PODER JUDICIAL DE LA FEDERACIÓN CONSEJO DE LA JUDICATURA FEDERAL DIRECCIÓN GENERAL DE ESTADÍSTICA Y PLANEACIÓN JUDICIAL

Transcripción

1 PODER JUDICIAL DE LA FEDERACIÓN CONSEJO DE LA JUDICATURA FEDERAL DIRECCIÓN GENERAL DE ESTADÍSTICA Y PLANEACIÓN JUDICIAL PRONÓSTICO DE LOS INGRESOS DE ASUNTOS A LOS CIRCUITOS JUDICIALES DEL PODER JUDICIAL DE LA FEDERACIÓN PARA EL PERIODO JUNIO-DICIEMBRE DE 2009

2 CONTENIDO.pág. PRESENTACIÓN.. 3. PRONÓSTICOS DE LOS INGRESOS CONSIDERACIONES FINALES BIBLIOGRAFÍA

3 PRESENTACIÓN Una de las funciones fundamentales del Consejo de la Judicatura Federal es la administración de los tribunales y juzgados federales, en dicha labor la información estadística es toral o de suma importancia para la toma de decisiones y la creación de políticas orientadas al continuo perfeccionamiento del servicio de impartición de justicia. El artículo 110, fracción II del Acuerdo General del Pleno del Consejo de la Judicatura Federal, que reglamenta la Organización del propio Consejo, publicado el tres de octubre de dos mil seis, en el Diario Oficial de la Federación, faculta al Titular de la Dirección General de Estadística y Planeación Judicial (DGEPJ) a efectuar investigaciones econométricas considerando elementos socio-estadísticos que coadyuven a la evaluación de la actividad jurisdiccional y apoyen la identificación y desarrollo de diversos indicadores estadísticos, según lo requieran las distintas áreas administrativas del Consejo. Los pronósticos de los ingresos (demanda) 1 de asuntos judiciales han sido poco explorados por los centros de información estadística judicial de otros países, incluso inexistentes en varios de ellos. El conocimiento de la demanda de asuntos judiciales se hace necesario para establecer las políticas requeridas para el perfeccionamiento de atención de los asuntos ingresados, así como los recursos humanos y materiales que requiera el sistema judicial. En el presente documento se realizan los pronósticos de la demanda 2 de junio de dos mil nueve a diciembre de dos mil nueve, de los asuntos judiciales que pudieran recibir los tribunales y juzgados federales de los treinta circuitos; además de un análisis estadístico de los datos. 1 En este documento la palabra demanda se usa en el sentido económico y no en el jurídico. Por lo tanto los ingresos de asuntos judiciales que se reciben en los Tribunales y Juzgados federales se toman como la demanda de servicios judiciales que realiza la sociedad al Poder Judicial, por lo que se usarán indistintamente las palabras ingresos y demanda. 2 El análisis de la información se elaboró con el paquete estadístico SPSS versión 17. 3

4 PRONÓSTICOS DE LOS INGRESOS Metodología Después de haber probado varios modelos para la series de los ingresos de los treinta circuitos. El procedimiento empleado fue el siguiente: 1) Se tiene una muestra de 65 datos mensuales correspondientes a las fechas de enero del 2004 a mayo de ) Se ajusta el modelo para cada circuito. 3) Se verifica la significación del modelo. 4) Si el modelo no resulta significativo, los datos se transforman ( primeras diferencia, logaritmos, diferencias estaciónales etc.) y se vuelve a ajustar un modelo. 5) Se pronostica a siete meses, de junio a diciembre de 2009 dentro de límites al 95 % de confianza. 6) Cada mes se puede ir incorporando un dato y calibrando el modelo para tener pronósticos confiables. Pronóstico para los ingresos de los treinta y un circuitos. Para los puntos uno a cinco de la metodología se obtienen los siguientes resultados:. El valor del estadístico t con un nivel de significancia de la alfa menor a 0.05 lo que indica que se rechaza la hipótesis de que alfa sea igual a cero. El nivel de significación del modelo lo observamos en la R-cuadrada estacional y la R- cuadrada; el valor cercano a uno nos indica un buen ajuste. El criterio de información Bayesiano, el cual sirve para comparar contra otros modelos más complejos. El estadístico de contraste Ljung- Box pone a prueba la H0 de que un conjunto de correlaciones muestral está asociado a una serie aleatoria. Box Ljung se utiliza para comprobar la adecuación de un modelo ajustado. Si un modelo se ajusta bien, sus residuos no deben estar correlacionados y las autocorrelaciones de los residuos deben ser pequeñas. Para los modelos estaciónales simples los valores de alfa indican el valor de la ponderación que se les da a los periodos pasados. 4

5 5

6 6

7 7

8 8

9 9

10 10

11 11

12 12

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36 CONSIDERACIONES FINALES Del análisis de los datos y de los modelos se pueden desprender las consideraciones siguientes: Los modelos que se ajustaron a los datos, como son aditivo de Winters, estacional simple y modelos de promedios móviles, implican que los impactos estocásticos que afecten a la demanda en su trayectoria, producto de alguna política, como fue la reforma de la Ley del ISSSTE, o algún fenómeno social, serán absorbidos rapidamente y no causarán cambios permanentes en la trayectoria de la demanda. No se vislumbran alteraciones importantes dentro de la demanda de los treinta circuitos en los próximos seis meses. Lo anterior es producto del comportamiento normal de los datos. Un cambio permanente dentro de la trayectoria de la demanda sólo será posible si se desarrollan políticas agresivas, orientadas al cambio de percepción de la gente con respecto a los servicios de impartición de justicia. ( Un cambio en la percepción de la gente traerá como consecuencia un aumento en la demanda, una política podría ser una campaña de orientación y concientización a nivel nacional del que hacer del Poder Judicial. Diseñar un programa de información dirigido a todos los sectores de la población, primaria, secundaria, nivel medio superior, sector obrero etc). Se debe considerar la influencia que tienen los poderes Ejecutivo y Legislativo en el comportamiento de la demanda, la repercución de las políticas adoptadas por los otros poderes no siempre serán en beneficio de la percepción de la gente hacia el desempeño del poder judicial. Los factores externos de igual forma son variables que no se pueden controlar, un ejemplo claro de eso es la actual crisis mundial, por lo que el poder judicial debe realizar esfuerzos importantes para mejorar la eficiencia de la impartición de justicia y que esa labor pueda llegar al sentir de la gente, aun con los efectos negativos de las externalidades. La importancia que tiene para el Poder Judicial el conocimiento del comportamiento de la demanda de asuntos es vital para mejorar aún mas el desempeño en la impartición de justicia. 36

37 Es evidente que en la actualidad la toma de decisiones dentro del Consejo de la Judicatura Federal se realiza con un alto grado de responsablidad y patriotismo en beneficio de los mexicanos. Los estudios sobre la demanda sirven para aumentar el conocimiento que se tiene sobre ella y sirve para la toma de decisiones de políticas de impartición de justicia. El poder pronosticar la demanda de asuntos con cierto grado de confianza apoya a esa labor. Los estudios sobre la demanda deben ser continuos, ya que la dinámica del entorno económico, político y social obligan a tener actualizados los posibles cambios. Los modelos de series de tiempo muestran buenos ajustes para los datos de la demanda de los circuitos. 37

38 BIBLIOGRAFÍA 1) Bloomfield, P Fourier analysis of time series. Nueva York: John Wiley and Sons. 2) Box, G. E. P., G. M. Jenkins, y G. C. Reinsel Time series analysis: Forecasting and control, 3rd ed. Englewood Cliffs (N.J.): Prentice Hall. 3) BURGOS, Germán LEGAL INSTITUTIONS AND ECONOMIC GROWTH: THE ASIAN EXPERIENCE. Rev.econ.inst. [online], vol.8, no.14, p ) Casado de Lucas, David Protocolo para la identificación de modelos arima en series temporales. 5) Centro de Estudios de Justicia de las Américas Reporte sobre la Justicia en las Américas CEJA. 6) Fuller, W. A Introduction to statistical time series. Nueva York: John Wiley and Sons. 7) Gardner, E. S Exponential smoothing: The state of the art. Journal of Forecasting, 4, ) Gottman, J. M Time-series analysis: A comprehensive introduction for social scientists. Cambridge: Cambridge University Press. 9) Hernández, Melanio. Aplicación de las series de tiempo estructuradas al proceso de extracción en la empresa azucarera. 10) Greene, William.H Econometric análisis. Third edition. USA: Prentice Hall. 11) Makridakis, S., S. C. Wheelwright, y V. E. McGee Forecasting: Methods and applications. Nueva York: John Wiley and Sons. 12) McLaughlin, R. L Forecasting techniques for decision making. Rockville (Md.): Control Data Management Institute. 13) Mery Nieto, Rafael La demanda por Justicia un Probllema de Política Pública. Santiago de Chile, Universidad de Chile. 14) Santos Pastor Prieto, Dos dimensiones de la eficiencia de la justicia. Economistas; Año XXIII (105), p.p ) Santos Pastor Prieto, Eficacia y eficiencia de la justicia. Papeles de economía española, ISSN , Nº 95, 2003 (Ejemplar dedicado a: Sector público y eficiencia), pags ) Plan Iberoamericano de Estadística Judicial, XIV Cumbre Judicial Iberoamericana, marzo de ) Priestley, M. B Spectral analysis and time series, volumes 1 and 2. Londres: Academic Press. 18) Stiglitz, Joseph.E La economía del sector público. 2da edición. España: Antoni Bosch. 19) Valiño Castro, Aurelia Gasto Público en Justicia. E- Prints Complutense. 20) Vargas Viancos, Juan Enrique. Eficiencia de la Justicia Centro de Estudios de Justicia de las Américas. 38