¿México en paz?

You are here

Los delitos que vienen: pronósticos de 2016

18/12/2015
00:00
-A +A

Ha concluido la primera mitad de la administración de Enrique Peña Nieto. En materia delictiva, de acuerdo con las estadísticas del Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública (SESNSP) este periodo se ha caracterizado por niveles récord de averiguaciones previas (AP) por secuestro (del fuero común) en 2013 seguidas de reducciones considerables, la continuidad de las tendencias decrecientes de AP por extorsión, robo de vehículo y robo con violencia y un ligero repunte de las AP por homicidio doloso en 2015. ¿Qué podemos esperar en 2016?

Cabe destacar que las estadísticas en comento se han consolidado como el referente principal en esta materia, lo cual para bien o para mal genera que las valoraciones propias de las autoridades y de los especialistas tiendan a diferir mes con mes. Asimismo, es importante tener en consideración que el consenso erigido hace ya varios años en torno a cuáles son los delitos que permiten evaluar las condiciones de seguridad del país necesita una revisión profunda.

A su vez, con frecuencia se ha cuestionado la confiabilidad de las estadísticas del SESNSP pues se trata de un instrumento de medición con ciertas fallas. Dichas fallas provienen del diseño del instrumento, de quien se encarga de medir y de las condiciones estructurales de la delincuencia tradicional y organizada. Con todas estas limitaciones, este instrumento ha permitido monitorear la evolución de los delitos desde 1997 con cierto grado de desagregación y con una periodicidad única. Contar con información mensual sobre los delitos de alto impacto permite elaborar pronósticos (sin duda, perfectibles) de los delitos partiendo de la estructura de correlación temporal de las series. En este artículo se presentan los pronósticos de los próximos 14 meses de las AP por homicidio doloso, extorsión, secuestro, robo de vehículo y robo con violencia[1].

Sin embargo, cabe recordar que el próximo año seremos testigos de la implementación de un nuevo instrumento de medición más específico en materia delictiva el cual permitirá conocer muchos más detalles y se adecuará al nuevo sistema penal acusatorio. Existirá un periodo de phase out en el que coexistirán dos fuentes diferentes de información que no deberían compararse directamente pues abonaría a la confusión de la opinión pública y carecería de un sentido específico.

La metodología utilizada para pronosticar las series delictivas consta de 4 etapas: 1) identificación, 2) estimación, 3) diagnóstico y 4) pronósticos. Se basa en la econometría de series de tiempo bajo el enfoque frecuentista univariado. En concreto, se estimaron modelos ARIMA y GARCH[2]. Se optó por esta metodología porque en la práctica es complicado encontrar variables explicativas con la misma periodicidad y suficiente variación para generar buenos pronósticos.

De acuerdo con los pronósticos realizados 2015 terminará con una tasa de AP por cada 100 mil habitantes de 14 para el homicidio doloso, 4.2 para la extorsión, 0.8 para el secuestro, 130.3 para el robo de vehículo, 136.1 para el robo con violencia. Respecto a 2014, esto implicaría un incremento de 7% del homicidio doloso, una reducción de 12% de la extorsión, una disminución de 28% del secuestro, un decrecimiento de 5% y 11% del robo de vehículo y del robo con violencia, respectivamente.

Evidentemente, sería ingenuo concluir de manera simplista que el saldo de esta primera mitad es positivo. En primer lugar, se requiere contrastar este comportamiento con la evidencia de otras fuentes estadísticas y en segundo lugar, considerar la elevada cifra negra de delitos como el secuestro, la extorsión o algunos tipos de robo.

Por otro lado, 2016 culminará con una tasa de AP por cada 100 mil habitantes de 14.2 para el homicidio doloso, 4.5 para la extorsión, 0.8 para el secuestro, 131.7 para el robo de vehículo, 138.4 para el robo con violencia. Respecto a 2015, esto implicaría un incremento de 1.5% del homicidio doloso, un crecimiento de 3.3% de la extorsión, una disminución de 9.4% del secuestro, un crecimiento de 1.1% y 1.7% del robo de vehículo y del robo con violencia, respectivamente.

 

Tasas de AP por cada 100 mil hab.

Año

Homicidio doloso

Extorsión

Secuestro

Robo de vehículo

Robo con violencia**

2013

15.5

6.9

1.42

159.5

184.6

2014

13.1

4.8

1.17

137.5

153.2

2015*

14.0

4.2

0.84

130.3

136.1

2016*

14.2

4.4

0.76

131.7

138.4

*Pronosticadas según los modelos econométricos

 

 

**Incluye robo común, robo a instituciones bancarias, abigeato y robo en carreteras

 

Cambio porcentual de las tasas de AP por cada 100 mil hab.

 

Año

Homicidio doloso

Extorsión

Secuestro

Robo de vehículo

Robo con violencia

 

2013-2014

-15.6%

-30.3%

-18%

-13.8%

-17%

 

2014-2015

7%

-11.9%

-28.1%

-5.2%

-11.1%

 

2015-2016*

1.5%

3.3%

-9.4%

1.1%

1.7%

 

*Pronosticadas según los modelos econométricos

 

 

 

                       
 

Elaboración propia del autor con datos del SESNSP al 11 de diciembre de 2015

Los pronósticos puntuales de los modelos indicarían que la tasa de AP por cada 100 mil habitantes de homicidio doloso, robo de vehículo y robo con violencia se estabilizarán y registrarán un ligero incremento respecto al año anterior. El secuestro continuará a la baja, pero a una tasa de cambio más contenida y la extorsión repuntará moderadamente en 2016.

De manera más específica, las AP por homicidio doloso[3] se modelaron con variables dicotómicas estacionales[4], términos autorregresivos[5] y un intercepto. El ajuste del modelo se evaluó en función del criterio de información de Schwarz y el correlograma empírico de residuales[6]. En las gráficas se muestra en azul el pronóstico puntual y se muestran las bandas del pronóstico +/- 1 error estándar en rojo y verde, respectivamente.

Naturalmente como sucede con cualquier pronóstico, la precisión de este disminuye conforme más largo sea el horizonte de pronóstico por lo que el intervalo estimado en términos de tasa por cada 100 mil habitantes señala que la tasa oscilaría entre 12 y 16 AP por homicidio doloso en 2016. El pronóstico puntual muestra que la serie permanecería, en promedio, con niveles de 1446 AP por homicidio doloso al mes con una tendencia lateral.

Gráfica 1 Elaboración propia

Por otro lado, las AP por robo de vehículo se modelaron con variables dicotómicas estacionales, un término de media móvil[7] y un intercepto. Nuevamente el ajuste del modelo se comparó con otros dos modelos. A pesar de que el criterio de información de Schwarz del modelo seleccionado no fue el más bajo, el ajuste del correlograma de residuales de este resultó más armónico. En los otros modelos[8], al incluir más términos se inducía ligeramente la autocorrelación de los residuales.

De acuerdo con el intervalo dado por el error estándar la tasa oscilaría entre 120 y 143 AP por robo de vehículo en 2016. Tomando en consideración el pronóstico puntual la serie permanecería, en promedio, con niveles de 13421 AP por robo de vehículo al mes con una tendencia lateral.

Como se demostró en el documento Homicidio: una Mirada a la Violencia en México publicado por el ONC este año, la serie de AP por homicidio doloso y robo de vehículo están cointegradas lo cual sugiere que se mueven de manera paralela. Los pronósticos de ambos modelos muestran que las AP por estos delitos se mantendrán con una tendencia lateral en 2016 por encima de los niveles registrados en 2006.

 

Gráfica 2 Elaboración propia

Las AP por robo con violencia se modelaron con variables dicotómicas estacionales, términos de medias móviles[9] y un intercepto. El ajuste del modelo se comparó con otros dos modelos ARIMA similares[10]. A pesar de que el criterio de información de Schwarz del modelo seleccionado no fue el más bajo, el ajuste del correlograma de residuales de este resultó más armónico y el proceso sigue siendo invertible.

De acuerdo con el intervalo dado por el error estándar la tasa oscilaría entre 121 y 156 AP por robo con violencia en 2016. Tomando en consideración el pronóstico puntual la serie permanecería, en promedio, con niveles de 14102 AP por robo con violencia al mes con una tendencia lateral.

Gráfica 3 Elaboración propia

Las AP por extorsión se modelaron con un términos de media móvil de orden uno y un intercepto. En contraste con los modelos previos, en este no se encontró estacionalidad por lo que se prescindió de variables dicotómicas. Por otro lado, la especificación de este modelo fue distinta, en este caso también se incluye una intervención tipo escalón pues la inspección gráfica muestra que 1999 presentó un incremento súbito de AP.  

El ajuste del modelo se comparó con otros dos modelos similares aunque en aquellos también se modeló la varianza[11]. A pesar de que el criterio de información de Schwarz del modelo seleccionado no fue el más bajo, el ajuste del correlograma de residuales de este resultó más armónico y los pronósticos de los otros dos modelos tendían a ser más explosivos.

De acuerdo con el intervalo dado por el error estándar la tasa oscilaría entre 2.8 y 6 AP por extorsión en 2016. La amplitud del intervalo se explica por la dispersión creciente registrada a partir de 2008. Tomando en consideración el pronóstico puntual la serie permanecería, en promedio, con niveles de 447 AP por extorsión al mes con una tendencia ligeramente creciente. Estos pronósticos deben tomarse con más cautela ya que la serie es bastante inestable.

 

Gráfica 4 Elaboración propia

Por último, las AP por secuestro se modelaron con un términos de media móvil de orden uno y un intercepto. Tampoco se encontró estacionalidad por lo que se prescindió de variables dicotómicas. Por otro lado, la especificación de este modelo fue distinta. En este delito se utilizó un modelo GARCH (1,1) que utiliza dos ecuaciones; una para modelar la media y otra, para modelar la varianza. El ajuste del modelo se comparó con otros dos modelos[12] . En este caso el ajuste se evaluó en función del correlograma de residuales.

De acuerdo con el intervalo dado por el error estándar la tasa oscilaría entre 0.6 y 1 AP por secuestro en 2016. Tomando en consideración el pronóstico puntual la serie permanecería, en promedio, con niveles de 77 AP por extorsión al mes con una tendencia ligeramente decreciente.

Gráfica 5 Elaboración propia

De confirmarse los pronósticos previamente descritos, el cuarto año de gobierno de Enrique Peña Nieto se avizora como uno difícil ya que los índices delictivos de homicidio doloso, robo de vehículo, robo con violencia dejarán de disminuir, la extorsión podría repuntar ligeramente y solo las AP por secuestro seguirán bajando aunque a un ritmo menor. Aunque debemos recordar que estos son solo pronósticos de AP por lo que nos podría esperar un escenario más o menos optimista.

 

 

Manuel Alejandro Vélez Salas

Investigador del ONC

@VelezManuel @ObsNalCiudadano

 

[1] No se busca pronosticar la actividad delictiva total, solo se pronostican las AP que presuntamente ocurrirán de noviembre de 2015 a diciembre de 2016.

[2] Para mayores detalles sobre la selección de los modelos, pueden enviar un mail a [email protected]

[3] Se trabajó con la serie en forma de diferencias logarítmicas pues la serie en niveles era no estacionaria.

[4] En atención a la estacionalidad ligera de la serie. Se optó por modelar la estacionalidad de forma determinística en lugar de introducir rezagos estacionales estocásticos.

[5] De orden 1, 2, 3, 7, 21, 23 y 26.

[6] De los 3 modelos estimados, se seleccionó este por reportar un buen ajuste del correlograma de residuales y por presentar el valor más bajo del criterio de información de Schwarz (-2.39). Además, los pronósticos de este modelo son los más conservadores. El segundo modelo incluía variables estacionales dicotómicas y términos autorregresivos (AR) de orden 1, 2 y 3. El tercer modelo incluía un término AR de orden 7 adicional.

[7] No son equivalentes al proceso de promedios móviles simples basado en calcular el promedio de n valores anteriores. En este caso, la expresión de media móvil (MA) se entiende como una regresión lineal de la variable contra los valores presentes y previos de los ruidos blancos. En este caso, el orden del término fue uno.

[8] Ambos incluyen variables estacionales dicotómicas. El segundo modelo incluye un término MA de orden 1, 15 y 17. El segundo es un modelo GARCH(1,1) con MA de orden 1.

[9] De orden 1, 3 y 6. Además se introdujo un término de medias móviles estacionales de orden 24 por la alta estacionalidad de la serie.

[10] Ambos contienen variables dicotómicas estacionales. El segundo modelo es un MA con términos de orden 1, 3 y 6. El tercer modelo incluye además un término de orden 24.

[11] GARCH(1,1) con MA(1) y GARCH(1,1) con AR(1)

[12] MA(1) simple y ARCH(1) con MA(1).

 

Observatorio Nacional Ciudadano
El Observatorio Nacional Ciudadano es una organización de la sociedad civil que vincula a las organizaciones civiles para potenciar su incidencia en las políticas y acciones de las autoridades.

Comentarios

Comentarios