99
Materia
Pedimiento Minero
Modelo
Valores
Arima
Coeficiente
Desviación Estándar
Z
P>|z
Indice Minero
14.73
7.04
2.09
0.04
AR(1)
-0.60
-9.24
-7.84
0.00
Estadístico
p-value
D'Agostino (sktest)
4.85
0.09
Shapiro-Wilk (swilk)
1.92
0.03
Jarque Bera
6.59
0.04
Breusch Godfrey
13.66
1
Modelo
Valor
Holt-Winter
alpha
0.04
beta
0.38
gamma
0.00
Corte
Cobro Letra de Cambio
Estadístico
p-value
11.92
0.00
Shapiro-Wilk (swilk)
3.25
0.00
Jarque Bera
19.96
0
D'Agostino (sktest)
93
b) Corte de Apelaciones
Corte:
Arica
Modelo
Arima
Coeficiente
Desviación Estandar
Z
P>|z
AR(1)
-0,64
0,07
-8,73
0,00
AR(2)
-0,27
0,07
-3,99
0,00
SAR (1)
0 ,64
0,06
10,04
0,00
Test
Estadístico
p-value
D'Agostino
1,23
0,54
Shapiro-Wilk
-0,2
0,58
Jarque Bera
1,22
0,54
Breusch Godfrey
18,53
1
Corte:
Iquique
Modelo
Arima
Coeficiente
Desviación Estandar
Z
P>|z
AR(1)
-0,72
0,08
-9,24
0,00
MA(1)
-0,28
0,11
-2,65
0,01
SAR(1)
0,34
0,09
3,72
0,00
Estadístico
p-value
D'Agostino
7,71
0,02
Shapiro-Wilk
3,24
0,00
Jarque Bera
11,95
0,00
Breusch Godfrey
20,82
1
Test
Corte:
Antofagasta
Modelo
Holt-Winter
Test
alpha
0,43
beta
0,00
gamma
0,09
Estadístico
p-value
D'Agostino
0,58
0,75
Shapiro-Wilk
0,37
0,36
Jarque Bera
0,11
0,95
Corte:
Copiapó
Modelo
Holt-Winter
alpha
0,41
beta
0,01
gamma
0,00
94
Test
Estadístico
p-value
D'Agostino
5,44
0,07
Shapiro-Wilk
1,07
0,14
Jarque Bera
12,79
0,00
Corte:
La Serena
Modelo
Holt-Winter
Test
alpha
0,25
beta
0,00
gamma
0,07
Estadístico
p-value
D'Agostino
4,23
0,12
Shapiro-Wilk
0,94
0,17
Jarque Bera
5,56
0,06
Corte:
Valparaíso
Modelo
Arima
Coeficiente
Desviación Estandar
Constante
26,00
AR(1)
-0,72
Test
Z
P>|z
54,97
0,47
0,64
0,08
-9,44
0,00
MA(2)
-0,44
0,11
-3,85
0,00
SAR(1)
0,51
0,07
7,46
0,00
Estadístico
p-value
D'Agostino
2,10
0,35
Shapiro-Wilk
0,55
0,29
Jarque Bera
1,78
0,41
Breusch Godfrey
14,06
1
Corte:
San Miguel
Modelo
Arima
Coeficiente
Desviación Estándar
Z
P>|z
dsmb
2310,93
311,95
7,41
0,00
Constante
23,73
394,52
0,06
0,95
AR(12)
0,99
0,05
21,59
0,00
MAR(1)
-0,49
0,06
-8,12
0,00
SAR(1)
-0,93
0,31
-3,02
0,00
Estadístico
p-value
3,31
0,19
Shapiro-Wilk
1,48
0,07
Jarque Bera
61,37
0,00
Breusch Godfrey
15,17
1
Test
D'Agostino
95
Corte:
Santiago
Modelo
Arima
Coeficiente
Desviación Estándar
Constante
669,99
AR(1)
-0,61
AR(2)
-0,37
Z
P>|z
705,73
0,95
0.34
0,09
-6,65
0.00
0,084
-4,43
0,00
AR(7)
0 ,15
0,06
2,37
0,02
SAR(1)
0,61
0,087
7,05
0,00
Estadístico
p-value
7,25
0,03
Shapiro-Wilk
1,5
0,07
Jarque Bera
8,63
0,01
Breusch Godfrey
35,09
0,99
Arima
Coeficiente
Desviación Estandar
Z
P>|z
Constante
773,36
577,24
1,34
0,18
AR(1)
-0,76
0,08
-10,00
0,00
Test
D'Agostino
Región Metropolitana
Modelo
AR(2)
-0,54
0,08
-6,44
0,00
MA(3)
-0,25
0,11
-2,22
0,03
SAR(1)
0,62
0,08
7,38
0,00
Estadístico
p-value
D'Agostino
7,35
0,03
Shapiro-Wilk
1,90
0,03
Jarque Bera
9,48
0,01
Breusch Godfrey
31,66
0,99
Test
Corte:
Rancagua
Modelo
Holt-Winter
Test
alpha
0,22
beta
0,00
gamma
0,07
Estadístico
p-value
D'Agostino
5,79
0,06
Shapiro-Wilk
1,45
0,07
Jarque Bera
8,88
0,01
Corte
Talca
Modelo
Arima
Coeficiente
Desviación Estandar
Z
P>|z
AR(1)
-0,66
0,09
-7,44
0,00
MA(2)
-0,44
0,09
-5,10
0,00
SAR(1)
0,71
0,06
12,49
0,00
96
Test
Estadístico
p-value
D'Agostino
3,20
0,20
Shapiro-Wilk
1,36
0,09
Jarque Bera
2,43
0,30
Breusch Godfrey
18,70
1
Corte:
Modelo
Test
Chillán
Arima
Coeficiente
Desviación Estandar
Z
P>|z
Constante
2,95
10.72
0.28
0.78
AR(1)
-0,66
0,09
-7,3
0,00
MA(2)
-0,62
0,1
-6,13
0,00
SAR(1)
0,55
0,09
6,18
0,00
Estadístico
p-value
D'Agostino
4,51
0,11
Shapiro-Wilk
1,35
0,08
Jarque Bera
3,76
0,15
Breusch Godfrey
25,61
0,99
Corte:
Concepción
Modelo
Holt-Winter
Test
alpha
0,23
beta
0,00
gamma
0,10
Estadístico
p-value
10,54
0,01
Shapiro-Wilk
2,03
0,02
Jarque Bera
17,44
0,00
D'Agostino
Corte:
Temuco
Modelo
Holt-Winter
Test
alpha
0,32
beta
0,00
gamma
0,28
Estadístico
p-value
9,01
0,01
Shapiro-Wilk
1,67
0,05
Jarque Bera
16,38
0,00
D'Agostino
97
Corte:
Valdivia
Modelo
Holt-Winter
Test
alpha
0,22
beta
0,00
gamma
0,05
Estadístico
p-value
D'Agostino
12,42
0,00
Shapiro-Wilk
3,20
0,00
Jarque Bera
27,54
0,00
Corte:
Puerto Montt
Modelo
Holt-Winter
Test
alpha
0,12
beta
0,00
gamma
0,09
Estadístico
p-value
D'Agostino
6,90
0,03
Shapiro-Wilk
2,96
0,00
Jarque Bera
14,05
0,00
Corte:
Coyhaique
Modelo
Holt-Winter
Test
alpha
0,12
beta
0,00
gamma
0,00
Estadístico
p-value
D'Agostino
27,06
0,00
Shapiro-Wilk
4,68
0,00
Jarque Bera
93,74
0,00
Corte:
Punta Arenas
Modelo
Holt-Winter
Test
alpha
0,06
beta
0,06
gamma
0,02
Estadístico
p-value
D'Agostino
16,23
0,00
Shapiro-Wilk
3,42
0,00
Jarque Bera
43,91
0,00
98
Serie Original
Escenario Medio
Escenario Alto
Fecha
Escenario Bajo
Serie Original
Escenario Medio
Fecha
Escenario Alto
5.000
4.000
3.000
2.000
1.000
0
ago-00
ago-14
ene-14
jun-13
nov-12
abr-12
sep-11
feb-11
jul-10
dic-09
may-09
oct-08
mar-08
ago-07
ene-07
jun-06
nov-05
abr-05
sep-04
feb-04
jul-03
dic-02
may-02
oct-01
mar-01
oct-15
Corte de Copiapó
oct-15
Escenario Bajo
mar-15
Fecha
mar-15
ago-14
ene-14
jun-13
nov-12
Escenario Alto
abr-12
sep-11
feb-11
jul-10
0
dic-09
1.000
oct-08
2.000
Escenario Medio
may-09
3.000
ago-07
Fecha
mar-08
4.000
jun-06
6.000
ene-07
8.000
nov-05
Corte de Antofagasta
abr-05
5.000
ene-00
Ingreso de Causas
Corte de Arica
sep-04
6.000
Serie Original
feb-04
7.000
jul-03
9.000
dic-02
Escenario Bajo
oct-01
Escenario Alto
may-02
Escenario Medio
mar-01
Serie Original
ago-00
7.000
Ingreso de Causas
ene-00
ago-00
mar-01
oct-01
may-02
dic-02
jul-03
feb-04
sep-04
abr-05
nov-05
jun-06
ene-07
ago-07
mar-08
oct-08
may-09
dic-09
jul-10
feb-11
sep-11
abr-12
nov-12
jun-13
ene-14
ago-14
mar-15
oct-15
Ingreso de Causas
1.800
1.600
1.400
1.200
1.000
800
600
400
200
0
ene-00
ene-00
ago-00
mar-01
oct-01
may-02
dic-02
jul-03
feb-04
sep-04
abr-05
nov-05
jun-06
ene-07
ago-07
mar-08
oct-08
may-09
dic-09
jul-10
feb-11
sep-11
abr-12
nov-12
jun-13
ene-14
ago-14
mar-15
oct-15
Ingreso de Causas
Anexo 8: Gráficos de Proyecciones a Nivel de Corte de Apelaciones
4.500
4.000
3.500
3.000
2.500
2.000
1.500
1.000
500
0
Corte de Iquique
Escenario Bajo
99
Serie Original
sep-04
Escenario Medio
Fecha
Escenario Alto
Escenario Bajo
Serie Original
sep-02
Escenario Medio
Fecha
Escenario Alto
may-15
sep-14
ene-14
may-13
Fecha
Escenario Alto
sep-12
ene-12
may-11
sep-10
ene-10
may-09
sep-08
ene-08
Escenario Medio
may-07
sep-06
ene-06
Corte de San Miguel
sep-04
oct-15
mar-15
ago-14
ene-14
jun-13
nov-12
abr-12
sep-11
feb-11
jul-10
dic-09
may-09
oct-08
mar-08
ago-07
ene-07
jun-06
nov-05
abr-05
sep-04
feb-04
jul-03
dic-02
Corte de La Serena
may-05
Serie Original
ene-04
may-03
Escenario Bajo
oct-01
0
may-02
1.000
ene-02
2.000
ago-00
3.000
mar-01
4.000
may-01
ene-00
5.000
Ingreso de Causas
6.000
sep-00
Ingreso de Causas
50.000
45.000
40.000
35.000
30.000
25.000
20.000
15.000
10.000
5.000
0
oct-15
mar-15
ago-14
ene-14
jun-13
nov-12
abr-12
sep-11
feb-11
jul-10
dic-09
may-09
oct-08
mar-08
ago-07
ene-07
jun-06
nov-05
abr-05
sep-04
feb-04
jul-03
dic-02
may-02
oct-01
mar-01
ago-00
ene-00
Ingreso de Causas
7.000
ene-00
may-15
sep-14
ene-14
may-13
Fecha
Escenario Alto
sep-12
ene-12
may-11
sep-10
ene-10
may-09
sep-08
ene-08
Escenario Medio
may-07
sep-06
ene-06
may-05
Serie Original
ene-04
may-03
sep-02
ene-02
may-01
sep-00
ene-00
Ingreso de Causas
8.000
12.000
Corte de Valparaíso
10.000
8.000
6.000
4.000
2.000
0
Escenario Bajo
180.000
160.000
140.000
120.000
100.000
80.000
60.000
40.000
20.000
0
Corte de Santiago
Escenario Bajo
100
Serie Original
Escenario Medio
Escenario Alto
Escenario Bajo
Serie Original
Fecha
Escenario Medio
oct-08
Escenario Alto
oct-15
mar-15
ago-14
ene-14
jun-13
nov-12
Escenario Alto
abr-12
sep-11
feb-11
jul-10
dic-09
may-09
Escenario Medio
mar-08
ago-07
ene-07
jun-06
nov-05
Corte de Talca
abr-05
0
oct-15
mar-15
ago-14
ene-14
jun-13
nov-12
abr-12
sep-11
feb-11
jul-10
dic-09
may-09
oct-08
mar-08
ago-07
ene-07
jun-06
nov-05
abr-05
sep-04
feb-04
jul-03
dic-02
may-02
oct-01
mar-01
ago-00
ene-00
ene-00
ago-00
mar-01
oct-01
may-02
dic-02
jul-03
feb-04
sep-04
abr-05
nov-05
jun-06
ene-07
ago-07
mar-08
oct-08
may-09
dic-09
jul-10
feb-11
sep-11
abr-12
nov-12
jun-13
ene-14
ago-14
mar-15
oct-15
Ingreso de Causas
Ingreso de Causas
Región Metropolitana
sep-04
Serie Original
feb-04
1.000
jul-03
2.000
dic-02
3.000
oct-01
4.000
may-02
6.000
mar-01
7.000
ago-00
5.000
Ingreso de Causas
Escenario Bajo
ene-00
oct-15
mar-15
ago-14
ene-14
jun-13
nov-12
Fecha
Escenario Alto
abr-12
sep-11
feb-11
jul-10
dic-09
may-09
oct-08
mar-08
Escenario Medio
ago-07
ene-07
jun-06
nov-05
abr-05
sep-04
Serie Original
feb-04
jul-03
dic-02
may-02
oct-01
mar-01
ago-00
ene-00
Ingreso de Causas
200.000
180.000
160.000
140.000
120.000
100.000
80.000
60.000
40.000
20.000
0
7.000
Corte de Rancagua
6.000
5.000
4.000
3.000
2.000
1.000
0
Fecha
Escenario Bajo
2.000
1.800
1.600
1.400
1.200
1.000
800
600
400
200
0
Corte de Chillán
Fecha
Escenario Bajo
101
Serie Original
sep-04
Escenario Medio
Escenario Alto
Escenario Bajo
2.500
2.000
1.500
1.000
500
Ingreso de Causas
Escenario Bajo
3.000
0
4.000
3.500
3.000
2.500
2.000
1.500
1.000
500
0
-500
ene-00
ago-00
mar-01
oct-01
may-02
dic-02
jul-03
feb-04
sep-04
abr-05
nov-05
jun-06
ene-07
ago-07
mar-08
oct-08
may-09
dic-09
jul-10
feb-11
sep-11
abr-12
nov-12
jun-13
ene-14
ago-14
mar-15
oct-15
may-15
sep-14
ene-14
may-13
Escenario Alto
sep-12
ene-12
may-11
sep-10
ene-10
may-09
Escenario Medio
sep-08
ene-08
may-07
sep-06
ene-06
may-05
Serie Original
ene-04
may-03
sep-02
ene-02
may-01
sep-00
ene-00
Ingreso de Causas
Serie Original
Corte de Valdivia
Serie Original
abr-05
Fecha
Escenario Medio
Fecha
Escenario Medio
Fecha
Escenario Alto
Escenario Alto
oct-15
mar-15
ago-14
ene-14
jun-13
nov-12
abr-12
sep-11
feb-11
jul-10
dic-09
may-09
oct-08
mar-08
ago-07
ene-07
jun-06
nov-05
Ingreso de Causas
Corte de Concepción
sep-04
feb-04
jul-03
dic-02
may-02
oct-01
mar-01
ago-00
ene-00
oct-15
mar-15
ago-14
ene-14
jun-13
nov-12
abr-12
sep-11
feb-11
jul-10
dic-09
may-09
oct-08
mar-08
ago-07
ene-07
jun-06
nov-05
abr-05
sep-04
feb-04
jul-03
dic-02
may-02
oct-01
mar-01
ago-00
ene-00
Ingreso de Causas
10.000
9.000
8.000
7.000
6.000
5.000
4.000
3.000
2.000
1.000
0
7.000
Corte de Temuco
6.000
5.000
4.000
3.000
2.000
1.000
0
Escenario Bajo
Corte de Puerto Montt
Fecha
Escenario Bajo
102
800
600
400
Ingreso de Causas
1.000
200
200
0
0
Serie Original
Escenario Medio
Fecha
Escenario Alto
Escenario Bajo
ene-00
ago-00
mar-01
oct-01
may-02
dic-02
jul-03
feb-04
sep-04
abr-05
nov-05
jun-06
ene-07
ago-07
mar-08
oct-08
may-09
dic-09
jul-10
feb-11
sep-11
abr-12
nov-12
jun-13
ene-14
ago-14
mar-15
oct-15
ene-00
ago-00
mar-01
oct-01
may-02
dic-02
jul-03
feb-04
sep-04
abr-05
nov-05
jun-06
ene-07
ago-07
mar-08
oct-08
may-09
dic-09
jul-10
feb-11
sep-11
abr-12
nov-12
jun-13
ene-14
ago-14
mar-15
oct-15
Ingreso de Causas
1.200
Corte de Coyhaique
1.400
Corte de Punta Arenas
1.200
1.000
800
600
400
Serie Original
Escenario Medio
Fecha
Escenario Alto
Escenario Bajo
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
103