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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
2
ÍNDICE
I INTRODUCCIÓN .................................................................................................................................. 4
I.1 Objetivo General ...................................................................................................... 4
I.2 Objetivos Específicos .............................................................................................. 4
II MARCO TEÓRICO ............................................................................................................................... 5
II.1 Modelos y sus Aplicaciones .................................................................................... 6
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 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
III 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
3
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
4
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.
5
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, Holt-
Winter 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.
6
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
7
: 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.
8
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.
9
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
10
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 2008-
2010)”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
11
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 sección
anterior, puede resultar útil en este estudio ya que se observa que el
comportamiento a nivel general y específicamente en algunos tipos de causas,
sigue en mayor o menor grado el comportamiento de la economía, lo que
permitiría modelar series de ingresos, con algunas variables económicas..
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.
12
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.
13
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 Cod Tribunal Gls_Tribunal Cod Materia Gls_Materia Cod_Procedimiento Gls_Gupo_Materia Ingreso
2004 1 10 C.A. Arica 2 1º Juzgado de
letras de Arica A13 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
14
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
15
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:
16
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.
17
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 488,195 -
2001 492,396 0,9
2002 532,336 8,1
2003 737,544 38,5
2004 851,383 15,4
2005 859,183 0,9
2006 1.123.254 30,7
2007 1.438.809 28,1
2008 1.701.304 18,2
2009 1.879.486 10,5
2010 1.655.863 -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.
Figura 1: Nivel y Tendencia de los Ingresos de Causas Civiles
0
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
140.000
160.000
180.000
200.000
en
e-0
0
jun
-00
no
v-00
abr-
01
sep
-01
feb
-02
jul-
02
dic
-02
may
-03
oct
-03
mar
-04
ago
-04
en
e-0
5
jun
-05
no
v-05
abr-
06
sep
-06
feb
-07
jul-
07
dic
-07
may
-08
oct
-08
mar
-09
ago
-09
en
e-1
0
jun
-10
no
v-10
Ingr
eso
de
Cau
sas
Fecha
Tendencia
18
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
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.
-40000
-30000
-20000
-10000
0
10000
20000
30000
ene-
01
jul-0
1
ene-
02
jul-0
2
ene-
03
jul-0
3
ene-
04
jul-0
4
ene-
05
jul-0
5
ene-
06
jul-0
6
ene-
07
jul-0
7
ene-
08
jul-0
8
ene-
09
jul-0
9
ene-
10
jul-1
0
Fact
or E
stac
iona
l
Fecha
Componente EstacionalTotal Nacional
19
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 1,3
Tarapacá 175.643 1,5 1,6
Antofagasta 472.288 4,0 3,3
Atacama 374.805 3,2 1,7
Coquimbo 338.509 2,9 4,0
Valparaíso 682.008 5,8 10,2
Región Metropolitana 7.612.033 64,7 40,1
- Corte Santiago 951.657 8,1 -
- Corte San Miguel 6.660.376 56,6 -
O’Higgins 317.871 2,7 5,2
Maule 339.091 2,9 6,0
Bío – Bío 627.010 5,3 12,3
- Corte Chillán 124.401 1,1 -
- Corte Concepción 502.609 4,3 -
La Araucanía 263.953 2,2 5,8
Los Ríos 182.380 1,6 2,4
Los Lagos 166.828 1,4 4,7
Aysén 51.430 0,4 0,6
Magallanes 65.981 0,6 1,0
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
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.
20
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 Pendiente
Arica y Parinacota 0.89
Tarapacá 0.67
Antofagasta 0.53
Atacama 0.31
Coquimbo 0.58
Valparaíso 0.89
Región Metropolitana 1.91
- Corte Santiago 1.83
- Corte San Miguel 2.55
O’Higgins 0.82
Maule 0.62
Bío - Bío 0.70
- Corte Chillán 0.76
- Corte Concepción 0.69
La Araucanía 0.68
Los Ríos 0.31
Los Lagos 0.64
Aysén 0.82
Magallanes 0.47
Total Nacional 1.60
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada
por la CAPJ
21
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
22
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.
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
23
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 Ajuste del Modelo
Arica y Parinacota 0,27
Tarapacá 0,22
Antofagasta 0,18
Atacama 0,14
Coquimbo 0,40
Valparaíso 0,38
Región Metropolitana 0,81
- Corte Santiago 0,79
- Corte San Miguel 0,43
O’Higgins 0,35
Maule 0,26
Bío – Bío 0,37
- Corte Chillán 0,25
- Corte Concepción 0,36
La Araucanía 0,41
Los Ríos 0,12
Los Lagos 0,40
Aysén 0,36
Magallanes 0,12
Total Nacional 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.
24
Cuadro 8: Crecimiento Anual del Ingreso de Causas a Nivel de Corte de Apelaciones
Región 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Arica y Parinacota 12,4 19,7 5,4 -14,9 24,4 40,1 37,5 -16,2 -30,5 30,1
Tarapacá -27,9 26,2 46,0 -18,8 -8,2 41,6 30,0 -11,6 -9,9 1,3
Antofagasta 2,4 28,2 43,5 -19,6 -21,4 21,5 20,7 -7,6 6,6 -3,5
Atacama 20,2 -1,1 23,2 41,1 -28,6 -19,2 60,7 -14,9 -14,2 30,1
Coquimbo -4,0 8,5 39,4 -1,2 -23,7 15,1 25,3 7,6 8,1 -1,5
Valparaíso 0,3 5,3 23,3 15,3 -19,0 9,7 11,5 30,0 27,1 -10,9
Región Metropolitana 3,5 11,5 45,2 29,5 17,4 44,8 26,8 23,5 11,8 -17,2
- Corte Santiago 6,4 10,2 37,2 41,7 25,7 43,0 27,1 23,6 12,6 -27,9
- Corte San Miguel -9,4 18,6 83,0 -14,4 -31,7 64,8 24,5 22,1 3,9 96,2
O’Higgins 28,9 -20,1 60,6 -18,0 -3,9 15,3 17,6 15,5 12,9 -1,5
Maule -5,0 7,8 35,8 5,5 -28,2 -4,9 52,5 12,5 -11,3 28,5
Bío – Bío -9,6 1,5 28,7 9,1 -21,3 7,3 31,6 5,9 14,0 -0,9
- Corte Chillán 3,4 4,0 9,9 12,4 -25,3 -1,8 58,1 9,6 8,6 -7,1
- Corte Concepción -12,6 0,8 34,1 8,3 -20,4 9,4 26,2 4,9 15,4 0,7
La Araucanía -14,9 3,7 34,1 12,0 -17,9 -12,4 36,5 21,7 6,9 20,5
Los Ríos -6,1 1,7 6,2 -6,7 -8,8 -13,0 64,1 5,2 -0,8 -2,4
Los Lagos -1,7 16,0 43,3 -3,4 -15,1 -0,7 54,4 0,9 9,8 2,3
Aysén 4,0 -23,6 45,3 6,3 11,6 -14,4 38,7 4,3 24,9 0,8
Magallanes -13,4 -7,1 21,7 -19,0 -1,4 22,9 5,1 22,7 3,6 -6,0
Total Nacional 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.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. 15
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).
25
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 0,57
Tarapacá 0,39
Antofagasta 0,37
Atacama 0,11
Coquimbo 0,50
Valparaíso 0,51
Región Metropolitana 0,88
- Corte de Santiago 0,86
- Corte de San Miguel 0,58
O’Higgins 0,50
Maule 0,59
Bío – Bío 0,68
- Corte Chillán 0,55
- Corte Concepción 0,67
La Araucanía 0,72
Los Ríos 0,58
Los Lagos 0,68
Aysén 0,43
Magallanes 0,51
Total Nacional 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 % del total de
Ingreso de Causas
Ejecutivo 6.839.550 58,2
Gestiones Preparatorias y Medidas Prejudiciales 3.226.251 27,4
Voluntario 953.948 8,1
Ordinario 354.605 3,0
Sumario 332.019 2,8
Especial 53.380 0,5
Total Nacional 11.759.753 -
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.
26
Cuadro 11: Materias Principales dentro de cada Grupo para el Total de Ingreso de Causas del Período
Procedimientos Materias
Número de
Ingreso de
Causas
% de representatividad
dentro del
Procedimiento
% de representatividad
dentro del total de
Ingreso de Causas
Ejecutivo
Pagaré, cobro de 5.912.245 86,4 50,3
Letra de cambio, cobro de 325.366 4,8 2,8
Hipotecaria, acción según Ley de Bancos 176.423 2,6 1,5
Otros 425.516 6,2 3,6
Especiales
Pesca y acuicultura, infracciones a Ley 18.320 34,3 0,2
Bs. Raíces, Remate Por No Pago De Contribuciones 7.654 14,3 0,1
Otros procedimientos Particulares 5.024 9,4 0,0
Otros 22.382 41,9 0,2
Gestiones
Preparatorias y
Medidas
Prejudiciales
Confesión de deuda, citación 2.300.077 71,3 19,6
Cheque, Notificación Protesto De 603.089 18,7 5,1
Reconocimiento firma, citación y confesión de deuda 152.517 4,7 1,3
Otros 170.568 5,3 1,5
Ordinario
Pesos, cobro de 222.525 62,8 1,9
Perjuicios, indemnización de 41.804 11,8 0,4
Otros Ordinarios 23.685 6,7 0,2
Otros 66.591 18,8 0,6
Sumario
Arrendamiento, Terminación Inmediata por no Pago Rentas o Reconvención
138.763 41,8 1,2
Arbitro y derivados, designación de 35.156 10,6 0,3
Otros Sumarios 31.085 9,4 0,3
Otros 127.015 38,3 1,1
Voluntario
Minero, Pedimento (Concesión De Exploración) 433.490 45,4 3,7
Minera, manifestación(concesión para explotación) 187.444 19,6 1,6
Posesión efectiva 162.328 17,0 1,4
Otros 170.686 17,9 1,5
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
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 Ordinario Sumario Voluntario
Arica y Parinacota 49.3 1.5 22.4 4.5 4.4 17.8
Tarapacá 44.0 0.8 20.0 3.2 3.8 28.1
Antofagasta 41.5 0.7 14.7 3.0 2.2 37.9 Atacama 26.5 0.6 5.0 4.8 1.2 62.0
Coquimbo 44.4 0.9 21.9 2.5 3.1 27.1
Valparaíso 53.1 0.8 27.2 3.6 5.9 9.4 Región Metropolitana 63.2 0.1 30.5 2.2 2.1 1.9
- Corte de Santiago 65.3 0.1 28.9 2.1 2.0 1.6
- Corte de San Miguel 48.5 0.2 41.6 2.4 3.2 4.1 O’Higgins 49.8 0.6 24.5 11.4 5.0 8.6
Maule 55.5 1.3 22.9 6.1 3.9 10.3
Bío – Bío 55.6 1.3 26.2 4.8 5.1 7.0 - Corte Chillán 46.6 1.1 31.7 5.0 6.4 9.0
- Corte Concepción 57.8 1.4 24.8 4.8 4.7 6.4 La Araucanía 53.8 1.1 25.4 4.3 5.2 10.2
Los Ríos 58.2 1.2 24.0 3.5 4.8 8.3
Los Lagos 57.9 2.9 26.0 3.8 3.2 6.2 Aysén 47.0 2.6 26.0 2.2 2.6 19.7
Magallanes 57.4 1.5 23.6 2.2 3.5 11.7
Total Nacional 58.2 0.5 27.4 3.0 2.8 8.1
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
27
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 Pendiente Ajuste del Modelo
Ejecutivo 1,45 0,79
Gestiones Preparatorias y Medidas Prejudiciales 2,4 0,65
Voluntario -0,15 0,02
Ordinario 0,75 0,24
Sumario 0,25 0,13
Especial 0,1 0,14
Total Nacional 1,60 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
Procedimientos 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Ejecutivo -3.7 1.4 83.2 27.9 3.6 38.6 17.6 16.6 19.5 -29.0
Especial 0.7 10.9 -5.5 -7.2 -1.4 14.1 -11.5 12.8 3.1 3.9
Gestiones Preparatorias
y Medidas Prejudiciales 4.7 16.0 7.4 5.4 -2.2 44.4 53.7 32.3 -2.9 20.0
Ordinario 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 2.7 -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 0.9 30.7 28.1 18.2 10.5 -11.9
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
28
Figura 4: Tendencias de las Series mensuales de Ingreso de Causas de los Procedimientos en Comparación con Tendencia Nacional
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.
Ejecutivo Especiales Gestiones Preparatorias y Medidas Prejudiciales
Ordinario Sumario Voluntario
29
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 Correlación con rezago 12
Ejecutivo 0,83
Gestiones Preparatorias y Medidas Prejudiciales 0,80
Voluntario 0,46
Ordinario 0,07
Sumario 0,76
Especial 0,72
Total Nacional 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.
30
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: Juzgados Ingreso de Causas %
Corte de Santiago
30º 246.982 2,1
1º 242.800 2,1
3º 239.562 2,0
2º 237.497 2,0
29º 225.369 1,9
5º 224.897 1,9
4º 224.803 1,9
22º 223.289 1,9
28º 221.892 1,9
23º 218.691 1,9
Resto de Juzgados del País 9.453.971 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
31
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 Coeficiente de
Variación
Arica y Parinacota 22.481 23.976 18.986 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.
32
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 % del total de Ingreso de Causas
Cobro de Pagaré 5.912.245 50,3
Citación Confesión de Deuda 2.300.077 19,6
Notificación Protesto de Cheque 603.089 5,1
Pedimento Minero(Concesión De Exploración) 433.490 3,7
Cobro de Letra de Cambio 325.366 2,8
Otras 2.185.486 18,6
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
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.
33
Cuadro 19: Distribución de Ingreso de Causas por Materias por Corte para Todo el Período (en porcentajes)
Cortes Cobro de
Pagaré
Confesión
de deuda
Pedimento
Minero
Notificación
Protesto
Cheque
Manifestación
Minera
Cobro de
Pesos
Terminación
Inmediata
Arriendo por
no Pago Rentas
Cobro de
Letra de
cambio
Posesión
Efectiva
Pesca y
acuicultura Otras
Arica y Parinacota 39,3 12,1 10,3 6,2 32,0
Tarapacá 37,6 9,3 19,6 7,0 26,5
Antofagasta 37,0 7,8 30,2 6,0 19,1
Atacama 23,2 40,5 20,2 4,5 11,7
Coquimbo 29,8 8,9 11,4 11,7 38,1
Valparaíso 46,7 17,2 6,2 3,0 27,0
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 30,1
Talca 46,3 10,0 8,6 3,4 31,8
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 31,2
Los Lagos 49,6 11,0 10,7 2,3 26,4
Aysén 29,2 5,2 15,4 13,2 37,0
Magallanes 41,9 13,6 6,2 6,1 32,1
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
34
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.
35
Figura 5: Evolución Temporal de la Materia Cobro de Pagaré
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
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ.
0
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
en
e-0
0
jul-
00
en
e-0
1
jul-
01
en
e-0
2
jul-
02
en
e-0
3
jul-
03
en
e-0
4
jul-
04
en
e-0
5
jul-
05
en
e-0
6
jul-
06
en
e-0
7
jul-
07
en
e-0
8
jul-
08
en
e-0
9
jul-
09
en
e-1
0
jul-
10
Ingr
eso
de
Cau
sas
Fecha
Cobro de Pagaré
0
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
60.000
70.000
80.000
90.000
en
e-00
jul-
00
en
e-01
jul-
01
en
e-02
jul-
02
en
e-03
jul-
03
en
e-04
jul-
04
en
e-05
jul-
05
en
e-06
jul-
06
en
e-07
jul-
07
en
e-08
jul-
08
en
e-09
jul-
09
en
e-10
jul-
10
Ingr
eso
de
Cau
sas
Fecha
Citación a Confesión de Deuda
36
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
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
0
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
7.000
8.000
9.000
10.000
en
e-0
0
jul-
00
en
e-0
1
jul-
01
en
e-0
2
jul-
02
en
e-0
3
jul-
03
en
e-0
4
jul-
04
en
e-0
5
jul-
05
en
e-0
6
jul-
06
en
e-0
7
jul-
07
en
e-0
8
jul-
08
en
e-0
9
jul-
09
en
e-1
0
jul-
10
Ingr
eso
de
Cau
sas
Fecha
Cheque, Notificacion Protesto De
37
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
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
0
100
200
300
400
500
600
en
e-0
0
jun
-00
no
v-00
abr-
01
sep
-01
feb
-02
jul-
02
dic
-02
may
-03
oct
-03
mar
-04
ago
-04
en
e-0
5
jun
-05
no
v-05
abr-
06
sep
-06
feb
-07
jul-
07
dic
-07
may
-08
oct
-08
mar
-09
ago
-09
en
e-1
0
jun
-10
no
v-10
Val
or d
el Í
nd
ice
Fecha
Índice Pedimento Minero Índice del Precio del Cobre Índice de Actividad Minera
38
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
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
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
0
2.000
4.000
6.000
8.000
10.000
12.000
14.000
16.000
18.000
20.000
en
e-0
0
jul-
00
en
e-0
1
jul-
01
en
e-0
2
jul-
02
en
e-0
3
jul-
03
en
e-0
4
jul-
04
en
e-0
5
jul-
05
en
e-0
6
jul-
06
en
e-0
7
jul-
07
en
e-0
8
jul-
08
en
e-0
9
jul-
09
en
e-1
0
jul-
10
Ingr
eso
de
Cau
sas
Fecha
Cobro Letra de Cambio
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
en
e-0
0
jul-
00
en
e-0
1
jul-
01
en
e-0
2
jul-
02
en
e-0
3
jul-
03
en
e-0
4
jul-
04
en
e-0
5
jul-
05
en
e-0
6
jul-
06
en
e-0
7
jul-
07
en
e-0
8
jul-
08
en
e-0
9
jul-
09
en
e-1
0
jul-
10
Ingr
eso
de
Cau
sas
Fecha
Otras Materias
39
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.
40
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 DE LA ECONOMÍA EN RELACIÓN AL INGRESO
NACIONAL DE CAUSAS CIVILES
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
41
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
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
DE CAUSAS20
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. 19
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.
0
50
100
150
200
250
ene-
00
jul-
00
ene-
01
jul-
01
ene-
02
jul-
02
ene-
03
jul-
03
ene-
04
jul-
04
ene-
05
jul-
05
ene-
06
jul-
06
ene-
07
jul-
07
ene-
08
jul-
08
ene-
09
jul-
09
ene-
10
jul-
10
Índi
ce
Fecha
IMACEC v/s Índice de Ingreso de Causas
IMACEC Ingreso de Causas
42
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: 22
La fuente de estas variables es el Banco Central, a excepción de la población, que es extraída del Instituto
Nacional de Estadísticas (INE)
43
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 Tipo de Serie
Ingreso de Causas Nacionales No Estacionaria
IMACEC No Estacionaria
Población Estacionaria
TPM Estacionaria
Tasa de Desempleo 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. 24
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.
44
: 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 Error Estándar Estadístico t p-value
1806.1 213.0 8.48 0.00
-734.7 281.2 -2.61 0.01
AR(1) -.405 .0,081 -5,02 0.00
AR(7) -.272 .074 -3.66 0.00
SMA(12) .599 .0,079 7.58 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
45
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
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.
0
50.000
100.000
150.000
200.000
250.000
300.000
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
Ingr
eso
de
Cau
sas
Fecha
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
46
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
2010 1.653.154 -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 Tipo de Serie
Cobro de pagaré No Estacionaria
Citación a confesión de deuda No Estacionaria
Notificación protesto de cheque No Estacionaria
Pedimento minero No Estacionaria
Cobro letra de cambio No Estacionaria
Otras materias No Estacionaria
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por
la CAPJ
47
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
Cobro de pagaré 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 2000-
2009 y 1 para el 2010
Notificación protesto de cheque SARIMA(“1,12”,1,0)(12,0,0) -
Pedimento mineroa SARIMA(1,1,0)(0,0,0) D(índiceminero(-12))
Cobro letra de cambio Holt-Winter Multiplicativo -
Otras materias SARIMA(1,1,”2”)(12,0,0) -
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.
48
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.
49
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 Proyección de ingresos
sin desagregar materias
Proyección
desagregando materias
Tasa de crecimiento anual promedio 5,9% 4,3%
Promedio anual de ingreso de causas 2.318.258 2.516.492 Variación de 2015 respecto a 2011 26% 18,3%
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ, e información extraída
del Banco Central de Chile e INE
50
Figura 13: Gráficos Proyecciones de: Materias de Mayor Importancia, Materias Restantes y Total Nacional
0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
140000
160000
en
e-0
0
sep
-00
may
-01
en
e-0
2
sep
-02
may
-03
en
e-0
4
sep
-04
may
-05
en
e-0
6
sep
-06
may
-07
en
e-0
8
sep
-08
may
-09
en
e-1
0
sep
-10
may
-11
en
e-1
2
sep
-12
may
-13
en
e-1
4
sep
-14
may
-15
Ingr
eso
de
Cau
sas
Fecha
Cobro de Pagaré
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
0
10000
20000
30000
40000
50000
60000
70000
80000
90000
100000
en
e-00
sep
-00
may
-01
en
e-0
2
sep
-02
may
-03
en
e-04
sep
-04
may
-05
en
e-06
sep
-06
may
-07
en
e-0
8
sep
-08
may
-09
en
e-10
sep
-10
may
-11
en
e-1
2
sep
-12
may
-13
en
e-14
sep
-14
may
-15
Ingr
eso
de
Cau
sas
Fecha
Citación Confesión de Deuda
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
0100020003000400050006000700080009000
10000
en
e-0
0
sep
-00
may
-01
en
e-0
2
sep
-02
may
-03
en
e-0
4
sep
-04
may
-05
en
e-0
6
sep
-06
may
-07
en
e-0
8
sep
-08
may
-09
en
e-1
0
sep
-10
may
-11
en
e-1
2
sep
-12
may
-13
en
e-1
4
sep
-14
may
-15
Ingr
eso
de
Cau
sas
Fecha
Notificación Protesto de Cheque
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
en
e-0
0
sep
-00
may
-01
en
e-0
2
sep
-02
may
-03
en
e-0
4
sep
-04
may
-05
en
e-0
6
sep
-06
may
-07
en
e-0
8
sep
-08
may
-09
en
e-1
0
sep
-10
may
-11
en
e-1
2
sep
-12
may
-13
en
e-1
4
sep
-14
may
-15
Ingr
eso
de
Cau
sas
Fecha
Pedimento Minero
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
51
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
16000
18000
en
e-0
0
ago
-00
mar
-01
oct
-01
may
-02
dic
-02
jul-
03
feb
-04
sep
-04
abr-
05
no
v-05
jun
-06
en
e-0
7
ago
-07
mar
-08
oct
-08
may
-09
dic
-09
jul-
10
feb
-11
sep
-11
abr-
12
no
v-12
jun
-13
en
e-1
4
ago
-14
mar
-15
oct
-15
Ingr
eso
de
Cau
sas
Fecha
Cobro Letra de Cambio
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
en
e-0
0
sep
-00
may
-01
en
e-0
2
sep
-02
may
-03
en
e-0
4
sep
-04
may
-05
en
e-0
6
sep
-06
may
-07
en
e-0
8
sep
-08
may
-09
en
e-1
0
sep
-10
may
-11
en
e-1
2
sep
-12
may
-13
en
e-1
4
sep
-14
may
-15
Ingr
eso
de
Cau
sas
Fecha
Otras Materias
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
0
50000
100000
150000
200000
250000
300000
en
e-0
0
sep
-00
ma
y-0
1
en
e-0
2
sep
-02
ma
y-0
3
en
e-0
4
sep
-04
ma
y-0
5
en
e-0
6
sep
-06
ma
y-0
7
en
e-0
8
sep
-08
ma
y-0
9
en
e-1
0
sep
-10
ma
y-1
1
en
e-1
2
sep
-12
ma
y-1
3
en
e-1
4
sep
-14
ma
y-1
5
Ing
reso
de
Ca
usa
s
Fecha
Total Ingreso de Causas Nacional
Total Materias Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
52
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:
53
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.
54
- 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. 30
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.
55
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 Holt-Winter Aditivo
Magallanes 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
56
: 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.
57
Figura 14: Proyecciones en Cortes de Santiago
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%.
0
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
140.000
160.000
180.000
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
en
e-10
sep-
10
may
-11
en
e-12
sep-
12
may
-13
en
e-14
sep-
14
may
-15
Ingr
eso
de
Cau
sas
Fecha
Corte de Santiago
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
58
Cuadro 29: Proyecciones hasta 2015 de acuerdo a Escenarios Bajo, Medio y Alto
Corte de
Apelaciones
con Jurisdicción en
2011 2012 2013 2014 2015 Tasa de
Crecimiento
Media Anual
Variación de
2015 respecto
a 2011 Alto Medio Bajo Alto Medio Bajo Alto Medio Bajo Alto Medio Bajo Alto Medio Bajo
Arica 15874 11232 6589 17000 12358 7716 17725 13083 8441 18193 13551 8909 18494 13852 9210 5.4 23.3
Iquique 41037 29929 18822 45019 33912 22804 46374 35266 24159 46834 35727 24619 46991 35883 24776 4.8 19.9
Antofagasta 71481 54657 37834 75230 58407 41583 78980 62156 45332 82729 65905 49082 86478 69655 52831 6.2 27.4
Copiapó 57161 43173 29185 60384 46396 32408 63606 49618 35631 66829 52841 38853 70051 56064 42076 6.8 29.9
La Serena 66786 40822 14858 69821 43857 17892 72856 46891 20927 75890 49926 23962 78925 52961 26996 6.7 29.7
Valparaíso 115697 92066 68434 118343 94711 71079 121529 97897 74265 124989 101357 77726 128589 104957 81325 3.3 14.0
Región
Metropolitana 1809871 1647557 1485243 1927470 1765156 1602842 2042668 1880355 1718041 2156392 1994078 1831764 2269207 2106893 1944580 6.3 27.9
San Miguel 508808 458516 408224 515169 464877 414585 521514 471222 420930 527843 477551 427259 534157 483865 433573 1.4 5.5
Santiago 1588709 1447060 1305411 1680656 1539007 1397359 1774311 1632663 1491014 1869008 1727359 1585711 1964340 1822691 1681043 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
Total Nacional 2806499 2445051 2083603 2931885 2570436 2208989 3056360 2694911 2333463 3180875 2819426 2457978 3305588 2944140 2582692 4.8 20.4
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
59
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:
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.
ii. 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%.
iii. 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;
60
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:
61
Cuadro 30: Ingreso Estimado de Causas del Sistema Procesal Civil
Año
Corte
Escenario Medio Variación de 2015
respecto a 2010 2011 2013 2015
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
Región Metropolitana 1.647.557 1.880.355 2.106.893 27.9
San Miguel 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
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 2000-
2010, la cual ascendía a un 50,3%. Por su parte, cobro letra de cambio, posee la menor
62
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.
63
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.
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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–
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Movimientos Estadísticos en los Órganos Judiciales”, Poder General de la Federación,
México.
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Serie de Documentos de Trabajo, Banco Central de Chile.
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Winter: Una Aplicación al Sector Turístico”, Revista Europea de Dirección y Economía de
la Empresa, vol. 15, núm. 3, pp. 185-198, ISSN 1019-6838.
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samples)". Biometrika 52 (3-4): 591–611.
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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.
64
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.
65
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.
66
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.
67
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.
68
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.
69
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.
70
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
71
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.
72
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.
73
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.
74
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
75
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
76
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
77
Anexo 4: Jurisdicción Cortes de Apelaciones y Juzgados
Código de
Corte Corte Juzgado Nº Tribunales Región Comunas
10 Tribunales de la Jurisdicción de
Arica
1 1º Juzgado de Letras de Arica Región de
Arica y
Parinacota
Putre, General Lagos, Arica, Camarones 2 2º Juzgado de Letras de Arica
3 3º Juzgado de Letras de Arica
4 4º Juzgado de Letras de Arica
11
Tribunales de la
Jurisdicción de Iquique
5 1º Juzgado de Letras Iquique
Región de
Tarapacá
Iquique, Alto Hospicio, Pozo Almonte,
Camiña, Colchane, Huara, Pica
6 2º Juzgado de Letras Iquique
7 3º Juzgado de Letras Iquique
8 4º Juzgado de Letras Iquique
9 Juzgado de Letras y Garantía de Pozo Almonte
15
Tribunales de la
Jurisdicción de Antofagasta
10 1º Juzgado de Letras en lo Civil de Antofagasta
Región de
Antofagasta
Antofagasta, Mejillones, Sierra Gorda,
Taltal, Calama, Ollagüe, San Pedro de Atacama, Tocopilla, María Elena
11 2º Juzgado de Letras en lo Civil de Antofagasta
12 3º Juzgado de Letras en lo Civil de Antofagasta
13 4º Juzgado de Letras en lo Civil de Antofagasta
14 Juzgado de Letras de Tocopilla
15 Juzgado de Letras y Garantía de María Elena
16 1º Juzgado de Letras en lo Civil de Calama
17 2º Juzgado de Letras en lo Civil de Calama
18 3º Juzgado de Letras en lo Civil de Calama
19 Juzgado de Letras y Garantía de Taltal
20
Tribunales de la
Jurisdicción de
Copiapó
20 Juzgado de Letras y Garantía de Chañaral
Región de Atacama
Copiapó, Caldera, Tierra Amarilla,
Chañaral,Diego de Almagro, Vallenar,
Alto del Carmen, Freirina, Huasco
21 Juzgado de Letras y Garantía de Diego de Almagro
22 1º Juzgado de Letras de Copiapó
23 2º Juzgado de Letras de Copiapó
24 3º Juzgado de Letras de Copiapó
25 4º Juzgado de Letras de Copiapó
26 Juzgado de Letras y Garantía de Caldera
27 1º Juzgado de Letras de Vallenar
28 2º Juzgado de Letras de Vallenar
29 Juzgado de Letras y Garantía de Freirina
25 Tribunales de la Jurisdicción de
La Serena
30 1º Juzgado de Letras de La Serena
Región de Coquimbo
La Serena, Coquimbo, Andacollo, La
Higuera, Paiguano, Vicuña, Illapel, Canela, Los Vilos, Salamanca, Ovalle,
Combarbalá, Monte Patria, Punitaqui, Río Hurtado
31 2º Juzgado de Letras de La Serena
32 3º Juzgado de Letras de La Serena
33 1º Juzgado de Letras de Coquimbo
34 2º Juzgado de Letras de Coquimbo
35 3º Juzgado de Letras de Coquimbo
36 Juzgado de Letras y Garantía de Andacollo
37 Juzgado de Letras de Vicuña
38 1º Juzgado de Letras de Ovalle
39 2º Juzgado de Letras de Ovalle
40 3º Juzgado de Letras de Ovalle
41 Juzgado de Letras y Garantía de Combarbalá
42 Juzgado de Letras de Illapel
43 Juzgado de Letras y Garantía de Los Vilos
30 Tribunales de la Jurisdicción de
Valparaíso
44 1º Juzgado Civil de Valparaíso
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,
45 2º Juzgado Civil de Valparaíso
46 3º Juzgado Civil de Valparaíso
47 4º Juzgado Civil de Valparaíso
48 5º Juzgado Civil de Valparaíso
49 1º Juzgado Civil de Viña del Mar
50 2º Juzgado Civil de Viña del Mar
51 3º Juzgado Civil de Viña del Mar
52 Juzgado de Letras y Garantía de Petorca
53 1º Juzgado de Letras de Los Andes
78
Código de
Corte Corte Juzgado Nº Tribunales Región Comunas
54 2º Juzgado de Letras de Los Andes
55 1º Juzgado de Letras de San Felipe (ex 2°)
56 2º Juzgado de Letras de San Felipe
57 Juzgado de Letras y Garantía de Putaendo
58 1º Juzgado de Letras de Quillota
59 2º Juzgado de Letras de Quillota
60 Juzgado de Letras de Limache
61 Juzgado de Letras y Garantía de Quintero
62 1º Juzgado de Letras de Quilpué
63 2º Juzgado de Letras de Quilpué
64 Juzgado de Letras de Villa Alemana
65 Juzgado de Letras de Casablanca
66 1º Juzgado de Letras de San Antonio
67 2º Juzgado de Letras de San Antonio
68 Juzgado de Letras y Garantía de Isla de Pascua
69 Juzgado de Letras de La Ligua
70 Juzgado de Letras de Calera
90 Tribunales de la Jurisdicción de
Santiago
71 1º Juzgado Civil de Santiago
Región
Metropolitana
Colina, Santiago, Peñalolén, Lampa,
Cerrillos, Quinta Normal, Providencia, Tiltil, Pudahuel, Cerro Navia, Vitacura,
Conchalí, Recoleta, Renca, Quilicura,
Estación Central, Lo Prado, Huechuraba, Macul, Independencia, La Florida,
Maipú, La Reina, Ñuñoa, Las Condes, Lo
Barnechea
72 2º Juzgado Civil de Santiago
73 3º Juzgado Civil de Santiago
74 4º Juzgado Civil de Santiago
75 5º Juzgado Civil de Santiago
76 6º Juzgado Civil de Santiago
77 7º Juzgado Civil de Santiago
78 8º Juzgado Civil de Santiago
79 9º Juzgado Civil de Santiago
80 10º Juzgado Civil de Santiago
81 11º Juzgado Civil de Santiago
82 12º Juzgado Civil de Santiago
83 13º Juzgado Civil de Santiago
84 14º Juzgado Civil de Santiago
85 15ºJuzgado Civil de Santiago
86 16º Juzgado Civil de Santiago
87 17º Juzgado Civil de Santiago
88 18º Juzgado Civil de Santiago
89 19º Juzgado Civil de Santiago
90 20º Juzgado Civil de Santiago
91 21º Juzgado Civil de Santiago
92 22º Juzgado Civil de Santiago
93 23º Juzgado Civil de Santiago
94 24º Juzgado Civil de Santiago
95 25º Juzgado Civil de Santiago
96 26º Juzgado Civil de Santiago
97 27º Juzgado Civil de Santiago
98 28º Juzgado Civil de Santiago
99 29º Juzgado Civil de Santiago
100 30º Juzgado Civil de Santiago
101 Juzgado de Letras de Colina
Tribunales de la Jurisdicción de
San Miguel
102 1º Juzgado Civil de San Miguel
Región
Metropolitana
Puente Alto, San Bernardo, Melipilla,
Pirque, Buín, Alhué, Talagante, El Monte, La Cisterna, El Bosque, Calera de
Tango, San José de Mapo, Curacaví, Isla de Maipo, San Ramón, Padre Hurtado,
Paine, María Pinto, San Joaquín, San
Pedro, La Pintana, Peñaflor, La Granja, Pedro Aguirre Cerda, Lo Espejo, San
Miguel
103 2º Juzgado Civil de San Miguel
104 3º Juzgado Civil de San Miguel
105 4º Juzgado Civil de San Miguel
106 1º Juzgado Civil de Puente Alto
107 1º Juzgado del Crimen de Puente Alto
108 2º Juzgado del Crimen de Puente Alto
109 1º Juzgado Civil de San Bernardo
79
Código de
Corte Corte Juzgado Nº Tribunales Región Comunas
110 2º Juzgado Civil de San Bernardo
111 3º Juzgado Civil de San Bernardo
112 1º Juzgado de Letras de Buín
113 2º Juzgado de Letras de Buín
114 1º Juzgado de Letras de Melipilla
115 2º Juzgado de Letras de Melipilla
116 1º Juzgado de Letras de Talagante
117 2º Juzgado de Letras de Talagante
118 Juzgado de Letras de Peñaflor
35
Tribunales de la
Jurisdicción de
Rancagua
119 1º Juzgado Civil de Rancagua
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
120 2º Juzgado Civil de Rancagua
121 1º Juzgado de Letras de Rengo
122 2º Juzgado de Letras de Rengo
123 1º Juzgado del Crimen de Rancagua
124 2º Juzgado del Crimen de Rancagua
125 3º Juzgado del Crimen de Rancagua
126 Juzgado de Letras de San Vicente
127 Juzgado de Letras y Garantías de Peumo
128 1º Juzgado de Letras de San Fernando
129 2º Juzgado de Letras de San Fernando
130 1º Juzgado de Letras de Santa Cruz
131 2º Juzgado de Letras de Santa Cruz
132 Juzgado de Letras y Garantías de Peralillo
133 Juzgado de Letras y Garantías de Pichilemu
134 Juzgado de Letras y Garantías de Litueche
40
Tribunales de la
Jurisdicción de Talca
135 1º Juzgado de Letras de Curicó
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
136 2º Juzgado de Letras de Curicó
137 3º Juzgado de Letras de Curicó
138 Juzgado de Letras de Molina
139 Juzgado de Letras y Garantías de Licanten
140 1º Juzgado de Letras de Talca
141 2º Juzgado de Letras de Talca
142 3º Juzgado de Letras de Talca
143 4º Juzgado de Letras de Talca
144 Juzgado de Letras de Constitución
145 Juzgado de Letras y Garantías de Curepto
146 1º Juzgado de Letras de Linares
147 2º Juzgado de Letras de Linares
148 3º Juzgado de Letras de Linares
149 Juzgado de Letras de Parral
150 Juzgado de Letras de San Javier
151 Juzgado de Letras de Cauquenes
152 Juzgado de Letras y Garantías de Chanco
45 Tribunales de la Jurisdicción de
Chillán
153 1º Juzgado Civil de Chillán
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,
154 2º Juzgado Civil de Chillán
155 1º Juzgado de Letras de San Carlos
156 2º Juzgado de Letras de San Carlos
157 1º Juzgado del Crimen de Chillán
158 2º Juzgado del Crimen de Chillán
159 Juzgado de Letras de Yungay
160 Juzgado de Letras y Garantías de Bulnes
161 Juzgado de Letras y Garantías de Coelemu
162 Juzgado de Letras y Garantías de Quirihue
46
Tribunales de la
Jurisdicción de
Concepción
163 1º Juzgado Civil de Concepción Región del
Bíobío
Yumbel, Concepción, Arauco, Alto
Biobío, Coronel, Cañete, Los Angeles,
Chiguayante, Contulmo, Antuco,
164 2º Juzgado Civil de Concepción
165 3º Juzgado Civil de Concepción
80
Código de
Corte Corte Juzgado Nº Tribunales Región Comunas
166 1º Juzgado Civil de Talcahuano 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
167 2º Juzgado Civil de Talcahuano
168 1º Juzgado de Letras de Los Ángeles
169 2º Juzgado de Letras de Los Ángeles
170 3º Juzgado de Letras de Los Ángeles
171 1º Juzgado del Crimen de Talcahuano
172 Juzgado de Letras y Garantías de Cabrero
173 Juzgado de Letras y Garantías de Santa Bárbara
174 Juzgado de Letras y Garantías de Mulchén
175 Juzgado de Letras y Garantías de Nacimiento
176 Juzgado de Letras y Garantías de Laja
177 Juzgado de Letras y Garantías de Yumbel
178 Juzgado de Letras de Tomé
179 Juzgado de Letras y Garantías de Florida
180 Juzgado de Letras y Garantías de Santa Juana
181 Juzgado de Letras y Garantías de Lota
182 1º Juzgado de Letras de Coronel
183 2º Juzgado de Letras de Coronel
184 Juzgado de Letras y Garantías de Lebu
185 Juzgado de Letras de Arauco
186 Juzgado de Letras y Garantías de Curanilahue
187 Juzgado de Letras de Cañete
50 Tribunales de la Jurisdicción de
Temuco
188 1º Juzgado Civil de Temuco
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
189 2º Juzgado Civil de Temuco
190 3º Juzgado Civil de Temuco
191 1º Juzgado de Letras de Angol
192 2º Juzgado de Letras de Angol
193 Juzgado de Letras y Garantías de Collipulli
194 Juzgado de Letras y Garantías de Curacautín
195 Juzgado de Letras de Victoria
196 Juzgado de Letras y Garantías de Traiguen
197 Juzgado de Letras y Garantías de Puren
198 Juzgado de Letras de Lautaro
199 Juzgado de Letras y Garantías de Pucón
200 Juzgado de Letras de Villarrica
201 Juzgado de Letras de Pitrufquén
202 Juzgado de Letras de Loncoche
203 Juzgado de Letras y Garantías de Tolten
204 Juzgado de Letras y Garantías de Carahue
205 Juzgado de Letras de Nueva Imperial
55
Tribunales de la
Jurisdicción de Valdivia
206 1º Juzgado Civil de Valdivia
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
207 2º Juzgado Civil de Valdivia
208 Juzgado de Letras de Mariquina
209 Juzgado de Letras de Los Lagos
210 Juzgado de Letras y Garantías de Panguipulli
211 Juzgado de Letras y Garantías de La Unión
212 Juzgado de Letras y Garantías de Paillaco
213 Juzgado de Letras y Garantías de Rio Bueno
214 1º Juzgado de Letras de Osorno
215 2º Juzgado de Letras de Osorno
216 3º Juzgado de Letras de Osorno
217 4º Juzgado de Letras de Osorno
218 1º Juzgado del Crimen de Valdivia
219 2º Juzgado del Crimen de Valdivia
220 Juzgado de Letras de Rio Negro
56 Tribunales de la 221 1º Juzgado Civil de Puerto Montt Región de Puerto Montt, Curaco de Vélez, Calbuco,
81
Código de
Corte Corte Juzgado Nº Tribunales Región Comunas
Jurisdicción de
Puerto Montt 222 2º Juzgado Civil de Puerto Montt Los Lagos Cochamó, Puqueldón, Fresia, Queilén,
Frutillar, Quellón, Chonchi, Palena, Los
Muermos, Llanquihue, Quinchao, Maullín, Puerto Varas, Castro, Ancud,
Futaleufú, Hualaihué, Chaitén
223 1º Juzgado de Letras de Puerto Varas
224 Juzgado de Letras y Garantías de Calbuco
225 Juzgado de Letras y Garantías de Maullín
226 Juzgado de Letras y Garantías de Los Muermos
227 Juzgado de Letras de Castro
228 Juzgado de Letras de Ancud
229 Juzgado de Letras y Garantías de Achao
230 Juzgado de Letras y Garantías de Quellón
231 Juzgado de Letras y Garantías de Chaitén
232 1ºJuzgado del Crimen de Puerto Montt
233 2º Juzgado del Crimen de Puerto Montt
234 Juzgado de Letras y Garantías de Hualaihe
60
Tribunales de la
Jurisdicción de
Coyhaique
235 1º Juzgado de Letras de Coyhaique (ex 2°)
Región de Aysén
Coihaique, Cochrane, Lago Verde,
O'Higgins, Aisén, Tortel, Cisnes, Chile
Chico, Guaitecas, Río Ibáñez
236 Juzgado de Letras y Garantías de Cisnes
237 Juzgado de Letras y Garantías de Chile Chico
238 Juzgado de Letras y Garantías de Cochrane
239 Juzgado de Letras y Garantías de Aysén
61 Tribunales de la Jurisdicción de
Punta Arenas
240 Juzgado de Letras y Garantías de Puerto Natales
Región de
Magallanes
Punta Arenas, Laguna Blanca, Río Verde,
San Gregorio, Cabo de Hornos (Ex-
Navarino), Antártica, Natales, Torres del Paine, Porvenir, Primavera, Timaukel
241 1º Juzgado de Letras de Punta Arenas
242 2º Juzgado de Letras de Punta Arenas
243 3º Juzgado de Letras de Punta Arenas
244 4º Juzgado de Letras de Punta Arenas
245 Juzgado de Letras y Garantías de Porvenir
Fuente: Poder Judicial y Subsecretaría de Desarrollo Regional y Administrativo
82
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).
83
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:
84
Mediante las dos transformaciones anteriores se calcula el estadístico K2 =Z1
2+Z2
2
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 i-
ésima 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:
85
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
estadístico distribuye χ2
(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.)
86
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.
87
Anexo 6: Comparación de Modelos Alternativos
a) Por Ingreso Nacional de Causas
Materia Cobro de Pagaré Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima("7",1,1) Sarima(1,0,0,12)
Diferencia Imacec 24747.8 18162.5 16.1
Arima("1,7",1,0) Sarima(1,0,0,12) Diferencia Imacec Diferencia
Imacec(-2)
25225.0 17684.1 15.2 X
Holt Winter Aditivo 30653.4 20324.1 19.6
Holt Winter Multiplicativo 35888.1 23213.1 21.9
88
b) Por Materias
Materia Cobro de Pagaré Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) Diferencia Imacec (-12)
17225.70 12913.75 21.12
Holt-Winter Aditivo 25018.79 20986.45 33.50
Holt-Winter Multiplicativo 29936.26 22867.85 36.83
Arima("1,2",1,12) Sarima(1,0,0,12)
Diferencia Imacec (-12) 15622.32 12002.20 19.13 X
Materia Citación Confesión de Deuda Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima(0,1,1) Sarima(0,0,1,12) Diferencia
Imacec (-4) Diferencia Desempleo (-5) 11972.94 9280.43 34.23 X
Holt-Winter Aditivo 16505.82 13355.47 51.61
Holt-Winter Multiplicativo 17030.46 12663.08 61.85
Materia Notificación Protesto de Cheque Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima("1,12",1,"7") Sarima(1,0,0,12)
Diferencia Imacec (-4) 634.52 522.16 17.00 X
Holt-Winter Aditivo 912.29 773.05 29.87
Holt-Winter Multiplicativo 786.39 660.95 23.93
Arima Sin Var 550.91 461.59 14.88
Materia Pedimento Minero Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima("1,9"1,0) Diferencia Índice Minero
(-11) 957.57 803.29 23.36
Arima(1,1,0) Diferencia Índice Minero (-
11) 885.80 714.89 20.62 X
Holt-Winter Aditivo 1149.24 881.24 24.59
Holt-Winter Multiplicativo 1151.53 877.11 24.19
Materia Cobro Letra de Cambio Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima(1,1,"7") Sarima (0,0,012)
Diferencia Imacec (-1) Dummies para
período de alza
1474.07 1086.17 208.94
Holt-Winter Aditivo 788.08 633.86 98.90
Holt-Winter Multiplicativo 596.24 432.15 58.70 X
Materia Resto de Materias Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
arima(1,1,12) sarima(1,0,0,12) Diferencia Desempleo (-10) Diferencia Imacec (-8)
2723.62 2423.23 13.82
Holt-Winter Aditivo 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
89
c) Corte de Apelaciones
Corte: Arica Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12) 278,15 189,36 31,58
Holt-Winter Aditivo 280,67 223,41 49,46
Holt-Winter Multiplicativo 307,77 251,29 44,10
Arima("1,12",1,0) sarima(1,0,0,12) 269,69 175,57 24,70 X
Arima("1,12",1,0) Diferencia Desempleo (-12) 266,71 181,36 25,66
Corte: Iquique Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12) 512,14 394,33 30,37
Holt-Winter Aditivo 483,78 411,13 32,84
Holt-Winter Multiplicativo 494,24 410,76 30,27
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) 521,56 400,17 28,19 X
Arima(0,1,1) Sarima (1,0,0,12) Diferencia
Desempleo (-8) 541,96 436,90 37,49
Corte: Antofagasta Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima(0,1,1) Sarima(0,0,1,12) 911,43 668,33 19,42
Holt-Winter Aditivo 728,67 631,10 15,30
Holt-Winter Multiplicativo 727,57 621,14 14,59 X
Arima("1,2",1,1) Sarima(0,0,0,12) 908,44 650,07 18,68
Arima("1,2",1,1) Sarima (0,0,0,12) Diferencia
Desempleo (-3) 868,69 615,21 18,23
Corte: Copiapó Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) 626,07 528,80 18,65
Holt-Winter Aditivo 526,87 423,10 16,29
Holt-Winter Multiplicativo 517,54 415,31 16,01 X
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) 592,99 501,34 17,78
Arima(1,1,"2") Sarima (0,0,1,12) Diferencia
Desempleo (-8) 646,07 552,99 19,68
Corte: La Serena Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima("1,5",1,0) Sarima(1,0,0,12) 736,49 542,66 19,63
Holt-Winter Aditivo 531,89 383,74 12,89 X
Holt-Winter Multiplicativo 1548,76 1305,41 39,44
Arima("3",1,"5") Sarima(1,0,0,12) 826,41 623,79 21.88
Arima("3",1,"5") Sarima(1,0,0,12) Diferencia
Desempleo (-4) 798,00 613,51 21,26
Corte: Valparaíso Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima(1,1,1) Sarima(1,0,0,12) 1482,13 1085,41 14,32
Holt-Winter Aditivo 1623,82 1223,91 14,96
Holt-Winter Multiplicativo 1605,99 1236,11 15,53
Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12) 1412,58 1035,61 13,71 X
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) 1423,49 1098,34 14,87
90
Región: Metropolitana Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12) 26165,70 18901,59 27,64 X
Holt-Winter Aditivo 30888,86 20241,14 32,42
Holt-Winter Multiplicativo 42925,64 29189,38 45,26
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) 27823,51 19588,04 27,85
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) Diferencia
Desempleo (-9) 28674,13 19018,11 27,87
Corte: San Miguel Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) 5354,83 4325,89 43,04
Holt-Winter Aditivo 10293,15 7090,51 44,77
Holt-Winter Multiplicativo 9915,31 6652,61 36,85
Arima("12",1,1) Sarima(0,0,1,12) 4707,09 3919,16 38,54 X
Corte: Santiago Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima("1,2",1,"3") Sarima(1,0,0,12) 26864,81 17106,48 33,94
Holt-Winter Aditivo 30549,82 21857,78 40,40
Holt-Winter Multiplicativo 43424,32 31251,48 56,27
Arima("1,2,3",1,12) Sarima(0,0,0,12) 23777,86 15895,07 29,54
Arima("1,2,3",1,12) Sarima(0,0,0,12) Diferencia
Desempleo (-8) 24511,81 15358,79 29,52 X
Corte: Rancagua Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima("2",1,1) Sarima(0,0,1,12) 865,08 669,52 24,56
Holt-Winter Aditivo 740,16 636,53 21,62
Holt-Winter Multiplicativo 760,76 614,16 20,35 X
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) 892,11 710,38 26,03
Corte: Talca Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) 987,35 761,55 35,49
Holt-Winter Aditivo 1087,04 868,17 40,68
Holt-Winter Multiplicativo 1126,47 852,09 34,32
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) 894,04 646,27 26,11 X
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) Diferencia
Desempleo (-5) 928,54 689,42 29,67
Corte: Chillán Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) 315,47 232,40 22,67
Holt-Winter Aditivo 321,52 255,30 25,72
Holt-Winter Multiplicativo 360,67 275,56 27,00
Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12) 297,70 224,07 20,81 X
Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,0,12) Diferencia
Desempleo (-6) 302,03 253,95 22,55
Corte: Concepción Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) 1789,67 1326,52 40,44
Holt-Winter Aditivo 1450,96 1088,62 37,92
Holt-Winter Multiplicativo 1439,71 1077,96 38,09 X
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) 1895,52 1484,92 50,16
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) Diferencia
Desempleo (-6) 1867,71 1460,87 46,88
91
Corte: Temuco Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima("1,2",1,0) Sarima(1,0,0,12) 597,26 504,99 19,11
Holt-Winter Aditivo 602,62 514,00 20,44
Holt-Winter Multiplicativo 578,37 471,49 15,94 X
Arima(1,1,"2") Sarima(0,0,1,12) 618,07 500,84 20,74
Corte: Valdivia Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima("4",1,"1,12") Sarima(1,0,0,12) 401,61 331,53 21,89
Holt-Winter Aditivo 355,05 285,18 19,25 X
Holt-Winter Multiplicativo 377,59 302,33 19,40
Arima("1,4",1,"12") Sarima(1,0,0,12) 422,76 316,17 20,89
Corte: Puerto Montt Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima("1,2,4",1,12) Sarima(1,0,0,12) 587,54 501,28 40,26
Holt-Winter Aditivo 432,39 352,66 32,06
Holt-Winter Multiplicativo 390,90 321,19 23,38 X
Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,1,12) 502,20 420,50 32,86
Arima(1,1,"2") Sarima(1,0,1,12) Diferencia
Desempleo (-5) 559,17 466,11 41,37
Corte: Coyhaique Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima("1,2,8",1,0) Sarima(0,0,0,12) 207,61 146,00 22,75
Holt-Winter Aditivo 192,07 123,91 17,69 X
Holt-Winter Multiplicativo 191,10 129,14 19,32
Arima("4",1,2) Sarima(0,0,12,12) 213,68 147,78 21,46
Corte: Punta Arenas Modelo escogido
Modelo ECM EAM EAMP
Arima("1,2",1,"3") Sarima(0,0,1,12) 226,12 195,87 48,48
Holt-Winter Aditivo 191,90 166,61 44,49
Holt-Winter Multiplicativo 180,81 151,71 31,75 X
Arima("1,2",1,"3") Sarima(1,0,0,12) 194,44 161,71 41,67
Arima(1,1,1) Sarima(0,0,1,12) Diferencia
Desempleo (-1) 244,16 196,00 40,13
92
Anexo 7: Resultados Modelación y Test de Residuos por:
a) Materias Relevantes
Materia Modelo Valores
Resto de Materias 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 Modelo Valores
Cobro de Pagaré 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
Materia Modelo Valores
Citación a Confesión de Deuda Arima Coeficiente Desviación Estándar Z P>|z
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
93
Materia Modelo Valores
Notificación Protesto de Cheque 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 Modelo Valores
Pedimiento Minero 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
Corte Modelo Valor
Cobro Letra de Cambio Holt-Winter alpha 0.04
beta 0.38
gamma 0.00
Estadístico p-value
D'Agostino (sktest) 11.92 0.00
Shapiro-Wilk (swilk) 3.25 0.00
Jarque Bera 19.96 0
94
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
Test 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
Corte: Antofagasta
Modelo Holt-Winter alpha 0,43
beta 0,00
gamma 0,09
Test 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
95
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 alpha 0,25
beta 0,00
gamma 0,07
Test 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 Z P>|z
Constante 26,00 54,97 0,47 0,64
AR(1) -0,72 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
Test 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
Test Estadístico p-value
D'Agostino 3,31 0,19
Shapiro-Wilk 1,48 0,07
Jarque Bera 61,37 0,00
Breusch Godfrey 15,17 1
96
Corte: Santiago
Modelo Arima Coeficiente Desviación Estándar Z P>|z
Constante 669,99 705,73 0,95 0.34
AR(1) -0,61 0,09 -6,65 0.00
AR(2) -0,37 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
Test Estadístico p-value
D'Agostino 7,25 0,03
Shapiro-Wilk 1,5 0,07
Jarque Bera 8,63 0,01
Breusch Godfrey 35,09 0,99
Región Metropolitana
Modelo 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
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
Test 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
Corte: Rancagua
Modelo Holt-Winter alpha 0,22
beta 0,00
gamma 0,07
Test 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
97
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: Chillán
Modelo 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
Test 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 alpha 0,23
beta 0,00
gamma 0,10
Test Estadístico p-value
D'Agostino 10,54 0,01
Shapiro-Wilk 2,03 0,02
Jarque Bera 17,44 0,00
Corte: Temuco
Modelo Holt-Winter alpha 0,32
beta 0,00
gamma 0,28
Test Estadístico p-value
D'Agostino 9,01 0,01
Shapiro-Wilk 1,67 0,05
Jarque Bera 16,38 0,00
98
Corte: Valdivia
Modelo Holt-Winter alpha 0,22
beta 0,00
gamma 0,05
Test 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 alpha 0,12
beta 0,00
gamma 0,09
Test 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 alpha 0,12
beta 0,00
gamma 0,00
Test 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 alpha 0,06
beta 0,06
gamma 0,02
Test Estadístico p-value
D'Agostino 16,23 0,00
Shapiro-Wilk 3,42 0,00
Jarque Bera 43,91 0,00
99
Anexo 8: Gráficos de Proyecciones a Nivel de Corte de Apelaciones
0
200
400
600
800
1.000
1.200
1.400
1.600
1.800e
ne
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Cau
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Fecha
Corte de Arica
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
0
500
1.000
1.500
2.000
2.500
3.000
3.500
4.000
4.500
en
e-0
0
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Cau
sas
Fecha
Corte de Iquique
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
0
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
7.000
8.000
9.000
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Cau
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Fecha
Corte de Antofagasta
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
0
1.000
2.000
3.000
4.000
5.000
6.000
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Ca
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s
Fecha
Corte de Copiapó
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
100
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3.000
4.000
5.000
6.000
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de
Ca
usa
s
Fecha
Corte de La Serena
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
0
2.000
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6.000
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10.000
12.000
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Ca
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Fecha
Corte de Valparaíso
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
0
5.000
10.000
15.000
20.000
25.000
30.000
35.000
40.000
45.000
50.000
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Cau
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Fecha
Corte de San Miguel
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
0
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40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
140.000
160.000
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eso
de
Cau
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Fecha
Corte de Santiago
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
101
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20.000
40.000
60.000
80.000
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Región Metropolitana
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
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Ca
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Fecha
Corte de Talca
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de
Ca
usa
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Fecha
Corte de Chillán
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
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-15
Ing
reso
de
Ca
usa
s
Fecha
Corte de Concepción
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
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Ing
reso
de
Ca
usa
s
Fecha
Corte de Temuco
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
0
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1.000
1.500
2.000
2.500
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de
Ca
usa
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Fecha
Corte de Valdivia
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
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500
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1.500
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2.500
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Ing
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de
Ca
usa
s
Fecha
Corte de Puerto Montt
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
103
Fuente: Elaboración propia en base a información enviada por la CAPJ
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4
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Ing
reso
de
Ca
usa
s
Fecha
Corte de Coyhaique
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo
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mar
-15
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-15
Ingr
eso
de
Cau
sas
Fecha
Corte de Punta Arenas
Serie Original Escenario Medio Escenario Alto Escenario Bajo